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문제 정의
- 본 연구에서는 ATM기의 오작동 및 고장분포를 통계적으로 분석하고, ATM기 관리회사의 각 영업점이 관리하는 최적 영역과 관리하는 영역에서 최적의 운영요원, 소모품 교체주기에 따른 비용 및 효율성을 시뮬레이션을 통해 연구해 보고자 한다. 은행으로부터 얻은 실제 ATM기 운영데이터를 이용하여 ATM기의 주요 교체 부품을 선별하고, 오작동 유형을 분류하여 각각의 오작동 유형에 따른 교체 및 수리시간 그리고 주요 부품 교체주기와 오작동률을 통계적으로 추정하였다.
- 본 연구에서는 ATM기 운영 대행회사의 최적 운영 방법에 대해서 연구를 수행하였다. ATM기의 최적운영은 첫째, 운영 영업소와 운영인력의 수를 최소화하여 운영비용을 최소로 하는 것과 둘째, ATM기 오작동 시 신속하게 대응하여 최대한 방문고객이 ATM기의 이용에 차질이 없도록 하는 문제로 귀결된다.
- 고객이 차질 없이 ATM기를 이용하려면 많은 수의 운영지점과 운영인력이 필요하고, 반대로 최소 비용으로 운영하려면 작은 수의 운영지점과 운영인력을 필요로 하기 때문에 이 두 요인에는 서로 트레이드오프 관계가 있다. 본 연구에서는 총 방문고객 중 ATM기 고장이나, 소모품 소진으로 인해 ATM기를 이용하지 못하는 고객의 수를 최소로 하는 운영회사의 운영영역, 운영인력의 수, 소모품의 교체주기를 찾고자 한다.
- 본 연구의 목적은 ATM기 운영회사의 최적 운영조건을 제시하는 것이다. 과거 시뮬레이션을 이용하여 최적의 운영 조건을 찾는 여러 연구가 있었다[7-10].
- 과거 시뮬레이션을 이용하여 최적의 운영 조건을 찾는 여러 연구가 있었다[7-10]. 본 연구에서는 최적 운영조건을 최소의 운영지점과 운영인력으로 ATM기 고장 발생 시 최대한 빠르게 대응하여 ATM기의 고장시간을 최소로 줄이는 것으로 정의하였다. 시뮬레이션의 흐름은 ATM기의 고장이 발생되면 가장 가까운 운영회사에게 ATM기 고장 발생이 통보 되고, 운영지점은 가용인력이 있을 때 ATM기를 수리하러 간다.
- 총 방문고객과 고장기간동안의 방문고객을 각각 카운트하여 고장 시 방문고객 비율을 계산한다. 본 시뮬레이션에서는 고장시간을 최소로 하여 고장 시 방문하는 고객의 수를 최대한 낮추는 시나리오를 찾고자 한다.
가설 설정
- 시뮬레이션을 위한 공간은 100km×100km의 공간을 가정하였으며, 이 공간은 서울을 모두 포함하고 경기도의 중요지역을 모두 포함하는 면적으로 시뮬레이션 공간으로 사용하기에 부족하지 않다.
- ATM기에서 사용되는 소모품은 인쇄에 필요한 요소인 카트리지와 발행 명세서 용지, 명세서 발행 후 은행이 보관하는 ATM기 사용내역이 기록되는 은행보관용 기록용지가 있다. 본 연구에서는 일반적으로 사용되는 인쇄용지인 1,500번 사용가능한 용지를 사용한다고 가정하였다. 인쇄용지에는 명세서 용지와 저널 용지 두 가지가 있는데 이 둘은 사용자가 ATM기 이용 시 동시에 인쇄되는 것으로 장착과 소모가 동시에 발생한다.
- 인쇄용지에는 명세서 용지와 저널 용지 두 가지가 있는데 이 둘은 사용자가 ATM기 이용 시 동시에 인쇄되는 것으로 장착과 소모가 동시에 발생한다. 카트리지는 3,000번 사용을 기준으로 제조되기 때문에 3,000번 사용 시 완전 소진된다고 가정하였다.
- 이렇게 운영지점의 수가 바뀜에 따라서 동일한 커버리지를 가지도록 운영지점의 위치를 지정해 준다. 각각의 운영지점에는 동일한 수의 운영인력이 있다고 가정했다. ATM기의 각각 위치는 시뮬레이션 공간인 100km×100km의 공간에 랜덤하게 뿌려서 정하였다[11].
- 고장 수리시간은 운영 지점에서 고장을 인지하고, 고장 ATM기까지 도달한 시간에 ATM기가 정상적으로 작동하는데 까지 걸린 시간의 합으로 정의하였다. 운영지점에서 고장 ATM기까지 도달하는데 걸리는 시간은 운영지점과 ATM기 사이의 거리에 비례하며, 운영인력이 시내 주행 평균속력인 시속 60km/h로 주행한다고 가정하고 ATM기까지 도달하는 시간을 계산하였다. 고장 ATM기를 조치하는데 걸리는 시간은 운영회사 직원이 고장 발생한 ATM기에 도착하여 ATM기가 정상적으로 작동하는데 까지 걸리는 시간으로 은행에서 제공한 고장 데이터 <표 1>에서 고장 수리 시간 데이터를 이용하여 추정하였다.
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