최적 경로 서비스를 제공하기 위해서는 구간 통행속도, 구간 통행시간, 회전 정보, 혼잡도 등과 같은 교통정보가 필요하다. 또한, 고객에게 신뢰성 있는 최적 경로를 제공하기 위해서는 실시간 교통정보 수집은 반드시 필요하며, 이러한 실시간 교통정보 수집 방법들에 대한 고찰과 검토가 선행되어야 한다. 기존의 교통정보 수집방법을 살펴보면 지점검지 방식의 경우, 수집되는 정보가 검지기 설치 지점의 지점속도(Spot Speed)이므로 해당 링크를 주행한 통행속도(통행시간)의 대표값으로 채택하기에는 다소 무리가 있으며 구간검지 방식의 경우, 일반적으로 급격한 교통류 변동에 따른 대기행렬 검지가 늦다는 단점이 있다.(중략)
본 연구의 목적은 주차정보제공에 따른 개인의 주차장 선택행태를 분석하고 이를 주차장 대기행렬 시뮬레이션으로 구현하여 주차정보제공에 의한 도심주차 개선효과를 분석하는 것이다. 이를 위해 서울시 도심지역 주차장 이용자를 대상으로 선호의식(Stated Preference)조사를 실시하여 주차장 이용실태와 주차정보제공의 변수가 포함된 주차선택 모형을 구축하였고 시뮬레이션 방법을 이용하여 주차정보제공 효과분석을 실시하였다. 즉, 주차효용함수, 차량도착간격, 차량주차시간, 각 주차장의 주차공급면수와 동적으로 변화하는 대기시간 및 주차장의 여유상황을 이용하여 정보의 효과를 분석하였다. 본 연구결과 주차장 상황에 대한 정보제공이 혼잡한 주차장의 차량분산효과 및 대기시간 감소 효과가 있는 것으로 나타나 주차정보를 제공하는 주차안내정보시스템의 도입시 효과가 큰 것으로 판명되었다. 이러한 효과는 주차수요가 증가함에 따라 더욱 크게 나타나 주차수요가 많은 도심지역에서 주차정보시스템의 필요성 및 기대효과가 클 것으로 예상되었다. 이러한 차량분산 및 대기시간 감소효과는 정보이용율 40∼50%이상을 유지하는 것이 효과적이며, 주차장이 용량상태에 이르는 혼잡상황에서는 대기시간과 같은 구체적인 정보가 유용한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 D-정책을 갖는 이산시간 BMAP/G/1 대기행렬시스템의 일량을 분석한다. 유휴한 서버는 시스템에 도착한 고객집단의 서비스시간의 총합이 이미 정해진 일량 임계값 D를 초과하면 시스템에 서비스할 고객이 없을 때까지 서비스를 제공한다. 시스템의 안정상태 일량변환벡터를 유도하고 성능척도로서 평균일량을 구하였다. 시뮬레이션을 통해 이론값들의 타당성을 검증하고 간단한 수치예제를 보였다.
실시간 교통정보 제공을 통하여 네트웍의 혼잡 완화를 효과적으로 도모할 수 있는 혼잡관리 전략을 마련하기 위해서 먼저 매체를 통해 제공되는 정보의 효과를 계량화할 필요가 있다. 이를 위하여 우선적으로 교통정보의 제공에 따른 개별 운전자의 경로전환 의사결정에 대한 보다 명확한 이해가 뒷받침되어야 한다. 지금까지의 경로전환 행태에 관한 대부분의 연구들은 정보매체로부터 취득한 정보가 경로전환에 미치는 영향을 분석하였을 뿐, 실제로 경로전환 의사결정에 영향을 미치는 관측 가능한 대기행렬이나 평균 주행 속도 등의 관측정보는 모형화하지 않았다. 따라서 관측정보로 인한 영향이 매체정보의 효과로 간주되고, 매체정보의 효과는 과대평가 되었을 우려가 있다. 본 연구에서는 출 퇴근 통행을 하는 운전자가 통행 중에 매체정보 및 관측정보를 취득하여 경로를 전환하는 의사결정 행태를 모형으로 구축하였다. 아울러 관측정보를 고려함으로써 매체의 효과를 합리적으로 평가할 수 있음을 보였다. 이 모형을 활용하여 ITS 정보 제공에 따른 혼잡완화 효과를 보다 합리적으로 설명할 수 있으며, 이는 교통혼잡 관리를 위한 정책적 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
공간정보의 구축이 활발해지면서 정보유통에 관심이 높아지고 있다. 정보유통은 각 시스템 마다 개별적 체계를 갖을 수 있으며 GIS의 경우도 마찬가지이다. 본 논문에서는 GIS의 공간정보 유통체계를 설정하고, 그 체계에 대한 정보망 성능평가 방식을 연구하기로 한다. 이를 위하여 인터넷 전산망의 유형별로 지리공간정보의 보관 내용 및 규모, 유통되는 정보의 량 등을 가정하고 현재의 인터넷 망을 기준으로 한 분석을 수행한다. 유통망의 성능 측정을 위한 도구로는 대기행렬모형을 적응하도록 하고, 다양한 형태의 유통서버가 운영될 경우 이들의 성능을 측정할 수 있는 방안을 제시한다. 이와같은 방법은 향후 GIS의 정보량과 정보 유통량이 예측되었을 경우 유통망의 구성 형태에 따른 다방면의 성능측정을 가능하게 하여 보다 우수한 성능의 유통체계의 수립을 도울 수 있다.
