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문제 정의
- 대학교 급식소의 과거식수 자료를 토대로 식수예측에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이를 바탕으로 대학교 급식소의 식수예측을 위한 수학적 식수예측 모델(demand fo recasting model)을 제시를 위한 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
- 찾아볼 수 없었다. 이에 따라 본 연구의 목적은 대학교 급식소의 과거식수 자료를 토대로 식수예측에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이를 바탕으로 대학교 급식소의 식수예측을 위한 수학적 식수예측 모델(demand foreca sting model)을 제시하여 대학교 급식소의 관리자가 보다 정확한 식수예측을 하여 예산절감과 생산성 향상에 도움이 되고자 한다.
제안 방법
- 2부에서는 식수예측시 영향을 주는 요인을 찾기 위한 첫 단계로 식수예측시 영향을 끼칠 것으로 사료되는 요인 중선호도는 메뉴 엔지니어링 (menu engineering)에서 이용되고 있는 메뉴-믹스(menu-mix)를 이용하였다. 일주일 동안 해당 코너의 실제공식수 대비 각 코너의 일일 실제공식수의 비율을 선호도로 사용하였다.
- 산출하는 모델을 개발하였다. 그리고 메뉴별 식수를 산출하는 모델의 개발을 위해 이를 다시 2개 급식소의 코너별 식수를 산출하는 모델을 학기별로 나누어 4가지(1학기, 2학기, 여름방학, 겨울방학) 유형의 모델을 개발하였다. 이를 위해 단계적 다중선형 회귀분석을 실시하여 나타난 결과를 제시하였고, 잔차분석 결과 변수들은 등분산성을 갖는 정규분포였으며, 변수간에는 선형성이 있음이 확인되 었다.
- 대학교의 복수 메뉴를 제공하고 있는 2개 급식소의 총식수를 산출하는 모델을 개발하였다. 그리고 메뉴별 식수를 산출하는 모델의 개발을 위해 이를 다시 2개 급식소의 코너별 식수를 산출하는 모델을 학기별로 나누어 4가지(1학기, 2학기, 여름방학, 겨울방학) 유형의 모델을 개발하였다.
- 6회의 좌석회전율을 가지고 있다. 방학 중에는 급식소 3이 휴무를 하며 나머지 두 급식소는 학기 중 보다 30분씩 총 1시간 단축 운영을 했다. 그리고, 세 개 급식소에서 모두 대면 배식을 하고 있다.
- O사로부터 제공받은 식수자료는 3개 급식소의 제공 메뉴와 예상식수, 실제공식수, 일일매출액으로 이루어져 있으며 연구대상의 기간은 2000년 3월부터 2001년 2월까지였다. 본 연구에서는 대학교 급식소 대상의 식수예측을 위한 수식 개발을 위해 급식소 1과 급식소 2를 대학교 급식소의 표준 모델로 규정하고, 급식소 3은 대학교 급식소의 가장 가까운 외부 급식소로 규정하였다.
- 일주일 동안 해당 코너의 실제공식수 대비 각 코너의 일일 실제공식수의 비율을 선호도로 사용하였다. 이용률은 전체 일일매출액 대비 각 급식소의 일일매출액으로 산출하였다.
- 활용하였다. 자료의 오차를 줄이기 위하여 연세대학교에서 가장 가까운 종로구 송월동 관측소에서 12시 정오에 측정한 기온, 강수량 최심신적설량(00~24시 중새로 내려 쌓여 있는 눈의 최대 깊이), 최심적설량(언제 내린 눈이든 00~24시 중 실제 지표면에 쌓인 눈의 최대 깊이), 전운량을 제공받아 분석하였다. 그리고 요인 중 기온차는 하루 전날의 기온과 당일의 기온의 차로 정의하였다.
- 학기별 분포를 분석하였으며, AN0VA를 이용하여 월별 . 학기별 식수의 차이를 분석하였다.
