• 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.

• 유통과학연구
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• 제7권2호
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• pp.45-61
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• 2009

서비스 기업에서 이루어지는 서비스는 그 특성상 대기가 발생할 수밖에 없다. 그리고 이러한 대기는 고객의 서비스 품질이나 고객만족에 부정적 요인으로 작용하고 기업의 경쟁력을 약화시키는 원인이 된다. 이를 위해 고객의 서비스 대기 영향요인을 병원서비스 이용목적 고객별로 분류하여 그 차이를 분석하고, 고객의 지각된 서비스 대기에 영향을 미치는 요인으로 새롭게 고객만족을 추가하여 분석하였다. 분석결과 질병치료의 고객과 질병예방을 위한 건강검진을 목적으로 병원을 방문하는 고객 간에는 서비스 이용에 대한 대기비용과 거래의 중요도에서 유의한 차이를 보이고 있었다. 또한 대기시간에 유의한 영향을 미치는 변수는 대기비용, 지속성, 거래중요도 등도 확인할 수 있었지만, 본 연구에서 도출한 고객만족이 대기시간에 영향을 미치는 주요한 변수라는 사실은 기존 연구에서 다루지 않은 내용으로 실질적인 고객의 지각된 대기시간을 관리하는데 시사하는 바가 있다고 판단한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제25권4호
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• pp.183-202
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• 2009

본 연구는 1단계로 우리나라 무역항의 대기비용을 장기기회비용관점에서 산정하였다. 2단계로 이를 활용한 선박당 평균 대기비용을 활용하여 항만의 서비스 수준을 평가하는 방법을 제시하였다. 항만대기비용은 사회적 비용을 반영하기 때문에 특정 항만의 시설확충여부에 대한 의사결정지원 정보이지만 서비스지표로는 활용되기 어렵다. 또한 대기척수비율이나 대기시간비율도 시간기준의 양적 측면만을 반영한 불충분한 지표였다. 그러나 본 연구에서 제시한 선박당 평균대기비용은 대기시간과 선박 및 화물의 경제적 가치 손실을 동시에 반영하는 항만 서비스수준의 평가지표로 활용할 수 있다. 화주나 선사가 항만을 선택하는 과정에서도 매우 유용한 정보이다. 2007년 선박당 대기비용 기준으로 서비스 수준이 낮은 항만은 평택당진, 포항, 동해, 삼천포 순으로 분석되었다. 이는 항만 대기비용 관점의 포항, 인천, 광양, 평택당진, 울산 순서와는 다른 것이다. 항만 대기비용이 항만 관리자에게 중요한 지표라면 선박당 대기비용은 항만 이용자의 관점에서 항만별 서비스 수준을 평가할 수 있는 유용한 지표이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.99-105
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• 1994

Most of the companies are forced to cut down the manufacturing cost to survive in the competitive environment. Among others, material distribution cost alone takes substantial portion of the total manufacturing cost. In this study, we investigate the waiting phenomenon in the toll gate and propose a new toll booth layout to reduce the waiting time, thereby reduce the total material distribution cost. SIMAN, a simulation language, is employed to evaluate the proposed layout. The experimental results show that the layout reduces the waiting time significantly. Furthermore, the result indicates that determination of the intermediate buffer space affects the performance of the proposed layout.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권1호
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• pp.27-33
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• 2019

북베트남의 컨테이너 터미널을 주제로 한 연구는 다수 있지만, 선박의 대기시간이나 화물처리에 관련한 비용 측면에서의 경쟁을 다룬 연구는 거의 없다. 이 논문은 북 베트남에 입지한 컨테이너 터미널의 TEU당 평균대기비용을 추산해 본 연구다. 우선 대기행렬이론을 적용하여 평균대기시간을 추산한 뒤, 불확실성 이론을 적용하여 선박의 일당 비용을 추산할 것이다. 그리고 각 터미널의 하역능력 내지 물동량 처리율과 관련하여 TEU당 일련의 대기시간을 산정하기 위해 시뮬레이션을 실시하였다. 추산된 일련의 대기시간을 근거로 하여 각 항만의 평균대기시간과 물동량 처리율 / 하역률 간의 관계를 제시하기 위한 함수를 추정하기 위해 비선형회귀법을 적용하였다. 연구 결과는 북베트남의 컨테이너 터미널간의 경쟁상황에 관한 후속 연구에서 게임이론을 적용하는 데 이용될 수 있을 것이다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제6권8호
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• pp.93-103
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• 1983

