• 제목/요약/키워드: 대기행렬

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구간통행시간 정보 기반의 대기행렬길이를 이용한 실시간 신호제어 모형 개발 (Queue Length Based Real-Time Traffic Signal Control Methodology Using sectional Travel Time Information)

  • 이민형;김영찬;정영제
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.1-14
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    • 2014
  • 국가정책 및 사회적 여건의 변화에 따라 도시부의 교통혼잡 완화를 위한 물리적 도로 확대가 한계에 다다른 지금 혼잡 완화를 위해서는 기존 도로의 효율성을 재고하는 방안이 간구되어야한다. 또한 지능형교통체계(ITS)는 과거 루프 및 영상검지기 등을 통한 도로기반 지점검지 중심의 교통정보 수집체계에서 도로, 자동차 및 보행자간의 다양한 수집 체계를 통한 실시간 구간검지 체계 중심의 차세대 지능형교통체계(C-ITS :Co-operative ITS)로 빠르게 진화하고 있으나 현재 교차로의 운영 및 제어를 위한 교통정보의 수집방법은 지점검지체계에 국한되어 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 Hi-pass에 적용된 DSRC기술을 통해 수집이 가능한 구간정보를 이용하여 접근로의 대기행렬 길이를 산정하고 이를 활용하는 독립교차로의 실시간 신호제어모형의 개발 및 평가를 목적으로 하였다. 대기행렬길이 추정을 위해 구간검지기를 통해 수집된 개별차량의 통행시간을 이용하여 시공도 상에 4개의 좌표값을 추정하였으며 한 주기동안 추정된 좌표값들을 통해 대기행렬이 생성되는 충격파의 속도 및 대기행렬길이를 추정하였다. 실시간 신호제어를 위해 각 방향별 추정된 대기행렬길이를 통해 전체 교차로의 대기행렬길이의 합이 최소가 되는 신호시간을 산정하였으며 API 기능을 제공하는 미시적 시뮬레이션 프로그램인 VISSIM을 활용하여 총 3개의 시나리오를 평가하여 알고리즘에 의해 교차로의 대기행렬 길이의 합이 최소가 되는 신호시간의 산정이 가능함을 확인하였다.

과포화 간선도로의 신호 최적화 (Signal Optimization for Oversaturated Arterials)

  • 최병국
    • 대한교통학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.67-82
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    • 1997
  • 일반적으로 교통수요가 용량보다 적으면 모든 교통량이 지체없이 신호교차로를 통 과 할 수 있을 것이다. 이러한 비포화 상태에서는 어떻게 Delay나 Stop을 최소화시키느냐가 신호처리의 목적함수가 될 것이다. 그러나 교통수요가 용량보다 많아지면 신호교차로가 모 든 교통량을 통과시키지 못하므로 시간이 갈수록 대기 행렬이 점점 길어질 것이다. 이러한 과포화상태에서는 늘어나는 대기 행렬을 조절하지 못하면 결국에는 Spillback이 상류 교차 로로 확대되어 최악에는 교차로에서의 모든 방향의 움직임을 정지시키는 Gridlock상태로까 지 악화 될 수 있다. 따라서 과포화 상태에서는 비포화 상태와는 달리 늘어나는 대기행렬을 조절하여 통과 교통량을 최대화 시키는 것이 신호처리의 목적 함수가 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 과포화시의 간선도로를 신호처리에 의해 일정한 대기행렬을 유지하므로써 시 스템을 최적화 하는 알고리즘을 개발하였다. IMPOST(Internal Metering Policy to Optimize Signal Timing)는 논문에서 개발한 알고리즘을 C언어로 프로그래밍한 model이다.

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과포화 간선도로의 실시간 신호처리 (Adaptive Signal Control for Oversaturated Arterials)

