고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 혼잡영향권(대기행렬길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 Queueing이론을 제시하고 있다. 그러나, 기존의 충격파 이론을 포물선형의 교통량-밀도관계식을 근거로 하고 있어 충격파간에 발생하는 부수적인 충격파를 해석하는 과정이 수학적으로 불가능하여 실질적인 목적으로 사용할 수 없음은 이미 잘 알고 있는 사실이다. 최근에 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 방법으로 교통량 밀도간의 관계식을 삼각형으로 가정하고 교통량 대신에 누적교통량을 사용하는 Simplified Theory of Kinematic Waves In Highway Traffic이 개발(Newell, 1993)되었지만, 이 방법을 적용하기 위해서는 기본적으로 대상 고속도로 구간의 교통량-밀도관계식을 규명해야 하는 어려움이 있다.(사실 실시간으로 밀도데이터를 수집하기란 불가능하다.) Queueing이론에서 제시하는 대기행렬은 모두 대기차량이 병목지점에 수직으로 정렬하여 도로를 점유하지 않는 Point Queue(혹은 Vertical stack Queue)로서 실제로 도로상에 정렬된 대기행렬(Real Physical Queue)과는 전혀 다르다. 이미 입증된 바 있어, Queueing이론을 이용함은 타당성이 없다. 이러한 사실에 근거하여 본 연구는 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 수집한 실제 데이터를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬의 증가 또는 감소하는 과정을 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 1. 혼잡초기의 대기행렬은 다른 혼잡시기에 비해 상대적으로 급속한 속도로 증가함. 2. 혼잡초기의 대기행렬의 밀도는 다른 혼잡시기에 비해 비교적 낮음. 3. 위의 두 결과는 서로 관계가 있으며, 혼잡시 운전자의 행태(차두간격)과 혼잡기간중에도 변화함을 의미함. 4. 교통변수 중에서 대기행렬길이를 산정하는데 적합한 교통변수를 교통량과 밀도로 판단됨. 5. Queueing이론에서 제시하는 대리행렬길이 산정방법인 대기차량대수$\times$평균차두간격은 대기행렬내 밀도가 일정하지 않아 부적합함을 재확인함. 6. 혼잡초기를 제외한 혼잡기간 중 대기행렬길이는 밀도데이터 없이도 혼잡 상류부의 도착교통량과 병목지점 본선통과교통량만을 이용하여 추정이 가능함. 7. 이상에 연구한 결과를 토대로, 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 기초적인 도형을 제시함.
본 연구에서는 오차항이 AR(1)을 따르는 회귀모형에서 올바른 추론을 도출하고자 모형식별의 문제를 다루었다. 이를 위해 Box-Cox 변환된 회귀모형을 고려하여 (i) Box-Cox 변환모형과 AR(1) 오차에 대한 동시 검정, (ii) AR(1) 오차가 존재하는 모형에서의 Box-Cox 변환모형에 대한 검정 그리고 (iii) 모형이 Box-Cox 변환되어 있을 때 오차가 AR(1) 과정을 따르는지에 대한 LM 검정통계량을 유도하였다. 특히 LM 검정방법에서 여러개의 모수가 비선형관계를 형성하고있어 정보행렬의 추정은 계산상 매우 어렵다. 따라서 정보행렬의 원소에 대한 기대값을 구함에 있어 Taylor전개를 이용하여 정보행렬을 구하고 이에 기반을 둔 LM 검정통계량($LM_E$)를 제안하고 모의실험결과 $LM_E$가 기존의 헤시안행렬에 기반을 둔 LM 검정통계량($LM_H$)에 비하여 유의수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났다.
여러 형태의 고객이 외부로부터 포아송과정에 따라 각 대기행렬에 도착하고 정해진 서비스규칙에 따라 해당 서비스를 받은 후 마코비안 확률분포에 따라 시스템을 떠나거나 다른 형태의 고객으로 시스템을 다시 돌아 올 수도 있는 M/G/1 대기행렬시스템을 고려한다. 본 연구에서는 기존의 연구 모형을 확장하여 계층적 서비스 규칙을 갖는 우선순위 대기행렬모형을 제시하고 이에 대한 시스템 성능척도를 보다 체계적으로 구할 수 있는 방법을 소개한다. 이를 위하여 먼저 대기행렬시스템의 거동을 나타내는 시스템 상태를 정의하고, 바쁜기간과 서비스기간 분석을 통하여 시스템 상태의 선형 함수로 평균체제시간을 구할 수 있음을 보인다.
