• 제목/요약/키워드: 대기 행렬 모형

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통행시간과 점유율 기반의 실시간 신호운영 알고리즘 (A Real-time Traffic Signal Control Algorithm based on Travel Time and Occupancy Rate)

  • 박순용;정영제
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제16권8호
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    • pp.671-680
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    • 2016
  • 본 연구에서는 통행시간과 점유율의 융합 정보를 이용하는 새로운 실시간 신호제어 알고리즘을 제시하였다. 교통정보시스템의 통행시간 정보를 신호운영에 적용하였으며, 통행시간으로 부터 산정한 포화도를 신호제어에 이용하기 위한 프로세스를 개발하였다. 결정적 지체모형을 이용해 통행시간으로부터 대기행렬 길이를 생성하고, 대기행렬 길이를 다시 포화도로 변환하는 과정이 적용되었다. 또한 통행시간 기반 포화도와 루프검지기 포화도를 융합해 신호시간이 산정되도록 하였다. 신호제어 알고리즘의 효과평가를 위해 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 과포화 상태에서 기존 루프검지기 기반 실시간 신호제어 대비 최대 27%의 지체 감소 효과를 확인하였다. 또한 과포화 및 검지기 고장상황에 대한 효과적이고, 유용한 대응이 가능함을 확인하였다. 본 연구에서는 교통신호제어시스템과 교통정보시스템의 교통정보 통합이용 방안을 제시하였다는데 의의가 있겠다.

최소 표현 라플라스 변환에 기초한 단계형 확률변수의 시뮬레이션에 관한 연구 (Simulation of the Phase-Type Distribution Based on the Minimal Laplace Transform)

  • 김선교
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제33권1호
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    • pp.19-26
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    • 2024
  • 단계형 확률분포는 마코프 체인이 특정 상태로 흡수되는 시점까지 거쳐가는 여러 단계에서 체재하는 시간들의 합으로 정의되며 대기행렬 시스템과 신뢰성 분석 모형 등에 광범위하게 사용된다. 연속적 단계형 분포의 경우 흡수 상태로 진입하기까지 거쳐가는 각각의 단계에서의 체재 시간이 지수분포를 따르므로 연속적 단계형 분포는 다양한 지수분포들의 합 또는 볼록 결합으로 나타낼 수 있다. 단계형 분포를 생성하는 가장 일반적이면서도 직관적인 방법은 마코비안 표현방법이라 불리는 초기 확률벡터와 전이 생성행렬에 의해 주어지는 조건부 확률을 이용하는 것이다. 적률이 주어진 상황에서 단계형 변수를 생성하는 방법에 대한 기존의 연구들은 대부분 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하는 것을 전제로 하고 있다. 본 연구에서는 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하지 않고 확률 분포함수를 결정하여 단계형 확률변수를 생성하는 방법에 대해 살펴보고 마코프 표현을 사용하는 기존의 방법 대신에 조단 분해법과 최소 표현 라플라스 변환을 이용하여 2계 단계형 확률변수를 분포함수를 결정하는 공식과 절차를 제시한다. 이러한 접근 방법은 고차원의 단계형 확률분포를 이용하여 대기행렬의 시뮬레이션을 하는 경우에 마코비안 표현방법의 전이행렬을 결정하여 변수를 생성하는 경우보다 효율적이다.

미시 교통류 모형을 이용한 단속류 교통정보 수집용 검지기의 최적 위치 결정 (Optimum Detector Location for Collecting Traffic Information using Microscopic Traffic Simulator for Interrupted Flow)

  • 오기도
    • 대한교통학회:학술대회논문집
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    • 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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    • pp.226-235
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    • 1998
  • 본 논문에서는 추종 모형을 이용한 미시 교통류 시뮬레이션 모형을 개발하고, 이 모형을 통한 시뮬레이션을 통하여 단속류에서 검지기의 설치 위치에 따른 검지 특성을 알아보고, 교통정보 수집용의 검지기의최적 위치에 대해 평가하였다. 검지기로부터 발생하는 교통량, 점유율, 속도 자료중 링크의 통행시간을 가장 잘 반영하는 것은 점유율에 의한 검지기의최적위치는 정지선으로부터 150∼250m이다. 점유율 다음으로 통행시간을 잘 반영하는 자료는 지점속도로서 점유율보다는 상관관계가 낮지만, 양호한 설명력을 가지는 것으로 보인다. 교통량 자료는 상관관계가 낮으며, 교통량에 의한 위치 선정은 각 모의 실험 결과에서 일관적이지 않아 적절한 설명변수가 아니라고 판단하였다. 모든 경우에서, 정지선이나 링크 최상류에 위치한 검지기로부터의 자료는 통행시간과 독립적이므로 이러한 검지기는 교통정보 수집용을 사용할 수 없으며, 일반적인 검지기의최적 위치는 정상상태의 교통류 뿐만 아니라 대기행렬내에 존재하여 매우 혼잡한 상태를 경험할 수 있는 위치라고 할수 있다.

