본 연구에서는 쌍방향 시장에서 혼잡 비용의 처리 방법을 제시한다. 이 방법은 쌍방향 시장에서 시장의 참여자들은 혼잡을 고려하지 않고 서로 계약을 하며 만일 혼잡이 발생한다면 Independent System Operator(ISO)가 혼잡을 해결한다는 가정을 전제로 한다. ISO는 혼잡이 발생 시 조정 입찰(adjustment bidding)을 통해 전력을 매매하여 혼잡을 해소한다. 이때 ISO는 전력의 매매 비용을 최소화하도록 하는데 이 매매 비용을 혼잡 비용이라고 부른다. 그러므로 쌍방향 시장에서는 이 혼잡 비용을 시장의 참여자에게 공평하게 배분하는 방식이 중요한 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 방법이 제시되었으며 송전 제약에 대한 라그랑지 승수를 이용하는 방식도 그 중의 하나이다. 그러나 이 방식은 연속 혼잡이 발생하면 참여자에게 혼잡 비용을 정확히 배분할 수 없다. 여기서 연속 혼잡이란 혼잡 선로에 의해 다른 선로에 혼잡이 발생하는 경우를 말한다. 본 연구에서는 직류 조류를 이용한 다단계 방법을 제시하며 이 방법은 연속 혼잡을 단계별로 처리하여 기존의 방법의 문제점을 해결하였고 혼잡 비용이 참여자에게 공평히 배분되도록 하였다.
2009년 7월 개화에서 신논현까지 서울 지하철 9호선이 개통했다. 2010년 9호선 일평균 통행량은 예측 통행량 대비 97%수준이었으나, 2013년은 110%를 달성했다. 2015년 3월 2단계구간이 개통되어 평일 평균 이용객이 15만명 정도가 더 늘어났다. 국회 자료에 따르면, 출근시간 염창역에서 당산역까지의 혼잡도가 237%로 나타났다. 이는 다른 지하철 혼잡도 2배 뛰어넘는 수치이다. 당산역에서 여의도역(234%), 여의도역에서 노량진역(212%), 노량진역에서 동작역(216%)으로 기록이 될 만큼 특정 구간의 혼잡도가 높게 나타났고 급행노선을 선호하는 인원이 많아 시간이 지날수록 정체현상이 가중되고 있다. 따라서 본 연구는 혼잡도의 주 원인인 정체현상을 감소시키고 여객 수송율을 증가시키기 위해 기존의 급행 프로세스를 변경하는 방안을 제시한다. 여기에 적용된 연구방법은 혼잡도 수준을 낮추기 위해 필요한 프로세스 설정하고 아레나 시뮬레이션 프로그램 분석을 통해 본 연구에서 제시한 방안에 대해 검증한다. 본 연구에서 제안한 방식을 통해 지하철의 혼잡도 해소에 도움을 줄 수 있을 것이다.
지하철은 버스와 택시에 비해 많은 승객들을 안전하고 신속하게 대량 수송할 수 있는 미래 지향적인 교통수단이다. 지하철 이용자의 증가에 따른 혼잡도 증가는 지하철을 쾌적하게 이용할 수 있는 시민들의 권리를 저해하는 요인 중의 하나이다. 따라서 지하철 내의 혼잡도 예측은 승객의 이용 편의성과 쾌적성을 극대화할 수 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 지하철 혼잡도를 다중 회귀 분석으로 예측하고 빅데이터 처리를 통한 실시간으로 혼잡도를 모니터링하고, 자신의 출발역과 도착역 정보뿐만 아니라 다양한 정보를 추가하여 개인화된 혼잡도 예측 시스템을 제안한다. 제안된 혼잡도 예측 시스템을 적용한 결과 예측혼잡도가 실제혼잡도에 비해 평균 81% 정확도를 보였다. 본 논문에서 제안한 예측 및 추천 어플리케이션을 지하철 고객에 적용하면 지하철 혼잡도 예측과 개인 사용자의 편리성에 도움이 될 것으로 예상된다.
