본 연구는 철도 네트워크에서의 통행배정 모형에 관한 것이다. 기존의 통행배정모형은 주로 도로 혹은 도시 대중교통 네트워크에 초점을 둔 연구로서, 최적전략 기반 통행배정 모형을 비롯한 대부분의 통행배정 모형 이 지역간 철도 네트워크에 대해서는 비현실적인 수요를 생성한다고 알려져 있다. 특히 KTX개통 이후, KTX가 포함된 환승경로를 이용하는 승객이 점차 증가하는 추세이며, 이러한 KTX가 포함된 환승 경로 및 스케줄이 지속적으로 개선되고 있다. 본 연구는 환승을 고려한 새로운 다항로짓 기반 통행배정 모형을 제시한다. 특히 본 연구에서 제시하는 모형은, 통행 시간, 경로의 최소 운행횟수, 환승 저항 등 다양한 변수가 포함된 효용함수가 주어져 있을 때, K개의 최대 효용을 갖는 경로를 탐색하는 알고리즘을 포함하고 있다.
교통혼잡 문제가 점점 심각해짐에 따라 대중교통의 중요성은 날로 부각되며, 대중교통을 지원하기 위한 정책들이 속속 입안되고 있어 대중교통을 심도 있게 분석할 수 있는 틀의 개발은 필연적이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 대중교통의 특성을 고려하는 대중교통 통행배정모형의 개발을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서 개발한 대중교통 통행배정모형은 기존의 대중교통 통행배정모형이 개별차량과 다른 대중교통의 특성을 정확히 반영하고 있지 못하다는 한계를 극복하고자, 최적경로 탐색에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 통행량 배정에는 로짓모형을 기반으로 한 확률적 통행량 배정모형(Stochastic Network Loading Model)을 이용하였다.
이용자의 경로선택 형태를 모사하는 통행배정모형 결과의 정확도는 교통계획에 상당한 영향을 미친다. 이용자의 경로선택 결정과정에서 가장 중요한 판단기준은 통행시간과 통행요금이다. 그런데 통행요금은 이용자의 경로거리에 따라 다양한 방식으로 부과되므로, 링크를 분석단위로 하는 기존의 통행배정모형은 현실적인 통행요금 반영이 힘들었고 또한 수요예측 결과를 이용한 다양한 분석에서 제약을 받아 왔다. 본 연구는 이러한 배경에서 경로교통량을 도출할 수 있는 경로기반 통행배정모형을 구축하였고, 또한 경로거리에 따라 결정되는 현실적인 통행요금을 반영할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 경로기반 배정모형에서는 GP(Gradient Projection) 알고리즘을 이용하였고, 계산상의 효율성 제고를 위해 K-최단경로 알고리즘 중 MPS(Minimal Path Search) 알고리즘을 이용하였다. 개발된 배정 모형은 현실적인 통행요금을 반영할 수 있으므로 통행배정 결과의 정밀도를 향상시켰을 뿐만 아니라 기존 배정모형에 비해 최적해로의 수렴속도도 개선되는 것으로 나타났다. 본 논문의 배정모형은 경로교통량이 도출되고 통행요금을 반영할 수 있으므로, 통행요금과 통행 거리 관계에 따른 목적함수의 규명과 그에 따른 효과척도를 계량화할 수 있다. 따라서 본 모형은 통행배정에서 실재상황을 보다 현실여건에 맞도록 규명할 수 있고, 기존의 제한적인 효과분석의 문제점을 해결할 수 있으므로 그 활용범위가 넓다. 또한 본 논문은 개발된 배정모형의 적용사례로서 고속도로 수요관리 요금체계 개선방안을 제시하였다. 기존의 고속도로 통행요금 산정 방법은 이론적 근거가 미약했던 반면, 본 논문에서 개발된 배정모형과 고속도로 수요관리 요금체계 개선방안은 고속도로 통행료 결정에 대한 과학적이고 합리적인 분석방법을 제공하였다.한 민감도 분석을 실시한 결과 대안1의 경우 교통량의 변화 및 화물통행의 시간가치의 증가시 사회적 편익이 오히려 감소하였고, 대안2와 3의 경우 사회적 편익이 증가하는 것을 알 수 있었다. 이는 경부고속도로의 화물차량의 구성비에 따라 대안 1의 경우 오히려 화물차의 통행시간이 증가함에 그 원인이 있다 할 것이다. 이상과 같은 결론을 통하여 경부고속도로상의 화물전용차선의 설치시는 수답렬 교통량의 구성비와 구간 평균교통량에 의하여 그 효과가 다르게 나타남을 알 수 있었다. 따라서 물류비용 절감차원에서의 화물전용차선의 설치는 본 연구에서 나타낸 방법과 같이 수단간의 경제적 편익을 고려한 구간별 시간대별 효과분석을 통하여 정책의 시행여부가 결정되어야 할 것이다. 한편, 화물전용차선의 설치로 인한 물류비용의 절감을 보다 효과적으로 달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from increase of weight of single cocoon. "Manta"2.5ppm produced 22.2kg of co
