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집단도착을 고려한 Pooling의 효과분석 = An Analysis on the Pooling Performance of Systems with Batch Arrivals

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도서 상세정보
자료유형 :	(군대학) 학위논문
분류기호 :	393.8
개인저자 :	김성규
서명/저자사항 :	집단도착을 고려한 Pooling의 효과분석= An Analysis on the Pooling Performance of Systems with Batch Arrivals/ 김성규.
발행사항 :	서울: 국방대학교, 2008.
형태사항 :	51p.; 26cm.
일반주기 :	윤봉규
학위논문주기 :	석사, -- 국방대학교 대학원,: 운영분석, 2008
언어	한국어

소장정보

국방대학교 도서관

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사회의 변화가 급속도로 복잡해지고 다양화 되면서 기업들은 수요예측에 대한 불확실성이 커져 그에 따른 어려움을 격고 있다. 잘못된 수요예측으로 인해 재고비용, 판매손실비용, 유지비용 등 많은 경제적 손실이 발생하고 있다.
이러한 불확실한 변화에 기업이나 조직에서는 안정적인 이익을 얻기 위한 올바른 의사결정을 필요하고 이를 위해 많은 경영기법을 개발, 발전시키고 있다.
수요의 불확실한 현상을 최소화 하는 방법 중 대표적인 것은 위험요소를 공유하여 위험을 분산(Risk Hedging)시키는 방법이며, 분산방법으로 생산관리, 재고관리, 서비스 등 여러 분야에 풀링(Pooling)의 개념이 활용되고 있다.
풀링에는 여러 가지 유형이 있지만 개본적인 개념은 여러 생산 시스템의 자원을 공유하여 불확실한 요소, 위험을 통합하여 예측가능성을 높여 위험을 감소시키는 전략이다. 풀링되지 않은 시스템에서는 자신의 자원에 의존한다. 그러나 풀링된 시스템에서는 두 개 이상의 독립된 시스템의 자원을 공유하는 것으로 한 시스템의 업무량이 높아지는 동안 또 다른 시스템은 휴무(idle)이거나 업무량이 낮은 상태로 유지되는 불균형을 제거하여 시스템을 좀 더 효율적으로 활용하는 방식이다.
본 연구에서는 외부적 불확실한 요인 즉, 수요의 변화가 큰 시스템에 대하여 풀링의 효과를 분석하였다. 수요의 변화가 단수보다 집단으로 발생(Batch Arrival)하면 시스템 운영규모가 커지고 의사결정에 있어 어려움을 가진다. 따라서 Mx/M/1/K 시스템 모형을 이용하였으며 완전풀링정책과 부분풀링정책이 다양한 수요패턴에 따라 어떠한 효과 변화가 있는지 분석하였다.
분석방법은 Markov Chain의 상태전이 다이어그램(State transition diagram)과 전이율행렬(Transition rate Matrix)을 이용하여 풀링된 Mx/M/1/K 시스템의 구조를 분석하고 이를 모델링하여 시스템의 수와 용량, Traffic Intensity, 주문수 분포에 따른 서버이용률과 주문손실확률이 산출 가능하도록 일반화 시켰다.
본 모형을 이용하여 풀링의 효과를 분석한 결과 통합된 시스템에서는 다양한 불확실한 수요를 가진 시스템의 입력모수 변화가 풀링의 효과에 상당한 영향을 미침을 알 수 있다. 특히 결과에서 보듯이 몇 개의 시스템을 풀링해야 하는지, 시스템의 용량을 얼만큼 유지해야 하는지, 또는 교통밀도(Traffic Intensity)변화에 시스템에 어떠한 영향을 주는지, 단수와 집단으로 수요가 발생시 풀링의 변화를 알 수 있다. 이런 결과를 통하여 풀링의 국방분야 적용방안으로 무인항공기 운용향상방안을 고려할 수 있으며 그 외 다른 분야에서도 시스템의 효율을 최대화 시키는 방안을 도출하여 의사판단에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

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