In this paper, we study an optimal service policy of the M/M/2/K queueing system with two types of customers. The incurred costs consist of waiting cost, service cost and incurred costs consist of waiting cost, service cut and changeover cost. The changeover cost occurs when a server who assigned to serve a particular type of customers reassigned to the other types of customers. Two servers serve two types of customers who arrive to the two separate queues. The two types of customers differ in respect of their arrival rate, service rate, waiting cost, and service cost. The servers require a policy, for determining when they should change their service type, which minimizes the long run expected total cost. The policy is obtained by a Markov decision process model that consists of a finite number of states and actions. In order to find the optimal service policy, we define states and actions of the system, compute onestep transition probabilities, and apply to the successive approximations algorithm.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제8권3호
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• pp.31-42
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• 2018

This study focuses on the BIM request for information(RFI) processing performance and quantitatively analyzes the performance of the BIM coordinator and the loss due to the waiting of the project participants. For these purposes, a method to quantitatively evaluate the performance of the BIM coordinator was proposed using a queueing model. For the verification, two projects in which BIM was applied in the construction phase were selected, and the BIM RFI data were collected through the analysis of the BIM monthly report and BIM coordinator work log of each project. In addition, the BIM input personnel, labor cost, and productivity data were collected through interviews with the experts of the case projects. The analysis of the BIM RFI processing performance of the BIM coordinator using the queueing model exhibited on a probabilistic basis that the waiting status of the project participants could vary depending on the preliminary BIM application to the design verification as well as the input number and level of the BIM coordinator personnel. In addition, the loss cost due to the waiting of the project participants was analyzed using the number of BIM RFIs waiting to be processed in the queueing system. Finally, the economic feasibility analysis for the optimal BIM coordinator input was performed considering the loss cost. The results of this study can be used to make decisions about the optimal BIM coordinator input and can provide grounds for the BIM return on investment (ROI) analysis considering the waiting cost of the project participants.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제3권4호
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• pp.165-171
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• 2002

An optimization of the M/M/1 queue with impatient customers is studied. The impatient customer does not enter the system if his or her virtual waiting time exceeds the threshold K ＞ 0. After assigning three costs to the system, a cost proportional to the virtual waiting time, a penalty to each impatient customer, and also a penalty to each unit of the idle period of the server, we show that there exists a threshold K which minimizes the long-run average cost per unit time.

• Spatial Information Research
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• 제22권5호
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• pp.65-75
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• 2014

버스 배차간격은 승객의 대기시간 및 차내 혼잡도 등 서비스 수준에 직접적인 영향을 미치고 간접적으로는 버스 운행비용 및 이용자의 교통수단 선택에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 대부분의 선행연구에서 버스 배차간격은 첨두시와 비첨두시 구간 통행량을 기반으로 시간대별 수요의 차이만을 반영하고 있다. 이러한 방식의 배차계획하에서는 세분화된 시간적 수요의 차이까지 고려하지 못하므로 승객들의 대기시간 비용이 증가하게 되는 요인이 될 수 있다. 또한, 승객의 승차패턴은 노선, 도로, 정류장의 공간적 배치 특성에 따라 다를 수 있으므로 버스 승객들의 시공간적 수요분포 특성과 변화를 고려한 배차간격 조절에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 교통카드 데이터에서 획득한 승객 탑승정보를 바탕으로 정책적 대기시간 제약과 운행 대수 제약조건 및 노선 특성을 반영하여 승객들의 대기시간을 최소화하는 방향으로 배차간격을 조절하는 알고리즘을 제안하였다. 개발 알고리즘의 활용성 검증을 위해 서울시 간선노선 중 143번 노선에 적용한 결과, 승객 대기시간 감축비용을 계산하였을 때 비용절감 효과는 일일 기준 약 600,000원에 이르는 것으로 나타났다. 따라서 개발 알고리즘의 적용 노선을 확장할 경우 버스 승객의 편익 증진에 이바지할 것으로 기대된다.

• 경영과학
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• 제25권2호
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• pp.57-71
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• 2008

We study factors that affect consumers' switching behaviors among service providers in Korean mobile telecommunications service market. For empirical analysis, quarterly time series data from the first quarter of 2004 through the second quarter of 2007 were used. We chose the number of switchers to each mobile service provider in each quarter as dependent variables. Independent variables include acquisition costs per subscriber, which play the role of subsidy to mobile handset, switching costs, time trend, structural change effect, and waiting demand effects. Through the empirical analysis, we found that each provider's churn-in customers are affected by different factors. Specifically, the number of churn-in customers into SK Telecom is explained mainly by SK Telecom's customer acquisition costs and waiting demand from KTF, while the number of customers switching into KTF is better explained by switching costs from the previous service provider and waiting demand from SK Telecom. Those who chose LG Telecom as their new provider, on the other hand, were mainly attracted by LG Telecom's high subscriber acquisition cost.