최근 활발히 행하여지고 있는 금융 CRM(customer relationship management)의 주요 목적은 고객의 이해도 증진을 통하여 은행의 수익성을 높이는데 있으며 또한 그 과정에서 높은 수익과 낮은 수익을 주는 고객을 여러 가지 유형으로 나누어 관리에 효율성을 도모한다. 일반적으로 고객 세분화의 중요변수로 고객수익성을 고려하고 이러한 고객 세분화 결과에 의해 마케팅 시사점을 도출하게 된다. 본 연구에서는 고객 세분화 그룹에 따른 수익성 변동과정을 모형화하여 보다 효율적인 고객관계 관리를 가능하게 하는데 있다. 수익성 변동의 모형화 과정은 수익금액에 따라 고객을 몇 개의 범주로 분류하여 여러 기간에 걸쳐 나타내는 고객별 범주의 변화 추이를 전이행렬(transition matrix)로 나타내고 마코프 모형을 이용한 전이 확률의 추정을 통하여 다음 시점에서의 각 범주별 고객의 수를 예측 가능함을 보인다.
본 연구에서는 혼합모형의 추론을 위한 벌점-최대우도추정량의 빠른 계산절차를 제안하다. 제안된 절차는 벌점-최대우도추정량을 위한 추정방정식에서 헷시안 행렬을 화살촉형태를 지닌 희소행렬을 통하여 근사 시킴으로써 계산속도의 향상을 가져왔다. 두 가지 가상실험을 통하여 제안된 근사식을 사용함으로써 얻게되는 계산시간의 감소와 동시에 이를 위하여 지불하여야 하는 근사오차에 대하여 살펴보았다.
본 연구는 Conjugate Gradient법을 적용하여 개발한 관측교통량기반 기종점 OD행렬 추정모형이 대규모 가로망에서도 적용 가능성이 있는지를 판단하기 위하여 246개죤 기준 전국 가로망에 적용하여 적용성 및 활용가능성을 판단해 보았다. 대규모 가로망에서 모형의 일치성을 분석한 결과, 모형의 상위수준과 하위수준이 내부적으로 유기적인 관계를 유지하고 있는 것으로 분석되었다. 관측링크 개수에 따라 모형의 추정력을 분석한 결과 교통량 오차는 허용오차 범위내에서 추정력을 확보하는 것으로 나z타났다. 또한 추정 기종점 OD행렬의 추정력 역시 기존의 모형을 이용한 결과치보다는 양호한 추정력을 보이고 있는 것으로 분석되었다. 더 많은 다양한 실험을 하여 개발된 모형의 알고리즘의 안정성이 확보된다면 대규모 가로망에서도 적용 가능성이 있다고 판단된다.
교통 혼잡을 해결하기 위해, 도로 교통망의 흐름을 정확히 파악하고 이를 효율적으로 관리하는 것은 가장 중요하면서도 효율적인 방안이다. 일반적으로 교통 흐름에 대한 연구로 대기행렬 모형이 이용된다. 특히, 속도, 통행량, 교통밀도에 대한 S-F-D(Speed-Flow-Density) 다이어그램은 도로의 현황을 파악하는데 매우 유용한 도구이다. 그러나 우리나라의 경우, 이러한 교통 속성들 간에 구조적인 변화를 볼 수 있었다. 이에 따라 본 연구에서는 대기 행렬 모형내에 구조변화를 포함함으로써 정체 시 도로 상황이 구조적으로 변화하는 현상을 모형에 반영하여, 국내 고속도로의 현황을 보다 잘 파악할 수 있는 새로운 S-F-D 다이어그램을 제안한다. 각 구간에 대한 최적의 대기행렬 모형을 찾기 위해 뉴튼-랩슨 방법으로 최적화 모수를 추정하고, 이를 바탕으로 최적속도와 밀도를 산출하여 요일별 시간별 도로의 이용현황 및 효율성을 파악하고자 한다.
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.
비모수적 추정량의 성능을 이론적으로 비교하기 힘들 때 흔히 모의실험을 실시한다. 다양한 실험조건에서 여러 추정량에 대해 얻어진 모의실험 결과를 회귀모형을 이용해 분석하면 보다 체계적이고 정확한 비교를 할 수 있다는 것을 Kim과 Kim (2021)에서 보였다. 이 연구는 Kim과 Kim (2021)에 대한 후속연구이자 보완연구이다. 회귀모형의 오차항에 대한 분산공분산행렬에서 이분산성만 고려하고 공분산을 선행연구에서 무시했는데, 공분산을 고려하게 되면 분산공분산행렬은 블록대각행렬이 된다. 본 연구에서 블록대각행렬인 분산공분산행렬을 추정하여 분석에 이용하는 방법을 제시하였다. 이렇게 하면 명목신뢰수준을 보장하면서 유의하게 성능 차이가 나는 추정량 짝을 더 잘 찾을 수 있다는 것도 보였다.
본 논문은 서비스 포기를 고려중인 고객이 포기를 하지 않기로 결심하는 경우가 있는 이산 시각 대기 행렬 모형을 고려한다. 고객은 집단 기하 분포로 도착하고, 서비스 시간은 기하 분포를 따른다고 가정한다. 서비스를 포기하지 않기로 하는 결심은 당시의 시스템에 있는 고객의 수에 의존한다. 평형 상태에서 시스템에 있는 고객 수에 대한 분포를 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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