자가용의 급증으로 대중교통 분담률 감소, 소득수준 향상으로 고급교통수단 선호, 비즈니스 교통수요 감소, 레저목적 통행량 증가, 여객은 점진적인 증가, 화물은 감소세 둔화, 고속철도 개통 및 전철화 등 선로망 확충으로 철도수송분담률 제고, 자가용 증가로 인해 수송량이 매년 감소추세(최근 연평균 감소률 ㅿ3.5%), 경제성장 등 소득상승과 무관하게 수요는 크게 증가하지 않을 것으로 예상(중략)
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.06a
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pp.23-24
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2011
본 논문에서는 승객 수송수요 반영 단계에서는 역별 승하차인원, 시간대별 재차인원 등 수송수요에 반영할 기준을 설정하여 수송력과 승차인원의 기준을 판단하고, 열차운행계획 수립 단계에서는 운행구간, 선로용량, 선로조건 등 제약조건과 적정수송력에 맞는 운행계획을 수립하고, 마지막 단계에서 경제성, 능률성, 합리성 등을 감안한 운용효율 향상을 위한 열차 DIA를 작성하고자 한다. 또한 통계적 분석절차에 따라 재차인원과 운행횟수를 각각의 독립변수와 종속변수로 산정하여 두 변수간의 상관관계를 확인한 후 회귀분석을 통해 얻은 회귀식을 실제열차운행 횟수와 비교하여 최적의 열차운행횟수를 산정하였으며 회귀식의 유효성 검증을 통해 열차운행 환경변화에 신속하게 대응할 수 있는 유연한 시스템을 구축한 후 서울도시철도공사 실용 Dia에 적용하여 유효성을 검토하였다.
화물 수송은 상품의 생산과 소비에 직결되어 있으며 원활한 화물 수송이 경제에 미치는 영향이 크므로 그 중요성이 날로 증대되고 있다. 우리 나라는 그 동인 지속적 경제 성장으로 인한 경제 규모가 확대되면서 화물 수송에 대한 수요가 급격히 증가하였다. 이러한 화물 수송 수요의 증가 추세에 비해 물류 단지의 확충에 위한 적절한 투자 및 정책 등이 결여되어 왔다. 그러므로, 경제 및 산업발전에 중요한 역할을 담당하고 있는 물류 단지를 파악하고 물류 단지 입지 결정 모형을 개발하고, 이 모형을 토대로 적정 입지를 결정하고자 한다. 물류 단지 입지에 관한 문제의 주요 관심 대상은 수송비용을 최소화하면서, 원하는 목적지까지의 빠른 수·배송을 이루어지게 하는 효율적 수송 입지 단지를 찾는데 있다. 따라서 본 연구에서는 물류 단지의 적정 위치 결정을 위하여 혼합 정수 모형을 이용해서 수송비용과 차량 경로를 고려한 수학적 모형을 개발하고자 한다. 개발된 모형을 공로부문의 수송을 중심으로 경기도 지역의 여러 물류 단지 후보 지역에 적용하고 적정 물류 단지를 찾고자 한다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.4
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pp.223-230
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2015
As the Transportation Simplex Method of the general transportation problem are inapplicable to the large-scale unbalanced transportation problem, a commercialized linear programming package remains as the only viable means. There is, however, no method made available to verify the optimality of solutions attained by the package. This paper therefore proposes a simple heuristic algorithm to the large-scale unbalanced transportation problem. From a given problem of $31{\times}15$supply and demand areas, the proposed algorithm determines the number of demands areas for each supply area and executes on the latter in the ascending order of each of their corresponding demand areas. Next, given a single corresponding demand area, it supplies the full demand volume and else, it supplies first to an area of minimum associated costs and subsequently to the rest so as to meet the demand to the fullest extent. This initial optimal value is then optimized through an adjustment process whereby costs are minimized as much as possible. When tested on the $31{\times}15$cost matrix, the proposed algorithm has obtained an optimal result improved from the commercial linear programming package by 8.9%.