대상 데이터
- 그리고, 세 개 급식소에서 모두 대면 배식을 하고 있다. O사로부터 제공받은 식수자료는 3개 급식소의 제공 메뉴와 예상식수, 실제공식수, 일일매출액으로 이루어져 있으며 연구대상의 기간은 2000년 3월부터 2001년 2월까지였다. 본 연구에서는 대학교 급식소 대상의 식수예측을 위한 수식 개발을 위해 급식소 1과 급식소 2를 대학교 급식소의 표준 모델로 규정하고, 급식소 3은 대학교 급식소의 가장 가까운 외부 급식소로 규정하였다.
- 본 연구는 연세대학교 학생식당을 대상으로 하여 급식소를 위탁경영하고 있는 O사가 보유하고 있는 과거 식수 자료를 제공받아 분석하였다. 0사가 운영하고 있는 급식소는 3곳으로, 급식소 1은 2종 set 복수메뉴(A: 한식, B: 양식)를 제공하고, 운영시간은 11시부터 15시까지와 16시부터 19시까지이며, 가격은 2300원이고, 좌석회전율은 7.
- 식수예측에 미치는 예상 요인 중 날씨의 분석을 위하여 기상청에서 제공한 2000년 3월부터 2001년 2월까지의 일지자료를 활용하였다. 자료의 오차를 줄이기 위하여 연세대학교에서 가장 가까운 종로구 송월동 관측소에서 12시 정오에 측정한 기온, 강수량 최심신적설량(00~24시 중새로 내려 쌓여 있는 눈의 최대 깊이), 최심적설량(언제 내린 눈이든 00~24시 중 실제 지표면에 쌓인 눈의 최대 깊이), 전운량을 제공받아 분석하였다.
데이터처리
- 3부에서는 1부에서 보여진 대학교 급식소의 1년간의 실식수 추이분석을 바탕으로 복수 메뉴를 제공하고 있는 2개 급식소의 식수예측 모델을 개발하기 위해 단계적 다중선형회귀분석 (stepwise multiple linear regression analysis)을 실시하였다. 이를 위해 변수의 잔차분석을 통해 등분산성과 정규분포를 점검하고, 오차항간의 독립성이 있는가를 검토하기 위한 자기상관(autocorrelation) 을 보기 위해 더빈-왓슨(Durbin-Watson) 통계량을 보았다.
- 또한 정(2001)의 연구에서 제시한 대학급식소를 위탁운영하고 있는 단체급식전문업체의 본사 및 급식소의 식수예측 담당자들이 식수예측시 고려하고 있는 요인을 예상 식수예측 영향 요인으로 이용하여, 과거 1년간의 대학교급식소의 식수와 상관분석 (Pearson's simple correlation)을 실시하였다.
- 실시하였다. 이를 위해 변수의 잔차분석을 통해 등분산성과 정규분포를 점검하고, 오차항간의 독립성이 있는가를 검토하기 위한 자기상관(autocorrelation) 을 보기 위해 더빈-왓슨(Durbin-Watson) 통계량을 보았다.
- 이용하여 주간 평균 추이와 월별 . 학기별 분포를 분석하였으며, AN0VA를 이용하여 월별 . 학기별 식수의 차이를 분석하였다.
성능/효과
- 1) 대학교 급식소의 식수는 시계열에 따른 유형을 보이고 있었고, 월별 . 학기별로 일정한 패턴이 나타났다.
- 2) 대학급식소의 식수예측시 고려하고 있는 요인과 식수의 상관분석 (Pearson's simple correlation) 을 실시한 결과, 실제공식수는 1주전 식수, 2주전 식수 3주전 식수, 4주전 식수와의 상관관계가 매우 큰 것으로 분석되었다. 그리고 요일, 급식소의 이용률, 선호도간에도 선형적으로 유의한 관련성이 있는 것으로 나타났다.
