본문내용
46172500
43392500
43865000
합계
209875000
218463750
227052500
216962500
219325000
<표 8, 9>는 각 비용들이 주어진 비율대로 변화할 때 총 비용이 얼마나 변하는지를 분석한 표이다. 열차 운영요원 유지비가 제일 민감하게 변할 것이기 때문에 -20%에서 +20%까지 변화를 주었고, 일반 행정 및 관리비는 앞에서 설명한 식으로 계산했으며, 운영요원 유지비는 변하지 않는다고 가정하였다. 그리고 나머지 비용들은 크게 변하지 않는 것으로 가정해 -10%에서 +10%까지 분석하였다.
4.4 Excel로 구한 민감도
이 부분은 크게 중요한 부분이 아니므로 각 셀의 의미들만 간단하게 언급하는 것으로 한다.
<그림 10>은 Excel에서 얻은 민감도의 분석 중 값을 바꿀 셀이라는 부분으로 각 변수들의 민감도를 분석한 데이터이다.
계산 값은 실제 도출된 결과 값을 의미한다. 즉, 최적해를 만족시키는 변수들의 값을 의미하는 것이다.
다음 한계 비용이란 계산 값을 1 변동시킴으로써 발생하는 목적 함수의 감소분이고, 목표 셀 계수라는 것은 각 변수의 계수, 즉 그래프에서의 기울기를 의미하는 것이다.
허용 가능 증가치와 허용가능 감소치는 현 최적해가 불변이라는 조건 하에서 해당 목표 셀 계수의 변동이 가능한 범위를 의미하는 것이다. 여기서 1E+30이라는 수치는 매우 큰 수를 표현한 것으로 무한대라고 생각해도 무방하다.
<그림 11>은 제한 조건이라는 부분으로써 우변 상수를 변화시키면서 분석한 민감도의 수치들이다. 이 역시 계산 값은 최적해로 인해 결정된 값이다.
다음 잠재가격은 우변 상수를 한 단위 변화시킬 때 목표 값의 변화량을 의미한다. 만일 이 값이 0일 경우에는 변수 중 일부가 사용되지 않는다는 것을 의미한다.
제한 조건 우변은 문제에 주어진 우변 상수 제약조건을 의미하고, 허용 가능 증가치와 허용 가능 감소치는 현제 잠재가격을 유지시키는 우변 상수의 범위의 한계값을 의미한다. 이 역시도 1E+30은 무한대로 생각해도 무방하다.
위의 결과에서 볼 수 있듯이 이 문제는 이런 수치들로 민감도 분석을 하는 것이 거의 의미가 없으며 실제에서도 별 필요없는 분석이라고 할 수 있다. 따라서 이 정도로 간단히 언급하는 걸로 하겠다.
5. 컨설턴트 발표 보고서
문제 정의 및 연구 목적
KTX 경영의 효율성을 달성하기 위하여 열차 운영에 관한 최적 계획을 도출하고자 함. 주어진 시간표를 모두 포함하고, 제약조건을 위반하지 않으면서 최소의 차량 운영 계획을 구하는 것이 목적.
문제 풀이
1) 네트워크 모형화
각 열차를 마디로 잡아서 제약조건을 위반하지 않는 가능 흐름만을 호로 잡아서 네트워크로 모형화함.
2) 선형계획 모형화
네트워크 모형에서 각 호를 변수로 잡고, 제약조건을 추가해 선형계획으로 모형화.
3) Excel로 모형화
각 변수를 셀로 설정하고, 제약조건을 대입하여 해 찾기 기능을 사용.
4) 결과 도출
해 찾기 기능을 실행한 결과로 최소 차량은 11로 도출.
차량 번호
운행 열차
차량 1
912 - 113 - 130
차량 2
8- 145- 100
차량 3
911 - 17
차량 4
7 - 90
차량 5
10 - 23
차량 6
86 - 153
차량 7
144 - 27
차량 8
18 - 99
차량 9
88 - 31
차량 10
101
차량 11
9
5) Validation 검정
결과는 validation이 있는 것으로 분석됨으로 실제에 적용이 충분히 가능함.
경제성 평가 및 민감도 분석
실제로 적용가능한 중요한 민감도를 중심으로 분석.
