본 연구의 목적은 주차정보제공에 따른 개인의 주차장 선택행태를 분석하고 이를 주차장 대기행렬 시뮬레이션으로 구현하여 주차정보제공에 의한 도심주차 개선효과를 분석하는 것이다. 이를 위해 서울시 도심지역 주차장 이용자를 대상으로 선호의식(Stated Preference)조사를 실시하여 주차장 이용실태와 주차정보제공의 변수가 포함된 주차선택 모형을 구축하였고 시뮬레이션 방법을 이용하여 주차정보제공 효과분석을 실시하였다. 즉, 주차효용함수, 차량도착간격, 차량주차시간, 각 주차장의 주차공급면수와 동적으로 변화하는 대기시간 및 주차장의 여유상황을 이용하여 정보의 효과를 분석하였다. 본 연구결과 주차장 상황에 대한 정보제공이 혼잡한 주차장의 차량분산효과 및 대기시간 감소 효과가 있는 것으로 나타나 주차정보를 제공하는 주차안내정보시스템의 도입시 효과가 큰 것으로 판명되었다. 이러한 효과는 주차수요가 증가함에 따라 더욱 크게 나타나 주차수요가 많은 도심지역에서 주차정보시스템의 필요성 및 기대효과가 클 것으로 예상되었다. 이러한 차량분산 및 대기시간 감소효과는 정보이용율 40∼50%이상을 유지하는 것이 효과적이며, 주차장이 용량상태에 이르는 혼잡상황에서는 대기시간과 같은 구체적인 정보가 유용한 것으로 나타났다.
The main function of station is supplying the convenient environment to the passengers as a vehicle waiting place. Smart station is networked based on the station which has been combined with additional functions like effective operation and real time monitoring and power control. Smart station network for the operation has been concerning about the communication security and the data transmission distance between vehicle and station. Smart station can be useful for the ubiquitous data communication place where the people can use their personal communication instruments very easily and quickly. This is the smart station.
Modem automated manufacturing processes employ automated guided vehicles(AGVs) for material handling, which serve several machining centers(MCs) in a factory. Optimal scheduling of AGVs can significantly help to increase the efficiency of the manufacturing process by minimizing the idle time of MCs waiting for the raw materials. In this paper, we will analyse the requirements for an optimal schedule and then provide a mathematical framework for an efficient schedule of material delivery by an AGV. With this model, the optimal number of MCs to be utilized will also be determined. Finally, the material delivery schedule employing multiple journeys to the MCs by the AGV will be carried out. Through rigorous analysis and simulation experiments, we shall show that such a delivery strategy will optimize the overall performance.
특송 소화물 수송은 상품의 생산과 소비에 직결되어 있으며 소비자에 대한 원활한 소화물 수송이 경제에 미치는 영향이 지대하므로 그 중요성은 날로 증대하고 있다. 특히, 소비자 중심의 다 빈도 소량 운송시대로의 전환과 택배 등 특송 소화물 운송 산업의 활성화에 대한 화물수송 증가추세에 비해 적절한 계획 및 정책이 결여되어 있는 실정이다. 본 논문에서는 물류센터(단지)에서 모든 고객에게 수 배송을 가장 빠른 시간 내에 완료하여 고객이 서비스를 받기 위해 대기하는 시간을 최소화하는 차량경로를 결정하는 배송완료시간 최소화를 위한 차량경로모형을 제시한다. 본 연구에서는 마지막으로 방문을 받는 수요자의 대기시간을 최소화하는 개념으로서 생산문제와 비교하면 단위시간당 동일한 비용이 지출된다고 가정 할 때 모든 제품의 생산 및 판매까지의 총 비용을 최소화하는 것이 고전적인 차량경로문제라고 본다면 모든 제품의 생산완료 시점을 최소화하여 납기일을 단축시키는 것이 특징으로 볼 수 있다. 본 수리모형이 고전적인 차량경로문제와 구별되는 개념 중 하나는 각 차량의 마지막 방문수요지에서 물류센터로 복귀하는 시간은 고려하지 않으며 이에 따라 동일한 수요자를 방문하더라도 방문순서에 따라서 이동시간이 상이한 것과 또한 차량들이 방문하는 총 이동시간이 동일하더라도 경로 변경에 따라 모든 수요자 중 가장 마지막에 방문을 받는 수요자의 대기시간을 단축할 수 있다. 일반적으로 이러한 모형은 배송을 완료하는 시점이 중요시 되는 특송 소화물, 신문배송 문제, 신선함을 요하는 상품 또는 퀵 서비스 등 다양한 서비스 문제에 확대 적용할 수 있다. 제시된 모형은 ILOG Cplex 및 Solver를 활용하여 기존 차량경로문제와 비교하여 다양한 고객 및 차량 수에 대하여 최적해에 근접한 해를 쉽게 구할 수 있다.
