급격히 증가하는 차량수요에 대응하기 위하여 도로의 공급을 증대시키는 양적인 측면의 도로정책 기조가 유지되고 있지만, 이는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 인식이 대두되어 왔다. 이에 따라 기존 도로시설의 효율적 활용과 교통수요를 관리하는 방법에 많은 관심이 모아지고 있다. 이중 혼잡통행료는 수요를 관리하고 차량을 도로량에 적절히 배정하는 수단으로 생각될 수 있으며, 교통 혼잡과 환경에 대한 악영향을 줄일 수 있는 가장 효율적인 방법중 하나로 고려되고 있다. 이에 따라 혼잡통행료 산정문제는 그동안 경제학자와 교통전문가에게 중요하고 흥미로운 연구 분야로 여겨져 왔고 다양한 방법으로 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 이러한 혼잡통행료 산정문제를 네트워크 설계문제(Network Design Problem, NDP)로 보고 통행배정문제와 혼잡통행료 산정 최적화 문제가 결합된 바이레벨 문제(Bi-level Problem)로 모형을 개발하였다. 여기서, 통행배정문제는 혼잡통행료 징수에 따른 통행자의 행태변화를 고려하기 위하여 Sheffi(1985)가 제시하였던 가변수요모형(Elastic-Demand Network Equilibrium Model)을 적용하였고, 혼잡통행료 산정 최적화 문제로서 사회적 순 편익 최대화문제를 고려하였다. 또한, 이런 형태의 바이레벨 문제는 게임이론측면에서 보면, 두 문제간의 비협력을 전제로 하는 Nash 비협력 게임과 상호 협력을 전제하는 Stackelberg게임으로 구분할 수 있는데, 본 연구에서는 민감도 분석을 통하여 최적해를 찾는 Stackelberg 게임으로 모형을 개발하였다. 통행수요는 단일계층으로 승용차로만 구성되어있다고 가정하였으며, 개발된 모형에 대하여 2개 네트워크에서 실험이 이루어졌다. 실험을 통하여 모형의 알고리즘에 관한 설명과 검증을 하였으며, 혼잡통행료 산정문제와 함께 적합한 혼잡통행료 징수 대상 링크의 선정이 중요한 연구대상임을 제시하였다.
이 논문은 네트워크 이용에 따른 혼잡이 있는 경우 네트워크 사업자들이 네트워크 요금과 네트워크 용량을 어떻게 경쟁적으로 결정하는 것인가를 분석하고 이것이 사회 후생에 미치는 영향에 대해 분석한다. 네트워크 이용에 따른 혼잡에 대해 이용자마다 느끼는 선호도가 다른 경우, 네트워크 사업자는 이러한 특성을 감안하여 소매요금과 네트워크 용량을 결정한다. 분석결과, 혼잡에 대해 민감한 이용자를 주 고객으로 하는 네트워크 사업자는 그렇지 않는 사업자에 비해 가격을 보다 높게 책정하며, 또한 네트워크 용량을 보다 많이 확보한다. 그러나 사회적으로 바람직한 수준보다는 적은 네트워크 용량을 확보한다. 이는 사회적으로 볼 때에는 혼잡에 민감한 소비자에 대해서는 네트워크 용량을 보다 많이 확보하여 가입자 전체에 대해 혼잡하지 않는 망을 구축하는 것이 바람직하나, 네트워크 사업자 입장에서 볼 때에는 추가적인 가입자의 혜택만을 고려함으로써 가입자 증대를 통한 이윤확보에 더 관심이 많기 때문이다.
본 연구는 고속도로의 혼잡 완화를 위해 차선통행료 방식에 근거한 고속도로 구간별 차등요금 부과전략을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 상위단계의 교통혼잡 최소화를 위한 각 구간의 주행요금을 산정하는 문제와 하위단계의 가변수요 통행배정문제로 구성된 바이레벨 형태의 모형을 제시하였다. 상위단계 문제의 최적 해를 찾기 위해 민감도 분석 기반의 알고리즘을 이용하였으며, 제안된 모형의 검증을 위해 수정된 Sioux-Falls 네트워크에 적용하였다. 적용 결과 차등요금 부과전략 적용 시 균일한 요금을 징수한 경우보다 교통혼잡이 개선된 것으로 나타났으며 이는 고속도로 구간의 혼잡 완화로 인한 것임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 고속도로 특정 구간의 과도한 혼잡으로 인해 발생하는 비효용을 절감하기 위한 수요관리 방안으로 적용될 수 있다.
