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- 저자 : Seungbum Soh(서승범) (검색결과 2 건)
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Minimization of Concave Holding Costs in Queueing System
Seungbum Soh(서승범) 연세대학교 경영연구소 2020 연세경영연구 Vol.57 No.2
기초적인 cµ 규칙이 발견된 시기부터 대기 시간과 관련한 비용을 최소화하는 것은 대기행렬이론에서 가장 중요한 문제 중 하나였다. 대기 시간 비용 최소화와 관련한 기초적인 결과는 비용이 선형적으로 증가한다는 가정에 의거한 것이었고 더 일반적인 볼록 함수비용의 경우 대기행렬을 근사하는 기법을 이용하여 최적해를 구했다. 지금까지 다양한 설정에서 어떤 최적해가 가능한지에 대한 연구가 이루어졌지만 선형 함수나 볼록 함수가 아닌 대기 비용 함수의 경우 최적해의 성질은 어떻게 되는지에 대해서는 충분한 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구는 특히 연구가 이루어지지 않은 오목 비용 함수에 대해 다룬다. 본 연구 역시 대기행렬 근사를 통해 최적해를 도출한다. 본 연구에서는 고객 집단이 세분화되어있을 때 서비스 우선권이 어떻게 배분되어야 하는지를 다룬다. 모든 고객군의 대기 비용이 오목 비용 함수인 경우 온오프 조절(bang bang policy)이 최적해의 집합에 반드시 포함된다는 것을 보였고, 특히 대기 비용이 강오목함수인 경우 온오프 조절만이 최적해라는 것을 보였다. 이 특성을 통해 오목 비용 함수를 최소화하는 일반해를 도출한다. 추가적으로 모든 대기열이 하나의 고객군에 집적되는 것이 최적이도록 하는 조건도 도출된다. Since the advent of basic cµ rule, minimization of holding costs has been one of the most fundamental problems in queueing theory. The first results on holding cost minimization was under the linear cost assumption and the more general case of convex costs has been solved with help of queueing approximation method named heavy traffic. Even with many sophisticated solutions on general settings, there is scarce literature that goes beyond convex or linear cost structure. Especially, a holding cost minimization problem with concave cost structure has not been discuessed yet. As far as we know, our work is the first to study concave cost structure in queueing theory. We study how the customers from multiple classes should be prioritizized. We figure out that so-called bang-bang policy is always included in the set of optimal prioritization policies when the costs are concave and that all the optimal solutions to strict concave costs are bang-bang. With this property, we construct a simple and general solution for the concoave cost minimization problem. We also provide a condition that produces a solution that assigns the whole workload to a single class.
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김영길(Yeonggil Kim),서승범(Seungbum Soh),박정수(Jeongsoo Park) 중앙대학교 한국전자무역연구소 2023 전자무역연구 Vol.21 No.1
연구목적: 본 연구는 관련 기존 연구에 기초하여 중국 기업의 품질경영의 실행이 기업의 성과에 대하여 정(+)의 영향을 미치는가를 검증하는 것을 첫 번째 연구목적으로 설정하였다. 두 번재로 품질경영의 실행과 기업의 성과 간의 관계에 대하여 인공지능 기술의 적극적 실행과 스마트팩토리 기술의 적극적 실행 정(+)의 조절 효과를 나타내는지를 검증하는 것을 추가적 연구목적으로 하였다. 논문구성/논리: 적용된 변수들의 타당성 및 신뢰성을 검증하고 독립변수를 품질경영의 실행으로 그리고 종속변수를 기업의 성과로 하여 단순 회귀 분석 검증을 수행하였다. 다음 단게에서 인공지능 기술의 실행과 스마트팩토리 기술의 실행을 조절변수로 하여 각각 조절적(위계적) 다중 회귀분석 모형에 의한 검증을 실시하였다. 결과: 최초 모형에서 품질경영의 실행은 기업의 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다음 단계로 인공지능 기술 실행은 품질경영의 실행과 기업의 성과 사이의 관계에 조절효과를 갖지 않았으며 스마트팩토리 기술 실행은 유의한 정(+)의 조절 효과를 보였다. 이와 같은 결과는 성과의 더 나은 개선을 위해서는 품질경영의 실행과 스마트팩토리 기술의 실행이 동시에 진행되는 것이 필요하다는 결과를 제시한다. 독창성/가치: 전통적인 개념인 품질경영의 실행과 4차 산업혁명의 새로운 기술인 인공지능 및 스마트팩토리 기술을 연계시켜 성과와의 관련성을 검토하는 새로운 방향의 연구를 수행하였다는 점과 품질경영의 실행과 스마트팩토리의 동시 실행이 성과 개선에 더 공헌할 수 있다는 시사점을 제공한 점을 들 수 있다. Purpose: Our first goal of this study was to verify whether the quality management practices of Chinese firms positively affect corporate performance by conducting surveys on a sample consisting of 327 companies. Our second goal was to determine if implementing artiificial intelligence(AI) and Smart Factory technologies, the two important technologies in Industry 4.0, had a positive moderating effect on the relationship between quality management practices and corporate performance. Composition/Logic: After checking the statistical validity and reliability of variables used in the first and the second research models to achieve the two goals, we used a simple regression model to verify the relationship between quality management practices and corporate performance. Additionally, we implemented moderate or hierarchical regression models to verify the moderate effect of implementing AI and Smart Factory technologies respectively. Findings: In the first stage of this study, we found the quality management practices positively affected corporate performances. Second, implementing AI technology had a positive moderating effect on the relationship between quality management practices and corporate performance, while Smart Factory technology did not. Originality/Value: This research provides a new direction for studies on quality management practices and Industry 4.0 technologies not prevalent in existing studies by linking the two. We suggest that firms wanting to improve performance need to invest in and to make effort in quality management practices and to implement Smart Factory technology simultaneously.
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