• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.241-247
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• 2008

본 연구에서는 하나의 포아송 도착과정(Poisson Arrival Process)과 상수(constant) 서비스 시간을 갖는 유한 버퍼(finite buffer) 대기행렬을 분석 대상으로 한다. 유한 버퍼로 인한 차단현상으로 도착하는 고객이 시스템에 진입하지 못하고 시스템을 떠나게 된다. 이러한 M/D/1/K 대기행렬에서 차단확률(blocking probability)의 계산방법은 이미 연구되어있지만, 계산과정이 매우 복잡하다. 본 연구에서는(max,+)-대수를 이용하여 차단확률을 도출하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 기존 연구결과보다 쉽게 차단확률을 계산할 수 있을 뿐만 아니라 보다 복잡한 대기행렬 망에서의 차단확률을 구하는데도 응용 될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.146-153
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• 2016

본 연구에서는 연속시간 M/M/1 대기행렬 시스템에서 고객들의 평형행동과 서버의 최적 가격책정 전략에 대해 다룬다. 본 연구에서는 두가지 유형의 가격지불 모형을 고려한다. 첫 번째로, 정액지불 모형은 고객의 시스템 내 체류시간에 관계없이 고정된 요금을 부과한다. 두 번째로, 정률지불 모형은 고객의 시스템 내 체류시간에 비례하여 요금을 부과한다. 각 지불 모형에서 시스템을 이탈하는 고객의 보상은 체류시간에 반비례한다. 본 연구는 각 가격지불 모형에서 단위시간당 서버의 기대수익을 최대화하기 위한 가격책정 전략과 그 전략에 따른 고객의 시스템 입장행동에 대해 분석한다. 마지막으로 수치예제를 통해 정액지불 모형과 정률지불 모형을 비교분석하고, 서버측면에서 어떤 가격지불 모형을 선택해야하는 지를 살펴본다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.1-9
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• 2014

전통적인 워크플로우 시간분석은 단위작업을 독립적인 M/M/1 대기행렬모형에 적용하여 수행해왔다. M/M/1 시스템 성능척도의 일반해들을 활용하면 여러 가지 분석이 가능해진다. 특히 워크플로우 시스템의 AND 구조를 분석함에 있어 M/M/1 시스템 성능척도를 활용하면 그 체재시간에 대한 분석이 가능하다. 그러나 실질적인 AND 구조를 정확히 묘사하기 위해서는 각각의 M/M/1 시스템이 독립이라는 가정이 없어야 한다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 한 업무에 대한 모든 단위작업이 동시에 시작하는 상황으로 가정한다. 이 가정 하에서는 M/G/1 시스템의 성능척도를 이용하여 이론적 분석이 가능해진다. 또한 시뮬레이션을 이용하여 실질적인 AND 구조를 정확히 묘사할 수 있는 방법론을 소개한다. 마지막으로 가상의 시스템을 구성하여 이론적인 해와 시뮬레이션 결과들을 수록함으로써 제안된 방법론들을 검증한다. 본 연구에서 사용된 주요 시스템 성능척도는 평균대기시간과 평균체재시간이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.27-35
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• 2015

대기행렬 시스템에는 고객들의 대기시간이 지나치게 길어지는 것을 막기 위해 다양한 정책들이 적용되는데, 본 연구에서는 고객숫자에 따른 제어 정책을 갖는 유한용량 M/G/1/K 대기행렬을 분석한다. 고객의 숫자에 따라 서버의 서비스율과 고객의 도착율을 조절하는 정책이다. 두 개의 한계점(thresholds) $L_1$과 $L_2$($${\geq_-}$$L1)를 설정하고 시스템 내 고객의 숫자가 $L_1$보다 작을 때는 시스템은 보통(또는 상대적으로 느린)의 서비스율(service rate)과 보통의 도착율(arrival rate)을 갖는다. 고객의 숫자가 증가하여 $L_1$이상이고 $L_2$보다 작으면 도착율은 그대로 이지만 서비스율을 증가시켜 빠르게 서비스한다. 이후 고객의 숫자가 더욱 증가하여 $L_2$ 이상이면 고객의 도착율도 작은 값으로 바꾸어 고객을 덜 입장시킨다. 위 정책을 갖는 M/G/1/K 대기행렬을 내재점 마코프 체인과 준-마코프 과정을 이용하여 분석하고 수치예제를 제시한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.45-52
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• 2018

