고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 혼잡영향권(대기행렬길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 Queueing이론을 제시하고 있다. 그러나, 기존의 충격파 이론을 포물선형의 교통량-밀도관계식을 근거로 하고 있어 충격파간에 발생하는 부수적인 충격파를 해석하는 과정이 수학적으로 불가능하여 실질적인 목적으로 사용할 수 없음은 이미 잘 알고 있는 사실이다. 최근에 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 방법으로 교통량 밀도간의 관계식을 삼각형으로 가정하고 교통량 대신에 누적교통량을 사용하는 Simplified Theory of Kinematic Waves In Highway Traffic이 개발(Newell, 1993)되었지만, 이 방법을 적용하기 위해서는 기본적으로 대상 고속도로 구간의 교통량-밀도관계식을 규명해야 하는 어려움이 있다.(사실 실시간으로 밀도데이터를 수집하기란 불가능하다.) Queueing이론에서 제시하는 대기행렬은 모두 대기차량이 병목지점에 수직으로 정렬하여 도로를 점유하지 않는 Point Queue(혹은 Vertical stack Queue)로서 실제로 도로상에 정렬된 대기행렬(Real Physical Queue)과는 전혀 다르다. 이미 입증된 바 있어, Queueing이론을 이용함은 타당성이 없다. 이러한 사실에 근거하여 본 연구는 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 수집한 실제 데이터를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬의 증가 또는 감소하는 과정을 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 1. 혼잡초기의 대기행렬은 다른 혼잡시기에 비해 상대적으로 급속한 속도로 증가함. 2. 혼잡초기의 대기행렬의 밀도는 다른 혼잡시기에 비해 비교적 낮음. 3. 위의 두 결과는 서로 관계가 있으며, 혼잡시 운전자의 행태(차두간격)과 혼잡기간중에도 변화함을 의미함. 4. 교통변수 중에서 대기행렬길이를 산정하는데 적합한 교통변수를 교통량과 밀도로 판단됨. 5. Queueing이론에서 제시하는 대리행렬길이 산정방법인 대기차량대수$\times$평균차두간격은 대기행렬내 밀도가 일정하지 않아 부적합함을 재확인함. 6. 혼잡초기를 제외한 혼잡기간 중 대기행렬길이는 밀도데이터 없이도 혼잡 상류부의 도착교통량과 병목지점 본선통과교통량만을 이용하여 추정이 가능함. 7. 이상에 연구한 결과를 토대로, 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 기초적인 도형을 제시함.
북베트남의 컨테이너 터미널을 주제로 한 연구는 다수 있지만, 선박의 대기시간이나 화물처리에 관련한 비용 측면에서의 경쟁을 다룬 연구는 거의 없다. 이 논문은 북 베트남에 입지한 컨테이너 터미널의 TEU당 평균대기비용을 추산해 본 연구다. 우선 대기행렬이론을 적용하여 평균대기시간을 추산한 뒤, 불확실성 이론을 적용하여 선박의 일당 비용을 추산할 것이다. 그리고 각 터미널의 하역능력 내지 물동량 처리율과 관련하여 TEU당 일련의 대기시간을 산정하기 위해 시뮬레이션을 실시하였다. 추산된 일련의 대기시간을 근거로 하여 각 항만의 평균대기시간과 물동량 처리율 / 하역률 간의 관계를 제시하기 위한 함수를 추정하기 위해 비선형회귀법을 적용하였다. 연구 결과는 북베트남의 컨테이너 터미널간의 경쟁상황에 관한 후속 연구에서 게임이론을 적용하는 데 이용될 수 있을 것이다.
컨테이너 터미널은 비용 절감과 생산성 향상을 위해 무인 야드 크레인을 운영하고 있다. 그러나 무인 야드 크레인이 상하차 작업을 안전하고 원활하게 수행하기 위해서는 작업자의 원격 통제가 필요하다. 상하차 작업은 다수의 야드 크레인에게 불규칙적으로 발생하며 다수의 원격 통제 작업자들은 교대로 작업 요청을 배정받아 원격 작업을 수행한다. 본 연구는 상하차 작업의 적정 서비스 수준을 고려하여 작업인력 비용과 대기비용의 합을 최소화하는 인력 산정 방법을 다루었다. 대기이론을 이용하여 원격작업 인력과 비용 요소의 변화에 따른 작업대기를 분석하였다.
