• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.874-880
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• 2005

본 논문에서는 D-정책과 복수휴가를 갖는 MAP/G/1 대기행렬시스템의 고객수를 분석한다. 고객도착은 마코비안 도착과정(MAP)을 따른다. 서어버는 바쁜기간 종료 직후 휴가를 떠나고 휴가에서 돌아온 직후의 시스템 총일량이 D를 초과할 때까지 휴가를 반복한다. 만일, 휴가에서 돌아온 직후의 시스템 총일량이 D를 초과하면, 서어버는 즉시 서비스를 시작한다. 본 논문에서는 임의의 이탈시점 고객수분포를 유도하고, 이를 이용하여 임의시점 고객수분포와 평균고객수를 유도한다. 또한, 동일한 조건하에 D-정책과 복수휴가를 갖는 M/G/1 대기행렬시스템의 평균고객수와의 차이를 비교해 본다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.192-196
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• 1999

본 연구에서는 변환을 취하지 않고 M/G/c 시스템의 고객수분포를 구하는 방법으로 2단계 분석을 제시한다. I 단계에서는 마코비안 서비스를 따르는 전통적인 고객수분포로부터 출발하여 여기에 새롭게 정의된 모수를 도입해서 근사하여 고객수가 c명일 때까지의 분포를 구한다. II단계에서는 선수 작업으로 하나의 대기행렬을 각각의 고객의 대기공간으로 구별하여 나눈 후에 현재 시스템내의 고객수에 따라 고객의 도착시점에서 바라 본 대기공간의 부하 유형별로 나누고, 해당 대기공간에 부하를 주는 정도에 따라 정리된 식으로부터 축차적으로 고객수분포를 유도한다. 유도된 고객수분포로부터 평균 시스템 체재시간과 평균 대기시간 등을 구하고 이를 시뮬레이션과 비교하여, 본 근사법의 유용성을 논의한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.660-661
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• 2017

본 논문은 서비스 포기를 고려중인 고객이 포기를 하지 않기로 결심하는 경우가 있는 이산 시각 대기 행렬 모형을 고려한다. 고객은 집단 기하 분포로 도착하고, 서비스 시간은 기하 분포를 따른다고 가정한다. 서비스를 포기하지 않기로 하는 결심은 당시의 시스템에 있는 고객의 수에 의존한다. 평형 상태에서 시스템에 있는 고객 수에 대한 분포를 구한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.1133-1136
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• 2005

Markovian Service Process(MSP)는 기존의 Markovian Arrival Process(MAP)에서 사용하던 위상 개념을 고객의 서비스 과정에 대응시킨 모형이다. 이는 서버의 상태에 따라 달라질 수 있는 서비스 상태를 위상 변화에 대응시키는 모형이다. 본 논문에서는 대기행렬 모형의 중요한 성능 척도인 고객 수 분포에 관하여 임의시점, 고객 도착 직전 시점, 고객 이탈 직후 시점에서의 관계식을 유도한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.461-464
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• 2000

본 연구에서는 집단도착과 Threshold가 있는 2단계 서비스 중 첫 서비스에 Gate가 있는 모형에 대해 분석한다. 즉 도착 간격이 지수분포를 따르고 집단도착이 일어나는 모델에서 도착한 고객의 수가 정해진 threshold를 넘으면 서비스를 시작한다. 시스템의 서버는 하나이며 이 서버로부터 첫 단계에서 배치서비스를 받고, 두 번째 단계에서 개별서비스를 받는다. 첫 번째 단계 서비스 중일 때 도착한 고객은 진행중인 서비스에 합류해 같이 서비스를 받는 것이 아니라 다음 batch 서비스를 기다린 후 배치 서비스를 받아야 한다. 첫 단계 서비스 시작 시 고객수, 두 번째 단계서비스 종료 시 고객 수를 확률변수로 정의하고 이를 풀어 고객수 분포에 대한 PGF 및 평균 고객수와 대기시간분포에 대한 LST 및 평균 대기시간 등을 유도한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.23-32
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• 2017

본 논문에서는 이산시간 마코비안 도착과정(discrete-time Markovian arrival process, 이하 이산시간 MAP)을 갖는 대기행렬시스템의 주요성능척도들을 분석하기 위한 통합적 접근방법을 제시한다. 기존의 이산시간 MAP/G/1 대기행렬시스템의 연구들을 보면 동일한 시스템에 대하여 시스템 내 고객수와 대기시간 등을 분석할 때 서로 다른 방법으로 접근하였기에 이 둘을 동시에 살펴보고자 할 때는 추가적인 시간과 노력이 뒤따랐다. 따라서 하나의 시스템을 여러 방면에서 포괄적으로 분석할 수 있는 통합적인 접근방법은 시스템을 설계하고 관리하는 입장에서 볼 때 중요한 분석의 틀이 된다. 본 논문에서는 이산시간 MAP/G/1 시스템의 안정상태 일량 분포를 유도하고 이를 이용하여 임의고객의 대기시간, 체재시간 분포를 유도한다. 체재시간 분포로부터 이탈시점 고객수 분포를 구하고 이탈시점 고객수와 임의시점 고객수와의 관계로부터 고객수 분포를 유도한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.63-76
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• 2024

