• Asia Marketing Journal
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• 제12권1호
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• pp.1-30
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• 2010

서비스를 구매하기 위해 고객들은 자주 대기를 경험하게 된다. 고객은 대기로 인해 불만족을 느끼고 서비스 장소를 이탈할 수도 있기 때문에 서비스 제공자가 대기시간을 관리하는 것은 중요하다. 이를 위해 대기시간에 관한 연구가 다양하게 진행되어 왔다. 그 결과, 서비스 제공 단계별 대기시간 연구, 실제와 지각된 대기시간에 대한 연구, 대기를 경험하는데 영향을 미치는 대기환경과 대기정보 등 매개변수에 대한 연구, 고객의 특성에 따른 대기경험의 차이 연구 등을 통해 고객의 대기경험을 개선시키고자 하였다. 본 연구에서는 Hui and Tse(1996)가 제시한 고객의 행동적 메커니즘의 평가적 요소, 즉 지각된 대기시간, 대기수용정도, 대기에 대한 감정적 반응을 고객이 대기할 때 경험한다는 것을 바탕으로 서비스 제공자가 대기 시점에서 통제하기 어려운 고객의 개인적 요소들(고객충성도, 거래중요도, 대기기대수준)이 미치는 영향을 알아보기 위해 실제 대기상황(패밀리 레스토랑, 놀이공원)에서 탐색적 연구를 하였다. 두 번의 실험을 진행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 레스토랑에서 조사한 결과, 고객의 거래중요도가 대기경험에 긍정적으로 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 이는 레스토랑의 서비스 제공자가 고객의 거래중요도를 높일 수 있는 전략을 통해 고객의 이탈을 효과적으로 방지할 수 있음을 시사한다. 둘째, 놀이공원에서 조사한 결과는 거래중요도뿐만 아니라 고객충성도가 대기경험에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해, 놀이공원의 서비스 제공자는 지속적으로 고객충성도를 높일 수 있는 전략을 통해 필연적으로 발생하는 대기에 대한 고객의 불만을 최소화할 수 있음을 시사한다. 위의 연구결과는 서비스 장소의 특성에 따라 고객이 대기를 다르게 경험하기 때문에 서비스 제공자는 해당 서비스 장소에 따라 고객특성을 파악하여 이를 강화, 개선해 대기시간을 관리하는 것이 효과적일 수 있음을 시사한다. 셋째, 지금까지 대부분의 연구에서 조절적인 변수로 취급되었던 거래중요도, 대기기대수준 등의 고객 특성이 대기경험에 영향을 미치는 주요 독립 변수로 연구됨으로써 대기경험에 직접적인 영향을 미칠 수 있다는 것을 밝혔다. 즉, 획일화된 서비스전략이 모든 고객을 만족시키지 못하기 때문에, 고객의 개인적 요소들에 따라 대기경험에도 차이가 생길 수 있음을 감안한 마케팅 전략이 필요하다. 또한, 대기시간 연구에서 다루어지지 않았던 고객충성도가 대기경험에 미친다는 것도 알아내었다. 고객충성도는 중·장기의 긍정적인 서비스 경험에 의해 형성되는 것이기 때문에 누적되는 고객만족의 중요성을 위해 대기시간 관리에서 중요한 개념이라고 할 수 있다. 넷째, 실제 대기시간과 대기경험 간의 관계에서 지금까지 대기시간 연구들이 지각된 대기시간을 위주로 연구해왔으나, 실제 대기시간이 대기경험에 미치는 영향도 주목할 필요가 있다는 것을 밝혔다. 특히, 본 연구에서는 한계 대기시간과 함께 실제 대기시간의 영향력을 알아봄으로써, 동일한 실제 대기시간에도 개인이 느끼는 한계 대기시간에 따라 대기경험에 다양한 반응이 있음을 알 수 있었다. 마지막으로, 대기경험 간의 관계에 있어서도 Hui and Tse(1996)의 연구와 달리 고객은 대기시간을 지각하면, 이에 대한 수용여부를 결정하고, 대기상황에 대한 감정적 반응을 한다는 어느 정도의 방향성을 발견할 수 있었다.

• 간호행정학회지
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• 제16권3호
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• pp.219-228
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• 2010

Purpose: The purpose of this study was to explore the degree of delay in waiting time, and the relationships of waiting time, patient satisfaction, and revisiting intention of outpatient in general hospitals. Methods: The data were collected from June 22 to July 4, 2009. A total of 536 outpatients who visited 21 clinics of a general hospital were subjected to evaluate the waiting time. The survey tools used were the Korea Health Industry Development Institutes (2008) tool for patient satisfaction and Reichheld & Sasser (1990) for revisiting intention. The data were analyzed by SAS version 9.1, descriptive statistics, t-test, ANOVA, and Pearson correlation coefficient. Results: The mean patient's waiting time was $28.3{\pm}30.7\;min$, the revealed mean score of patient's satisfaction was 2.92, and the revisiting intention showed was 4.56. The waiting time was negatively correlated with patient's satisfaction (r=-.10, p<.019). Patient's satisfaction was positively correlated with revisiting intention (r=-.51, p<.001). Conclusion: Waiting time management is an important factor of increasing patient's satisfaction and revisiting intention in general hospitals. It is mandatory that reservation management systems take into account the patient's characteristics of visiting outpatient department in order to shorten the real waiting time.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제14권1호
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• pp.23-34
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• 2008

