수요대응형 교통수단(Demand Responsive Transit)은 변화하는 이동수요에 대응하는 탄력적인 교통수단으로 단순히 노약자와 장애인을 위한 복지교통 서비스의 영역이 아니라, 무선통신과 위치정보서비스(Location Based Service: LBS)의 발달로 인하여 도심형 수단으로 보다 효율적인 교통수단으로 자리매김하고 있다. 그러나 문전서비스(Door-to-Door)를 제공하는 수요대응형 교통수단 시뮬레이션에 적합한 상용툴의 부재로 인하여 알고리즘이나 차량 운행 요소를 면밀하게 분석하기 힘든 어려움이 있었다. 본 연구는 수요대응형 교통수단에 연관된 다양한 차량 운영계획과 알고리즘을 구현, 평가할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제안한다. 문전서비스(Door-to-Door) 기반의 차량 운행 모형을 적용하기 위하여 확보되어야 하는 시뮬레이션 입력 데이터를 정의하고 있으며, 수요대응형 교통수단의 대표적인 범주에 속하는 실시간 합승 택시(Shared-Taxi) 서비스를 서울시 교통망과 택시 수요를 이용하여 적용하였다. 합승 택시 운행 계획을 위하여 Nearest Vehicle Dispatch(NVD)와 Insertion Heuristic(IH), 두 종류의 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교하였다. 또한, 합승(Ride-sharing)을 허용하지 않는 일반적인 택시와의 비교를 통하여 시스템 효율 향상과 서비스 품질 변화를 분석하였다.
국내 물리보안(기계경비) 시장은 대기업과 중소 및 영세 기업의 인프라로 인한 경비구역의 확장에 있어 편차가 증가하고 있는 실정이다. 즉, 출동 시간에 따른 출동 범위에 대한 물리보안 서비스의 한정으로 기업 간 현장 출동과 관련한 문제가 끊임없이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 현장 출동과 관련한 시뮬레이션을 통해 출동 시간에 대한 기준으로 출동 범위의 기준에 대한 결과를 바탕으로 향후 물리보안(기계경비) 시장의 활성화 방안에 대하여 제안한다.
This paper deals with a design of a platform to simulate PRT vehicle operational control algorithms using on-board embedded process board. The configuration of the platform is composed of the central control module, the station control module, man-machine interface and monitoring module. Since PRT system needs inherently very reliable vehicle operational control algorithm in order to avoid the impact between vehicles, it is very important to construct a simulation platform to test a designed vehicle operational control algorithm during the development process For the test of the proposed platform a path of the each moving vehicle is predefined in the central control system before the dispatch order is given to the vehicle. The simulation results show the effectiveness of the proposed simulation platform for test and evaluation of the PRT operational control algorithms.
긴급차량 우선신호제어 시스템은 긴급차량의 출동여건을 개선할 수 있는 운영방안으로 아직까지 도입 기초단계이다. 따라서 국내 도입을 위해서는 단계적 계획과 이를 시행하기 위한 우선 도입지역 선정이 필요하다. 특히, 서울을 비롯한 광역지자체 단위의 사업 시행 시 모든 지역을 분석하기에는 시간과 비용 제약이 존재하며, 정량적이고 효율적인 도입지역 선정방안이 요구된다. 본 연구의 목적은 긴급차량 출동현황자료 분석을 통한 긴급차량 우선신호제어 시스템 도입지역 선정절차를 제시하는 것이다. 본 연구에서는 서울시 긴급차량 출동현황자료를 분석하여 우선 도입지역을 도출하였으며, 시뮬레이션 분석을 통해 도입에 따른 효과분석을 수행하였다.
응급 상황 발생 시의 구급차 부족에 따른 출동 지연 감소를 위하여, 충분한 수의 구급차가 운영되어야 한다. 본 논문은 출동 지연을 최소화하기 위하여 안전센터별 적절한 119 구급차의 수량을 결정하는 효과적인 방법을 제시한다. 한 지방자치단체의 구급차 출동 요청을 분석하고, 출동 요청의 통계적 특성을 도출하였다. 119 안전센터 간의 상호 지원을 포함한 구급차 출동 시스템은 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하여 모델링하였다. 구급차 요청의 통계적 특성과 시뮬레이션을 활용한 분석 결과, 대부분의 출동 요청에 성공적으로 응답할 수 있음을 확인하였고, 출동수행률 향상을 위한 구급차 수 증가가 효과적임도 확인하였다. 또한, 구급차를 추가로 배치할 안전센터를 찾아내는 효율적인 방법론도 제시하였다. 본 연구는, 적절한 구급차 수량 확보와 배치를 통하여, 응급환자 구조 서비스 개선에 활용될 수 있다.
