예상치 못한 COVID-19 대유행은 항공 산업을 포함해 전 세계에 엄청난 불황을 초래했습니다. 증거에 따르면 경제가 이 대유행에서 회복하는 데 많은 시간을 필요할 것입니다. 회복 기간을 단축하기 위해서 공항 소유주 또는 운영자는 현재의 능력에서 부수적인 수익을 가져와야합니다. 이를 염두에 두고 수익을 창출하는 정책이 있습니다. 일반줄을 포기하고 대기 시간이 짧은 패스트 트랙줄을 선호하는 승객을 유치하고 검색을 빨리 통과할 수 있도록 프리미엄 요금을 부과하는 것입니다. 이 정책은 보안 검색의 높은 운영 비용을 충당하고 장기적으로는 잠재적 수익을 창출하기 위한 새로운 접근 방식입니다. 본 연구는 이 문제를 조사하기 위해 고전적인 마르코프 큐잉 모델(Markovian queueing model)을 활용하였습니다. 우리는 먼저 최적의 정책 매개변수를 계산하기 위한 행렬 기하학적 솔루션을 제시합니다. 실험에서 데이터는 모델에 입력되었고, 분석적으로나 실험적으로 만족스러운 결과를 달성하여 우리 모델이 경제적 관점에서 문제를 해결할 수 있음을 증명하였습니다.
The unexpected COVID-19 pandemic has resulted in an enormous recession for the world, including the aviation industry. Evidence indicates that the economy will require much time to recover from this pandemic. To shorten the recovery term, the airport owners or operators must bring in ancillary revenues with existing capacity. With this in mind, there is a policy to generate revenue: attract passengers who would be interested in forgoing normal lanes in favor of a fast-track lane with lower waiting times, and charge them a premium rate to pass through the checkpoint quickly. This policy is a new approach to cover the high operating costs of security screenings and potentially even producing a profit in the long run. This study utilized classical Markovian queueing model to investigate this issue. We first present a matrix-geometric solution to compute the optimal policy parameters. In the experiment, the data was fed into the model, both analytically and experimentally achieved satisfying results, proving that our model is capable of solving the problem from an economic perspective.