국문제목 18pt

홍길동1, 이순신2†

논문접수일 : 0000 (작성금지), 심사완료일 : 0000 (작성금지), 게재확정일 : 0000 (작성금지)

(예시)이 논문은 00대학교의 000 사업의 지원을 받아 수행되었음. (ABC-123-abc 코드 등 명기(해당되는 경우))

00대학교 물류학과 박사과정(소속, 직위에 대한 명시)

00대학교 산업공학과 부교수, Corresponding Author: 000@abc.com

100대학교 물류학과

200대학교 산업공학과

영문제목 18pt

Gil Dong Hong1†, Sunsin Yi2†

1Department of Logistics, 00 University

2Department of Industrial Engineering, 00 University

초록은 영문으로 글자체 HCI Poppy로 작성하며, 글자크기는 10포인트로 엔터키를 치지않고 이어서 작성합니다. 영문 요약문은 최대 250단어까지 작성할 수 있습니다. (예시) The last mile delivery efficiency is becoming prominent, as its demand is boosting. As the last mile delivery provider and customer are both interested in differentiated services, on-demand delivery and time-reserved delivery services are receiving attention. This research characterizes the problem into multi-depot multi-trip vehicle routing problem for offering available delivery time windows (MD&T VRPOTW). A mathematical formulation for the problem that includes previous schedule constraints and current-time constraints is provided. A strategy for reducing complexity is suggested. The problems were solved using CPLEX, and the complexity reduction was proven effective in online assignments. The experiments on offline re-assignment showed that over 10% of delivery distance (time) can be reduced when the schedules were re-assigned or re-optimized after about 10 delivery scheduled had been accumulated. This research and directed future research should contribute to the improvement of on-demand delivery and time-reserved delivery services.

Keywords: 5개 이내의 영문 Keyword를 나열합니다. 주제어는 전치사를 제외한 모든 단어를 대문자로 시작합니다.

1. 서론(휴먼명조 12포인트, 진하게, 줄간격 160%, 문단 위아래 간격 각 10포인트)

1.1 연구배경 및 목적((국문)휴먼명조 11포인트, 진하게, 줄간격 160%, 문단 위아래 간격 각 5포인트)

1) 000 모형(휴먼명조 10포인트, 줄간격 160%, 문단 위아래 간격 각 5포인트)

본문의 글자크기는 10포인트로 하며, 국문 글자체는 휴먼명조, 영문 글자체는 HCI Poppy로 합니다.(글자체는 장, 절, 소절 모두 동일하게 적용합니다) 장평은 100, 자간은 0으로 하며, 절이나 소절은 아라비아 숫자로 1., 1.1, 1)등으로 표기합니다. 수식은 필요한 경우(1), (2)등으로 번호매김을 합니다.

그림과 표는 가급적으로 페이지의 위와 아래를 활용하며, 본문과의 여백은 5mm로 하고 페이지의 중앙에 위치하도록 합니다. 표의 제목은 표의 상단 중앙에 위치해야 하며, “Table 1.” 과 같이 작성합니다. 그림의 제목은 그림의 하단 중앙에 위치하며, “Figure 1.” 과 같이 작성합니다. 표와 그림은 본문과의 여백을 5mm로 설정합니다.

Figure 1. Sesonality of daily demand of top 77 products

그림 제목은 그림의 캡션으로 하단 중앙에 위치하며 “Figure 1.”과 같이 작성

Table 3. Projection of robot and drone global market

표 제목은 표의 캡션으로 상단 중앙에 위치하며, “Table 1.”과 같이 작성

Unit: $ Trillion
Section	2019	2025
Delivery Robot	1.2	22
Parcel Drone	< 0.01	36

2. 본론

본론은 필요에 따라 3-4개의 장으로 편집할 수 있습니다.