1) 수익 평가
KTX에서 제공한 자료를 통하여 평균 수익을 도출. (승차율과 가격을 이용)
평균 수익: 주중은 96848702.5원, 주말은 54494044원
2) 수익 민감도 분석
승차율의 변동에 따라 민감도를 분석. 아래는 결과표.
주중 변화
변화 후 수익
증감액
주말 변화
변화 후 수익
증감액
-20
58794202.5
-38054500
-20
39272244
-15221800
-15
68307827.5
-28540875
-15
43077694
-11416350
-10
77821452.5
-19027250
-10
46883144
-7610900
-5
87335077.5
-9513625
-5
50688594
-3805450
-2
93043252.5
-3805450
-2
52971864
-1522180
2
100654152.5
3805450
2
56016224
1522180
5
106362327.5
9513625
5
58299494
3805450
10
115875952.5
19027250
10
62104944
7610900
15
125389577.5
28540875
15
65910394
11416350
20
134903202.5
38054500
20
69715844
15221800
3) 비용 평가
KTX에서 추산한 자료를 통하여 평균 비용을 도출. (열차 운영요원 유지비, 에너지
소모비용, 궤도 및 노반 보수유지비, 신호, 통신, 전차선 유지관리비, 차량 및 장비유지비, 일반 행정 및 관리비를 이용)
평균 비용: 209875000원
4) 비용 민감도 분석
위의 항목 중에서 인원은 변동이 없다고 가정. 각 유지비들의 변동에 따라 민감도를 분석. 아래는 결과표.
원래
5
10
15
20
열차 운영요원 유지비
38100000
38100000
38100000
38100000
38100000
에너지 소모비용
37800000
39690000
41580000
43470000
45360000
궤도 및 노반 보수유지비
13000000
13650000
14300000
13000000
13000000
신호, 통신, 전차선 유지관리비
31800000
33390000
34980000
31800000
31800000
차량 및 장비유지비
47200000
49560000
51920000
47200000
47200000
일반 행정 및 관리비
41975000
44073750
46172500
43392500
43865000
합계
209875000
218463750
227052500
216962500
219325000
43392500
43865000
합계
209875000
218463750
227052500
216962500
219325000
<표 8, 9>는 각 비용들이 주어진 비율대로 변화할 때 총 비용이 얼마나 변하는지를 분석한 표이다. 열차 운영요원 유지비가 제일 민감하게 변할 것이기 때문에 -20%에서 +20%까지 변화를 주었고, 일반 행정 및 관리비는 앞에서 설명한 식으로 계산했으며, 운영요원 유지비는 변하지 않는다고 가정하였다. 그리고 나머지 비용들은 크게 변하지 않는 것으로 가정해 -10%에서 +10%까지 분석하였다.
4.4 Excel로 구한 민감도
이 부분은 크게 중요한 부분이 아니므로 각 셀의 의미들만 간단하게 언급하는 것으로 한다.
<그림 10>은 Excel에서 얻은 민감도의 분석 중 값을 바꿀 셀이라는 부분으로 각 변수들의 민감도를 분석한 데이터이다.
계산 값은 실제 도출된 결과 값을 의미한다. 즉, 최적해를 만족시키는 변수들의 값을 의미하는 것이다.
다음 한계 비용이란 계산 값을 1 변동시킴으로써 발생하는 목적 함수의 감소분이고, 목표 셀 계수라는 것은 각 변수의 계수, 즉 그래프에서의 기울기를 의미하는 것이다.
허용 가능 증가치와 허용가능 감소치는 현 최적해가 불변이라는 조건 하에서 해당 목표 셀 계수의 변동이 가능한 범위를 의미하는 것이다. 여기서 1E+30이라는 수치는 매우 큰 수를 표현한 것으로 무한대라고 생각해도 무방하다.
<그림 11>은 제한 조건이라는 부분으로써 우변 상수를 변화시키면서 분석한 민감도의 수치들이다. 이 역시 계산 값은 최적해로 인해 결정된 값이다.
다음 잠재가격은 우변 상수를 한 단위 변화시킬 때 목표 값의 변화량을 의미한다. 만일 이 값이 0일 경우에는 변수 중 일부가 사용되지 않는다는 것을 의미한다.