In this study, we consider stationary waiting times in a Poisson driven single-server m-node queues in series. We assume that service times at nodes are independent, and are either deterministic or non-overlapped. Each node excluding the first node has a finite waiting line and every node is operated under a FIFO service discipline and a communication blocking policy (blocking before service). By applying (max, +)-algebra to a corresponding stochastic event graph, a special case of timed Petri nets, we derive the explicit expressions for stationary waiting times at all areas, which are functions of finite buffer capacities. These expressions allow us to compute the performance measures of interest such as mean, higher moments, or tail probability of waiting time. Moreover, as applications of these results, we introduce optimization problems which determine either the biggest arrival rate or the smallest buffer capacities satisfying probabilistic constraints on waiting times. These results can be also applied to bounds of waiting times in more general systems. Numerical examples are also provided.

• 한국조리학회지
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• 제20권3호
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• pp.1-12
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• 2014

레스토랑 경영에서 대기시간의 중요성에 대한 인식과 함께, 물리적 시간과 인지적 시간의 차이를 측정하기 위한 유사설계 실험연구가 실제 레스토랑 환경에서 실행되었다. 특히, 본 연구는 미국고객과 한국고객의 성별 과 문화적 차이에 따른 대기시간 행동 비교를 집중적으로 탐색하였다. 그 결과, 한국 여성고객들에 비하여 미국 여성고객이 대기시간에 대하여 더 빨리 불편하게 반응하였다. 또한, 한국 여성고객들이 다른 고객들에 비해 실제 경험한 물리적 시간보다 더 많이 기다린 것으로 인지하였다. 하지만, 성별에 따른 인지적, 물리적 대기시간의 차이는 양 집단 모두에서 발견되지 않았다. 본 연구의 결과를 바탕으로 레스토랑 운영자들이 레스토랑 운영전략을 수정할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제34권2호
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• pp.69-82
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• 2018

컨테이너 터미널의 선박대기율에 관한 정부의 공식적 발표가 없는 상황에서 부산항 컨테이너 터미널의 선박 입항척수는 연 2.9%이상 증가하고 있다. 컨테이너 터미널의 선석 혼잡이 발생하고 있지만 실제 선박대기율 및 평균 대기시간은 측정되지 않고 있어 터미널 운영 정책 결정에 어려움이 예상된다. 본 연구는 항만시설사용실적자료와 터미널운영데이터자료를 통해 컨테이너 터미널의 대기율을 공인된 대기시간으로 산정하고자 한다. 이를 통해 컨테이너터미널의 선박대기율 측정 방식을 제안하고 터미널의 실제 대기율과 대기행렬이론상의 대기율을 비교하여 차이가 어떻게 발생하는지를 밝혀내고자 한다. 분석결과, 부산항 A터미널의 최근 3년간(2014~2016) 발생한 대기 척수는 총 587척이며, 월평균 16.3척의 대기선박이 발생하는 것으로 나타났으며 대기율은 123.9%를 보이고 있다. 반면, 행렬이론상의 대기율과 실제 터미널의 대기율을 비교하였으며, 점유율 70%일 때 대기행렬이론상 대기율은 31.1%이 도출되었다. 이러한 차이가 나는 이유로는 항만의 특성상 입항선박이 많은 피크요일로 인한 것이라 추정된다. 피크요일 시 대기척수를 조사한 결과, 일요일 197척, 화요일 89척, 수요일 89척의 선박이 대기한 것으로 나타났다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.27-29
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• 2017

Container terminals in Northern Vietnam have recorded an impressive development in recent years. This development, however, also raises a fierce competition among local container terminals to attract customers. Beside the handling charges, the vessels' waiting cost is also an important factor that drive the opinion of users in choosing appropriate terminal. This research plans to estimate the waiting cost in different container terminals in Northern Vietnam by building regression equation that describe the relationship between the rate of throughput/capacity and waiting cost/TEU. Queuing theory with the application of Poisson distibution is used to estimate the waiting time of arrival vessels and uncertainty theory is applied to estimate the vessel's daily expenses. Previous studies suggested two different formation of the equation and according to the research results, cubic equation is more suitable in the given case. The research results are also useful for further research which require calculation of waiting cost per TEU in each container terminal in Northern Vietnam.

• 한국조경학회지
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• 제33권3호
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• pp.56-64
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• 2005

Despite there have been m?my studies about the relationships between congestions and satisfaction in outdoor recreation field, the results indicated only weak impacts of congestions on the satisfaction. This study thus aims to investigate the influence of waiting situation on the whole valuation and satisfaction of guests at theme parks using new variables such as 'goal attainment' and then to suggest implications for waiting management. This study shows meaningful theoretical implications. First, congestion influences the satisfaction more strongly when it prevents guests from achieving their plan. Second, management of waiting time is important and the can be controlled well. When guests have something interested during the waiting time, they were satisfied with the quality of waiting time and overall experience in the theme park.