컨테이너 터미널의 선박대기율에 관한 정부의 공식적 발표가 없는 상황에서 부산항 컨테이너 터미널의 선박 입항척수는 연 2.9%이상 증가하고 있다. 컨테이너 터미널의 선석 혼잡이 발생하고 있지만 실제 선박대기율 및 평균 대기시간은 측정되지 않고 있어 터미널 운영 정책 결정에 어려움이 예상된다. 본 연구는 항만시설사용실적자료와 터미널운영데이터자료를 통해 컨테이너 터미널의 대기율을 공인된 대기시간으로 산정하고자 한다. 이를 통해 컨테이너터미널의 선박대기율 측정 방식을 제안하고 터미널의 실제 대기율과 대기행렬이론상의 대기율을 비교하여 차이가 어떻게 발생하는지를 밝혀내고자 한다. 분석결과, 부산항 A터미널의 최근 3년간(2014~2016) 발생한 대기 척수는 총 587척이며, 월평균 16.3척의 대기선박이 발생하는 것으로 나타났으며 대기율은 123.9%를 보이고 있다. 반면, 행렬이론상의 대기율과 실제 터미널의 대기율을 비교하였으며, 점유율 70%일 때 대기행렬이론상 대기율은 31.1%이 도출되었다. 이러한 차이가 나는 이유로는 항만의 특성상 입항선박이 많은 피크요일로 인한 것이라 추정된다. 피크요일 시 대기척수를 조사한 결과, 일요일 197척, 화요일 89척, 수요일 89척의 선박이 대기한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 좌회전베이가 있는 신호교차로에서 비보호좌회전 신호체계운영에 따른 적정 좌회전 대기차로 길이를 산정하였다. 대기행렬이론을 이용한 시뮬레이션 분석을 통하여 좌회전 대기차로 길이를 산정하였다. 교통량은 교통안전시설실무편람의 비보호좌회전 시행기준에 준거하였으며, 각각의 좌회전 도착률, 서비스율, 좌회전 평균 대기시간, 녹색시간동안 평균대기차량대수, 적색시간동안 평균대기차량대수, 주기당 평균대기차량대수를 구하였다. 본 연구의 결과로 좌회전베이가 있는 신호교차로에서 비보호좌회전으로 운영될 경우 얼마나 충분한 좌회전 대기공간이 확보되어야 하는지 알아보고, 비보호좌회전 신호체계운영에 따른 좌회전 대기차로 길이 산정에 대한 방법론을 대기행렬이론을 이용하여 제시하고자 하였다.
본 연구에서 개발된 새로운 유형의 마이크로파 대기압 플라즈마 공진기는 전송선로 이론을 기반으로 하여 임피던스 값을 $50{\varphi}$으로 설계함으로써 장비 자체에 구조적인 매칭이 이루어지도록 구성하였다. 안정적인 마이크로파 대기압 플라즈마 발생을 위해 컴퓨터 시뮬레이션(HFSS, High Frequency Structural Simulator)을 이용하여 공진기의 반사계수, 공명주파수, 급전점 그리고 전기장을 계산하였다. 전송선로의 이론에서 구한 급전점과 실제 제작한 마이크로파 대기압 플라즈마 공진기의 급전점 값이 큰 차이가 없음을 확인하였다. 이를 바탕으로 제작한 공진기는 급전점 5.6 mm에서 공명주파수는 0.89 GHz, 반사계수는 -37.5 dB임을 측정하였고 신호가 입사되는 정도는 90 % 이상인 것을 확인하였다. 공진기에서 발생된 플라즈마는 6 W의 정도의 저 전력으로 발생되었으며 기체유량과 인가전력에 따른 플라즈마의 기체온도를 측정하고 광 방출 특성을 고찰하였다. 실제 제작한 마이크로파 대기압 플라즈마 발생장치는 생의학적 응용을 포함한 여러 넓은 분야에서 활용될 전망이다.
교통신호에서 주로 고려되는 변수는 신호주기(cycle length), 녹색시간(green split), 옵셋(offset)그리고 좌회전 현시순서(left-turn phase sequence)로 구성된다. 기존의 대부분의 연동 모델들은 고정된 주기하에서 평균적인 유입 교통량을 측정한 후, 선형최적화 이론을 적용하여 최적 신호를 산출한다. 그러나 이 방법은 어디까지나 평균적인 데이터에 대해서 계산을 한 것이기 때문에 실시간 최적화를 제공하기가 어렵다. 본 연구에서는 평균 차량 통행량 대신 실시간으로 입력되는 차량 대기행렬, 차량 도착률을 기초로 대기차량을 최소화하는 동적 신호시간 산출 모델을 개발하였다. 본 모델에서는 Peytechew가 제안한 각 진입로에서의 대기 차량 예측 모델을 기초로 하여 다음 주기에서의 차량 대기 행렬을 예측한 후, 선형 최적화 이론을 적용하여 신호시간을 산출한다. 본 모델에서 산출된 신호주기와 녹색시간은 대기차량길이를 최소화하는 신호 시간으로서 교차로간의 연동효과를 고려하여 실시산 교통상황에 따라 주기별로 변화한다. 본 모델은 3개의 교차로로 구성된 네트워크를 대상으로 적용하였다. 실험 네트워크의 주도로 교통량은 부도로의 교통량 보다 많다고 가정하였으며 각 링크사이에서의 차량 진출입은 없다고 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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