딥러닝 이용 공급체인 공급자-구매자 매칭을 통한 최상의 거래가능 파트너 지역 추천

• 영문명: Recommendation of the Best Trading Partner Region through Supplier-Buyer Matching Using Deep Learning
• 발행기관: 한국물류학회
• 저자명: 안영효 마진희 이동훈 김관호 민호기
• 간행물 정보: 『물류학회지』제33권 제1호, 73~81쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 경제경영 > 무역학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.02.28

국문 초록

현재 공급체인 상 공급자 및 구매자가 최상의 비즈니스 파트너를 찾는 방법은 단순히 저비용 위주에서 크게 벗어나지 못하고있는 실정이다. 본 연구는 공급체인 위험, 감춰진 비용, 부가가치 창출 기회 등을 감안하여 최상의 공급체인을 구성하기 위한 비즈니스 파트너를 탐색하는 방법을 제시하고자 한다. 좀 더 구체적으로는 기업이 지역 간 또는 지역 내에서 최상의 비즈니스 파트너를 찾을 확률을 산정하여 제시한다. 본 연구에서는 인공지능(딥러닝) 모델을 이용한 거래가능점수라는 인덱스를 개발하여 최상의공급체인 비즈니스 파트너를 찾아주는 방법을 제시한다. 본 연구의 결과가 각 지역 기업들이 최상의 비즈니스 파트너 탐색할 뿐만아니라 우리나라 지역산업구조 재편에 도움이 되기를 기대한다.

영문 초록

Currently, the way suppliers and buyers find the best business partners on the supply chain is not far from simply focusing on low costs. This study aims to present a way to explore the optimal business partner to construct the best supply chain in consideration of supply chain risks, hidden costs, and opportunities to create added value. More specifically, the probability that a company finds an best business partner between regions or within regions is calculated and presented. In this study, we present a method of developing an index called a transaction possibility score using an artificial intelligence (deep learning) model to find a business partner as an best supplier. We hope that the results of this study will not only explore the best business partners of each local company, but also help reorganize the local industrial structure in Korea.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 기존 연구

Ⅲ. 인공지능(딥러닝) 모델

Ⅳ. 공급지-구매지 매칭

Ⅴ. 결론 및 시사점

참고문헌

키워드

인공지능 딥러닝 거래가능점수 공급체인 Artificial Intelligence Deep Learning Transaction Possibility Score Supply Chain