본 연구 목적은 컨테이너 전용부두의 최적 서비스 수준, 즉 선석 수에 따른 최적의 선석점유율과 선박 대기율을 분석하는 것이다. 연구는 국내 대표항만인 부산신항 P부두의 최근 3년간의 선박 접안 실적 자료를 토대로 시뮬레이션 모델을 개발 및 적용하여 선석 수를 달리하면서 시뮬레이션에서 얻은 결과를 활용하였다. 이 결과와 P항만의 최근 3년간의 재무 자료와 체선 체화에 따른 비용 등을 터미널운영사(TOC), 선사 및 화주의 입장에서 경제성을 분석하여 순이익이 최고인 선석점유율과 선박대기율을 최적 서비스 수준으로 도출하였다. 연구 결과, 컨테이너 부두 4선석은 선석점유율 63.4%와 선박대기율 10.6%에서, 5선석은 선석점유율 66.0%와 선박대기율 9.6%에서, 6선석은 선석점유율 69.0%와 선박대기율 8.5%에서 최적 서비스 수준으로 분석되었다. 반면 해양수산부의 2013년 연구 결과에서는 4선석에서 선석점유율 57.1%와 선박대기율 7.4%에서, 5선석에서는 선석점유율 63.4%와 선박대기율 6.6%에서, 6선석은 선석점유율 66.6%와 선박대기율 5.6%에서 최적 서비스 수준을 분석하였다. 결과적으로, 최적 서비스 수준은 분석 시점에 따라 달라질 수 있음을 알 수 있었다. 즉, 최적 서비스 수준을 산정함에 있어서 영향을 주는 요인으로는 환율, TEU당 수입 및 비용, TEU당 재고유지비, 유가 등으로 최적 서비스 수준은 절대적으로 확정되는 것도 아님을 알 수 있었다. 따라서, 컨테이너 항만의 최적 서비스 수준은 경기의 변동, 유가, 환율 등의 여러 요인에 따라 달라질 수 있으므로 항시 이러한 변동 요인을 빠르게 반영하여 고려할 필요가 있음을 알 수 있다.
This paper considers the problem of determining an optimal dynamic operating policy for a two-stage tandem queueing service system in which the service facilities (or stages) can be operated at more than one service rate. At each period of the system's operation, the system manager must specify which of the available service rates is to be employed at each stage. The cost structure includes an operating cost for running each stage and a service facility profit earned when a service completion occurs at Stage 2. We assume that the system has a finite waiting capacity in front of each station and each customer requires two services which must be done in sequence, that is, customers must pass through Stage 1 and Stage 2 in that order. Processing must be in the order of arrival at each station. The objective is to minimize the total discounted expected cost in a two-stage tandem queueing service system, which we formulate as a Discrete-Time Markov Decision Process. We present analytical and numerical results that specify the form of the optimal dynamic operating policy for a two-stage tandem queueing service system.
A steady-state controllable M/G/1 queueing model operating under the {T:Min(T,N)} policy is considered where the {T:Min(T,N)} 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 after T time units elapsed without a customer' arrival, the time instant when Nth customer arrives at the system or T time units elapsed with at least one customer arrives at the system whichever comes first. After deriving the necessary system characteristics including 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 for 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, procedures to determine the optimal values of the decision variables included in the operating policy are provided based on minimizing the total expected cost function per unit time to operate the queueing system under considerations.
This study quantitatively analyzes the work performance of the structural safety diagnosis team that diagnoses pipe racks. To this end, a method for evaluating the performance of the structural safety diagnosis team using the queuing model was proposed. For verification, the case of applying the existing method and the method of introducing a 3D laser scanner for one site was used. The period, number of people, and initial investment cost of each project were collected through interviews with case project experts. As a result of analyzing the performance of the structural safety diagnosis team using the queuing model, it was possible to confirm the probability of delay in the work of each project and the amount of delayed work. Through this, the cost (standby cost) when the project was delayed was analyzed. Finally, economic analysis was conducted in consideration of the waiting cost, labor cost, and initial investment cost. The results of this study can be used to decide whether to introduce 3D laser scanners.