지난 20여년간 화물수송 분야에는 큰 변화가 있었다. 수송 공급 측면에서는 보다 다양하고 기술적으로 앞선 수송수단들이 등장했으며, 수송 수요 측면에서는 로지스틱스 개념의 도입으로 화주들의 보다 높은 수송 서비스가 요구 되었다. 수송수단의 수송 분담에 있어서도 특히 철도에서 공로로의 두드러진 화물이동 현상이 나타났다. 이러한 변화는 수송 현안 해결에 대한 관심을 높이고 화물수송수요 예측기법의 이론적, 개념적인 발달을 가져왔다. 그 중 두드러진 발달은 화주의 행태를 반영하는 행태모형의 개발과 새로운 자료수집 방법 및 자료형태이다. 전통적으로 화물수송 및 교통 연구에 널리 사용된 행태모형은 확률표본을 사용하여 왔으나, 80년대 부터 비확률 표본 사용에 관심이 높아졌다. 그 대표적인 것으로 기반근거 데이터를 들 수 있다. 이 데이터는 제한된 정보를 제공한다는 자료자체의 한계를 지니고 있으나, 자료수집이 용이하고 비용이 저렴하다는 장점을 가지고 있다. 화물수송 분야에서 선택기반 데이터를 이용한 연구는 현재까지 두 편이 발표 되어 있다. 따라서 볼 연구는 선택기반 데이터를 이용한 개별선택모형의 잠재력을 검증하는 것을 그 목적으로 하고, 네 종류의 제조품 그룹을 대상으로 기반근거 데이터를 수집하여 로짓모형을 추정하였으며, 추정결과를 이전 연구들의 결과와 비교하여 그 타당성을 검토 하였다. 추정된 결과는 통계적으로 유의하며 직관적으로 타당한 것으로 나타난다. 또한 그 결과는 문헌의 결과와도 일치하였다. 수송계획에 있어서 자료수집비용 절감의 필요성을 생각할 때 이것은 중요한 의미를 지닌다.
This study proposed a multiple intervention time series model to predict KTX passenger demand. In order to revise the research of Kim and Kim (Korean Society for Railway, 14, 470-476, 2011) considering only the intervention of the second phase of Gyeong-bu before November of 2011, we adopted multiple intervention seasonal ARIMA models to model the time series data with additional interventions which occurred after November of 2011. Through the data analysis, it was confirmed that the effects of various interventions such as Gyeong-bu and Ho-nam 2 phase, outbreak of MERS and national holidays, which affected the KTX transportation demand, are successfully explained and the prediction accuracy could be quite improved significantly.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.248-251
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2007
본 논문에서 다루는 고정 비용을 고려 한 비 선형 수송문제 (Non-linear Transportation Problem)는 한 종류의 상품을 다수의 공급처 에 서 다수의 수요처로 수송 할 때, 총 수송비용 및 고정비용이 최소가 되도록 각 공급처와 수요처간의 수송량을 결정하는 문제로 현재 비선형 수송문제에 대한 다양한 해법들이 제안되고 있으며 그중에도 메타 휴리스틱이 가장 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 이 메타휴리스틱 방법들 중에 가장 주목받고 있는 유전 알고리즘을 이용하여 비선형 수송문제에 대한 해법을 제시하고자 한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 가장 중요한 것 중에 하나가 어떻게 해를 유전자 표현으로 나타낼 것인가 인데 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점에 착안하여 다양한 트리 표현법을 수송 문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교 연구를 한다.
본 연구는 가격 및 수요 불확실성하의 강건한 (robust) 생산 및 수송 전략을 수립함으로써 수요 및 가격 불확실성이 존재하는 TFT-LCD 제조업 공급사슬망의 의사결정 문제를 해결하고자 한다. 품질로 구분되는 제품들의 생산, 재고 및 물류에 관한 의사결정을 조정하기 위해, 본 연구에서는 생산용량 제약, 해상/항공 수송 리드타임 및 용량 제약 등의 현실적인 제약조건들 이외에 시나리오 모델을 이용하여 수요 및 가격 불확실성을 함께 반영하는 확률적 혼합정수선형계획법모형들을 개발한다. 또한 이들 모형들의 효율적 솔루션을 위해 제안한 휴리스틱 알고리즘의 성능을 평가하도록 한다.
2015년까지 국내석유수요는 연평균 1.4% 증가하여 총 8억9,648만 배럴을 기록할 것으로 전망된다. 대한석유협회는 지난 12월 27일 석유수요전망위원회를 통해 「2015년 석유수요전망」을 발표하면서 오는 2005년까지 연평균 1.6%, 10년까지 1.5%, 15년까지는 1.3%로 점차 증가율이 둔화될 것으로 분석하고 그 수준도 1~2%에 그쳐 장기적 안정기에 접어들 것이라고 했다. 부문별로는 산업과 수송부문에서의 수요는 지속적으로 증가될 것으로 예상되고 있으나 LNG등 타에너지로의 연료대체가 이뤄지고 있는 가정상업부문과 발전, 도시가스부문의 수요는 감소할 것으로 전망했다. 유종별에 있어서도 휘발유와 경유, 제트유 등 수송용 연료의 수요는 증가하는 반면 가정상업용인 등유, 프로판과 환경규제를 많이 받는 B-C유의 수요는 점차 낮아질 것이라고 분석했다.
모스크바의 지하철(Metro)은 대중교통 통행의 57.4%를 차지하며, 1년 평균 350억 명의 승객이 160개의 역을 이용하고 있어, 1역당 평균 18.8백만 명/년의 수송수요를 담당하고 있다. 1년 기준을 365일로 나누면, 1일 평균 수송인원은 약8백만 명/일, 1일 1개역당 평균 수송인원은 5만 명/일로 조사되었다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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