대중교통 통행배정과 관련하여 현재까지 제시된 연구들은 버스, 지하철 등 다양한 수단별 특성을 함께 고려하지 못한다는 한계가 있다. 또한, 통합거리비례요금제도의 요금에 대한 연구는 필요성에 비해 그 성과가 미미할 뿐만 아니라, 노선별 용량에 대한 고려도 미흡하다. 이외에 과거 대중교통 용량에 대한 연구가 존재하긴 하였으나 용량에 접근하면서 느끼는 혼잡도를 함께 고려하지 못했다는 한계가 있다. 이러한 문제들로 인해 현재의 대중교통 통행배정을 이용한 대중교통 정책 분석이나 노선평가는 한계를 지닌다. 본 연구는 대중교통 노선에 대한 선택 및 통행배정에 관한 기존 연구들의 한계를 극복하기 위해 앞서 언급한 여러 문제점을 고려하는 대중교통 통행배정 모형의 구축을 목적으로 한다. 이렇게 구축된 모형을 해석하기 위해 Column Generation을 기반으로 한 heuristic한 기법을 적용하였다. 그 결과 통행시간 뿐 아니라 요금, 용량 등을 반영할 수 있는 보다 개선된 대중교통 통행배정모형을 제시하였다.
열차 정차시간 증가는 열차 서비스 빈도를 감소시켜 열차와 승강장의 혼잡이 발생하게 된다. 그러므로 열차 정차시간(Train dwell time)에 관한 연구는 열차 운행 계획수립 관점에서 매우 중요하게 다루어 왔다. 본 논문은 계획된 정차시간을 준수할 수 있도록 승객의 유입을 관리하여 승강장 혼잡을 줄일 수 있는 전략들에 활용할 수 있는 실시간 열차 정차시간 예측모형을 개발하였다. 모형의 특징은 실시간으로 수집 가능한 승차인원, 하차인원, 그리고 열차의 중량 등 3가지 독립변수를 적용하였고, 모형의 설명력(${\bar{R^2}}=0.809$)이 대체적으로 정확한 결과를 보여주었다. 실시간 정차시간 모형은 열차가 계획된 정차시간을 준수하도록 승차 승객 수를 조정하는 게이트 미터링 전략에 활용될 수 있다.
In a deregulated power market, a load model considered the characteristics of electric consumers is required and the congestion management of transmission lines should be resolved in a point of economic benefits. It is essential that the optimal power flow algorithm is applied to manage transmission line congestion. Therefore, in this paper, we implement the optimal power flow with object function of social welfare maximization based linear programming and analysis the nodal prices for generations and loads through a numerical study.
In this paper, we propose sliding mode congestion controller for differentiated-services network. Two important issue in differentiated-services architecture are bandwidth guarantee and fair sharing of unsubscribed bandwidth among TCP flows with and without bandwidth reservation. We use tight upper and lower bounds for various settings of differentiated-services parameters using the loss-bounded model. The Sliding mode congestion controller scheme is designed using nonlinear control theory based on a nonlinear model of the network that is generated using fluid flow consideration. The methodology used is general and independent of technology, as for example TCP/IP or ATM. The sliding mode congestion controller methodology has been applied to an TCP network. We use NS-2 simulation to demonstrate that the proposed control methodology achieves the desired behavior of the network, and possesses important attributes. as e.g, stable and robust behavior, high utilization with bounded delay and loss, together with good steady-state and transient behavior.
Ship's delay caused by port congestion has drawn attention to the necessity for analysis on overall operation in port. But, in order to analyze the complicated port operation which contains large number of variable factors, queueing theory is needed to be adopted, which is applicable to a large scale transportation including ship's arrival in a large port. In this paper, a simulation model for Inchon Port was developed by the software SIMAN V and presented congestion rate under a certain scenario regarding the arrival ship's number and service levels. To develop the simulation model, types of ships and cargoes during the 1995 in Inchon Port was analyzed in advance. The results of the simulation can be summarized as follows : In order to maintain present levels of congestion rate and time with the increasing number of arrival vessels, service rate should be increased at an exponential rate. To improve the current congestion effectively, part of cargoes are needed to be transferred to a newly developing port. Results obtained from simulation can be used properly to prepare improved service levels and to plan appropriate investment strategies.
