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      에이전트 기반 시뮬레이션 모형을 활용한 다중 버티포트 네트워크 수용량 산정 = Capacity Estimation of a Multi-Vertiport Network Using Agent-Based Modeling and Simulation

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      https://www.riss.kr/link?id=T17368264

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      도심 교통 혼잡의 심화와 기존 지상 교통체계의 구조적 한계를 배경으로, 도심항공교통(Urban Air Mobility, UAM)은 새로운 이동 수단으로 주목받고 있다. UAM 운항은 다수의 버티포트가 상호 연결된 네트워크 환경에서 이루어지며, 특정 버티포트에서 발생한 지연이 네트워크 전반으로 전파되는 특성을 가진다. 그러나 기존 연구는 단일 버티포트의 처리 능력 분석이나 주어진 스케줄의 운영 효율 개선에 주로 초점을 두어, 다중 버티포트 네트워크 차원의 수용량을 정량적으로 분석한 연구는 아직 제한적으로 제시되고 있다.

      본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 에이전트 기반 시뮬레이션 모형(Agent-Based Modeling and Simulation)을 활용하여 다중 버티포트 네트워크의 수용량을 분석하는 방법론을 제시한다. 수도권을 대상으로 가상의 다중 버티포트 네트워크를 구성하고, 버티포트 내 이착륙장(FATO)과 게이트(Gate) 등 주요 지상 자원 제약과 정기 스케줄 기반 운항 구조를 반영한 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 네트워크 수용량은 물리적 처리 한계를 의미하는 절대용량과, 허용 가능한 지연 수준 내에서 안정적인 운항이 유지되는 실용용량으로 구분하여 정의하였다.

      시뮬레이션 결과, 대상 네트워크의 절대용량은 시간당 약 42편으로 나타났으며, 평균 Block Delay 10분을 기준으로 산정한 실용용량은 시간당 약 36편으로 도출되었다. 또한 수요가 증가함에 따라 평균 지연과 상위 10% 지연 간의 격차가 비선형적으로 확대되면서, 일부 항공편에서의 국지적 혼잡이 네트워크 전반의 성능 저하에 선행하여 나타나는 구간이 확인되었다. 본 연구는 이러한 지연 분포 특성을 통해 평균 지연 기반 실용용량 정의의 타당성을 보완적으로 검증하고, 다중 버티포트 환경에서 수요, 자원 제약, 그리고 네트워크 연결 구조 간 상호작용을 반영한 수용량 분석 틀을 제시함으로써 향후 UAM 네트워크의 인프라 계획 및 단계적 운영 전략 수립을 위한 정량적 근거를 제공한다.
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      도심 교통 혼잡의 심화와 기존 지상 교통체계의 구조적 한계를 배경으로, 도심항공교통(Urban Air Mobility, UAM)은 새로운 이동 수단으로 주목받고 있다. UAM 운항은 다수의 버티포트가 상호 연결...

      도심 교통 혼잡의 심화와 기존 지상 교통체계의 구조적 한계를 배경으로, 도심항공교통(Urban Air Mobility, UAM)은 새로운 이동 수단으로 주목받고 있다. UAM 운항은 다수의 버티포트가 상호 연결된 네트워크 환경에서 이루어지며, 특정 버티포트에서 발생한 지연이 네트워크 전반으로 전파되는 특성을 가진다. 그러나 기존 연구는 단일 버티포트의 처리 능력 분석이나 주어진 스케줄의 운영 효율 개선에 주로 초점을 두어, 다중 버티포트 네트워크 차원의 수용량을 정량적으로 분석한 연구는 아직 제한적으로 제시되고 있다.

      본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 에이전트 기반 시뮬레이션 모형(Agent-Based Modeling and Simulation)을 활용하여 다중 버티포트 네트워크의 수용량을 분석하는 방법론을 제시한다. 수도권을 대상으로 가상의 다중 버티포트 네트워크를 구성하고, 버티포트 내 이착륙장(FATO)과 게이트(Gate) 등 주요 지상 자원 제약과 정기 스케줄 기반 운항 구조를 반영한 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 네트워크 수용량은 물리적 처리 한계를 의미하는 절대용량과, 허용 가능한 지연 수준 내에서 안정적인 운항이 유지되는 실용용량으로 구분하여 정의하였다.