Minimize [eqn: sum _{i=1} ^{N} LEFT [ C _{1i} LEFT ( b _{i} - {E`TA} _{i} RIGHT ) +C _{2i} LEFT ( d _{i} -ETD _{i} RIGHT ) ^{+} ] RIGHT .]	(1)
Subject to
[eqn: b_{ i} GEQ {E TA} _{ i},````for``i=1,` CDOTS,`N]	(2)
[eqn: x _{i} LEQ L-l _{i} ,````for``i=1,` CDOTS ,`N]	(3)
[eqn: b _{j} GEQ d _{i}+theta _{i} +gap ^{x} +M LEFT ( z _{ij}^{x} -1 RIGHT ) ,````for``i,`j=1,` CDOTS ,`N,`i != j]	(4)
[eqn: x _{j} GEQ x _{i} +l _{i} +gap ^{y} +M LEFT ( z _{ij}^{y} -1 RIGHT ) ,````for``i,`j=1,` CDOTS ,`N,`i != j]	(5)

수식은 필요한 경우(1), (2)등으로 번호매김을 합니다.

3. 결론

결론을 작성하신 후, 부록이 있는 경우에는 참고문헌 이후에 삽입하여 주십시오. 단, 부록과 참고문헌에는 장번호(1, 2, … 등)를 붙이지 않습니다.

참고문헌

참고문헌 작성은 저자명(연도), 학술지명, 권(호)(예:3(2)), 면(예:1-10)의 순서로 기술함을 원칙으로 합니다. 참고문헌은 영문으로 작성하며, 알파벳 순으로 정리하여야 합니다. 동일 저자의 중복 인용시에는 오래된 연도부터 오름차순으로 배열하여야 하며, 같은 연도일 경우 본문에서 인용된 순서로 알파벳(예: 홍길동, 1998a; 홍길동, 1992b)을 부여합니다.

<참고문헌 작성 예>

Chaudhuri, T. , Ghosh, I.(2016), Artificial Neural Network and Time Series Modeling Based Approach to Forecasting the Exchange Rate in a Multivariate Framework, Journal of Insurance and Financial Management, 1(5), 92-123

Jeong, H. , Lim, C.(2019), A review of artificial intelligence based demand forecasting techniques, The Korean Journal of Applied Statistics, 32(6), 795–835

Kim, H.(2017), Prediction of Time Series Data Using LSTM/GRU Recurrent Neural Network, Korea National Open University, Republic of korea

Kim, S., Jung, H., Park, J., Baek, S., Kim, W., Chon, K., Song, K.(2014), Weekly Maximum Electric Load Forecasting for 104 Weeks by Seasonal ARIMA Model, Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, 28(1), 50-56

Lee, H. Kim, K. Jeong, H. Lee, H. Kim, H. Park,J.(2020), A Study on Wind Power Forecasting Using LSTM Method, The transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers, 69(8), 1157-1164

Lee, J., Kwon, Y.(2011), A Study on Dynamic Change of Transportation Demand Using Seasonal ARIMA Model, Journal of Korean Society of Transportation, 29(5), 139-155

Lee, S., Sun, Y., Lee, J., Lee, D., Cho, E., Park, D., Kim, Y., Sim, I., Kim, J.(2019), Short-term Power Consumption Forecasting Based on IoT Power Meter with LSTM and GRU Deep Learning, The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, 19(5), 79–85

Nenni, M. E.,  Giustiniano, L., Pirolo, L.(2013) Demand forecasting in the fashion industry: A review, International Journal of Engineering Business Management

Olah, C.(2015), Understanding LSTM Networks, http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

Weng, T., Liu, W., Xiao, J.(2019), Supply chain sales forecasting based on lightGBM and LSTM combination model, Industrial Management & Data Systems, 120(2), 265-279

Appendix

부록이 있는 경우에는 참고문헌 이후에 삽입하여 주십시오. 단, 부록과 참고문헌에는 장번호(1, 2, … 등)를 붙이지 않습니다.

요약문

국문요약문을 논문의 마지막에 작성합니다. 글자체 휴먼명조로 작성하며, 글자크기는 10포인트로 엔터키를 치지않고 이어서 작성합니다. 국문 요약문은 최대 500자까지 작성할 수 있습니다.

주제어: 5개 이내의 국문 주제어를 나열합니다.