Background: The purpose of this study was to analyze the demand and supply status of patient beds by type of medical institution, categorized into 70 clinical privilege, in order to understand the regional bed supply situation. Methods: Utilizing the 70 clinical privilege defined by the Ministry of Health and Welfare, we calculated bed demand and supply quantities from 2019 to 2021 using data from Statistics Korea and the Health Insurance Statistical Yearbook. The bed demand calculation formula was based on the detailed guidelines for the medical sector by the Korea Development Institute and the 3rd edition of bed supply basic policies announced by the Ministry of Health and Welfare. Additionally, to mitigate distorted bed supply situations caused by factors such as regional levels and patient outflows, we classified bed supply types using the population decrease index indicator published by the Ministry of Public Administration and Security. Results: Among the 70 clinical privilege, it was analyzed that a relatively balanced bed supply situation exists overall, irrespective of the type of healthcare institution. However, in medical institutions at or above the level of hospitals, regions with bed supply ratios exceeding 20% compared to demand, particularly in institutions at or above the level of general hospitals, showed a relatively high rate of demand diversion. Conclusion: We have identified the bed supply types in the 70 clinical privilege in South Korea. Based on the results of this study, we emphasize the need for bed supply policies that consider regional characteristics. It is expected that this research can serve as fundamental data for future efforts aimed at managing or rectifying bed supply imbalances on a regional basis.
Background: Supplier induced demand (SID) indicates the case when doctors increase the demand of the patients, following their (physicians') own best interests rather than patients'. This may occur when asymmetry of information exists between suppliers and consumers. This study aims to confirm whether SID exists in the Korean setting, particularly by dividing SID into both 'induced demand effect' and 'availability effect.' Methods: Induced demand effect and availability effect are differentiated following Carlsen & Grytten's theoretical frame which divides doctor density regions into high and low ones. Results: Positive correlation between doctors' density and utilization of their services was found, which could be interpreted as 'availability effect.' Conclusion: The result suggests that additional medical use for additional doctor, particularly in the area of low doctor density, can be interpreted to occur to meet the basic medical need of the people rather than as a result of unnecessary induced demand. It is important to make more medical doctors provided and to distribute them appropriately across the region in such a country like Korea where doctor's density is relatively low.
Demand forecasting for railroad traffic is fairly important to establish future policy and plan. The future demand of railroad traffic can be predicted by analyzing the demand of air, marine and bus traffic which influence the demand of railroad traffic. In this study, forecasting the demand of railroad traffic is implemented through neural network using the demand of air, marine and bus traffic. Estimate accuracy of the demand of railroad traffic was shown about 84% through neural net model proposed.
This paper considers a two-stage supply system consisting of two make-to-stock facilities. The facility in the first stage produces a single type of component in anticipation of future demands from the market and the end item production while the facility in the second stage produces the end item in anticipation of future demands from the OEM customers. The facility in the first stage has the option of to accept or reject each incoming demand from the market. In this paper, we address the problem of how to control the exogenous component demand and how to manage the production of the end item and the component so as to maximize the system's profit subject to the system costs. In this paper, we present a heuristic policy that is the base-stock production policy combined with a linear switching curve for component demand control. Numerical study is implemented under different operating conditions of the system and it shows that the performance of the heuristic is very promising compared to that of the optimal policy for the Markov model.
International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.121-129
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2019
We are based on the results of this study, the policy measures for improving the efficiency of supply & demand policy of public cremation facilities in six metropolitan cities in the whole nation could be suggested as follows. First, when the utilization rate of public cremation facilities by citizents out of the jurisdiction area was lower, the overall demand for cremation was high. Therefore, the supply & demand policy of public cremation facilities should be carried forward by preferentially focusing on Busan Metropolitan City(4.1%) and Daegu Metropolitan City(17.9%) with low utilization rate by citizens out of the jurisdiction area. Second, the utilization variance of public cremation facilities in the whole six metropolitan cities in the whole nation, was insignificant(1.4%). Therefore, for the efficiency of supply & demand policy of cremation facilities in those six metropolitan cities, the customized-policies considering the characteristics of each metropolitan city should be carried forward in priority. Third, on the basis of 2018, the population size of those six metropolitan cities in the whole nation is from minimum 1.15million to maximum 3.39million as a large city, and relatively, they are facing many difficulties in the expansion for supply & demand of cremation facilities. Therefore, for the smooth construction of cremation facilities, it would be necessary to enforce policies that could disperse the demand for cremation through the joint construction of cremation facilities with other local governments close to each metropolitan city.
