In recognition of the significance of waiting time in restaurant management, a quasi-experimental design was employed to measure the gap between actual and perceived waiting time in a real restaurant setting. In particular, this study focused on a comparison of Americans and Koreans to explore gender and culture differences in customer waiting behaviors. The results indicated that compared to American women, Korean women are more tolerant of waiting, and reported perceived waiting time as much longer than actual waiting time. However, there are no gender differences in both cultures. It is anticipated that managers will be able to adjust their operational strategies based on these results.
The number of ships serviced at the container terminals in Busan is increasing by 2.9% per year. In spite of the increase in calling ships, there are no official records of waiting rate by the port authority. This study attempts to compare the theoretical ship waiting ratio and actual ship waiting ratio. The actual ship waiting ratio of container terminals is acquired from the 2014 to 2016 data of PORT-MIS and Terminal Operating System (TOS). Furthermore, methods and procedures to measure the actual ship's waiting rate of container terminal are proposed for ongoing measurement. In drawing the theoretical ship waiting ratio, the queuing theory is applied after deploying the ship arrival probability distribution and ship service probability distribution by the Chi Square method. As a result, the total number of ships waiting in a terminal for three years was 587, the average monthly service time and the average waiting time was 13.8 hours and 17.1 hours, respectively, and the monthly number of waiting ships was 16.3. Meanwhile, according to the queuing theory with multi servers, the ship waiting ratio is 31.1% on a 70% berth occupancy ratio. The reason behind the huge gap is the congested sailing in the peak days of the week, such as Sunday, Tuesday, and Wednesday. In addition, the number of waiting ships recorded on Sundays was twice as much as the average number of waiting ships.
Customers often experience waiting for buying service. Managing customers' waiting time is important for service providers since customers who are dissatisfied with waiting, secede from a service place at last. Not a few studies have been done to solve waiting time problem and improve customers' waiting experience. Hui & Tse(1996) identify evaluation factors in customers' behavioral mechanism as customers wait. That is, customers experience perceived waiting time, waiting acceptability and emotional response to the wait when they wait. Since customers evaluate the wait using these factors, service provider should manage these factors in order to minimize customers' dissatisfaction. Therefore, this study explores that evaluation factors of waiting are influenced by customers' situational and experiential characteristics, which include customer loyalty, transaction importance for customer and waiting expectation level. Those situational and experiential characteristics are usually given to service providers so they can't control these at waiting point. The major findings derived from two exploratory studies can be summarized as follows. First, according to the result from the study 1 (restaurant setting), customers' transaction importance has the greatest positive influence on waiting experience. The results show restaurant service provider could prevent customers' separation effectively through strategies which raise customers' transaction importance, like giving special coupons for important events. Second, in study 2 (amusement part setting) customer loyalty has large positive impact on waiting experience as well as transaction importance. This results show that service provider could minimize customers' dissatisfaction using strategies which raise customer loyalty continuously. This results show customer perceives waiting experience differently according to characteristics of service place and service itself. Therefore, service provider should grasp the unique customers' situational and experiential characters for each service and service place. It could provide an effective strategy for waiting time management. Third, the study finds transaction importance and waiting expectation level have direct influence customers' waiting experience as independent variables, while existing studies treated them as moderators. Customer loyalty which has not been incorporated in previous waiting time research is known to affect waiting experience. It suggests that marketing strategy which builds up customer loyalty for long period of time is also quite effective, compared to short term tactics to help customers endure waiting time. Fourth, this study reveals the importance of actual waiting time along with perceived waiting time. So far most studies only focus on customers' perceived waiting time. Especially, this study incorporates the concept of patient limit on waiting time to investigate effect of actual waiting time. The results show that there were various responses to the wait depending on how actual waiting time exceeds individual's patent limit on waiting time or not, even though customers wait about the same period of time. Finally, using structural equation model, conceptual path between behavioral responses is verified. As customer perceives waiting time, then she decides whether she can endure it or not, and then her emotional response occurs. This result are somewhat different from Hui & Tse(1996)'s study. The study also includes theoretical contributions as well as practical implications.
Due to the increase in container cargo volume, the congestion of container terminals is increasing and the waiting time of gate in-out trucks has significantly lengthened at container yards and gates, resulting in severe inefficiency in gate in-out truck operations as well as port operations. To resolve this problem, the Busan Port Authority and terminal operator provide services such VBS, terminal congestion information, and expected operation processing time information. However, the visible effect remains insufficient, as it may differ from actual waiting time.. Thus, as basic data to resolve this problem, this study presents deep learning based average gate in-out truck waiting time prediction models, using container gate in-out information at Busan New Port. As a result of verifying the predictive rate through comparison with the actual average waiting time, it was confirmed that the proposed predictive models showed high predictive rate.
