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.
본 연구는 유역의 지형인자를 대기행렬이론(Queueing theory)에 적용하여 하천유역의 강우-유출 관계를 해석하고, 미 계측 유역이나 자료가 결핍된 유역에 적용할 수 있는 GIUH(Geomorphologic Instantaneous Unit Hydrograph)모델의 매개변수를 결정하는데 그 목적을 두었다. GIUH모델의 개념은 유역 시스템내의 강우의 지속기간동안 유역의 출구에서 가능한 많은 경로를 추적 할 수 있을것이라는 강우 대기행렬이론의 원리에 기초를 두었으며, 적용기법은 분할법(Sub-area method)과 평균치법(Mean-value method)을 적용하였다. GIUH모델의 적용성을 증명하기 위해서, 낙동강 위천유역(유역면적 472.53km)에 적용하였으며, 분할법과 평균치법은 유역의 분할을 위해서 채택하였다. 계산된 직접 유출 수문곡선과 관측 직접 유출 수문곡선을 비교한 결과는 첨두 유출량, 도달시간, 효률계수가 매우 근접한 결과를 나타내고 있었다. 따라서, GIUH모델은 미 계측 유역이나 자료가 결핍된 유역의 유출량 산정에 광범위하게 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
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.
중앙버스전용차로 정류소의 경우, 위치의 특성상 도로의 중앙에 위치하고 있기 때문에 횡단보도 녹색시간에 의해 보행군이 형성될 뿐만 아니라, 이로 인해 중앙정류소의 접근구간을 통과할 때 보행자의 지체 현상이 발생하게 된다. 이러한 현상을 표현하기 위해 본 연구에서는 대기행렬이론을 적용한 보행환경 분석방법을 제시하였다. 분석 결과, 기존의 15분 보행교통량에 의한 보행환경 분석결과(서비스수준 A)에 비해 보행환경이 나빠지는 것을 볼 수 있었으며(서비스수준 D), 이러한 결과가 현실을 제대로 반영하는 것인지를 살펴보기 위해, 실제 중앙정류소에 도착하는 보행자의 도착률을 토대로 보행 서비스수준을 재산정하였다. 그 결과, 본 연구에서 제시된 결과와 비슷한 서비스수준을 반영하고 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 다중서버 대기행렬시스템의 관측이 제한되어 있는 경우에 시스템 내부 행태를 추론하는 데에 그 목적이 있다. 대기행렬시스템 분석에 있어 도착 및 서비스시간에 자기상관성이 존재하면 이론적으로 모형화하기가 매우 복잡하고 어렵다. 이에 따라 다양한 분석 기법 및 확률과정 모형들이 개발되었다. 본 논문에서는 외부 관측치에 존재하는 자기상관성과 내부 행태를 관측하기 어려운 경우에 대한 추론 방법을 소개한다. 선행연구의 가정을 완화하여 추론 방법을 제시하고 그에 대한 보조정리 및 정리를 제시한다. 제시된 비모수적 방법을 적용하면 서비스시간에 자기상관성이 존재하더라도 외부 관측치만을 사용하여 다중서버 대기행렬의 내부 행태를 추론할 수 있다. 주요 내부 추론 결과로는 대기시간과 서비스시간을 사용하였다. 또한 제시된 방법의 타당성 검증을 위해 실험 결과를 제시하였다.
본 연구에서는 대기행렬네트워크 성과측정 방법 중의 한 가지로서 널리 이용되는 분해법의 구성요소로 제안된 변동성 함수 의 이론적 근거를 살펴보고 성과척도 측정의 정확도 제고를 위하여 회귀분석을 통한 변동성 함수의 모수추정 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위하여 변동성이 높은 도착과정과 서비스 과정이 포함된 직렬 대기행렬 네트워크에서의 이탈과정의 자동상관계수 함수를 추정하여 분해법에 사용할 수 있는 방안을 알아본다.