• 한국항해항만학회지
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• 제40권6호
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• pp.421-430
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• 2016

컨테이너 터미널에서 육상 운송을 담당하는 트럭 운송사 입장에서의 트럭 대기 시간을 줄이기 위한 게이트 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 개발 모델의 검증을 위하여 부산신항 P항만을 대상으로 2014년 12월의 4주간 트럭 진출입 자료를 적용한 결과, 99% 이상의 정확성을 보였다. 또한, 개발한 시뮬레이션 모델을 통해 기존 게이트 시스템과 최근 게이트 시스템을 비교해 보았다. 결과적으로 동쪽 진입 게이트 기준으로 기존 게이트 시스템에서는 최대 50대의 트럭 대기와 120분의 대기 시간이 발생하였으나, 신규 게이트 시스템에서는 최대 10대의 트럭 대기와 5.3분의 대기 시간이 소요되었다. 서쪽 진입 게이트 기준으로 기존 게이트 시스템에서는 최대 17대의 트럭 대기와 34분의 대기 시간이 발생하였으나, 신규 게이트 시스템에서는 최대 10대의 트럭 대기와 5.3분의 대기 시간이 소요되었다. 서쪽 진출 게이트 기준으로 기존 게이트 시스템에서는 최대 11대의 트럭 대기와 5.5분의 대기 시간이 발생하였으나, 신규 게이트 시스템에서는 최대 9대의 트럭 대기와 4.4분의 대기 시간이 소요되었다. 본 개발 모델을 통하여 각 게이트의 트럭당 진출입 처리 시간에 따라 어느 정도의 트럭 대기가 발생하는지를 파악할 수 있게 되었다. 또한, 각 게이트에서 트럭 진출입에 따른 트럭당 처리 시간을 여러 시나리오별로 시뮬레이션하여 트럭의 대기가 발생되지 않는 최적 게이트 시스템의 운영 기준을 찾는데 활용될 수 있다.

• 인지과학
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• 제23권1호
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• pp.73-95
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• 2012

주의분산, 기다려야 하는 이유의 제공 여부, 그리고 시간 단서가 주관적 시간 판단에 미치는 영향을 검증해보기 위한 두 실험을 실시하였다. Maister(1985)[1]가 제안하는 기다림 경험의 특징에 근거하여 실험 1에서는 주의분산과 기다리는 이유의 제공 여부의 효과를 전망적 추정법과 회고적 추정법으로 확인해보았다. 전반적으로 객관적 시간에 비해 주관적 시간을 과대추정하는 것으로 나타났으나, 주의분산 정도와 이유 제공 여부가 모두 유의한 차이를 초래하였다. 즉, 주의분산이 적어 시간에 주의를 많이 기울일수록 그리고 이유를 제공하지 않을 때 주관적 시간을 더 길게 추정하였다. 그러나 두 변인 간의 상호작용은 없었으며, 추정법에 따른 차이도 없었다. 실험 2에서는 기다리는 시간의 단서가 주어졌을 때 변인들의 효과를 검증하였다. 그 결과 실험 1과 마찬가지로 주의분산 정도와 이유 제공 여부가 유의한 차이를 보였고, 시간 추정법 간에도 유의한 차이가 나타났다. 특히 세 변인 간의 삼원 상호작용이 유의하게 나타났다. 종합적으로 두 실험의 결과는 기다려야 하는 이유가 명확할수록, 비시간적 정보에 주의를 많이 분산할수록, 추정하는 주관적 시간이 줄어드는 경향을 나타냈다. 그리고 시간흐름의 단서가 존재할 때 두 요인의 효과가 더 커지며 특히 회고적 추정에서 그러하였다. 마지막으로 기다림이라는 부정적 경험을 감소시킬 수 있는 방안과 추후 연구의 필요성을 논의하였다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제12권2호
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• pp.225-230
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• 2010

The purpose of the study was to apply and to expand the six sigma to reduce waiting times for computed tomography (CT) examination which manipulated by the department of radiology. It was preceded by DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, and Control). In the stage of definition, it wereselected for total 5 critical to quality (CTQ), which were the kindness, the waiting time, the examination explanation, the waiting day and the waiting stand environment, that increased the reserved time of CT examination. In the stage of measurement, the number of examinations and of reservation waiting days performed and resulted in final CTQ(Y) which measured each 1.68 and 1.85 sigma. In the stage of analysis, the examination concentrated on morning time, non-scheduled examination of the day, the delayed time of booking, frequent telephone contacting and equipment malfunction were determined as variable key causes. In the stage of improvement, it were performed with expansion of the examination in the morning time, integration of laboratories that used to in each steps, developing the ability of simultaneous booking schedule for the multiple examinations, developing program of examination request, and the customer management team operations. For the control, the number of examinations and reserved waiting days were measured each 3.14 and 1.13 sigma.