본 연구에서는 간선-지선 노선체계인 가지형과 지선형 노선체계의 이용자 비용과 운영자 비용을 비교하여 각 노선체계의 효율성을 분석하였다. 기본적으로 지선형 노선체계의 간선구간 시스템이 지선 시스템과 동일할 경우에는 이용자 측면에서 가지형 노선체계가 보다 효율적이다. 간선구간의 시스템이 지선구간의 시스템보다 상위 위계의 시스템일 경우에는 지선형 노선체계의 간선운행 시스템을 통한 통행비용 절감이 그에 따라 추가적으로 발생하는 환승과 대기비용보다 클 경우에 지선형 노선체계가 기지형 노선체계보다 효율적이다. 이는 격자형 대중교통 노선망에 대해 위계구조 노선망의 효율성을 분석한 박준식 외(2007c)의 연구결과와 일치하는 결과이다. 각 기종점간 통행수요가 적을 경우에는 지선형 노선체계에서 각 지점의 통행수요에 맞추어 운행간격을 증가시켜 차량의 승객 탑승률 또는 운행효율을 높이는 방안을 모색할 수 있다. 이 경우 차량 운행비용계수 노선길이, 그리고 종점 수가 증가할수록 지선형 노선체계가 효율적일 상황이 증가하고, 환승비용과 통행자의 대기시간 비용환산계수가 증가할수록 지선형 노선체계가 효율적일 상황이 감소한다. 간선구간의 중간에 도시 중심지가 위치하여 승하차 통행수요가 발생하는 경우, 간선의 중간에 위치하는 도시 중심지로의 통행량이 많을수록 지선형 노선체계가 가지형 노선체계보다 효율적일 상황이 증가한다. 따라서 승하차 수요가 집중되는 도시 중심부와 수요가 분산되어 있는 외곽부의 노선체계를 이원화시킬 경우 하나의 노선체계로 운영하는 경우보다 효율적이라 결론내릴 수 있다. 원활한 환승체계를 갖추어 환승비용을 감소시킬 경우 더욱 효과적이라 하겠다.
본 연구는 대중교통 통행배정을 위한 수단 및 경로선택의 기준으로서 도보시간, 대기시간(환승대기시간 포함), 차내시간, 환승시간(환승도보시간), 요금 및 각 요소별 가중치로 구성된 일반화비용 모형을 제시하였다. 모형의 정산을 위해 현실상황에 직면하도록 설계된 선호도 조사를 실시하여 자료를 수집/분석 하였으며, 한계대체율 및 임금율법을 적용하여 일반화비용 모형의 각 변수별 가중치를 도출하였다. 그 결과 서울시내간 통행의 경우 차내시간 대비 도보시간의 가중치는 1.507, 대기시간은 1.749, 환승시간은 1.474, 요금은 1.476이며, 서울경기간의 경우, 각각 1.827, 1.967, 1.015, 0.857로 도출되었다. 통계검정 결과 두 모형간에는 차이가 있는 것으로 나타났으며, 각 변수는 유의미 한 것으로 나타났다. 이 결과를 활용, 서울시 대중교통체계 개편 이후의 통행지표를 거시적 정량적으로 분석한 결과 서울시내간, 서울경기간 평균총통행시간은 30.23분, 63.29분으로 나타났으며, 일반화비용은 각각 2,510원, 3,880원으로 추정되었다.
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, a group replacement policy based on a failure count is analysed. For a group of identical repairable units, a maintenance policy is performed with two phase considerations: a repair interval phase and a waiting interval phase. Each unit undergoes minimal repair at failure during the repair interval. Beyond the interval, no repair is made until a number of failures. The expected cost rate expressions under the policy is derived. A method to obtain the optimal values of decision variables are explored. Numerical examples are given to demonstrate the results.
This paper focuses on a performance analysis model for optimizing the freight terminal design and layout using AutoMod simulator and numerical analysis. We developed a model to analyze the freiht terminal performance per unit time and the material handling cost based on both throughput and waiting due to conjestion. We developed computer program for this model and some sample results by both numerical method and AutoMod simulator are compared.
In the organization with a hierarchical network queue structure a production function is derived whose input factors are the numbers of servers at nodes and output is the number of served customers. Its useful properties are investigated. Using this production function, the contributions of servers to the number of served customers are studied. Also given an expected waiting time in the system for each customer, the optimal numbers of servers at nodes are obtained minimizing a cost function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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