지난 20여년간 연구자들이 가장 주목한 분야 중 하나가 동적 통행배정모형(Dynamic Traffic Assignment model) 분야다. 그러나 현재까지 발표된 많은 모형들은 모형의 안정적인 수렴성과 동적 통행배정모형이 갖는 많은 제약식들을 동시에 만족시키기에는 미흡한 상태였다. 이는 동적모형이 실시간 적용되기 위해서는 이용자의 경로선택문제 뿐만 아니라 각 링크의 대기행렬 길이, 통행시간, 유입·유출 교통량의 동적 변화가 교통류이론에 부합하도록 설계되어야 하기 때문이다. 이런 측면에서 기존에 주로 사용되던 링크기반(link-based)의 통행배정 알고리즘은 위와 같은 동적 특성들을 모두 만족시키기에는 한계가 있다. 링크기반모형의 경우, 각 링크에 대해 여러 제약식 (flow Propagation, FIFO constraint 등)들을 개별적으로 만족시켜야 하는데, 실제 이러한 작업은 모형을 매우 복잡하게 만들뿐만 아니라 실제 현실상의 교통류 특성을 비현실적으로 표현하는 결과를 낳기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위하여 시뮬레이션을 이용한 경로기반(Path-based) 동적 통행배정모형을 제시하고자 한다. 차량의 흐름을 좀 더 현실적으로 표현하기 위하여 개별 링크의 교통류상태를 point queue 이론으로 설명하였다. Point queue 이론은 각 링크 유출부에서의 유출교통량 및 대기시간을 전통적인 대기행렬 이론에 근거해 모형화하는 것으로 본 연구에서 실험한 결과 각 링크의 대기행렬 변화추이를 묘사하는데는 합리적인 것으로 분석되었다. 또한, 시간 종속적 기종점 교통량을 교통망에 부하하기 위해 Simulation Loading Aalgorithm(SLA)을 개발하였다. SLA를 point queue 이론과 결합할 경우 별다른 명시적 제약없이도 앞에서 언급한 제 약식들을 만족시킬 수 있으며, 동적 통행배정모형이 갖추어야 할 두 가지 필요조건 즉 수렴성과 현실적인 교통류의 동적 변화를 묘사하는 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 대기행렬이론의 대표적인 서버제어정책 중 D-정책과 T-정책이 혼합된 상황 하에서 운영되는 이산시간 대기행렬시스템을 다룬다. 베르누이 도착과정으로 시스템에 도착하는 고객들을 단일 서버가 선입선출로 서비스하며, 시스템 내에 서비스할 고객이 없으면 서버는 휴가를 떠났다가 돌아와서 대기 중인 고객들의 서비스시간의 총합(즉, 총 일량)이 D를 초과할 때까지 반복하여 휴가를 갖는다. 본 연구에서 다루는 시스템의 운영은 2차전지를 사용하는 모바일 디바이스의 효율적인 자원 활용의 모델링에 사용할 수 있다. 또한 통신·교통 시스템 분석에 적합한 것으로 잘 알려진 이산시간 시스템을 대상으로 하여 유연한 혼합 제어정책(DT-정책) 하에서 대기행렬시스템의 안정상태 대기시간과 체재시간을 하나의 틀 안에서 유도하였다는 데 그 의의가 있다.
본 논문에서는 LBT(Listen Before Talk) 방식을 사용하는 ZigBee와 FH(Frequency Hopping) 방식을 사용하는 DCP, RFID, Bluetooth 등의 소출력 무선기기가 공유주파수대역에 공존할 경우 요구되는 적정 채널수를 산출하고 전체 공유주파수대역폭 산출법을 제시하였다. 한정된 주파수 대역에서 LBT 및 FH 방식을 사용하는 총 User 수가 포용되는 공유주파수대역폭 산출은 중요한 작업이다. 소출력 무선기기 시스템의 간섭 회피 기술로 사용되는 FH 방식과 LBT 방식에 대기행렬이론(Queueing Theory)을 적용하였으며, 주위의 전파환경을 감지하여 유휴 주파수대역을 찾아 데이터전송을 시도하는 LBT 방식은 random하게 주파수채널을 이동하며 통신을 시도하는 FH 방식과는 구별된다. 채널수 별 User의 통신시도 시간간격을 통계적으로 처리하여 Throughput을 분석한 결과, Throughput 70% 조건에서 FH 방식과 LBT 방식을 사용하는 250mW 소출력 무선기기들이 공존하는 공유주파수대역의 적정 채널수는 30개를 가지며, 전체 공유주파수대역폭은 채널수에 채널당 대역폭의 곱으로 산출이 가능하다.
실시간 교차로의 대기행렬길이 검지는 지능형교통체계의 중요부분인 교통관제를 위해서 매우 중요하다. 특히 교통정보수집을 위한 영상기반 기술은 전통적인 루프검지기 또는 기타 타 검지기에 비하여 내재된 여러 이점 때문에 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 현장 적용시 흔히 발생하는 영상에서의 잡음 및 주변 물체로부터 투영되는 음영 등에 의해 나타나는 차량의 오검지율을 줄이고 수집되는 교통정보의 신뢰도를 높이기 위해서는 보다 효과적인 알고리즘개발이 요구된다. 본 연구에서는 영상처리를 이용한 대기행렬길이 검지를 위한 알고리즘을 제시하였다. 실시간 데이터 수집 및 분석 그리고 패턴분석에 우수한 것으로 알려진 신경망 모형을 이용하였으며, 특히 시스템 신뢰성을 높이기 위하여 퍼지이론이 접목된 퍼지 뉴런모델인 Fuzzy ARTMAP을 모형에 도입하였다. 실험결과 본 연구에서 제시한 대기행렬 측정 방법은 매우 우수한 검지 능력을 보였으며, 대기행렬 검지뿐만 아니라 신뢰성 높은 차량검지 및 차종분류를 위해서도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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