The medical service, accompanied by various disease and disease of modern people, must collect various information about patients through various tests, and demand continued to increase. As a result, interest in waiting time for medical services is rising, and various studies are underway to reduce waiting time. However, medical procedure is complex and diverse in the procedure of the services need to be conducted for each procedure. In this study, we are going to propose ways to improve the waiting time of the test procedures that are basically experienced by outpatients through the simulation experimental method. Based on the actual measurement data, the Arena Simulation program was used to implement the hospital's ophthalmic examination model and alternative model. Through this analysis, the waiting time of the examination procedure, the size of the queue, and density of the waiting room were analyzed.
This paper summarizes recent development of analytical and algorithmical results for stationary FIFO queues with multiple Markovian arrival streams, where service time distributions are general and they may differ for different arrival streams. While this kind of queues naturally arises in considering queues with a superposition of independent phase-type arrivals, the conventional approach based on the queue length dynamics (i.e., M/G/1 pradigm) is not applicable to this kind of queues. On the contrary, the workload process has a Markovian property, so that it is analytically tractable. This paper first reviews the results for the stationary distributions of the amount of work-in-system, actual waiting time and sojourn time, all of which were obtained in the last six years by the author. Further this paper shows an alternative approach, recently developed by the author, to analyze the joint queue length distribution based on the waiting time distribution. An emphasis is placed on how to construct a numerically feasible recursion to compute the stationary queue length mass function.
Moist curing of concrete is a time consuming procedure. It takes minimum 28 days of curing to obtain the characteristic strength of concrete. However, under certain situations such as shortage of time, weather conditions, on the spot changes in project and speedy construction, waiting for entire curing period becomes unaffordable. This situation demands early strength of concrete which can be met using accelerated curing methods. It becomes necessary to obtain early strength of concrete rather than waiting for entire period of curing which proves to be uneconomical. In India, accelerated curing methods are used to arrive upon the actual strength by resorting to the equations suggested by Bureau of Indian Standards' (BIS). However, it has been observed that the results obtained using above equations are exaggerated. In the present experimental investigations, the results of the accelerated compressive strength of the concrete are used to develop the regression models for predicting the short term and long term compressive strength of concrete. The proposed regression models show better agreement with the actual compressive strength than the existing model suggested by BIS specification.
To improve medical service and customers' satisfaction by reducing actual waiting time for medical inspection by personalized examination guidance contents (PEGC) linked with medical information system (MIS). The suggested PEGC was completed with preparing transmission for data and PEGC by using transmission control protocol internet protocol (TCP/IP) which can be built up creditable data transmission service. When patient signal event appeared in MIS while the communication was in standby, the ID and data of the customer were shown as text and image on monitors in waiting room. Guiding inspections, steps of examination, and undressing information extracted from the PEGC was also shown to the appropriate patient. After installation of the suggested PEGC, we rechecked satisfaction rates of 60 customers who visited the hospital with a same method as initial survey. The results of this study suggest that 3.6 point of waiting time satisfaction index were improved, after installation of the suggested PEGC, as 4.6 point.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2006.04a
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pp.14-19
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2006
This study examined the effect of waiting in a service queue on the evaluation of service quality focused on its overall process, mediators and moderators The conceptual model of this paper integrates key variables derived from previous studies of consumer waiting behavior. Data obtained from actual customers in service queue at a hospital was used to test the theoretical framework. First, results from the path analysis confirm that negative affect and acceptability of the wait function as mediators in the process that the perceived duration of the wait affects customer's evaluation of overall service quality. Second, the analysis of the data, with the use of moderate regression shows that disconfirmation of wait time expectations, transaction importance, stability of wait time and wait environment work as moderate variables for the relationship between perceived duration of wait and negative affect. For the relationship between perceived wait time and acceptability of the wait, on the other hand, only transaction import ante shows a significant effect as a moderator.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.11
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pp.181-190
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2022
In this paper, we use a LiDAR sensor and an image camera to detect a left-turning waiting vehicle in two ways, unlike the existing image-type or loop-type left-turn detection system, and a left-turn traffic signal corresponding to the waiting length of the left-turning lane. A system that can efficiently assign a system is introduced. For the LiDAR signal transmitted and received by the LiDAR sensor, the left-turn waiting vehicle is detected in real time, and the image by the video camera is analyzed in real time or at regular intervals, thereby reducing unnecessary computational processing and enabling real-time sensitive processing. As a result of performing a performance test for 5 hours every day for one week with an intersection simulation using an actual signal processor, a detection rate of 99.9%, which was improved by 3% to 5% compared to the existing method, was recorded. The advantage is that 99.9% of vehicles waiting to turn left are detected by the LiDAR sensor, and even if an intentional omission of detection occurs, an immediate response is possible through self-correction using the video, so the excessive waiting time of vehicles waiting to turn left is controlled by all lanes in the intersection. was able to guide the flow of traffic smoothly. In addition, when applied to an intersection in the outskirts of which left-turning vehicles are rare, service reliability and efficiency can be improved by reducing unnecessary signal costs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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