  • 최병국
    • 대한교통학회지
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    • 제15권3호
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    • pp.111-130
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    • 1997
  • 교통수요가 용량보다 많아지면 신호교차로가 모든 교통량을 통과시키지 못하므로 시간이 갈수록 대기 행렬이 점점 길어질 것이다. 이러한 과포화상태에서는 늘어나는 대기행렬을 조절하지 못하면 결국에는 Spillback이 상류 교차로로 확대되어 최악에는 교차로에서의 모든 방향의 움직임을 정지시키는 Gridlock상태로까지 악화될 수 있다. 따라서 과포화 상태에서는 비포화 상태와는 달리 늘어나는 대기 행렬을 조절하여 통과 교통량을 최대화 시키는 것이 신호처리의 목적 함수가 될 수 있을 것이다. 6월호의 논문에서는 Static 한 상태의 과포화 간선도로를 신호처리에 의해 일정한 대기행렬을 유지하므로써 시스템을 최적화하는 알고리즘을 개발하였다. 그러나 과포화 간선도로의 교통수요는 매 Cycle 마다 Dynamic 하게 변하고, 과포화의 교통상황에서는 미미한 교통 변화가 우리가 염려하는 Spillback 을 야기시킬 수 있기 때문에 본 논문에서는 6월호에서 개발한 알고리즘에 기초하여 실시간으로 신호처리 하는 알고리즘을 개발하였다. 과포화 상태의 5개의 신호교차로를 가진 간선도로를 Simulation 하여 비교한 결과 본 논문에서 개발한 알고리즘이 PASSER II 나 TRANSYT 7F 보다 차량 한 대당 평균 운행시간이 각각 30%, 20% 줄어들었다.

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고객수 기반의 오버로드 제어 정책이 있는 M/G/1/K 대기행렬의 바쁜기간 분석 (Busy Period Analysis of an M/G/1/K Queue with the Queue-Length-Dependent Overload Control Policy)

  • 임헌상;임대은
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제27권3호
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    • pp.45-52
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    • 2018
  • 대기행렬에 고객 (또는 패킷 등)이 몰리는 오버로드(overload)가 발생하는 경우 긴 대기열이 발생하여 서비스 품질에 좋지 않은 영향을 줄 수 있다. 오버로드 상황에서 혼잡을 완화하기 위해 대기하는 고객숫자에 기반한 다양한 오버로드 제어 정책들이 고안, 적용되고 있다. 본 연구는 대기 중인 고객 숫자에 한계점 (threshold)을 두고, 한계점을 넘으면 서비스 속도를 빠르게 하거나 고객의 도착 간격(시간)을 증가시키는 제어정책을 대상으로 한다. 이러한 정책을 갖는 M/G/1 대기행렬에 대해 바쁜 기간(busy period)을 분석하는데, 연구결과는 비용구조가 주어졌을 때 최적 시스템 제어 정책을 찾는데 필수적이다.

GPS 데이터를 이용한 대기행렬길이 산출에 관한 연구 (Study on Queue Length Estimation using GPS Trajectory Data)

  • 이용주;황재성;이철기
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.45-51
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    • 2016
  • 기존 실시간 신호제어시스템은 과포화 상황, 지점검지 및 매설식 검지체계의 문제점이 제기됨에 따라 ITS의 활성화와 검지체계의 발전 등으로 진보된 차세대 신호제어시스템의 개발이 요구되고 있다. 본 논문은 차세대 신호제어시스템을 위해 신호제어 기초 변수를 기존 통과교통량이 아닌 교차로 대기행렬을 활용할 수 있도록 대기행렬길이의 산출을 목적으로 하였다. 기존 시스템의 한계로 나타난 과포화 상황에 중점을 두어 범위를 설정하였다. 실시간으로 수집되는 개별차량 위치정보를 좌표로 변환하여 최소제곱법을 이용한 회귀모형에 적용하여 추출한 직선식을 충격파 모형에 적용하였다. 산출된 대기길이와 링크길이의 비교를 통해 대기길이가 링크를 초과하는 경우 상류부 대기차량이 하류부 교차로에 영향을 미친다고 판단하여 하류부 교차로 대기행렬까지 대기길이로 포함하였다. 추출된 대기행렬길이의 신뢰성을 판단하고자 링크 통행시간과의 상관분석을 실시한 결과 두 링크 모두 0.9이상의 수치를 나타내며 높은 상관관계를 보이는 것으로 판단되었다. 본 연구는 실시간으로 수집되는 데이터를 이용하여 대기행렬길이를 산출할 수 있다는 점과 이를 이용하여 신호제어시스템의 개선에 기여할 수 있다는데 의의가 있다.

