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영문 초록 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

1.1 연구배경 및 목적

1) 000 모형

서론은 연구배경과 선행 학술문헌의 고찰, 연구의 필요성 및 목적, 연구문제와 가설 설정 등의 내용을 포함할 수 있습니다. 필요에 따라 1.1 연구배경 및 목적과 같이 장을 구분할 수 있으며, 절 아래 1) 000모형과 같은 소절을 표기할 수 있습니다. 그림과 표는 모두 번호매김이 필요하며, 모든 그림과 표는 본문에서 1회 이상 인용하는 것을 권고합니다. (예시: 기존 문헌 고찰에 대한 내용은 Table 1에 제시하였다.)

Figure 1. Comparison of Efficiency Improvements by Method(2020-2024)

Table 3. Projection of robot and drone global market

Unit: $ Trillion
Section	Contents	2019	2025
Delivery Robot	Autonomous navigation Optimal route Road usage Package transportation	1.2	22
Parcel Drone	Aerial movement Swift delivery Automated routes	< 0.01	36
Sources : https://various.foodsafetykorea.go.kr/

2. 본론

본론은 연구의 방법 및 절차를 포함합니다. 측정도구, 자료분석방법, 연구모형 및 절차에 대한 제시를 작성하며, 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 하며, 그림과 표와 마찬가지로 본문에서 1회 이상 인용하는 것을 권고합니다.

3. 결론

결론은 연구(실험)결과에 대한 저자의 결론을 짓는 부분입니다. 논개를 정리하여 연구와 연구의 결과를 요약하며, 연구결과의 의미를 정리합니다. 논문의 목적에 연구결과가 얼마만큼의 기여를 했는지, 결과는 서론에 언급된 가설을 만족하였는지 설명할 수 있습니다.

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

국문요약문 내용

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