본 논문에서는 D-정책을 갖는 이산시간 BMAP/G/1 대기행렬의 이탈시점 및 임의시점 고객수 분포와 체재시간 분포를 분석하였다. 서로 상관성을 갖는 집단고객(패킷)들이 이산시간 마코비안 도착과정을 따라 시스템에 도착하고, 서버는 도착한 고객들의 서비스시간의 총합이 일량 임곗값을 초과하였을 때 재가동을 시작하여 시스템에 남은 고객이 없을 때까지 서비스한다. 시스템의 안정상태 고객수 분포와 체재시간 분포를 변환 벡터 형태로 유도하고 성능척도로서 평균값을 계산하였다. 수치 예제를 통해 복잡한 형태의 수식으로 나타나는 결과들을 계산하여 얻을 수 있음을 확인하고, 시뮬레이션 결과와 비교하여 이론값의 타당성을 검증하였다. 본 연구의 결과는 다양한 산업 분야에서 유사하게 작동하는 복잡계 시스템의 주요 성능척도들을 구하고 여러 가지 최적화 문제를 분석하는 데 사용할 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제35권3호
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• pp.204-209
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• 2012

본 논문은 전국적인 소매업체의 각 지점별 고객 수요가 불확실한 상황에서 고객 서비스 목표 수준을 충족하는 최적재고 수준을 결정하는 문제에 대해 연구하였다. 이를 위해 전국에 분포한 지점에서 물품을 판매하는 베스트바이, 월마트, 혹은 시어스와 같은 전국적인 소매업체 관점에서 사용할 수 있는 핵심 관리 지표(KPI)로서 ISR(In-Stock Ratio)를 정의하였으며, 전국적인 소매업체가 평균 ISR로 정의되는 고객 서비스 목표 수준을 충족하면서 각 지점 보유 재고의 총합을 최소화할 수 있는 최적화 모델을 수립하였다. 본 논문은 해당 모델에 항상 최적해가 존재함을 증명하고 해당 최적해를 Karush-Kuhn-Tucker 조건을 사용하여 고객 수요의 확률분포의 형태에 상관없이 일반화된 형태로 표현하였다. 또한 본 논문은 고객 수요가 정규분포와 같은 특정 확률분포를 따르는 경우에 대해 연구하였으며, 이 경우에 대한 최적 재고수준을 나타내는 식을 도출하였다. 마지막으로 본 논문에서는 상기 기술된 상황에 대한 수리적인 예제를 통하여 최적재고 수준과 확률분포 파라미터들간의 관계를 분석하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2008년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.504-509
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• 2008

다수고객을 서비스하기 위한 설비의 입지선정문제는 현 기업환경 하에 많은 분야에서 광범위하게 응용되고 있다. 본 논문은 경쟁사 설비가 기 입지해 있는 상황에서 시장점유율을 최대화하기 위해 정해진 수의 설비를 주어진 입지후보지에 설치하기 위한 입지선정문제를 다룬다. 고객은 도시공학 분야에서 잘 알려진 4개의 도시공간구조 이론에 근거하여 분포시키고, 고객의 수요를 최대로 충족시킬 수 있는 매장의 입지를 선정한다. 실험을 통해 각 도시 공간형태별로 상이한 고객의 분포형태와 계층별 거주지역의 밀집도가 매장의 위치에 미치는 영향을 확인한다. 또한 입지선정문제는 잘 알려진 NP-hard 문제임에 따라 합리적인 시간에 근사 최적해를 도출하기 위하여 유전자 알고리즘을 적용함으로써 기업의 입장에서 이윤을 극대화하는 최적의 설비위치를 결정할 수 있는 모델을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.96-98
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• 2000

본 논문에서는 상거래 환경에서 구매자와 비구매자들에 대한 데이터를 학습한 후, 잠재고객들 중에서 구매 확률이 높은 사람을 예측하는 문제에 효율적으로 접근하기 위해 능동적인 데이터 선택 기법을 이용한다. 실험 데이터는 ColL Challenge 2000에서 얻은 데이터로서, 구매자들의 정보보다 비구매자들의 정보가 더 많기 때문에 상당히 균형이 맞지 않는다. 따라서 모든 데이터를 한꺼번에 학습하는 경우에 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 RBF 기반의 신경망을 가지고 능동 학습을 함으로써 기존의 뱃치학습 보다 예측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 보인다.