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IP 기반의 매크로/펨토 셀룰러 망에서 시스템의 안정성 향상을 위한 효과적인 채널 분배 기법 (Efficient Channel Split Strategy for System Stability in IP Based Macro/Femto Cellular Networks)

  • 박경민;김영용
    • 한국항행학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.307-312
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    • 2011
  • 본 논문은 매크로/펨토 셀룰러 망에서 모든 셀들 간의 서비스 공평성을 유지함으로써 시스템을 안정화하고 데이터 전송속도를 향상시키기 위한 채널 분배 기법을 제안한다. 특히 매크로셀과 펨토셀 간에 분배하는 채널의 비율이 시스템에 주는 구체적인 영향을 파악하기 위하여 IP 기반의 매크로/펨토 셀룰러 망에 대한 대기행렬 모형을 제시한다. 이를 바탕으로 실질적인 채널 분배 전략을 제안하고, 실험을 통하여 다양하게 변화하는 시스템 환경에 따라 제안 기법의 동작을 분석한다. 또한 그 결과를 통하여 효율적인 시스템 구조의 설계 방향에 대하여 논의한다.

웹 서어버를 위한 유사출생사멸 Threshold 대기행렬모형 (A Threshold QBD Queueing Model for Web Server System)

  • 이호우;조은성
    • 한국경영과학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.131-142
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    • 2005
  • This paper proposes queueing models for a Web server system which is composed of an infinite-buffer main server and finite-buffer auxiliary server(s). The system is modeled by the level-dependent quasi-birth- death (QBD) process. Utilizing the special structure of the QBD, we convert the infinite level-dependent QBD into a finite level-independent QBD and compute the state probabilities. We then explore the operational characteristics of the proposed web-server models and draw some useful conclusions.

Leaky Bucket 시스템에서 트래픽제어에 관한 대기행렬모형 (A Queueing Model for Traffic Control in Leaky Bucket System)

  • 횡철희;이호우;윤승현;안부용;박노익
    • 한국경영과학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.45-65
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    • 1997
  • We build a queueing model for buffered leaky bucket system. First, we set up system equations and them calculate the steady-state probabilities at an arbitrary time epoch by recursive method. We derive the mean waiting time and the mean number of cells in the input buffer, and evaluate the performance of the buffered leaky bucket system to find the optimal queue capacity and token generation rate that meet the quality of service(QoS).

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임무수행도 평가를 위한 대기행렬모형 및 수치평가 (Queueing Models for Mission Effectiveness and its Numerical Evaluation)

  • 조일연;이호우;이강원
    • 한국경영과학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.203-213
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    • 1996
  • A system is considered which is required to perform tasks that arrive randomly during a fixed mission duration. We develop queueing models to obtain the mission effectiveness and the blocking probabilities. Exact probabilities are computed by using the Finite Fourier Cosine Transform.

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통신망 트래픽 제어를 위한 BMAP/M/N/0 대기행렬모형 분석 (Analysis of BMAP/M/N/0 Queueing System for Telecommunication Network Traffic Control)

  • 이석준;김제숭
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제30권4호
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    • pp.39-45
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    • 2007
  • The BMAP/M/N/0 queueing system operating in Markovian random environment is investigated. The stationary distribution of the system is derived. Loss probability and other performance measures of the system also are calculated. Numerical experiments which show the necessity of taking into account the influence of random environment and correlation in input flow are presented.

부가변수를 이용한 휴가형 대기행렬의 모형화 (Modeling of Vacation Queues by Supplementary Variables)

  • 이순석;이호우
    • 대한산업공학회지
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    • 제16권1호
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    • pp.107-114
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    • 1990
  • A queueing system with compound Poisson arrival and server vacation is analyzed by including supplementary variables. We consider a vacation system in which the server leaves for a vacation as soon as the system empties. When he returns, if no customer is waiting for service, he waits until a group of customers arrive and then begins to serve. We obtain the system size distribution and the waiting time distribution. Additional performance measures will be also considered.

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대기행렬 모형에서 틀리기 쉬운 정지랜덤합에 관한 소고 (A Note on Common Mistakes about Stopped Random Sums Arising in Queueing Models)

  • 채경철;박현민
    • 대한산업공학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.381-386
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    • 1998
  • We frequently encounter stopped random sums when modelling queueing systems. We also notice occasional mishandling of stopped random sums in the literature. The purpose of this note is to prevent further mistakes by identifying and correcting typical mistakes about stopped random sums. As an example model, we use the two-phase M/G/1 queue with multiple vacations.

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