Purpose The purpose of this study is to develop intelligent vehicle parking distribution system based on LoRa network at the circumstance of traffic congestion during cultural festival in a local city. This paper proposes a parking dispatch and distribution system using a Q-learning algorithm to rapidly disperse traffics that increases suddenly because of in-bound traffics from the outside of a city in the real-time base as well as to increase parking probability in a parking lot which is widely located in a city. Design/methodology/approach The system get information on realtime-base from the sensor network of IoT (LoRa network). It will contribute to solve the sudden increase in traffic and parking bottlenecks during local cultural festival. We applied the simulation system with Queuing model to the Yudeung Festival in Jinju, Korea. We proposed a Q-learning algorithm that could change the learning policy by setting the acceptability value of each parking lot as a threshold from the Jinju highway IC (Interchange) to the 7 parking lots. LoRa Network platform supports to browse parking resource information to each vehicle in realtime. The system updates Q-table periodically using Q-learning algorithm as soon as get information from parking lots. The Queuing Theory with Poisson arrival distribution is used to get probability distribution function. The Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance. Findings This paper suggest a simulation test to verify the efficiency of Q-learning algorithm at the circumstance of high traffic jam in a city during local festival. As a result of the simulation, the proposed algorithm performed well even when each parking lot was somewhat saturated. When an intelligent learning system such as an O-learning algorithm is applied, it is possible to more effectively distribute the vehicle to a lot with a high parking probability when the vehicle inflow from the outside rapidly increases at a specific time, such as a local city cultural festival.
자동화 컨테이너 터미널에서 안벽크레인, AGV (Automated Guided Vehicle)와 같은 하역장비의 작업은 수많은 요인에 영향을 받으며, 이로 인해 각 장비의 작업시간 예측에 있어 불확실성이 존재한다 이러한 불확실성은 AGV 배차를 어렵게 만들고 작업효율을 떨어뜨리는 주요 원인 중 하나이다. 본 논문에서는 이러한 불확실성에 대처하기 위하여 확률적 시뮬레이션 기반 AGV 배차 알고리즘을 제안한다. 제안 방안은 AGV에 작업을 할당할 때, 할당된 작업의 수행 및 이후 일정 기간 동안의 AGV의 작업에 대해 확률적 시뮬레이션을 여러 번 반복 수행하여 작업할당에 대한 평가치의 확률적 표본을 수집한다. 수집한 표본으로부터 평가의 기대치를 추정하고 이를 이용하여 대안을 평가함으로써 불확실성의 영향을 줄인다. 평가의 신뢰도를 높이기 위해서는 많은 수의 표본을 수집해야 하므로 실시간 제약 하에서 수집 가능한 확률적 표본의 수를 늘리기 위해 이벤트 기반의 고속 시뮬레이션을 디자인하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 검증한 결과 불확실성이 있는 환경에서 제안방안의 성능이 정적인 환경을 가정하는 방안보다 뛰어남을 확인하였다.
본 연구는 Monte Carlo 기법을 교통카드기반의 수도권 지하철의 통행배정 문제에 적용하는 과정을 검토하였다. 연구는 우선 교통카드에서 역 간 표본의 통행에서 나타나는 통행시간에 대하여 프로빗 모형의 기반이 되는 정규분포의 가정을 적용하였다. Monte Carlo 통행배정은 역 간 통행에 대하여 평균과 표준편차를 산정하고 이를 개별 링크의 차내시간과 환승의 보행 및 배차간격의 가중치로 적용하는 방안을 제안하였다. 샘플 수가 50 이하로 낮게 나타나는 장거리 통행은 유사 통행의 특성을 이전하는 방안으로 적용하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대하여 두 가지 방향에서 연구 결과를 검토하였다. 하나는 선릉-성수의 단일 역 간 통행에 대하여 차내시간 및 환승시간에 랜덤샘플링을 적용하는 방안으로 검증하였다. 다음으로 수도권 지하철 전체에 대해서는 역 간 통행 샘플수에 따라서 50 이상은 역 간 정규분포의 가정을 그대로 수용하였다. 샘플수가 50 이하의 장거리 통행은 역 간 최소거리가 122 (Km)에서 표본의 균등성이 확보되는 상황으로 판단하고 이 거리에서 나타나는 카드자료의 역 간 평균과 표준편차를 적용하였다. 사례연구로서 교통카드자료로 구축된 수도권 지하철을 네트워크를 대상으로 단일OD 및 전체 OD의 통행배정의 결과를 도출하였다. 한편 통행에 대한 샘플링이 부족한 상황에서 추가적인 연구가 필요한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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