본 논문에서는 경쟁적 전력시장에서 송전제약에 관한 비용을 적절히 할당하는 방법을 제시하고자 한다. 혼잡비용을 할당하는 방법으로는 모든 사용자들에게 똑같이 배분하는 방법과 혼잡의 원인을 제공한 사용자에게 정도에 따라 가중하여 혼잡비용을 할당하는 nodal pricing과 zonal pricing이 있다. 계산의 신속성과 복잡성으로 인해서 zonal pricing이 유용한 방법으로 사용되고 있다. 기존의 분할 기술은 계통운영자가 설정한 한계범위의 모선들을 zone으로 형성하는 통계적인 방법을 사용했다. 이 방법은 운영자의 임의성이 반영되는 모호한 알고리즘이라는 단점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 한계비용민감도를 이용한 계통분할 방법을 제안하였다.
기기간(M2M, Machine-to-Machin) 통신의 한 응용으로서 스마트 그리드 네트워크는 다수의 기기 통신으로 인한 전송 데이터의 방대한 양을 대표적 특징으로 꼽을 수 있다. 이에 현재 사용가능한 통신 기술들을 그대로 사용할 경우, 병목현상 혹은 네트워크 혼잡 등 네트워크 장애 및 전송 지연이 발생할 수 있다. 특히 스마트 그리드 네트워크의 상향 트래픽은 시간조절이 가능한 주기적 미터링 데이터와 지연민감한 이벤트 데이터로 나뉜다. 이에 본 논문에서는 각 트래픽 특성에 따라 트래픽양의 대다수를 이룰 미터링 데이터의 전송시간 조절을 이용한 혼잡제어 기법을 제안한다. 이를 통해 지연민감한 이벤트 데이터의 지연시간 내 전송 보장 확률을 높이고, 트래픽을 분산시킴으로써 전송 효율을 높이고자 한다.
본 논문에서는 인터넷 트래픽의 자기 유사성 특성을 이용한 큐 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 LRD 프로세스의 특성을 이용하여 큰 타임 스케일에서 다음 혼잡 검출 주기 동안 평균 트래픽 입력율을 예측하고 이를 통해 혼잡 발생 여부를 미리 검출한다. 혼잡 검출시 입력 패킷을 확률적으로 폐기함으로써 망 내부에서 혼잡 발생을 사전에 방지한다. 제안 기법은 종단 시스템의 혼잡 제어 기법이나 각 플로우의 통신 환경에 무관하게 라우터의 평균 큐 길이와 큐 길이 변이를 작게 유지할 수 있으므로 지연과 지연 변이에 민감한 멀티미디어 서비스 제어에 적합하다. 또한 제안 기법은 입력율 예측을 통해 혼잡을 사전에 검출하기 때문에 종단간 혼잡 제어 기법을 사용하지 않는 플로우들에 의해 발생된 패킷들이 망 자원을 불평등하게 많이 사용하는 현상을 방지한다. 제안 기법은 각 플로우별 상태 정보를 관리하지 않으므로 확장성이 뛰어나며 이로 인해 소수의 PHB에 따라 각 홉별로 차등화된 서비스를 제공하는 Diffserv 구조에 적합하다. 또한 제안 기법은 기존 인터넷 구조에 변화를 주지 않고 라우터의 소프트웨어 업그레이드만으로 서비스가 가능하며, 필요한 버퍼의 양도 크지 않다는 장점을 가진다.