- 3) 대학교의 복수 메뉴를 제공하고 있는 2개 급식소를 학기별로 나누어 네 가지 (1학기, 2학기, 여름방학, 겨울방학) 유형의 수식을 단계적 다중선형 회귀분석을 이용하여 개발한 결과, 각 급식소의 각 학기별로 식수예측에 영향을 주는 요인으로 가장 많이 포함 된 것이 해당 급식소의 해당 메뉴의 선호도로 조사되었다. 다른 학기에 비해 2학기의 식수예측 시에 가장 많은 영향 요인이 포함되었고, 1학기의 식수 예측을 위한 영향요인이 가장 적게 나타났다.
- Box plot을 이용하여 총식수의 월별 분포와 총식수의 학기별 분포를 정리한 결과 학기와 월에 따른 일정한 패턴이 조사되었고, 월(F = 79.051: p<0.001)별 학기(F = 19.502: P<0.001)별 식수 분포에는 유의적인 차이도 있었다(Fig. 2, 3). 월에 따른 식수 분포를 보면 1학기가 시작하는 3월 부터 1학기가 끝나는 6월까지 꾸준히 식수가 줄어들었으며, 2학기가 시작하는 9월부터 12월까지도 같은 양상을 보여주었다.
- 즉 총식수에 대한 요일, 1주전 식수, 2주전 식수, 3주전 식수 4주전 식수, 급식소의 이용률 선호도간에는 선형적으로 매우 유의한 관련성이 있는 것으로 나타났고 1주전 식수, 2주전 식수, 3주전 식수, 4주전 식수의 순으로 상관관계가 나타났다. 그리고 급식소 1의 선호도보다는 급식소 2의 선호도와의 상관관계가 더 높았고, 급식소1의 이용률과는 양을 선형관계가 급식소 2의 이용률과는 음의 선형관계가 조사되었다.
- 그리고 요일, 급식소의 이용률, 선호도간에도 선형적으로 유의한 관련성이 있는 것으로 나타났다.
- 나타났다. 급식소 1의 경우는 2개 급식소의 모든 코너의 이용률과 상관관계가 나타났으나, 급식소 2의 경우는 급식소 1과의 유의한 상관관계는 일어나지 않았다. 코너별 식수와 선호도의 상관관계는 각 코너의 선호도와는 매우 강한 상관관계를 보였으나, 다른 코너와는 약한 상관관계가 조사되었다.
- 메뉴의 선호도로 조사되었다. 다른 학기에 비해 2학기의 식수예측 시에 가장 많은 영향 요인이 포함되었고, 1학기의 식수 예측을 위한 영향요인이 가장 적게 나타났다. 겨울 방학에는 적설량이 특이한 영향요인으로 포함되어있는데, 이는 겨울동안 식수예측시에는 계절적 요인을 감안하여 식수예측에 반영해야 함을 시사 한다고 여겨진다.
- 단계적 다중선형 회귀분석을 실시하여 개발한 급식소 코너별 예상 식수 산출을 위한 모든 식수예측 모델이 75% 이상의 설명력을 보였다(Table 3-6). 분석 결과 각 급식소의 각 학기별로 식수예측에 가장 영향을 주는 요인으로는 해당 급식소의 해당 코너 메뉴의 선호도로 조사되었다.
- 복수 메뉴를 제공하고 있는 급식소 1과 2의 과거 1년치 식수자료에 대해 주간 평균 식수의 추이를 run chart를 이용하여 분석한 결과, 시계열에 따른 유형을 보이고 있다(Fig 1). 여름방학이 시작하는 17주에 식수가 급격히 떨어지고, 여름방학이 끝나고서 2학기가 시작하는 27주에 식수가 현저히 증가하는 것을 볼 수 있으며, 겨울방학이 시작하는 43주에 다시 식수가 줄어드는 것을 볼 수 있다.