대기행렬 모형을 활용한 아파트 골조공사 기준층 인적 자원관리 선정사례에 관한 연구 (A Case Study on the Appropriate Construction Personnel of the Typical Floor of Apattment Frame Construction Using the Queueing Model)

  • 이정원;김보희;함남혁;김재준
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제23권6호
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    • pp.3-14
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    • 2022
  • 현장에서 발생하는 정량적인 공사 인원과 기간의 분석은 새로운 적정 인원의 기준을 제시할 수 있다. 본 연구는 업무효율 지표들 중 가장 중요한 요소인 업무절차의 수행시간을 예측하는 대기행렬 모형을 제시한다. 아파트 골조공사 작업 사이클은 같은 공정이 반복되는 특성을 가진다. 본 연구는 이러한 특성을 바탕으로 지연된 골조공사 기준층 사이클을 대기행렬 모형을 활용하고 그것을 분석하였다. 그리고 인원수와 공사 기간을 조정한 후 모형의 성능을 분석하였다. 본 연구는 대기행렬의 성능 분석을 실시하여 공정의 물량에 따른 인적자원관리 의사결정을 지원하고자 한다.

시뮬레이션을 이용한 대기행렬 네트워크 도착과정의 변동성함수에 관한 연구 (A Simulation Study on the Variability Function of the Arrival Process in Queueing Networks)

  • 김선교
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.1-10
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    • 2011
  • 본 연구에서는 대기행렬네트워크 성과측정 방법 중의 한 가지로서 널리 이용되는 분해법의 구성요소로 제안된 변동성 함수 의 이론적 근거를 살펴보고 성과척도 측정의 정확도 제고를 위하여 회귀분석을 통한 변동성 함수의 모수추정 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위하여 변동성이 높은 도착과정과 서비스 과정이 포함된 직렬 대기행렬 네트워크에서의 이탈과정의 자동상관계수 함수를 추정하여 분해법에 사용할 수 있는 방안을 알아본다.

D-정책과 복수휴가를 갖는 MAP/G/1 대기행렬시스템의 고객수분석

  • 전상훈;이호우
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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    • pp.874-880
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    • 2005
  • 본 논문에서는 D-정책과 복수휴가를 갖는 MAP/G/1 대기행렬시스템의 고객수를 분석한다. 고객도착은 마코비안 도착과정(MAP)을 따른다. 서어버는 바쁜기간 종료 직후 휴가를 떠나고 휴가에서 돌아온 직후의 시스템 총일량이 D를 초과할 때까지 휴가를 반복한다. 만일, 휴가에서 돌아온 직후의 시스템 총일량이 D를 초과하면, 서어버는 즉시 서비스를 시작한다. 본 논문에서는 임의의 이탈시점 고객수분포를 유도하고, 이를 이용하여 임의시점 고객수분포와 평균고객수를 유도한다. 또한, 동일한 조건하에 D-정책과 복수휴가를 갖는 M/G/1 대기행렬시스템의 평균고객수와의 차이를 비교해 본다.

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대기행렬을 적용한 승차 구매점의 정량적인 대기열 산정과 개선방안 (Quantitative Queue Estimation and Improvement of Drive-Through with Queuing )

  • 이승원;허승하;윤경일;김재준
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제24권1호
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    • pp.21-30
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    • 2023
  • 승차 구매점을 찾는 고객의 긴 대기열로 인해 과도한 민원과 교통체증이 발생하였다. S사는 대기열을 줄이기 위해 DT Pass를 권장하고 있다. 이에 본 연구는 대기행렬 모형을 사용하여 하나의 서버로 운영하고 있는 매장을 두 개의 서버로 증량한 후, DT와 DT Pass로 구분하여 성능 개선을 확인하였다. 그 후, 대기행렬 모형을 통해 도출한 L값과 각 매장이 구비하고 있는 매장 내 머무를 수 있는 차량의 대기 공간의 대수를 비교하여 추가로 구비해야 할 차량의 대기 공간의 대수를 산정하였다. 이를 통해 본 연구에서 도출된 결과를 바탕으로 향후 생길 매장의 매장 내 머무를 수 있는 차량의 대기 공간의 대수를 산정하는데 타당성을 검증한다.

계층 전이가 가능한 다계층 대기행렬의 빠른 시뮬레이션 (Fast Simulation of Overflow Probabilities in Multi-Class Queues with Class-Transition)

  • 송미정;배경순;이지연
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제16권2호
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    • pp.217-228
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    • 2009
  • 계층 전이가 가능한 다계층 대기행렬에 대한 빠른 시뮬레이션 방법을 제시하고 이를 이용하여 총 고객의 수가 적정 수준을 초과하는 과부하 발생 확률과 과부하 발생시 각 계층별 평균 고객의 수를 추정한다. 또한 이들 값들이 시스템의 총 로드나 계층별 로드에 따라 어떤 차이를 보이는지도 빠른 시뮬레이션을 통해 서로 비교한다.