이 연구는 목제품의 수급모형을 개발하고, 제품별로 중장기적인 수요와 공급을 전망하는 데 목적이 있다. 목제품 시장 수급모형은 주요 제품인 제재목, 합판, 파티클보드, 섬유판, 펄프 등으로 한정하였다. 각각의 제품에 대해 공급함수, 수입수요함수, 수요함수 등을 추정하여 부분균형 모형을 구축하였다. 주어진 외생변수를 이용하여 2050년까지 전망한 결과 제재목, 합판, 섬유판 등의 국내공급 및 수입은 감소할 것으로 예상된다. 이는 환경보호와 자원의 무기화 등으로 인해 국내외 원목가격이 인상될 것이라고 예상하였기 때문이다. 반면 폐재를 재활용하는 파티클보드와 목재칩을 원료로 이용하는 펄프의 경우 전체적인 공급은 늘어날 것으로 전망된다.
As customers' demands for diversified small-quantity products have been increased, there have been great efforts for a firm to respond to customers' demands flexibly and minimize the cost of inventory at the same time. To achieve that goal, in SCM perspective, many firms have tried to control the inventory efficiently. We present an mathematical model to determine the near optimal (s, S) policy of the supply chain, composed of multi suppliers, a warehouse and multi retailers. (s, S) policy is to order the quantity up to target inventory level when inventory level falls below the reorder point. But it is difficult to analyze inventory level because it is varied with stochastic demand of customers. To reflect stochastic demand of customers in our model, we do the analyses in the following order. First, the analysis of inventory in retailers is done at the mathematical model that we present. Then, the analysis of demand pattern in a warehouse is performed as the inventory of a warehouse is much effected by retailers' order. After that, the analysis of inventory in a warehouse is followed. Finally, the integrated mathematical model is presented. It is not easy to get the solution of the mathematical model, because it includes many stochastic factors. Thus, we get the solutions after the stochastic demand is approximated, then they are verified by the simulations.
본 광역권별 경제력 비교분석은 정부의 지역경제정책에 대한 기초연구로서 콜드스타트(cold start)된 5+2광역경제권의 상이한 경제여건과 펀더멘털을 고찰하고 설정된 비교지표를 중심으로 전국 7대 광역권의 지역경제력을 비교 분석해 봄으로써 글로벌 경쟁력 확보 차원에서 자립적 광역경제권을 육성한다는 정부의 지역경제정책의 타당성과 향후 광역경제권의 정책방향을 고찰하는데 목적을 두고 있다. 경제력지수 비교결과, 수도권의 경제력지수가 절대 우위에 있는 반면 강원권, 호남권, 제주권은 상대적 열위상태인 것으로 조사되었다. 지역의 특성과 경제적 펀더멘털이 다르기 때문에 향후 지역발전 및 광역경제권 정책을 추진함에 있어서는 이를 고려한 세심한 배려와 발전계획 수립이 필요할 것으로 보인다. 그리고 정부는 지역경제여건을 감안한 광역경제권사업의 지역안배와 조정을 통하여 지역사업의 중복성 문제를 원천 차단함으로써 재정의 효율성을 제고시켜야 할 것이다. 또한 수요분석에 기초한 demand-based policy와 demand-pull policy, 지역낙후성을 감안하여 예산균등할(豫算均等割)정책보다는 비균등할 지원책을 탄력적으로 사용함으로써 지역균형발전을 도모하여야 할 것으로 사료된다.
Various inventory control theories have tried to modelling and analyzing supply chains by using quantitative methods and characterization of optimal control policies. However, despite of various efforts in this research filed, the existing models cannot afford to be applied to the realistic problems. The most unrealistic assumption for these models is customer demand. Most of previous researches assume that the customer demand is stationary with a known distribution, whereas, in reality, the customer demand is not known a priori and changes over time. In this paper, we propose a reinforcement learning based adaptive echelon base-stock inventory control policy for a multi-stage, serial supply chain with non-stationary customer demand under the service level constraint. Using various simulation experiments, we prove that the proposed inventory control policy can meet the target service level quite well under various experimental environments.
The main focus of this study is to investigate the performance of a clark-scarf type multi-echelon serial supply chain operating with a base-stock policy and to optimize the inventory levels in the supply chains so as to minimize the systemwide total inventory cost, comprising holding and backorder costs as all the nodes in the supply chain. The source of supply of raw materials to the most upstream node, namely supplier, is assumed to have an infinite raw material availability. Retailer faces random customer demand, which is assumed to be stationary and normally distributed. If the demand exceeds on-hand inventory, the excess demand is backlogged. Using the echelon stock and demand quantile concepts and an efficient simulation technique, we derive near optimal inventory policy. Additionally we discuss the derived results through the extensive experiments for different supply chain settings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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