The concept of carsharing involves sharing a small number of reserved cars to be used individually by a larger number of people as required. This study examines the operating parameters of one-way carsharing systems in order to determine the appropriate operating conditions that minimizes the lost sales rate. Five operating parameters are tested in this study: the number of stations, the average number of vehicles per station, the rate of one-way trip, the average number of staffs per station, and the relocation policy. The performance of round-trip carsharing systems is also compared to that of one-way carsharing systems. A simulation model is developed and simulations are performed to determine the appropriate combination of operating parameter and levels. The simulation results show that the average number of vehicles per station is the most critical parameter. Other key findings obtained from this research are as follows. First, applying the appropriate relocation policy to one-way carsharing systems can allow more customers to rent vehicles than the traditional round-trip carsharing systems. Second, the appropriate relocation policy should be selected based on the average number of vehicles per station in order to minimize the lost sales rate. Third, the number of stations does not affect the lost sales rate. This study findings will provide tools to understand impact of the carsharing system parameters on the efficiency of the carsharing operations.
본 연구는 시뮬레이션 모델을 기반으로 일개 건강검진기관의 수검자 동선을 최적화하여 기관 운영의 효율성을 높이 고자 수행되었다. 2가지의 시나리오를 설정하여 시뮬레이션 분석을 수행하셨으며 수검자의 전체 체류 시간, 직원 활용도, 검사실 가동률 지표를 비교하여 시나리오에 따른 수검자 동선 개선의 효과성을 평가하였다. 시뮬레이션 분석 결과, 각 수검자 동선 시나리오에 따른 평가지표들의 결과 값이 큰 차이를 보이지 않았다. 본래 최적의 수검자 동선 안을 제시하는 것이 연구의 목적이었으나, 효율적인 병원 운영 관리를 위한 시뮬레이션의 활용은 방법론으로서 그 의미가 있다. 왜냐하면 과거 경험, 감정, 직관에 의존하는 기존의 보건의료 관리 기법과 달리 시뮬레이션은 효율적인 의사 결정을 지원하는 강력한 기법이기 때문이다. 따라서 본 연구에서 제시한 연구 모델은 보건 의료시스템 상에 다양한 활용이 가능할 것으로 보인다.
Traffic congestion stems from the widespread desires of people to purse certain goals that inevitably overload existing roads every day. he a transportation policy, congestion toll system has been implemented in Seoul, since 1996. The growing concerns on whether the system would achieve sustained results in the future motivated us to investigate the effectiveness of this policy. Developing and running the congestion toll simulation model, we find that this policy is not an effective policy in the long m. The paper indicates the power of system dynamics approach as a tool for evaluating complex policy like a congestion toll, and suggest that city transportation policy maker should approach the problem with systems thinking and analyze the effectiveness of policy on the basis of understanding the dynamic relationships among subsystems.
최근 환경의 변화에 적응적이고 특정 목적에 부합하는 오토스케일링 정책을 만들기 위해 강화학습 기반 오토스케일링을 사용하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 실제 환경에서 강화학습 기반 수평적 파드 오토스케일러(HPA, Horizontal Pod Autoscaler)의 정책을 학습하기 위해서는 많은 비용과 시간이 요구되며, 서비스를 배포할 때마다 실제 환경에서 강화학습 기반 HPA 정책을 처음부터 다시 학습하는 것은 실용적이지 않다. 본 논문에서는 쿠버네티스에서 강화학습 기반 HPA를 구현하고, 강화학습 기반 HPA 정책에 대한 학습을 가속화하기 위해 대기행렬 모델 기반 시뮬레이션을 활용한 전이 학습 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 활용한 사전 학습을 수행함으로써 실제 환경에서 시간과 자원을 소모하며 학습을 수행하지 않아도 시뮬레이션 경험을 통해 정책 학습이 이루어질 수 있도록 하였고, 전이 학습 기법을 사용함으로써 전이 학습 기법을 사용하지 않았을 때보다 약 42.6%의 비용을 절감할 수 있었다.
