문일경 교수
Ilkyeong Moon
서울대학교 · 공학
연구실 소개
문일경 교수의 연구실은 공급망 최적화와 생산관리 분야에서 주로 활동하며, 특히 불확실성 하에서의 재고관리, 생산계획, 그리고 다수의 시설과 차량 배차를 통합한 공급망 네트워크 설계를 중심으로 연구를 전개하고 있습니다. 몇 가지 논문에서 제시한 '분포 자유 접근법'(distribution-free approach)을 통해 확률 분포에 대한 정보가 제한된 실생활 상황에서도 안정적인 의사결정을 가능하게 하는 모델링 기법을 개발하고 있으며, 특히 제약 조건이 있는 다기능 제조 및 물류 시스템의 최적화에 초점을 맞추고 있습니다. 이는 산업 현장에서의 적용 가능성을 고려한 실용적인 연구 성과를 지향합니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
15Although important for production industries to reach fully sustainable manufacturing processes, those implementing production systems face challenges in reaching this reliability goal. In this direction, a production system is modelled through a basic economic-production paradigm under carbon emissions with a storage constraint and demand-dependent unit production cost. More reliable production houses produce fewer defective products than the unreliable production system. As the model contains
AbstractStochastic inventory models, such as continuous review models and periodic review models, require information on the lead time demand. However, information about the form of the probability distribution of the lead time demand is often limited in practice. We relax the assumption that the cumulative distribution function, say F, of the lead time demand is completely known and merely assume that the first two moments of F are known and finte. The minmax distribution free approach for the
The purpose of this paper is to study the classic newsboy model with more realistic assumptions. First, we allow customers to balk when inventory level is low. Secondly, we relax the assumption that the cumulative distribution function of the demand is completely known and merely assume that the first two moments of the distribution function are known.
This paper deals with a multi-item newsvendor problem subject to a budget constraint on the total value of the replenishment quantities. Fixed costs for non-zero replenishments have been explicitly considered. Dynamic programming procedures are presented for two situations: (i) where the end item demand distributions are assumed known (illustrated for the case of normally distributed demand) and (ii) a distribution free approach where only the first two moments of the distributions are assumed k
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