Probability Distribution of Project Completion Times in Simulation based Scheduling

시뮬레이션 일정기법;최종공사기간의 확률 통계적 특성 추정

This paper verifies that the normality assumption that the simulation output data, Project Completion Times (PCTs), follow normal distribution is not always acceptable and the existing belief may lead to misleading results. A risk quantification method, which measures the effect caused by the assumption, relative to the probability distribution of PCTs is implemented as an algorithm in MATLAB. To validate the reliability of the quantification, several series of simulation experiments have been carried out to analyze a set of simulation output data which are obtained from different type of Probability Distribution Function (PDF) assigned to activities'duration in a network. The method facilitates to find the effect of PDF type and its parameters. The procedure necessary for performing the risk quantification method is described in detail along with the findings. This paper contributes to improving the reliability of simulation based scheduling method, as well as increasing the accuracy of analysis results.

기존의 시뮬레이션 일정기법은 최종공사기간(Project Completion Times: PCTs)이 정규분포를 따른다는 가정을 전제로 한다. 그러나 본 논문에서는 이 가정이 항상 옳은 것이 아니며, 이것이 잘못된 결과를 초래할 수 있다는 것을 검증한다. 이처럼 의문이 제기되지 않고 받아들여져 온 가정이 시뮬레이션 분석 결과에 어떠한 영향을 줄 수 있는지를 밝혀내는 리키스 정량화기법(risk Quantification method)을 MATLAB 알고리즘으로 구현하였으며, 네트워크의 모델링에서부터 시뮬레이션 출력 값들로 구성된 샘플집단들에 대한 분석에 이르기까지 전 단계를 MATLAB 프로그래밍으로 구현된 알고리즘을 사용하여 제기된 의문에 대한 답을 제시하였다. 특정 네트워크를 구성하는 엑티비티 기간 값들을 정의하는 확률분포함수의 종류를 다양하게 변화시켜 시뮬레이션 결과 값들 - 최종공사기간 값들 - 을 생성하고, 이처럼 생성된 시뮬레이션 출력 값들로 구성된 샘플집단들의 확률 통계적 특성을 분석하였다. 본 연구는 시뮬레이션을 기반으로 하는 일정관리기법의 신뢰성을 향상시키며, 일정관련 리시크 분석의 정확성을 향상시키는데 기여할 것이다.