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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 157 - 172 (16page)
- DOI
- 10.23839/kabe.2023.38.4.157
이용수
초록· 키워드
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[연구목적] 본 연구의 목적은 제3자 물류업체에서 제공하는 트럭의 무게를 예측하여 제조업체의 배송 업무의 효율성을 증대시키는 것이다. 제조업체에 도착하기 전에 도착할 배송트럭의 무게를 예측하는 것은 운송 계획 수립 및 사전 제품 패키징을 수행하는데 도움을 준다.
[연구방법] 본 연구에서는 제조업체의 실제 운영 데이터를 바탕으로 예측변수를 생성하고 DNN과 XGBoost 기반의 예측모델을 개발하였다. 특히 전진 선택법에서 착안한 단계적 시행착오법을 적용하여 예측에 활용할 주요 변수들을 선정 및 예측모델별 최적 예측변수 조합을 제안하였다.
[연구결과] 각 모델별 제안된 최종 예측변수들에 대한 성능평가 결과 DNN과 XGBoost모델의 MAPE는 각각 2.801%와 2.940%로 우수한 성능을 보였다. 또한 트럭 무게 예측모델별로 각 변수의 중요도를 확인하였다.
[연구의 시사점] 제3자 물류업체로 인한 정보 불균형은 물류의 효율성 저하로 이어진다. 본 연구에서는 트럭 무게 예측을 바탕으로 이러한 불균형 문제를 해소하고자 하였다. 트럭 무게에 영향을 미치는 주요 예측변수에 대한 이해 또한 실무적 시사점을 제공한다.
[연구방법] 본 연구에서는 제조업체의 실제 운영 데이터를 바탕으로 예측변수를 생성하고 DNN과 XGBoost 기반의 예측모델을 개발하였다. 특히 전진 선택법에서 착안한 단계적 시행착오법을 적용하여 예측에 활용할 주요 변수들을 선정 및 예측모델별 최적 예측변수 조합을 제안하였다.
[연구결과] 각 모델별 제안된 최종 예측변수들에 대한 성능평가 결과 DNN과 XGBoost모델의 MAPE는 각각 2.801%와 2.940%로 우수한 성능을 보였다. 또한 트럭 무게 예측모델별로 각 변수의 중요도를 확인하였다.
[연구의 시사점] 제3자 물류업체로 인한 정보 불균형은 물류의 효율성 저하로 이어진다. 본 연구에서는 트럭 무게 예측을 바탕으로 이러한 불균형 문제를 해소하고자 하였다. 트럭 무게에 영향을 미치는 주요 예측변수에 대한 이해 또한 실무적 시사점을 제공한다.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 문제 정의
Ⅳ. 예측 모델
Ⅴ. 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌
Abstract
참고문헌 (0)
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