지난 COVID-19로 인해 항만 노동자 수가 일시적으로 감소하는 경우가 발생하였다. 감염병 확산 방지를 위해 다수의 노동자가 격리됨에 따라 항만 운영 프로세스 곳곳에서 병목과 대기가 발생하여 터미널의 혼잡도가 증가하였고, 이로 인해 터미널 운영 효율성이 저하되는 등의 문제가 발생하였다. 그러나 터미널 혼잡도는 터미널의 운영 효율성과 직결되는 핵심 지표임에도 터미널 내부 하역장비 중심의 혼잡도는 명확한 계산이 이루어지지 않는것으로 파악된다. 따라서 본 연구를 통해 하역장비 중심의 컨테이너터미널 혼잡도를 측정하고자 한다. 여러 분야에서 일반적으로 사용되는 혼잡도 산정방식은 이미지 기반의 데이터를 바탕으로 혼잡도를 측정하고 있다. 이러한 방식은 양적하 계획에 따라 움직이는 하역장비의 특성상 기존의 혼잡도 산정방식을 그대로 적용하는것은 다소 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 장비의 대기시간 및 turn around time 등을 활용한 터미널 혼잡도의 산정방식을 제시하고, 부산항 A 터미널의 데이터를 활용하여 산정된 혼잡도의 유의성을 검증하였다.
대중교통을 포함한 연구들에서 사회적 효용 증진은 대중교통서비스 개선 또는 승용차 이용 억제책을 통한 대중교통 수요증가에 의한 것으로 풀이된다. 하지만 지금까지 대중교통 수요증가는 통행수단의 통행량 변화를 통해 사회적 효용에 영향을 미치고 관찰될 뿐, 대중교통 차내 혼잡도는 고민의 대상이 아니었다. 본 연구는 혼잡통행료 시행으로 증진되는 사회적 효용과 변화되는 대중교통수단 차내 혼잡도를 관찰하고 원인을 규명한다. 본 연구에서 혼잡통행료 시행은 대중교통수단 차내 혼잡도를 증가시키고, 대중교통 전용차로가 없는 경우 대중교통수단 혼잡도는 더욱 심화된다. 주목할 점은 대중교통수단 차내 혼잡도가 도심보다 도심 외곽구역에서 더욱 악화되고, 최선의 혼잡통행료는 차내 혼잡도를 상대적으로 덜 악화시키면서 효용증진 임무를 완수한다. 이러한 결과는 통행자의 직주근접성 변화, 통행횟수 조절, 그리고 혼잡통행료 징수가 가져올 우발적인 왜곡효과 때문으로 해석된다.
네트워크 기술의 발전으로 이용할 수 있는 대역폭이 증가하고 있다. 그에 따라 증가한 대역폭을 효율적으로 사용하기 위한 전송 기술이 요구되고 있다. TCP Vegas는 RTT(Round Trip Time)를 이용해 혼잡을 미리 예측하여 윈도우 크기를 조절하는 혼잡 제어 알고리즘을 사용한다. UDT는 높은 대역폭과 큰 RTT 환경에서 대용량 데이터를 전송하기 위해 제공된 응용 기반의 전송 프로토콜이다. 본 논문에서는 UDT에 혼잡예측 알고리즘을 적용한 새로운 UDT의 혼잡제어 알고리즘을 제안한다. 혼잡예측을 통해 혼잡한 구간, 혼잡하지 않은 구간을 나누어 혼잡윈도우를 갱신한다. 혼잡하지 않은 구간에서 혼잡윈도우를 증가시키고 혼잡한 구간에서 혼잡윈도우를 감소시킴으로써 기존의 UDT보다 성능이 개선되었음을 확인 할 수 있다.