      시뮬레이션 결과, 대상 네트워크의 절대용량은 시간당 약 42편으로 나타났으며, 평균 Block Delay 10분을 기준으로 산정한 실용용량은 시간당 약 36편으로 도출되었다. 또한 수요가 증가함에 따라 평균 지연과 상위 10% 지연 간의 격차가 비선형적으로 확대되면서, 일부 항공편에서의 국지적 혼잡이 네트워크 전반의 성능 저하에 선행하여 나타나는 구간이 확인되었다. 본 연구는 이러한 지연 분포 특성을 통해 평균 지연 기반 실용용량 정의의 타당성을 보완적으로 검증하고, 다중 버티포트 환경에서 수요, 자원 제약, 그리고 네트워크 연결 구조 간 상호작용을 반영한 수용량 분석 틀을 제시함으로써 향후 UAM 네트워크의 인프라 계획 및 단계적 운영 전략 수립을 위한 정량적 근거를 제공한다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 제1장 서 론 1
      • 1.1 연구의 배경 1
      • 1.2 연구의 목적 3
      • 1.3 연구의 범위 4
      • 1.3.1 공간적 범위 4
      • 제1장 서 론 1
      • 1.1 연구의 배경 1
      • 1.2 연구의 목적 3
      • 1.3 연구의 범위 4
      • 1.3.1 공간적 범위 4
      • 1.3.2 시간적 범위 5
      • 1.3.3 내용적 범위 6
      • 1.4 연구 수행 과정 7
      • 제2장 기존 문헌 고찰 9
      • 2.1 단일 버티포트 수용량 분석 10
      • 2.2 UAM 운항 스케줄링 12
      • 2.3 다중 버티포트 네트워크 분석 14
      • 2.4 소결 16
      • 제3장 연구 방법론 17
      • 3.1 운항 스케줄 생성 18
      • 3.1.1 OD 수요 행렬 생성 18
      • 3.1.2 시간대별 운항 스케줄 구성 22
      • 3.1.3 버티포트 자원 제약 기반 스케줄 조정 23
      • 3.1.4 기체 배정 및 연속 운항 체인 구성 25
      • 3.2 시뮬레이션 모형 구축 28
      • 3.2.1 시뮬레이션 모형 개요 29
      • 3.2.2 행위자 및 자원 정의 32
      • 3.2.3 운항 흐름 및 이벤트 구조 35
      • 3.2.4 지연 발생 메커니즘 37
      • 3.3 시뮬레이션 분석 조건 및 입력 가정 38
      • 3.3.1 시나리오 개요 38
      • 3.3.2 버티포트 네트워크 구성 및 입력 가정 39
      • 3.4 수용량 정의 및 성능 지표 42
      • 3.4.1 수용량 개념 일반적 정의 42
      • 3.4.2 다중 버티포트 네트워크 수용량 정의 43
      • 3.4.3 Block Delay 기반 네트워크 성능 지표 45
      • 제4장 모형 구축 및 결과 분석 46
      • 4.1 수요 수준별 네트워크 성능 특성 46
      • 4.1.1 네트워크 처리량 특성 46
      • 4.1.2 평균 Block Delay 특성 48
      • 4.1.3 Block Delay 분포 특성 50
      • 4.1.4 Block Delay 지표 간 격차 특성 52
      • 4.2 네트워크 절대용량 및 실용용량 54
      • 4.2.1 네트워크 절대용량 54
      • 4.2.2 네트워크 실용용량 54
      • 4.2.3 네트워크 용량 지표 간 관계 55
      • 제5장 결 론 56
      • 5.1 연구 결과 요약 56
      • 5.2 한계 및 추후 연구 58
      • 5.3 연구의 의의 59
      • 참고문헌 60
      • ABSTRACT 63
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