Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.43
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pp.153-162
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1997
M/G/1 queueing system is one of the most widely used one to model the real system. When operating a real systems, since it often takes cost, some control policies that change the operation scheme are adopted. In particular, the N-policy is the most popular among many control policies. Almost all researches on queueing system are based on the assumption that the arrival rates of customers into the queueing system is constant, In this paper, we consider the M/G/1 queueing system whose arrival rate varies according to the servers status : idle, set-up and busy states. For this study, we construct the steady state equations of queue lengths by means of the supplementary variable method, and derive the PGF(probability generating function) of them. The L-S-T(Laplace Stieltjes transform) of waiting time and average waiting time are also presented. We also develop an algorithm to find the optimal N-value from which the server starts his set-up. An analysis on the performance measures to minimize total operation cost of queueing system is included. We finally investigate the behavior of system operation cost as the optimal N and arrival rate change by a numerical study.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.37
no.1
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pp.96-103
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2014
A steady-state controllable M/G/1 queueing model operating under the (TN) policy is considered where the (TN) policy is defined as the next busy period will be initiated either after T time units elapsed from the end of the previous busy period if at least one customer arrives at the system during that time period, or the time instant when Nth customer arrives at the system after T time units elapsed without customers' arrivals during that time period. After deriving the necessary system characteristics such as the expected number of customers in the system, the expected length of busy period and so on, the total expected cost function per unit time in the system operation is constructed to determine the optimal operating policy. To do so, the cost elements associated with such system characteristics including the customers' waiting cost in the system and the server's removal and activating cost are defined. Then, the optimal values of the decision variables included in the operating policies are determined by minimizing the total expected cost function per unit time to operate the system under consideration.
In this paper, we propose a Markovian queueing model(M/M/1)-based call admission control to reduce forced terminating rate of non-real secondary user's call for Multi-services Cognitive Radio Networks. A existing control has a problem that the forced terminating rate increases because of adopting a policy of spectrum priority allocation to real calls. In our scheme the rate can be reduced as the call that has no useful spectrum waits in a queue until getting an available spectrum. Our scheme use a neural-net based prediction of primary user's reappearance. Through the simulation, we analysis the call forced terminating rate, access delay and spectrum utilization efficiency, and then show that our scheme can more reduce the forced terminating rate of the call, compared to that of the existing algorithm.
This work studies the equilibrium behavior of customers and optimal pricing strategies of the sever in a continuous-time M/M/1 queueing system. In this work, we consider two pricing models. The first one is called the ex-ante payment scheme where the server charges a flat price for all services, and the second one is called the ex-post payment scheme where the server charges a price that is proportional to the time a customer spends in the system. In each pricing model, the departing customer receives the reward that is inversely proportional to his/her sojourn time. The server should make the optimal pricing decisions in order to maximize its expected profit per unit time in each payment scheme. This work also investigates customer's equilibrium joining or balking behaviors under server's optimal pricing strategies. Numerical experiments are conducted to help the server best select one between two pricing models.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.253-256
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2000
In general, Automated Storage/Retrieval Systems (AS/RS ) have racks of equal sized cells to utilize the concept of unit-load. Most of the techniques for the performance estimation of a unit-load AS/RS are a static model or computer simulation. Especially, their models were developed under assumption that the Storage/Retrieval (S/R) machine performs only single command (SC) or dual command (DC). In reality, defending on the operating policy and the status of the system at a particular time, the S/B machine performs a SC or a DC, or becomes .: idle. In order to resolve these weak points, we propose a stochastic model for the performance estimation of unit-load AS/RS by using a single-server queueing model. Expected numbers of waiting storage and retrieval commands are found
