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.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.25
no.1
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pp.27-33
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2019
Several studies have been completed on the topic of container terminals in Northern Vietnam. Few of them, however, deal with competition in terms of costs related to vessel waiting time or cargo handling. This paper estimates the average waiting cost per TEU for all the container terminals in Northern Vietnam. After average waiting time was first estimated by applying queuing theory, uncertainty theory was applied to estimated vessel daily cost. A simulation was performed to create a series of data representing waiting cost per TEU in relation to the rate of volume handled/capacity of each terminal. Non-linear regression based on this series was used to present a function for the relationship between the average waiting cost of each terminal and the rate of volume handled /capacity.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2013.06a
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pp.74-76
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2013
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.
The number of ships serviced at the container terminals in Busan is increasing by 2.9% per year. In spite of the increase in calling ships, there are no official records of waiting rate by the port authority. This study attempts to compare the theoretical ship waiting ratio and actual ship waiting ratio. The actual ship waiting ratio of container terminals is acquired from the 2014 to 2016 data of PORT-MIS and Terminal Operating System (TOS). Furthermore, methods and procedures to measure the actual ship's waiting rate of container terminal are proposed for ongoing measurement. In drawing the theoretical ship waiting ratio, the queuing theory is applied after deploying the ship arrival probability distribution and ship service probability distribution by the Chi Square method. As a result, the total number of ships waiting in a terminal for three years was 587, the average monthly service time and the average waiting time was 13.8 hours and 17.1 hours, respectively, and the monthly number of waiting ships was 16.3. Meanwhile, according to the queuing theory with multi servers, the ship waiting ratio is 31.1% on a 70% berth occupancy ratio. The reason behind the huge gap is the congested sailing in the peak days of the week, such as Sunday, Tuesday, and Wednesday. In addition, the number of waiting ships recorded on Sundays was twice as much as the average number of waiting ships.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.5D
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pp.663-669
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2011
In this study, the optimal length of left-turn lane in permissive left-turn signal system at the signalized intersection which has a left-turn bay is estimated. It is a simulation analysis using the queueing theory that estimate the length of left-turn lane. Traffic density conform to the standards of operating a permissive left-turn system of the Practical Manual Traffic Safety Facilities. And each of a left-turn arrival rate, a left-turn service rate, left-turn average queueing time, for green time average queueing vehicle, for red time average queueing vehicle and average queueing vehicle cycle is calculated. As a result of this study, we would learn how much the space should be secured at the signalized intersection which has a left-turn bay. The methodology using the queueing theory to work out the optimal length of waiting lane in the permissive left-turn signal system was presented.
Eom, In-Seop;Gwon, Yang-Won;Jeong, Tae-Hun;Choe, Jun
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2016.02a
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pp.193.1-193.1
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2016
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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