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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박강희 (한국과학기술정보연구원) 권이남 (한국과학기술정보연구원) 전홍우 (한국과학기술정보연구원) 이재민 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2023.5
수록면
2,023 - 2,032 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

원부자재 공급망 예측을 위한 국가 업종 사전감지 방법론 연구
박강희 ,  권이남 ,  전홍우 외 1명 한국경영과학회 학술대회논문집 2023.05 학술대회자료
원부자재 공급망 예측을 위한 국가 업종 사전감지 방법론 연구
박강희 ,  권이남 ,  전홍우 외 1명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023.05 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 글로벌 공급망 재편에 대응하기 위해, 인공지능 기술을 활용하여 국가 및 업종 시그널 사전감지 모델을 개발하였다. 이 모델은 국가 및 산업의 공급망 안전성을 확보하기 위해, 글로벌 공급망에서 발생할 수 있는 위험을 사전에 파악하고 대응할 수 있도록 돕는다. 이 모델은 금융데이터, 주식데이터, 환율데이터 등을 활용하여 그래프 모델을 활용하여 설계되었다. 모델은 국가별 및 업종별 경제지표, 무역정보, 기업 인사이트, 뉴스 등 다양한 데이터를 수집하고 분석하여, 글로벌 공급망에서 발생할 수 있는 위험 요인을 사전에 감지할 수 있다. 실험 결과, 본 모델은 과거 글로벌 공급망 재편과 관련된 이슈를 큰 사건들을 사전에 감지했다. 또한, 이 모델을 활용하여 기업이 글로벌 공급망에서 발생할 수 있는 위험을 미리 파악하고 대응하는 것을 위해 프로트타입의 시스템을 구축하였다. 따라서, 본 논문에서 제안한 국가 및 업종 시그널 사전감지 모델은 글로벌 공급망에서 발생할 수 있는 위험을 사전에 파악하고 대응하는 데 있어서 매우 유용한 도구가 될 수 있을 것이다.

목차

요약문
서론
시나리오
사전감지 알고리즘 개요
업종별 품목 연계
프로트타입 사례
결론

참고문헌 (0)

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