Earticle

최근 제조업체는 급변하는 경영상황에 능동적으로 대응하고 제품군의 지속적인 경쟁력 확보를 위해 적정 한 생산계획을 수립하여 운영하고 있다. 특히 공급계획을 수립하고 운영 관리하는 측면에서 재고관리는 기업의 생 산관리 수준을 알 수 있는 핵심요소이다. 따라서 제조업체의 수요변화를 고려한 탄력적 재고관리는 고객이 요구하 는 납기를 준수하고 적정한 재고보유를 통하여 재고비용의 감소, 나아가 기업의 수익증대를 가져오게 한다. 그러 나 대다수의 국내 중소제조업체는 다품종 소량생산 형태로 고객의 주문이 비정기적이고 변동폭이 심한 경우가 많 아 수요예측에 어려움을 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 이동평균법으로 도출한 장단기 이동평균선의 교차매매전 략을 이용하여 차량 보수용부품의 수요추세를 파악하고 적정 재고수준을 알기 쉽게 도출하는 H사의 사례연구를 결과를 제시하고자 한다. 여기에서 제안된 방법은 성수기와 비수기의 수요변동이 큰 기업들의 재고관리비용 절감 에 크게 기여할 것으로 기대한다.

Recently, manufacturers have established and operated appropriate production plans to actively respond to rapidly changing business conditions and to secure continuous competitiveness of product lines. In particular, in terms of establishing and operating a supply plan, inventory management is a key factor in understanding a company's level of production management. Therefore, flexible inventory management in consideration of changes in manufacturers' demands can lead to a reduction in inventory costs and an increase in corporate profits through proper inventory retention and compliance with delivery times required by customers. However, most small and medium-sized manufacturing companies in Korea are having difficulty in forecasting demand as customers' orders are irregular and fluctuate in the form of small-scale production of a variety of products. Therefore, in this study, we propose an inventory management technique of Company H that grasps the demand trend of vehicle maintenance parts and easily derives the appropriate inventory level by using the cross-selling strategy of moving average lines derived by the moving average method.

In this paper we analyse performance of value strategy and moving average method among the non-financial listed companies whose fiscal year ends at December in the Korean Stock Exchange between 1996 and 2005. And we analyse combination investment performance of value investment and moving average method. After the analysis objective enterprises divide with the value stock and the growth stock, in accordance with moving average method we divide ascending stock and descending stock. And we compose 6 portfolios with combination of value stock, growth stock, ascending stock and descending stock. Using the difference of investment performance of these portfolios, when fundamental analysis and technical analysis method all considering we measure investment performance. The major findings of this research are as follows: First, the value strategy of buying value stocks and selling growth stocks were effective in the long-term investment. Second, using the moving average method, technical analysis were effective in the case of the short-term investment. Third, the portfolios combined fundamental analysis and technical analysis were more effective than investment performance of technical analysis.

강변여과는 지표수와 지하수가 각기 갖는 장점과 제약점을 상호 보완하여 수질이 양호한 상수원수를 대량 확보하기 위한 실제적 대안이다. 자연적인 여과작용에 의해 수질이 개선되는 효과가 있어 경제적이고 안정적으로 확보할 수 있지만, 장기간 취수는 지하수위의 저하를 가져 올 수 있으므로 유역의 수문분석을 통한 기저유출량 산정에 관한 연구가 필요하다. 대상지역으로는 현재 강변여과를 개발중인 창원시 대산정수장 취수장 지역이며, 대상지역의 기저유출량을 산정하기 위해 대상지역 상류에 위치한 낙동강 본포교의 낙동강 유량을 기초로 기저유출량을 산정하여 지하수 함양율을 평가하였다. 수문곡선 분리는 여러 방법 중 다른 방법보다 상대적으로 간편하고 실무에서 많이 사용되는 방법인 수평직선분리법을 사용하여 적정 취수 가능량을 산정하기 위한 최소 기저유출량을 산정하고자 한다. 이에 따라, 보유 자료 중 연 평균 최저 유출량을 보인 2008년 가을 갈수기의 시작(2008년 10월)부터 2009년 가을 갈수기의 시작(2009년 10월)까지의 자료를 분석했다. 본포교 유량 자료는 8일부터 10일 간격으로 측정되고 있기 때문에 결측치는 최인접 두 지점 사이의 선형보간법으로 보완했다. 다소 많은 양의 결측치에 대한 보정과 해당 유역의 연간 유출 특성을 파악하기 위해서 이동평균(moving average)을 적용했으며, 적용 결과 관측 주기에 해당하는 10일 이동평균 유출수문곡선이 가장 적합한 것으로 나타났다. 10일 이동평균에 의한 유출수문곡선에 의하면 상승부의 기점은 2009년 6월 12일로 나타났으며 유출량은 47.87cms로 나타났다. 따라서 총 기저유출량은 상승부 기점의 유출량으로 111일 동안 발생하는 것을 알 수 있었으며 그 총량은 약 45,900만$m^3$으로 나타났다. 본 연구에서의 결과 본포교를 유역출구로 하는 이 유역에는 임의 유출이 생기는 호우사상 시, 기저유출량은 총 유출량의 6.38%를 최소한 기대할 수 있음을 알 수 있다.

