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.
복수창구의 대기행렬에 있어서도 도착하는 손님 전원이 하나의 행렬을 만들고 비어있는 창구에서 서비스를 받게 된다. 서비스시간이 너무 길면 손님측에서 곤란하고 서비스 시간이 너무 짧으면 창구측이 곤란하다. 또한 서비스 시간이 단축에서 오는 창구측의 비용증가와 서비스를 받기 위해 대기 하고 있는 손님 측의 손실을 고려할 때 창구 측과 손님측은 항상 상반되는 만족도를 갖게 된다. 이를 해결하기 위해 대기 행렬에 퍼지 이론을 적용하여 양측의 만족도를 최대로 할 수 있는 창구수의 설계를 시도하였다 그 결과 대기 행렬에서의 총비용은 고정적이지만 퍼지 대기 행렬에서는 총비용을 최소화하는 창구수의 설계가 가능하다.
고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 흔잡영향권(대기행렬 길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 대기행렬이론을 제시하고 있으나, 이들은 실질적인 목적으로 사용하는데 현실적으로 여러 가지 한계점을 지니 고 있다. 본 논문은 고속도로상의 병목현상으로 인해 발생하는 대기행렬길이와 혼잡구간의 혼잡정도를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 비디오촬영을 통해 수집한 실제 데이터(본선 및 램프교통량, 밀도. 속도, 그리고 대기 행렬길이)를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬길이가 증가하는 과정을 분석하였다. 분석결과, 흔잡기간중의 대기행렬길이는 혼잡구간에 진입하는 교통량과 병목지점을 실제로 통과하는 교통량을 이용하여 추정이 가능함을 확인하였으며, 혼잡구간의 혼잡정도 역시 실시간으로 수집이 가능한 교통량 자료를 이용하여 신뢰성 있게 판단할 수 있는 분석방법을 제시하였다.
본 연구는 광주광역시 도심상업지역의 기계식 주차장 사례분석을 통해, 주차대기행렬에 영향을 미치는 인자들에 대한 현장조사 결과를 바탕으로, 규모별 기계식 주차장의 주차대기행렬 분석을 수행하고, 대기행렬을 고려한 기계식주차장의 적정 대기규모를 제시하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 기계식 주차장의 특성과 대기행렬 이론 등에 대해 고찰한 후 주차대기행렬에 영향을 미치는 인자인 평균서비스율과 평균도착률에 대하여 광주광역시를 중심으로 현장조사를 실시하였다. 현장조사 결과를 이론적 대기행렬 모형에 적용한 결과, 교통강도가 1을 초과할 경우 유의한 결과값을 도출하지 못하였다. 이에 Vissim을 이용한 단순 모델링을 통해 대기행렬을 분석을 수행하였으며, 규모별 기계식 주차장의 적정대기 규모 산정을 위한 모델을 도출하였다. 본 연구에서 제시한 주차대기행렬을 고려한 기계식 주차장의 적정 대기규모 산정모델은 신축 건축물의 승강기식 주차장 설치 시 적정 대기규모를 고려하는데 판단기준이 될 수 있을 것으로 예상되며, 대기공간 부족에 따른 주차대기행렬이 건축물 주변의 교통흐름에 미치는 영향을 최소화하는데 이바지할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
현행 고속도로 연결로 중 감속차로의 길이는 자유교통류 상태에서 유출차량이 본선과 유출부 사이의 속도의 차이에 적응할 수 있는 제동거리로써 결정된다. 그러나 실제 도로의 운영상태에서는 항상 자유교통류 상태를 유지할 수 없으며 때로는 유출부에서 대기행렬이 형성되게 된다. 대기행렬은 그 이후 접근하는 유출차량이 감속차로 이전에서부터 감속을 해야 하는 상황을 발생시켜 본선 교통류에 영향을 주게 될 뿐만 아니라, 일부 입체교차로에서는 감속차로의 길이보다 더 길게 대기행렬이 형성됨으로 인하여 본선 최하위 차로까지 점유하게 되어 소통 및 안전에 큰 지장을 초래하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안을 개발할 수 있는 방법론을 개발하기 위하여 충격파 이론을 적용하여 본선 및 유출부의 교통량, 설계속도 등에 따른 유출부 감속차로에서의 대기행렬 길이를 산정하여 현행 감속차로의 길이와 비교하였다. 그리고 대기행렬이 본선 교통류에 대한 영향을 최소화할 수 있도록 감속차로의 수에 따른 대기행렬길이의 변화도 분석하였다. 결과에 의하면 유출램프의 설계속도를 10km/h 상향시킴으로써 대기행렬의 길이는 10% 감소되며, 램프의 차로수를 1개에서 2개로 증가시키게 되면 50%의 대기행렬 감소를 기대할 수 있는 것으로 분석되었다.
각 계층 네트워크가 세마포에 의하여 용량제한을 갖는 중첩형 대기행렬 네트워크의 평균대기시간에 관하여 연구하였다. 중첩형 대기행렬 네트워크는 고객의 대기시간 관점에서 보다 간단한 대기행렬 네트워크로 변환될 수 있다. 이러한 중첩형 대기행렬 네트워크의 가장 중요한 특성은 하위계층의 흐름이 상위 계층의 상태에 의존적이며, 제한을 받는다는 것이다. 이러한 형태의 대기행렬 네트워크는 성능분석을 정확히 할 수 없기 때문에, 변환된 중첩형 대기행렬 네트워크를 이용하여 평균대기시간에 대한 하한과 상한을 분석하고자 한다. 모의실험에 관한 측정은 도착분포가 단계형태 분포로서 포아송, 얼랑 그리고 초지수분포에 관하여 조사하였다. 이렇게 구한 범위는 추후에 좀 더 근접한 근사치를 구하는데 이용할 수 있다.
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.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.105-116
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1992
이 논문에서는 discrete-event모의실험을 사용해서 대기행렬모형에서 대기시간이 길어지는 확률을 추정하는 문제를 연구했습니다. 단 한번의 모의실험에서 확률의 신뢰구간을 구할 수 있는 방법인, binary bootstrap을 개발했습니다. Bernoulli trial과 first-order Markov processes에 적용하여 본 결과 이론치에 별 차이없이 추정하였습니다. 또한 M/M/1 대기행렬모형에서 대기시간이 길 확률을 추정했을 때 batch means방법보다 binary bootstrap이 월등히 우수한 결과를 보였습니다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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