대기행렬에 고객 (또는 패킷 등)이 몰리는 오버로드(overload)가 발생하는 경우 긴 대기열이 발생하여 서비스 품질에 좋지 않은 영향을 줄 수 있다. 오버로드 상황에서 혼잡을 완화하기 위해 대기하는 고객숫자에 기반한 다양한 오버로드 제어 정책들이 고안, 적용되고 있다. 본 연구는 대기 중인 고객 숫자에 한계점 (threshold)을 두고, 한계점을 넘으면 서비스 속도를 빠르게 하거나 고객의 도착 간격(시간)을 증가시키는 제어정책을 대상으로 한다. 이러한 정책을 갖는 M/G/1 대기행렬에 대해 바쁜 기간(busy period)을 분석하는데, 연구결과는 비용구조가 주어졌을 때 최적 시스템 제어 정책을 찾는데 필수적이다.

• 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.

• 산업경영시스템학회지
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• 제29권4호
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• pp.18-26
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• 2006

여러 형태의 고객이 외부로부터 포아송과정에 따라 각 대기행렬에 도착하고 정해진 서비스규칙에 따라 해당 서비스를 받은 후 마코비안 확률분포에 따라 시스템을 떠나거나 다른 형태의 고객으로 시스템을 다시 돌아 올 수도 있는 M/G/1 대기행렬시스템을 고려한다. 본 연구에서는 기존의 연구 모형을 확장하여 계층적 서비스 규칙을 갖는 우선순위 대기행렬모형을 제시하고 이에 대한 시스템 성능척도를 보다 체계적으로 구할 수 있는 방법을 소개한다. 이를 위하여 먼저 대기행렬시스템의 거동을 나타내는 시스템 상태를 정의하고, 바쁜기간과 서비스기간 분석을 통하여 시스템 상태의 선형 함수로 평균체제시간을 구할 수 있음을 보인다.

• 대한산업공학회지
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• 제35권2호
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• pp.171-177
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• 2009

This study presents the switching strategy between admission control and pricing control policies and clarifies the properties of the switching strategy in an M/M/1/K queueing system. In addition, this study demonstrates that employing the switching strategy can significantly improve the maximum total expected profit.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.19-32
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• 2018

본 논문은 연속형 내부재고를 갖는 M/M/1 대기행렬모형을 다룬다. 고객은 포아송과정으로 도착하고 선입선출 서비스를 받는다. 각 고객의 서비스시간은 독립적이며 동일한 지수분포를 따른다. 고객은 서비스를 받기 위해 일반분포를 따르는 확률변수 H의 내부재고를 소비하며, 서비스 완료시점에 감소한다고 가정한다. 재고시스템은 전통적인 (s,S)-정책에 따라 운용되며, 재고의 조달 시간은 일반분포를 따른다고 가정한다. 재고가 없는 기간에 도착한 고객은 유실된다. 본 논문은 이처럼 운영되는 재고-대기행렬모형의 고객수 및 재고량에 대한 안정상태 결합확률분포를 유도하고 수치예를 보인다. 또한 장기적인 비용을 최소화하는 재고운용정책을 고찰한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제24권66호
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• pp.11-18
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• 2001

In this paper, we analyze an M/G/1 two-phase gated service model with threshold. We consider compound Poison arrival Process and general service time, where the server fives two different modes of services in order, batch and individual services. Server starts his service when the number of arrived customers reaches the predetermined threshold . We find the PGF of the number of customers in system and LST of waiting time, with which we obtain the means of them.