시뮬레이션과 엔트로피 척도를 이용한 철도 차량기지 대안 선정
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김경록 | - |
dc.contributor.author | 천현재 | - |
dc.contributor.author | 이홍철 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-08T07:47:40Z | - |
dc.date.available | 2021-09-08T07:47:40Z | - |
dc.date.issued | 2010 | - |
dc.identifier.issn | 1975-4701 | - |
dc.identifier.issn | 2288-4688 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/117817 | - |
dc.description.abstract | 본 최근 철도 산업이 국가 중심 산업으로 부상하면서 이 분야의 학문적 관심이 높아지고 있다. 특히, 철도 산업의 규모가 커짐에 따라 승객과 화물의 안전한 수송이 강조되고 있으며 이를 위해 철도 차량의 정기적인 검수 및 청소를 담당하는 차량기지의 건설이 증가하고 있다. 하지만 철도 차량기지 건설은 막대한 투자비용과 시간이 소요되며 효율적인 설계 및 시공을 위해 고려해야 할 조건이 많다. 따라서 본 논문에서는 복수의 차량기지 설계 대안들 중 가장 효율적인 설계안을 찾기 위해 시뮬레이션을 사용하여 분석하였다. 시뮬레이션 분석은 시설의 목적을 최대한 반영 할 수 있는 종속 변수를 선정 후 Warm-up 분석을 하였고, 분석 이후 안정화 상태의 종속 변수 평가치를 대안 별로 추출하였다. 그리고 시뮬레이션 실험에 의해 얻어진 각 종속 변수의 평가치는 다 속성 의사 결정 방법을 통해 대안 선정에 사용 되는데, 기존의 다 속성 의사 결정 방법은 절차적으로 복잡하거나 의사 결정자의 주관적인 능력에 기대는 단점을 가진다. 그러나 엔트로피 척도를 활용한 대안 선정은 의사 결정자에게 신속하고 객관적인 방법으로 대안 선정을 할 수 있게끔 도와준다. 따라서 본 연구에서는 철도 차량기지 설계의 신속한 최적 설계안 도출을 위해 엔트로피 척도를 이용하였으며 이는 차량기지 설계 프로젝트처럼 신속하고 객관적인 의사결정이 필요한 상황에서 매우 유용함을 보여주었다. | - |
dc.format.extent | 9 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국산학기술학회 | - |
dc.title | 시뮬레이션과 엔트로피 척도를 이용한 철도 차량기지 대안 선정 | - |
dc.title.alternative | Decision Making for Train Maintenance Facility using Simulation and Entropy measurement | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국산학기술학회논문지, v.11, no.8, pp 2809 - 2817 | - |
dc.citation.title | 한국산학기술학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 11 | - |
dc.citation.number | 8 | - |
dc.citation.startPage | 2809 | - |
dc.citation.endPage | 2817 | - |
dc.identifier.kciid | ART001475706 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Train Maintenance Facility | - |
dc.subject.keywordAuthor | Simulation | - |
dc.subject.keywordAuthor | Entropy Measurement | - |
dc.subject.keywordAuthor | MADM | - |
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