There are two types of packet loss probabilities used in both the network layer and the physical layer within the wireless transmitter such as a queueing discard probability and transmission loss probability. We analyze these loss performances in order to guarantee Quality of Service (QoS) which is the basic of the future network. The queuing loss probability is caused by a maximum allowable delay time and the transmission loss probability is caused by a wireless channel error. These two types of packet loss probabilities are not easily analyzed due to recursive feedback which, originates as a result at a queueing delay and a number of retransmission attempts. We consider a wireless transmitter to a M/D/1 queueing model. We configurate the model to have a finite-size FIFO buffer in order to analyze the real-time traffic streams. Then we present the approaches used for evaluating the loss probabilities of this M/D/1/K queueing model. To analyze the two types of probabilities which have mutual feedbacks with each other, we drive the solutions recursively. The validity and accuracy of the analysis are confirmed by the computer simulation. From the following solutions, we suggest a minimum of 'a Maximum Allowable Delay Time' for real-time traffic in order to initially guarantee the QoS. Finally, we analyze the required service rate for each type utilizing real-time traffic and we apply our valuable analysis to a N-user's wireless network in order to get the fundamental information (types of supportable real-type traffics, types of supportable QoS, supportable maximum number of users) for network design.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.10a
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pp.59-62
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2000
Many of the previous researchers have been studied for the performance estimation of an AS/RS with a static model or computer simulation. Especially, they assumes that the storage/retrieval (S/R) machine performs either only single command (SC) or dual command (DC) and their requests are known in advance. However, the S/R machine performs a SC or a DC. or both or becomes idle according to the operating policy and the status of system at an arbitrary point of time. In this paper, we propose a stochastic model for the performance estimation of a unit-load AS/RS by using a M/G/1 queueing model with a single-server and two queues. Expected numbers of waiting storage and retrieval commands, and the waiting time in queues for the storage and retrieval commands are found
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.27
no.1
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pp.111-117
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2001
Most of the techniques for the performance estimation of unit-load AS/RS are a static model or computer simulation. Especially, their models have been developed under the assumption that the Storage/Retrieval (S/R) machine performs either single command(SC) or dual command(DC) only. In reality, depending on the operating policy and the status of the system at a particular time, the S/R machine performs a SC or a DC, or becomes idle. In order to resolve this weak point, we propose a stochastic model for the performance estimation of unit-load ASIRS by using a M/G/1 queueing model with a single server and two queues. Server utilization, expected numbers of waiting storage and retrieval commands and mean time spent in queue and system are found.
Despite a lot of research on BIM, there is no quantitative study to measure accurately the performance of BIM coordination service. Thus, this study suggested method to measure the performace of BIM coordination services, applying queueing models in the field of management science. To analyze queuing system of BIM coordination services, a group of BIM coordinator were selected. Through focus group interviews with experts were used in the analysis to derive mean arrival rate(${\lambda}$), mean service rate(${\mu}$) of BIM coordination services. Single-server queuing model(M/M/1), multiple server queuing model(M/M/s) is utilized for the BIM coordination services performance measurement in construction phase. This study has significant quantitative performance measurement approaches that can be utilized in the decision-making for the improvement of the BIM coordination services and to support the review of the alternatives accordingly. But There is a limit but it is difficult to take into account the increase or decrease of the cost of alternatives according to the review.
Kim, Su-Mi;Seo, Hee-Yeon;Lee, Jun-Ho;Kwon, Yong-Kap;Kim, Seong-Moon;Park, In-Cheol;Kim, Seung-Ho;Lee, Young-Hoon
Korean Management Science Review
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v.27
no.1
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pp.17-31
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2010
Patients entering an emergency care center in a hospital usually visit medical processes in different orders depending on the urgency level and the medical treatments required. We formulate the patient flows among diverse processes in an emergency care center using the Jackson network, which is one of the queueing networks, in order to evaluate the system performances such as the expected queue length and the expected waiting time. We present a case study based on actual data collected from an emergency care center in a hospital, in order to prove the validity of applying the Jackson network model in practice. After assessing the current system performances, we provide operational strategies to reduce waiting at the bottleneck processes and evaluate the impact of those strategies on the entire system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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