내부정도관리(internal quality control, IQC)는 임상 검사실에서 분석 시스템의 성능을 모니터링하기 위한 필수 구성요소이다. 그러나 전통적인 IQC는 비연속적 특성과 대조 물질의 비교환성 등 여러 가지 제한점을 내포하고 있다. 이동평균 정도관리(moving average quality control, MA QC)는 수십 년 전부터 분석적 정도관리의 도구로 제시되었다. 또한 그 장점에 대해 입증되었음에도 불구하고 복잡성과 증거 기반 지침의 부족으로 인해 실제 적용에 어려움이 있다. 본 리뷰에서는 크레아티닌, 일반 화학검사, INR 및 aPTT, 혈청 나트륨(sodium) 등에서 이동평균법을 적용하여 검사 시스템의 오류를 신속하게 감지하고 교정할 수 있음을 입증하였으며, MA QC가 기존의 IQC를 보완하는 방법으로서 그 중요성을 강조하였다. 이는 IQC가 제한적일 경우 MAQC를 추가할 수 있음을 의미한다. 결론적으로 최적화된 이동평균법을 사용함으로써 검사 결과의 신뢰성을 높이고, 환자 치료에 중요한 오류를 최소화할 수 있다. 향후 이동평균법은 인공지능과 머신러닝 기술의 발전으로 더욱 확대될 것으로 예상된다.

Internal quality control (IQC) is an essential component for monitoring the performance of analytical systems in clinical laboratories. Nevertheless, traditional IQC has several limitations, including discontinuous characteristics and non-commutability of control materials. Moving average quality control (MA QC) has been suggested as a tool for analytical quality control for decades. In addition, despite being proven for its advantages, its complexity and lack of evidence-based guidelines make it difficult to apply in practice. Previous studies have reported that the MA method can rapidly detect and correct errors in the testing system by applying the MA method in creatinine, routine chemistry tests, international normalized ratio and activated partial thromboplastin time, and serum Na, and emphasized the importance of MA QC as a quality control that complements the existing IQC. Therefore, MA QC can be added when IQC is limited. In conclusion, using an optimized MA method can increase the reliability of test results and minimize significant errors in patient treatment. The MA method is expected to expand with the advances in artificial intelligence and machine learning technologies.

과거 볼베어링을 이용하던 하드 디스크 드라이브(HDD: Hard Disk Drive)의 스핀들 모터는 유체 동역학 베어링(FDB: Fluid Dynamic Bearing) 장착으로 저전력 소비 및 고속 구동이 가능하게 되었다. 하드 디스크 드라이브에서 스핀들 모터의 제어는 주된 읽기 쓰기 동작을 위한 가장 기본적인 제반 여건이며, 단위 면적당 데이터(BPI)가 증가함에 따라서 스핀들 모터의 제어 성능은 드라이브 성능과 직결되는 더욱 중요한 인자중의 하나가 되었다. 본 논문에서는 스핀들 모터의 샘플링 주기를 기존 대비 4배 증가하여 제어 성능 향상하는 4배속 스핀들 모터 제어 방법을 제시하고 있다.