Recently the Paris Climate Change Accord has been officially put into effect, making global efforts to implement Greenhouse Gas (GHG) reductions, and also International environmental regulations in the automotive sector will be further strengthened. The electric vehicle, which minimizes the particulate matter generated by existing internal combustion engine automobiles, is evaluated as a representative eco-friendly automobile. However, charging the battery of an electric vehicle is not fully environment-friendly if it is fueled by electricity that is being generated by fossil fuels as an energy source. The energy generated by the photovoltaic power generation system, which is an infinite clean energy, can be used to charge an electric vehicle's battery. Currently, shortage of charging facilities, time of charging, and high battery prices are the problem of activating the supply of electric vehicles. This study is to build a conjunction between the EVBSS (Electric Vehicle Battery Supply System) and ESS (Energy Storage System), which can quickly supply the photovoltaic charged battery to the required demand. If the charged battery in the Battery Swapping Station (BSS) is swapped swiftly, it will dramatically shorten the waiting time for charging the battery. As a result, if the battery is rented when it is needed, electric vehicles can be sold without the cost of a battery, which accounts for a large portion of the total cost, then the supply of electric vehicles are expected to expand. Furthermore, it will be an important alternative to maneuver climate change by minimizing GHG emissions from internal combustion engine vehicles.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2473-2489
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2022
Urban development has brought about the increasing saturation of urban traffic demand, and traffic congestion has become the primary problem in transportation. Roads are in a state of waiting in line or even congestion, which seriously affects people's enthusiasm and efficiency of travel. This paper mainly studies the discrete domain path planning method based on the flow data. Taking the traffic flow data based on the highway network structure as the research object, this paper uses the deep learning theory technology to complete the path weight determination process, optimizes the path planning algorithm, realizes the vehicle path planning application for the expressway, and carries on the deployment operation in the highway company. The path topology is constructed to transform the actual road information into abstract space that the machine can understand. An appropriate data structure is used for storage, and a path topology based on the modeling background of expressway is constructed to realize the mutual mapping between the two. Experiments show that the proposed method can further reduce the interpolation error, and the interpolation error in the case of random missing is smaller than that in the other two missing modes. In order to improve the real-time performance of vehicle path planning, the association features are selected, the path weights are calculated comprehensively, and the traditional path planning algorithm structure is optimized. It is of great significance for the sustainable development of cities.
무인항공기는 사물인터넷 분야에서 중요한 발명중의 하나이며 많은 응용에서 사용되고 있다. 특히 소형 무인항공기(드론)는 배터리로 동작을 하기 때문에 서비스 도중 또는 서비스간에 충전소에서 배터리 충전과 배터리 교체가 필요하다. 배터리 충전소가 제한된 상황에서 먼저 충전할 드론을 스케쥴링하고 충전된 배터리를 할당하는 문제는 중요하다. 본 논문에서는 효율적인 드론의 배터리 충전 스케쥴링 알고리즘을 제안하였다. 드론을 위한 배터리 충전 스케쥴링 알고리즘의 기본 아이디어는 실시간처리 환경에서 마감시간을 만족하기 위하여 마감시간을 고려함(EDF)과 동시에 대기시간을 줄이기 위해서 충전시간을 동시에 고려(SJF)하였다. 즉, 마감시간이 짧을수록 그리고 충전시간이 짧을수록 높은 우선순위를 부여하여 마감시간 준수율을 높이고 평균 대기시간을 줄임으로서 결과적으로 마감시간 준수율향상과 대기시간 단축이라는 두가지 측면을 동시에 만족할 수 있는 기법을 고려하였다. 이미 충전된 배터리의 할당에서는 충전시간이 길수록 높은 우선순위를 배정하므로서 평균 대기시간을 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과 제안 알고리즘을 이용하여 마감시간 준수율과 평균 대기시간 측면에서 기존 알고리즘(EDF와 SJF)과 비교하여 좋은 성능을 보임을 확인하였다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로시스템 파라메터와 사용자 요구사항에 따라 배터리 충전 스케쥴링과 배터리 할당 알고리즘을 합리적으로 선택할 수 있다.