Purpose : This research aims to develop a data-driven inspection policy for radio stations utilizing the KS Q ISO 2859-1 sampling method, addressing potential regulatory relaxations and impending management challenges. Methods : Using radio station inspection big data from the past six years, we established a simulation model to evaluate the current policy. A new inspection sampling policy framework was designed based on the KS Q ISO 2859-1 method. The study compares the performance of the current and proposed inspection systems, offering insights for an improved inspection strategy. Results : This study introduced a simulation model for inspection system based on the KS Q ISO 2859-1 sampling method. Through various experimental designs, key performance indicators such as non-detection rate and sample proportion were derived, providing foundational data for the new inspection policy. Conclusion : Using big data from radio station inspections, we evaluated current inspection systems and quantitatively compared a new system across diverse scenarios. Our simulation model effectively verified the feasibility and efficiency of the proposed framework. For practical implementation, essential factors such as lot size, inspection cycle, and AQL standards need precise definition and consideration. Enhancing radio station inspections requires a policy-driven approach that factors in socio-economic impacts and solicits feedback from industry participants. Future study should also explore various perspectives related to legislative, institutional, and operational aspects of inspection organizations.
When we construct a manufacturing plant, optimal design is very important. This paper is to simulate an engine manufacturing flow line for commercial vehicle. The parameters we consider in simulation include facility downtime, tool change time, buffer size between consecutive stations, and time to repair the facility. We use AutoMod to compare the alternatives. The objective is to minimize the total cost. Simulation results provide significant cost saving by improving the current design and policy.
최근 주택 가격이 전국적으로 상승하였고 정부는 실수요자 보호를 위해 금융, 세금 등 다양한 규제를 지역에 따라 시행하였다. 정책 시행 이후 전국적인 주택 가격 평균은 안정되었으나 지역 별로 살펴보면 양극화 현상이 발생하였다. 또한 규제로 인해 오히려 실수요자가 피해를 볼 우려에 대한 논의도 지속되고 있다. 따라서 정책 계획 및 분석에 있어 시장 변수 간의 상관관계 뿐 아니라 미시적으로 시장 참여자들에게 어떻게 정책의 효과가 파급되는 지 분석할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 변수 간 인과관계로 구성되는 시장 구조 분석을 위한 시스템 다이내믹스와 시장 참여자들의 의사 결정 과정 모델링을 위한 행위자 기반 모델을 통합하여 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 개발한 모델에 금융 규제와 세금 규제를 적용하여 주택 가격의 변화와 이에 시장 참여자들이 어떻게 행동하는 지에 대한 분석을 통해 정책의 실효성을 평가하였다. 본 연구를 통해 가격 안정화라는 같은 목적을 가진 두 규제에 대해 시장 참여자들이 다른 의사결정을 함에 따라 시장을 지배하는 피드백의 차이를 확인했다. 이에 따라 정책 대상 지역 뿐 아니라 그 이외의 지역에 대해서도 다른 파급효과가 나타났다.
In this paper, it is examined how the amount of review time per applicant to a college admission officer system is connected with the performance of the selected students after they enter the college. About five years ago, college admission officers system has been introduced to Korea as a government policy. Thus, for most Korean college, there is not enough number of admission officers, while it takes substantial time to find out whether an applicant has potential ability or not. Thus, it is required to find out some policy alternatives to solve this discrepancy. In this paper, a simulation model is built using System Dynamics theory and simulated to understand the relation between the amount of review time and the performance of the selected students. Finally, some implications and policy suggestions are derived from the simulation results.
This research studies effect of FDA regulations in pharmaceutical industry on new drug development. System dynamics is implemented to demonstrate dynamic relationship between FDA regulations and R&D costs, firm's profits, sales. This research is focused on clinical trials of new medical entity process 50~60% portion of total development cost. Simulation results say that firm's profit is more sensitive to increasing the regulation than alleviating the regulation and effect of regulation policy make different result depending on the intensity of regulation and policy direction. Our simulation model provides the instrumental means for the policy makers and strategic decision in pharmaceutical industry.
Human blood is a perishable product : it has a legal lifetime of 21 days from collection, during which it can be used for transfusion to a Patient of the same type, and after which it has to be discarded. Therefore, blood must be supplied safely and effectively because it is one of the medical resources which keep humanlife. In this study, the effects of blood issuing policies on average inventory levels and average age of blood at transfusion are determined by simulation applied the theory of absorbing Markov chains. And as a practical study, the daily demand distribution of blood is estimated by using the data of B General Hospital. The distribution estimated follows poisson distribution and the estimator of parameter estimated from the poisson distribution is 0.762. Simulation is done by using the parameter. The most important problem when control blood is the amount of outdata. So we compared random policy with Modified LIFO and Modified FIFO by using outdata. As a results it is shown that Modified LIFO and Modified FIFO by using outdata. As a results it Is shown that Modified LIFO and Modified FIFO present better issuing policy than Random Policy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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