지금까지 토지이용-교통모형은 전적으로 수치해석적 분석도구로만 이용되어 왔는데, 최근 이론개발 노력의 결과 정책변수에 대한 후생함수의 1계 도함수 간편식을 구할 수 있게 되었다. 본 논문은 혼잡통행료가 소득세 경감을 통해 재순환될 때 혼잡통행료의 변화에 대한 후생함수의 도함수를 어떻게 유도할 수 있는지 보여준다. 분석결과 혼잡통행료의 부과가 가져오는 후생변화분을 (1)혼잡의 완화로 인한 후생증가분과 (2)노동공급과의 상호작용에서 발생하는 후생손실로 분해할 수 있다. 이 결과는 기존의 연구결과와 일치한다.
In this paper, we introduce a roots method that uses the roots inside the unit circle of the associated characteristics equation to evaluate the steady-state system-length distribution at three epochs (pre-arrival, arbitrary, and post-departure) and sojourn-time distribution in GI/PH/1 queueing model. It is very important for an air base to inspect airplane oil because low-quality oil leads to drop or breakdown of an airplane. Since airplane oil inspection is composed of several inspection steps, it sometimes causes train congestion and delay of inventory replenishments. We analyzed interarrival time and inspection (service) time of oil supply from the actual data which is given from one of the ROKAF's (Republic of Korea Air Force) bases. We found that interarrival time of oil follows a normal distribution with a small deviation, and the service time follows phase-type distribution, which was first introduced by Neuts to deal with the shortfalls of exponential distributions. Finally, we applied the GI/PH/1 queueing model to the oil train congestion problem and analyzed the distributions of the number of customers (oil trains) in the queue and their mean sojourn-time using the roots method suggested by Chaudhry for the model GI/C-MSP/1.
There have been a lot of approaches to evaluate and predict transmission control protocol (TCP) performance in a numerical way. Especially, under the recent advance in wireless transmission technology, the issue of TCP performance over wireless links has come to surface. It is because TCP responds to all packet losses by invoking congestion control and avoidance algorithms, resulting in degraded end-to-end performance in wireless and lossy systems. By several previous works, although it has been already proved that overall TCP performance is largely dependent on its loss recovery performance, there have been few works to try to analyze TCP loss recovery performance with thoroughness. In this paper, therefore, we focus on analyzing TCP's loss recovery performance and have developed a simple model that facilitates to capture the TCP sender's behaviors during loss recovery period. Based on the developed model, we can derive the conditions that packet losses may be recovered without retransmission timeout (RTO). Especially, we have found that TCP Reno can retransmit three packet losses by fast retransmits in a specific situation. In addition, we have proved that successive three packet losses and more than four packet losses in a window always invoke RTO easily, which is not considered or approximated in the previous works. Through probabilistic works with the conditions derived, the loss recovery performance of TCP Reno can be quantified in terms of the number of packet losses in a window.
서울시는 IMF 경제위기 상황으로 교통시설 투자감소에 의한 공급정체 현상이 예상됨에 따라 교통수요관리에 대한 의존도를 높일 수밖에 없는 실정이다. 그러나 교통수요관리에 대한 기대에도 불구하고 기존의 서울시 교통 수요관리 정책은 단기 교통수요관리 목표 및 수요관리정책 시행에 따른 효과 분석체계의 부재, 교통현상 변화에 대한 지속적 모니터링 체계의 결함 등 문제점이 있음에 따라 그동안 정책효과에 대한 정확한 홍보가 미흡했으며 정책의 지속적 수용성 확보가 어려웠다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 서울시에서는 교통혼잡관리프로그램(CMP)의 도입이 필요하게 되었다. 이 프로그램은 서울시의 단기교통관리목표를 설정한 뒤 적정교통수준을 넘어서는 수요를 감축하기 위한 종합적 교통수요관리시책을 마련하고 선정된 대안의 기대효과를 예측할 수 있는 방법론을 구축하며, 신속하게 시행, 모니터링함으로써 서울의 교통수준을 단기적으로 항시 적정수준으로 유지하는 것을 목적으로 하고 있다. 본 연구에서는 서울시의 CMP의 실행을 위해 교통수요관리 프로그램의 효과예측모형(Seoul Congestion Management Model: SECOMM)을 개발하였다. SECOMM의 개발을 통해 단기교통관리목표를 달성하기 위한 적정 교통수요관리 프로그램의 실행전략을 보다 효과적으로 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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