수치지형모형 (DTM)은 지형정보의 추출과 보간의 두 분야로 이루어진다. 본 연구는 이중, 보간에 관심을 두고 이동평균법과 선형예측법의 두 보간방법을 수치시험에 그의 정확도 및 효율성을 비교 조사하는데 목적이 있다. 기본입력자료로는 사진측량에 의하여 얻어진 정규격자망 형태의 표고값을 이용하였으며. 격자의 간격, 지형의 종류, 보간에 이용되는 기준점의 형태에 따른 정확도 및 효율성이 연구 조사되었다.

A Digital Terrain Model (DTM) consists of two components;one is sampling of the terrain imformation, and the other is interpolation. The present study aims at the investigation of the accuracy and efficiency of Moving Average and Linear Prediction interpolation methods by numerical experiment. Basic input data are the elerations in square grid which procured by photogrammetry, and the accuracy of each interpolation is investigated on different grid size, terrain type and pattern of reference points.

신호추출방법(Signal Extraction in ARIMA Time Series: SEATS)은 스페인 중앙은행에 의해 개발되어 유럽국가에서 많 이 사용되고 있 는 계절조정방법이다. 시계열의 모형이 알려져 있 는 경 우 안정적인 계절조정결과를 도출하는 등의 장점을 가지고 있어 X-11 방법과 같이 사용되고 있다. 최근에 X-13-ARIMA에서 제공하고 있는 계절이동평균필터( ×,  ×,  ×,  ×)가 불규칙한 변동이 많고 다양한 변동이 존재하는 한국의 경제 시계열에 적합한가라는 의문 속에서 새로운 계절이동평균필터(  ×,  ×)가 개발되었다. 본 연구에서는 새롭게 개발된 계절이동평균을 이용하여 SEATS 방법과 안정성 비교를 수행하였다. 그 결과 일부 시계열에서 새로운 이동평균필터를사용할 때 SEATS 방법보다 안정적임을 확인할 수 있었으며, 이는 새로운 계절이동평균필터의 유용성을 다시 한번 확인시켜준다고 할 수 있다.

SEATS(Signal Extraction in ARIMA Time Series) method developed by Bank of Spain is one of commonly used seasonal adjustment methods with X-13-ARIMA. This method especially produces stable seasonal adjustment results when the time series model is well known. Recently in order to handle Korean economic time series that usually have higher irregularity and more various seasonality, two new seasonal moving average filters, 3 × 7 and 3 ×11, are developed and adopted to X-13-ARIMA. In this study, SEATS method and a modified X-11 method with two new filters are compared in aspect of their stability and reliability. The result shows that some series are more stable when using new seasonal moving average filters than using SEATS method. This fact assures once again the utility of the newly proposed filters.

무선센서네트워크에서 MAC 프로토콜은 듀티사이클을 이용하여 센서노드의 에너지 소비를 줄임으로써 배터리의 수명을 연장한다. 기존에 제안된 TA (Traffic-Adaptive)-MAC 프로토콜은 비동기 방식 기반으로 듀티사이클을 조절하여 센서노드의 에너지 소비를 줄인다. 본 기법은 네트워크의 트래픽 상태를 고려하여 동적으로 센서노드의 듀티사이클을 조정한다. 이러한 방법으로 센서노드의 대기시간을 줄이고 센서노드의 에너지를 효과적으로 사용한다. 하지만 이 기법은 네트워크의 트래픽 변화가 잦은 환경에서는 좋지 못한 효율을 보인다. 따라서 본 논문에서는 기존의 TA-MAC 기법에 가중이동평균 방법을 적용하여 합리적인 듀티사이클 선정을 위한 트래픽 계산 방법을 제안한다. 이는 최근 트래픽 값과 현재 감지한 트래픽의 평균을 계산하고 다음 트래픽을 예측하여 네트워크 트래픽이 급격히 변화하는 불안정한 환경에서 더 합리적인 듀티사이클 선정을 돕는다.