제한 조건 우변은 문제에 주어진 우변 상수 제약조건을 의미하고, 허용 가능 증가치와 허용 가능 감소치는 현제 잠재가격을 유지시키는 우변 상수의 범위의 한계값을 의미한다. 이 역시도 1E+30은 무한대로 생각해도 무방하다.
위의 결과에서 볼 수 있듯이 이 문제는 이런 수치들로 민감도 분석을 하는 것이 거의 의미가 없으며 실제에서도 별 필요없는 분석이라고 할 수 있다. 따라서 이 정도로 간단히 언급하는 걸로 하겠다.
5. 컨설턴트 발표 보고서
문제 정의 및 연구 목적
KTX 경영의 효율성을 달성하기 위하여 열차 운영에 관한 최적 계획을 도출하고자 함. 주어진 시간표를 모두 포함하고, 제약조건을 위반하지 않으면서 최소의 차량 운영 계획을 구하는 것이 목적.
문제 풀이
1) 네트워크 모형화
각 열차를 마디로 잡아서 제약조건을 위반하지 않는 가능 흐름만을 호로 잡아서 네트워크로 모형화함.
2) 선형계획 모형화
네트워크 모형에서 각 호를 변수로 잡고, 제약조건을 추가해 선형계획으로 모형화.
3) Excel로 모형화
각 변수를 셀로 설정하고, 제약조건을 대입하여 해 찾기 기능을 사용.
4) 결과 도출
해 찾기 기능을 실행한 결과로 최소 차량은 11로 도출.
차량 번호
운행 열차
차량 1
912 - 113 - 130
차량 2
8- 145- 100
차량 3
911 - 17
차량 4
7 - 90
차량 5
10 - 23
차량 6
86 - 153
차량 7
144 - 27
차량 8
18 - 99
차량 9
88 - 31
차량 10
101
차량 11
9
5) Validation 검정
결과는 validation이 있는 것으로 분석됨으로 실제에 적용이 충분히 가능함.
경제성 평가 및 민감도 분석
실제로 적용가능한 중요한 민감도를 중심으로 분석.
1) 수익 평가
KTX에서 제공한 자료를 통하여 평균 수익을 도출. (승차율과 가격을 이용)
평균 수익: 주중은 96848702.5원, 주말은 54494044원
2) 수익 민감도 분석
승차율의 변동에 따라 민감도를 분석. 아래는 결과표.
주중 변화
변화 후 수익
증감액
주말 변화
변화 후 수익
증감액
-20
58794202.5
-38054500
-20
39272244
-15221800
-15
68307827.5
-28540875
-15
43077694
-11416350
-10
77821452.5
-19027250
-10
46883144
-7610900
-5
87335077.5
-9513625
-5
50688594
-3805450
-2
93043252.5
-3805450
-2
52971864
-1522180
2
100654152.5
3805450
2
56016224
1522180
5
106362327.5
9513625
5
58299494
3805450
10
115875952.5
19027250
10
62104944
7610900
15
125389577.5
28540875
15
65910394
11416350
20
134903202.5
38054500
20
69715844
15221800
3) 비용 평가
KTX에서 추산한 자료를 통하여 평균 비용을 도출. (열차 운영요원 유지비, 에너지
소모비용, 궤도 및 노반 보수유지비, 신호, 통신, 전차선 유지관리비, 차량 및 장비유지비, 일반 행정 및 관리비를 이용)
평균 비용: 209875000원
4) 비용 민감도 분석
위의 항목 중에서 인원은 변동이 없다고 가정. 각 유지비들의 변동에 따라 민감도를 분석. 아래는 결과표.
원래
5
10
15
20
열차 운영요원 유지비
38100000
38100000
38100000
38100000
38100000
에너지 소모비용
37800000
39690000
41580000
43470000
45360000
궤도 및 노반 보수유지비
13000000
13650000
14300000
13000000
13000000
신호, 통신, 전차선 유지관리비
31800000
33390000
34980000
31800000
31800000
차량 및 장비유지비
47200000
49560000
51920000
47200000
47200000
일반 행정 및 관리비
41975000
44073750
46172500
43392500
43865000
합계
209875000
218463750
227052500
216962500
219325000
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