- 설명력을 보였다(Table 3-6). 분석 결과 각 급식소의 각 학기별로 식수예측에 가장 영향을 주는 요인으로는 해당 급식소의 해당 코너 메뉴의 선호도로 조사되었다. 반면 기온차, 강수량, 급식소 3의 이용률은 어느 식수예측모델에도 영향을 주지 않았다 2학기의 식수예측 모델이 다른 학기에 비하여 가장 많은 영향 요인을 필요로 했으며, 1학기의 식수예측 모델이 가장 적은 영향요인을 필요로 했다.
- 그리고 메뉴별 식수를 산출하는 모델의 개발을 위해 이를 다시 2개 급식소의 코너별 식수를 산출하는 모델을 학기별로 나누어 4가지(1학기, 2학기, 여름방학, 겨울방학) 유형의 모델을 개발하였다. 이를 위해 단계적 다중선형 회귀분석을 실시하여 나타난 결과를 제시하였고, 잔차분석 결과 변수들은 등분산성을 갖는 정규분포였으며, 변수간에는 선형성이 있음이 확인되 었다.
- 707) 와의 상관관계가 매우 큰 것으로 분석되었다. 즉 총식수에 대한 요일, 1주전 식수, 2주전 식수, 3주전 식수 4주전 식수, 급식소의 이용률 선호도간에는 선형적으로 매우 유의한 관련성이 있는 것으로 나타났고 1주전 식수, 2주전 식수, 3주전 식수, 4주전 식수의 순으로 상관관계가 나타났다. 그리고 급식소 1의 선호도보다는 급식소 2의 선호도와의 상관관계가 더 높았고, 급식소1의 이용률과는 양을 선형관계가 급식소 2의 이용률과는 음의 선형관계가 조사되었다.
- 총식수 예측에 영향을 주는 요인을 찾기 위해 단계적 다중선형 회귀분석을 실시한 결과 1주전 식수, 급식소 1B 메뉴의 선호도, 2주전 식수의 순으로 영향을 주는 것으로 나타났다고, 74.3%의 설명력을 가진 식수예측 모델을 만들 수 있었다(Table 2).
- 총식수(급식소 1과 급식소 2의 식수 총합)의 경우 1주전 식수(r = 0.884), 2주전 식수(r = 0.858), 3주전 식수(r = 0.776), 4주전 식수(r = 0.707) 와의 상관관계가 매우 큰 것으로 분석되었다. 즉 총식수에 대한 요일, 1주전 식수, 2주전 식수, 3주전 식수 4주전 식수, 급식소의 이용률 선호도간에는 선형적으로 매우 유의한 관련성이 있는 것으로 나타났고 1주전 식수, 2주전 식수, 3주전 식수, 4주전 식수의 순으로 상관관계가 나타났다.
- 코너별 식수 또한 1주전 식수, 2주전 식수 3주전 식수 4주전 식수와의 상관관계가 매우 큰 것으로 분석되었고, 1주전 식수, 2주전 식수, 3주전 식수, 4주전 식수의 순으로 상관관계가 나타났다. 급식소 1의 경우는 2개 급식소의 모든 코너의 이용률과 상관관계가 나타났으나, 급식소 2의 경우는 급식소 1과의 유의한 상관관계는 일어나지 않았다.
- 급식소 1의 경우는 2개 급식소의 모든 코너의 이용률과 상관관계가 나타났으나, 급식소 2의 경우는 급식소 1과의 유의한 상관관계는 일어나지 않았다. 코너별 식수와 선호도의 상관관계는 각 코너의 선호도와는 매우 강한 상관관계를 보였으나, 다른 코너와는 약한 상관관계가 조사되었다.
후속연구
- 이와 같은 본 연구의 결과를 바탕으로 대학급식의 체계적 식수관리를 위한 지속적인 노력이 요구되며 향후 시간대별 이용객 분석을 통한 객관적인 자료 제시 및 조리종사자의 직무분석과 연계된 후속 연구가 필요할 것으로 사료된다.
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