본 논문은 수송 문제의 최적 해를 찾는 방법을 제안하였다. 수송 문제는 공급량과 요구량이 동일한 균형 수송과 공급량과 요구량이 다른 불균형 문제로 구분된다. 수송문제의 최적 해를 얻는 대표적인 TSM은 먼저, 불균형 수송 문제인 경우 가상의 행이나 열을 추가하여 균형 수송 문제로 변환시킨다. 다음으로 NCM, LCM, VAM 등 다양한 방법을 적용하여 초기 해를 구한다. 마지막으로 초기 해가 최적 해인지 검증하는 MODI를 적용한다. 따라서 최적 해를 구하는 과정이 복잡하다. 제안된 방법은 불균형을 균형 수송 문제로 변환하는 과정을 거치지 않고 직접 적용한다. 또한, 초기 해가 최적해인지 검증하는 과정도 수행하지 않는다. 제안된 방법은 첫 번째로, 행에 대해 공급량을 비용 오름차순으로 요구량을 만족하도록 배정한다. 두 번째로, 각 열에 대해 배정된 량이 요구량을 초과하는 순으로 배정량을 조정한다. 배정량 조정 방법은 다음 수행 순위 열의 비용과의 차이인 손실비용이 가장 큰 셀에 우선 배정하고 나머지 셀에 대해서는 배정량을 조정한다. 조정된 배정량은 요구량을 만족하지 못하는 수행 순위 오름차순 셀들에 추가된다. 모든 열에 대해 배정량이 조정되면 마지막으로 행의 최소 비용에 미 배정되었거나 열의 최대 비용에 배정된 경우 배정량을 상호 교환하는 방법으로 추가 조정한다. 불균형 배송 2개와 균형 배송 13개 데이터에 제안된 방법을 적용한 결과 모두 최적 해를 구하는데 성공하였다. 또한, 기존의 방법들이 최적해를 구하지 못한 4개 데이터에 대해서 추가로 최적 해를 구하였다. 따라서 제안된 방법은 수송 문제에 대해 일반화된 단일 방법으로 적용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 통행배정 모형이 갖는 여러 가지 가정 중 대칭적 통행비용 함수를 갖는 가정을 극복할 수 있는 방법에 대해 살펴보았다. 통행배정 문제에 있어서 대칭적 비용함수 가정이라는 것은 링크의 통행비용은 다른 링크의 교통량에 전혀 영향을 받지 않는 않으면서, 동시에 해당 링크를 통과하는 단하나의 수단에 의해서만 결정된다는 의미이다. 본 연구에서는 이러한 가정을 극복할 수 있는 비대칭 통행배정모형의 특성을 살펴보고, 그 해석 모형에 대해 고찰하였다. 이 때 대표적 비대칭 통행배정 문제인 다수단 통행배정 모형을 중심으로 문제를 정의하여 검토하였다. 대각화(Diagonalized) 알고리즘과 Column Generation에 기반한 heuristic 모형을 다수단 통행배정 모형에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 그 과정을 통해 대각화 알고리즘은 초기해의 수단과 수렴기준 수단에 따라 서로다른 해를 갖는 복수의 평형해(Equilibria)특성을 가지고 있음을 확인하였다. 그에 비해 Column Generation에 기반한 heuristic 모형은 Euclidean Norm을 이용한 부분최적화를 통해 복수의 평형해(Equilibria)에 관한 문제점을 개선할 수 있었다.
본 연구는 코스닥 IPO시장에서 공모주식 청약 시 일반투자자의 배정비율을 20%이상으로 규정한 2004년 3월부터 2013년 12월까지 코스닥 시장에 신규 상장한 모든 기업을 대상으로 일반투자자의 배정비율과 저평가율 간의 관계에 대해 실증분석 한다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 일반투자자 배정비율의 20% 초과 여부가 저평가율에 있어 유의한 설명력을 갖는지 회귀식을 통해 검증한 결과 1% 유의수준 하에서 의미가 있다고 나타난다. 나아가 일반투자자의 배정비율도 5% 유의수준 하에서 저평가율에 대해 설명력을 갖는 것으로 나타난다. 저평가에 대한 가설은 여러 가지가 존재하지만, 일반투자자 배정비율이 높으면서 저평가가 뚜렷이 나타난다면, 상장 후 주가 및 실적에 대한 공모회사의 자신감을 볼 수 있는 간접적인 신호(Signalling)라고 볼 수 있다. 결론적으로 본 연구는 코스닥 IPO시장에서 공모주식 청약 시 일반투자자의 배정비율이 저평가 정도에 유의한 영향을 미치는 주요한 설명변수로 이용될 수 있음을 실증분석을 통해 확인한다.