본 연구에서는 불필요한 에너지 소모와 지연을 야기하는 혼잡을 탐지할 수 있는 알고리즘을 제시하고 이에 따라 혼잡 제어를 수행할 수 있는 기법을 제시한다. 기존의 혼잡 탐지는 큐 점유율만을 사용하거나 MAC 계층에서 패킷 도착율만을 가지고 혼잡을 결정하였으나 본 연구에서는 이들 두 가지를 모두 고려하여 더 정밀한 혼잡 탐지를 가능하게 하였다. 또한 혼잡도에 따라 미리 혼잡 회피를 수행하고 혼잡이 발생한 경우 패킷의 우선순위에 따라 지연에 민감한 패킷들을 먼저 스케줄링할 수 있는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 혼잡 탐지와 제어 기법은 기존의 혼잡 제어 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
인터넷이 급속하게 발달함에 따라 네트워크 사용자는 텍스트 기반의 서비스에서 멀티미디어 서비스 사용을 위한 고속의 네트워크를 요구하고 있다. 또한 네트워크 사용자는 인터넷 IP 주소 부족을 해결하기 위한 네트워크 변환 기술(NAT)이나 외부 망으로부터 내부 망을 보호하기 위한 방화벽(Firewall)과 같은 Layer 3에서의 라우팅 기술을 요구하고 있다. 그러나 현재 라우터 기반의 알고리즘에서는 멀티미디어 서비스를 지원하거나 사용자의 요구조건을 충족시키면서 혼잡상황 및 불공정성을 해결하기 위한 방법을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 Layer 3의 라우팅 기술인 네트워크 변환 기술을 이용하여 혼잡상황을 효과적으로 해결하는 MFRED(Multiple Fairness RED) 알고리즘을 제안하였다. MFRED 알고리즘은 비반응 플로우(unresponsive flow)와 TCP와 같은 플로우(TCP-like flow) 사이에 불공정성 문제를 해결하였다. 그리고, 이 알고리즘은 혼잡 상황에 덜 민감하고 혼잡 상황의 원인이 되는 플로우로부터 혼잡상황에 민감한 플로우를 공정하게 잘 보호하도록 동작한다.
무선 센서 네트워크에서의 혼잡은 데이터 손실 비율을 증가시키고, 전송 지연이 길어지는 문제점을 야기한다. 기존의 무선 센서 네트워크를 위한 혼잡 제어 방법들은 혼잡을 판단하고, 혼잡에 연관된 센서노드들을 선택하여 샘플링 주기를 조절함으로써 전송량을 줄이는 방법을 사용한다. 그러나 샘플링 주기 조절 기법은 시간적 데이터 손실에 민감한 응용에 사용하기 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는 무선 센서 네트워크에서의 혼잡을 해결하는 새로운 혼잡 제어 기법인 ACT를 제안한다. 제안하는 ACT기법에서는 큐 감시를 통해 다중 큐 임계값을 사용하여 네트워크의 상태를 판단한다. ACT는 혼잡 발생시 패킷 전송 간격을 조절하는 적응적 흐름 제어 기법을 통해 네트워크의 효율성을 높이며 패킷판단 기법을 통하여 노드간의 공평성을 보장한다. 또한 압축을 이용하여 센서노드 간 전송량을 조절하도록 하여 이용가능한 데이터양을 증가시킨다. 실험을 통하여 제안된 ACT기법이 기존 프로토콜에 비해 네트워크의 패킷 전송 효율성을 향상시키며 센서노드들에게 공평성있는 데이터전송을 제공함을 보인다.
지난 수십년간 수많은 신호교차로제어모형이 제시되어 왔으나 과포화교차로를 특별히 다루는 기법은 거의 없었다. 본고에서는 과포화상태의 신호교차로제어를 위한 최적화모형이 제시된다. 지체도최소화나 연동폭최대화가 전통적인 제어목표로 사용되어 왔으나 혼잡교차로 제어에는 생산성최대화(maximum productivity)가 적절하며 본 모형에 사용되었다. 제시된 최적화모형은 Mixed Integer Linear Programming의 형태를 취한다. 본 모형은 두 개의 교차로 문제에 적용되었으며, 모형화 과정에 사용된 가정들의 적절함이 민감도분석에 의해 증명되었다. 최적해의 검증을 위하여 microscopic simulation model인 TRAF-NETSIM을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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