화재, 구조, 구급 등 재난상황에서 신속한 대응을 위해 긴급차량의 골든타임 확보가 중요하다. 본 연구에서는 긴급차량의 골든타임 확보와 운행 안전성 증대를 위하여 긴급차량 운행현황 분석에 기반한 긴급차량 우선신호 운영방안 연구를 수행하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 긴급차량 출동 통계자료와 교통사고 통계를 이용하여 긴급차량 운영 현황을 분석하고 설문조사 분석을 통해 긴급차량 우선신호 도입 및 운영에 관한 세부기준을 제시하였다. 분석 결과, 긴급차량의 출동빈도와 교통사고가 점차적으로 증가하고 있으나, 긴급차량의 골든타임 확보율이 절반 수준인 것으로 나타나 이에 대한 개선방안 도출이 시급함을 확인하였다. 긴급차량 우선신호 도입에 관한 설문조사를 통해 우선신호 도입의 필요성에 대해 대다수의 시민이 공감하고 있고, 긴급차량 우선신호 제공 가능한 차량 범위와 신호 대기 허용 가능 시간에 대한 기준을 도출하였다. 이를 통해 긴급차량 우선신호 운영 전략과 세부 기준을 마련하는데 본 연구의 결과가 활용될 수 있으며, 긴급차량 우선신호의 신속한 확대를 통한 긴급차량 운행 안전성 개선과 골든타임 확보율 증대에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 대중교통 통행배정을 위한 수단 및 경로선택의 기준으로서 도보시간, 대기시간(환승대기시간 포함), 차내시간, 환승시간(환승도보시간), 요금 및 각 요소별 가중치로 구성된 일반화비용 모형을 제시하였다. 모형의 정산을 위해 현실상황에 직면하도록 설계된 선호도 조사를 실시하여 자료를 수집/분석 하였으며, 한계대체율 및 임금율법을 적용하여 일반화비용 모형의 각 변수별 가중치를 도출하였다. 그 결과 서울시내간 통행의 경우 차내시간 대비 도보시간의 가중치는 1.507, 대기시간은 1.749, 환승시간은 1.474, 요금은 1.476이며, 서울경기간의 경우, 각각 1.827, 1.967, 1.015, 0.857로 도출되었다. 통계검정 결과 두 모형간에는 차이가 있는 것으로 나타났으며, 각 변수는 유의미 한 것으로 나타났다. 이 결과를 활용, 서울시 대중교통체계 개편 이후의 통행지표를 거시적 정량적으로 분석한 결과 서울시내간, 서울경기간 평균총통행시간은 30.23분, 63.29분으로 나타났으며, 일반화비용은 각각 2,510원, 3,880원으로 추정되었다.
차량항법장치는 1981년 일본 혼다자동차 관성항법장치에서 개발되었다. 요즈음에는 GPS 및 GIS를 기반으로 운전자에게 최단 경로탐색 및 예상도착시간을 인터넷 및 휴대폰으로 검색할 수 있다. 그러나 아무리 좋은 자동항법장치도 평균 차량 속도가 5~15km일 때에는 최단경로를 상실한다. 그러므로, 승용차 대기시간과 평균 차량 속도를 개선하기 위해서 다른 교차로 길이 및 교차로 차선수일 때에도 퍼지 적응규칙을 이용해서 평균주행속도를 향상한 알고리즘을 제안한다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 인터넷을 이용해서 위험한 도로 및 공사중인 도로에서도 안전도를 고려한 최적경로 및 현재의 교통상황을 예보하는 기능을 제공할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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