수도권 도시철도 일부 구간에서는 이용객의 집중화에 따라 극심한 혼잡이 발생하고 있다. 도시철도 운영회사들은 정기 및 분기별 혼잡조사를 실시하여, 혼잡개선 대책을 수립하고 있다. 하지만, 이러한 조사는 열차혼잡도에 국한되어 있으며, 이벤트 발생에 따른 비반복 혼잡에 대한 조사가 어려운 실정이다. 본 연구에서는 교통카드자료를 활용한 시간대별 승강장 혼잡도를 추정하는 알고리즘을 개발하도록 한다. 알고리즘 검증을 위하여 2호선 잠실~신도림 구간의 비환승역을 대상으로 혼잡도 추정치와 실측치 값을 비교하였으며, 오차의 범위는 ${pm}2%$ 이내였다. 연구결과는 승강장 혼잡도를 시간대별로 상시 모니터링할 수 있으며, 장기적인 승강장 혼잡도분석을 통한 승강장 대기공간의 적정성 여부도 판단할 수 있을 것이다. 추후 연구에서는 본 연구에서 반영하지 못한 역별 게이트에서 승강장까지의 혼잡상황을 고려한 동적보행시간이 고려되어야 할 것이다.
지하철은 사람들이 일상적으로 이용하는 대중교통으로 자리잡고 있다. 특히 2호선은 지하철 승객이 하루동안 가장 많이 이용하는 역들이 포함되어 있는 호선으로 출퇴근 시간대에는 높은 혼잡도로 인해 압사사고의 위험성이 높아지고 있으며, 이는 지하철을 이용하는 사람들의 안전성과 쾌적함을 저하시킨다. 따라서 지하철 역사 내 혼잡도 예측을 바탕으로 높은 혼잡도로 인해 발생하는 문제를 대비할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 출퇴근 시간대 혼잡 여부를 판별하는 머신러닝 분류 모델을 제안한다. 선행연구를 통해 지하철 혼잡도에 영향을 주는 변수를 파악하고, 공공데이터포털에서 출퇴근 시간대의 2호선 지하철 혼잡도 데이터셋을 수집하여 머신러닝을 기반하여 2호선 지하철 역사 내 혼잡 여부를 예측한다. 본 연구에서 제안하는 출퇴근 시간대 2호선 역사 내 혼잡도 예측 모델은 지하철 이용객의 안전과 만족도를 향상시키기 위한 지하철 운영 계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 불필요한 에너지 소모와 지연을 야기하는 혼잡을 탐지할 수 있는 알고리즘을 제시하고 이에 따라 혼잡 제어를 수행할 수 있는 기법을 제시한다. 기존의 혼잡 탐지는 큐 점유율만을 사용하거나 MAC 계층에서 패킷 도착율만을 가지고 혼잡을 결정하였으나 본 연구에서는 이들 두 가지를 모두 고려하여 더 정밀한 혼잡 탐지를 가능하게 하였다. 또한 혼잡도에 따라 미리 혼잡 회피를 수행하고 혼잡이 발생한 경우 패킷의 우선순위에 따라 지연에 민감한 패킷들을 먼저 스케줄링할 수 있는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 혼잡 탐지와 제어 기법은 기존의 혼잡 제어 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
TCP 구현의 하나인 Vegas는 패킷의 유실을 망의 혼잡으로 인지하는 Reno와 달리 RTT(Round Trip Time) 측정값을 바탕으로 혼잡을 인지하며 윈도우 크기 등 혼잡 제어를 위한 주요 인자를 결정한다. TCP Vegas는 TCP Reno보다 더 효율적인 네트워크 대역폭과 처리율을 가진다. 그러나 Vegas의 혼잡 회피 방안이 TCP 패킷 경로의 비대칭적 특성을 제대로 반영하지 못하며, 이것은 양방향(순방향,역방향) 패킷 전송 상태를 반영하는 RTT 측정값을 순방향 경로의 상태 해석에 이용하기 때문이다. RTT는 패킷의 왕복 시간만을 측정하기 때문에 패킷의 송수신시 순방향과 역방향에서 어느 정도의 혼잡이 발생하였는지 알 수 없다. 본 논문에서는 리눅스 커널의 TCP 소스에서 RTT 측정값으로 혼잡도를 측정하는 기존의 Vegas 혼잡 제어 알고리즘을 수정하여 순방향 경로의 혼잡과 역방향 경로의 혼잡을 구별할 수 있는 새로운 Vegas 혼잡 제어 알고리즘을 설계하고 구현하여 그 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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