본 연구는 영상검지기에서 수집되는 정보를 활용하여 딥러닝 기반으로 대기행렬길이를 예측하는 모형을 개발하였다. 그리고 통계적 기법인 다중회귀 모형을 추정하여 평균절대오차와 평균제곱근오차의 두 지표를 이용하여 비교·평가하였다. 다중회귀분석 결과, 시간, 요일, 점유율, 버스 교통량이 유효한 변수로 도출되었고, 이 중에서 독립변수들의 종속변수에 대한 영향력은 점유율이 가장 큰 것으로 나타났다. 딥러닝 최적 모형은 은닉층이 4겹, Look Back이 6으로 결정되었고, 평균절대오차와 평균제곱근오차가 6.34와 8.99로 나타났다. 그리고 두 모형을 평가한 결과, 다중회귀 모형과 딥러닝 모형의 평균절대오차는 각각 13.65와 6.44, 평균제곱근오차는 각각 19.10과 9.11로 계산되었다. 이는 딥러닝 모형이 다중회귀 모형과 비교하여 평균절대오차가 52.8%, 평균제곱근오차는 52.3% 감소된 결과이다.
교차로 과포화 시 대응할 수 있는 실시간 신호제어전략은 전방향 및 대기행렬 검지를 위해 많은 검지기가 필요하며, 높은 설치비용이 요구된다. 또한, 기존 앞막힘 예방제어는 해당 접근로의 현시시간을 축소하는 단편적인 전략으로 대응하기 때문에 그 효과가 일시적으로 제한된다. 본 연구에서는 현장에 설치된 ITS영상정보를 활용한 과포화 신호제어전략을 개발하였다. 교차로 과포화 시 발생되는 대기행렬을 영상분석으로 추출하여 이를 기반으로 포화도 비를 산출하여 포화도 비에 따른 신호제어전략을 수립하였다. 신호제어전략은 과포화를 2단계로 나누어 과포화 1단계는 대기행렬 기반 주방향 신호개선, 과포화 2단계는 과포화 시 발생되는 꼬리물기 현상에 대응할 수 있는 신호제어기법을 개발하였다. 신호제어전략의 현장 적용성을 높이기 위해 기존 현시순서, 옵셋, 주기 등을 고정시키고 운영변수의 미세조정전략을 채택하였고, 주도로 위주의 검지 체계를 구축하였다. 신호제어전략별 모의실험 결과, 과포화 상황에서 지체감소 효과가 뚜렷하였고 실시간신호제어인 COSMOS와 비교하여 비용 대비 효율이 더 높은 것으로 확인하였다.
본 논문에서는 유휴기간을 갖는 서버의 재가동이 단수휴가와 그동안 도착한 고객들의 총 일량에 의해 결정되는 이중제어정책을 다룬다. 고객들은 베르누이 도착과정으로 시스템에 한 명씩 도착하며, 자기 차례가 될 때까지 기다렸다가 선착순으로 서비스를 받는다. 서버는 시스템 내에 더 이상 서비스할 고객이 없으면 유휴기간을 가지며, 이와 동시에 이산확률변수 V의 휴가를 떠난다. 휴가 종료시점에서 대기 중인 고객들의 서비스 시간 총합이 일량 임계값 D를 초과하면 바로 서비스를 시작하고, 휴가 종료시점의 시스템 내 총 일량이 D 이하인 경우에는 일량 임계값을 넘길 때까지 기다렸다가 재가동한다. 이러한 혼합제어정책 하에서 운영되는 이산시간 Geo/G/1 대기행렬시스템을 대상으로 하여 유휴기간을 분석하고 안정상태 고객수 분포를 유도하였다.
대기행렬 모형은 통신시스템이나 통신망 구현에 가장 적합한 수리모형으로 알려져 있고, 이에 대한 연구가 상당히 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 재해가 발생될 수 있는 BMAP/SM/1 대기시스템으로, 재해가 발생했을 경우 시스템 복구가 즉시 이루어지지 않고 임의 시간 후 복구 되는 시스템을 고려대상으로 하고 있다. 시스템의 정보입력흐름은 상호종속 또는 그룹 입력이 허용되는 배치마코프 도착과정으로 가정하였고, 또한 서비스분포는 세미 마코프 프로세스를 따른다고 가정하였다. 아울러 시스템에 재해가 발생하면 모든 고객은 즉시 시스템을 떠나게 되고, 재해복구는 임의 시간 후에 이루어진다. 임베디드 마코프체인의 안전상태 확률분포가 유도를 위한 정상 알고리즘 개발이 이루어졌다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.399-408
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2015
본 논문은 대기오염 자료를 여러 가지 방법의 데이터 시각화를 통해 나타내었고, 데이터 시각화 방법별로 통계적인 방법을 활용한 분석과 연계하여 어떤 특징을 알아 볼 수 있는지를 나타냈다. 데이터 시각화 도구로는 통계 패키지인 R을 사용하였다. 분석에 사용된 데이터는 뉴욕시에서 1973년 5월부터 9월까지 공기의 질을 측정한 자료이다. 먼저 단변량 분석과 단순회귀분석을 실시하여 데이터 시각화를 통해 자료의 기본적인 특성을 파악하고 시각화 방법으로 산점도행렬 등을 통해 특성을 한눈에 볼 수 있게 나타내었다. 다중 회귀 분석을 실시하여 로그변환 등을 이용하여 최적의 모형을 찾고 설명변수들을 범주화하여 상자그림이나 3차원 투시도, 3차원 산점도 등 여러 데이터 시각화 방법을 이용해 대기오염 데이터의 전체적인 특성들을 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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