대중교통 통행배정 모형은 대중교통 이용자들의 형태를 예측하고 분석할 수 있는 모형으로 대중교통 관련 정책이나 대안들을 평가하기 위한 기초자료를 도출해 주는 중요한 역할을 담당한다. 기종의 대중교통 통행배정 모형은 대중교통 수단의 특성을 감안한 모형이라기보다는 개별차량의 통행배정 이론을 적용한 것들이 대부분이다. 또한 단일수단(버스나 지하철)을 기준으로 통행배정 모형을 구축하는 경우가 많았다. 그러므로 기존의 방법으로는 변화되는 대중교통체계 내에서 이용자들의 정확한 통행형태를 분석하는 것이 불가능하다. 본 연구에서는 이와 같은 기존 연구의 한계를 극복하고 보다 현실적인 대중교통 통행배정 모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 새로운 배정모형은 단일수단이 아니 복합수단을 기초로 통행자들의 개별적인 통행시간 및 환승에 대한 인식차이를 반영할 수 있는 확률적인 모형이다. 모형 개발을 위한 자료는 이용자들의 실제 통행실태 자료인 서울시 대중교통체계의 교통카드 자료를 활용하였다. 본 연구 모형을 향후 다양한 대중교통 정책 및 노선을 평가하는데 활용될 수 있으며 보다 효율적인 대중교통 활성화 방안을 수립하는데 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 대규모 교통망에서 통행배정시 신호교차로에 의한 지체를 반영한 통행배정을 수행하여 보다 현실 모사가 가능한 통행배정기법을 개발 하는 것이다. 실제로 도시부나 단속류에서 발생하는 통행시간 및 비용의 증가 원인은 많은 부분이 교차로 지체에 의한 정지 혹은 혼잡에 의해 발생함에도 불구하고 기존의 통행배정 모형은 이를 반영하지 못하고 있었다. 본 연구에서 개발한 신호교차로 지체 반영 통행배정 모형은 기존의 통행배정모형과 한국도로 용량편람의 신호교차로 지체 산정 방법을 결합하여 구축하였다. 다양한 모의실험을 통해 이 모형이 실제 가로망에 적용이 가능한 모형임을 보였다. 따라서 본 모형은 대규모 지역에서의 교통정책 및 교통시설의 변화 등에 교차로 지체를 적용하여 분석할 수 있을 것으로 판단된다.
자바 바이트코드는 많은 장점을 갖지만 수행 속도가 느리고 분석이 어렵다는 단점을 갖는다 이를 극복하기 위해 바이트코드에 대한 분석과 최적화가 수행되어야 한다. 우선 바이트코드에 대한 제어 흐름 분석을 수행한다. 제어 흐름 분석 후 데이터 흐름 분석과 최적화를 위해서 변수가 어디서 정의되고 어디서 사용되는지에 대한 정보가 필요하다. 각 위치에서 변수에 배정되는 값에 따라 동일한 이름의 변수가 다른 위치에서 다른 값을 가지는 경우가 발생한다. 따라서 정적으로 값과 타입을 결정하기 위해서 변수는 배정되는 것에 따라 분리되어야 한다. 이를 위해 단일 배정 형태를 이용하여 표현할 수 있다. 정적 단일 배정형태(SSA Form)로 변경한 후 정적 분석과 최적화를 위해서는 각 변수와 표현식이 나타내는 각각의 노드에 타입 정보를 설정해야 한다. 본 논문은 타입에 대한 기본 정보를 바탕으로 관련된 동등한 노드를 발견하고 강 결합 요소로 설정한 후 각 노드에 타입을 효율적으로 설정하는 방법을 제안한다
최근 한국의 교육인구가 급격히 감소함에 따라 대학 환경에 많은 변화가 일어나고 있다. 특히 지역사회에 연계한 전문대학의 경우 다양한 교육의 변화, 즉 기존의 일률적인 2년제 학제에서 3년제로의 학제전환, 일학습병행제를 통한 근로자 학위 수여, 산업체 근로자 야간 위탁교육 등의 실시를 통해 위기에 대응하고 있다. 하지만 이러한 교육대상 및 내용의 변화는 한정된 강의실을 적절히 전공과목에 배정해야 하는 새로운 형태의 강의실 배정문제를 일으키고 있다. 본 논문에서는 강의실 배정을 위해 준수해야 하는 제약을 반드시 준수해야 하는 절대 제약과 가능한 준수 해야 하는 상대제약으로 구분하고, 이를 수리적으로 모델링 하여 최적화 소프트웨어를 통해 최적의 강의실 배정을 하였다. 절대제약에는 한 강의실에 2개 교반 이상 배정이 되면 안 되는 등과 같은 물리적인 제약들이며, 상대제약은 교수의 편의성을 고려한 강의 시수 배정 등과 같은 논리적인 제약이다. 결과는 만족스러웠으며 기존의 사람을 통한 강의실 배정보다 여러 가지 지표면에서(강의실 활용률과 교수 만족도) 월등한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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