선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 그 중 본 논문에서는 SCLM과 Minisum Location Problem을 활용하여 119구급대의 위치를 결정하는데 적합한 방안을 모색하였다. SCLM의 경우 현 수요지점을 모두 최대통행시간(λ)내에 서비스할 때 119구급대의 수를 최소화 할 수 있으나 수요지점의 수요량 및 통행시간을 반영할 수 없는 단점이 있다.
- 따라서 본 논문에서는 SCLM과 Minisum Location Problem의 장단점을 상호 활용하여 시설물의 위치를 선정하는 방안을 고안하였다. 먼저 주어진 수요지점에 대하여 SCLM을 적용하여 적정 시설물의 수(P)를 선정하였다.
- 따라서 본 논문에서는 최대통행시간(λ)내의 119구급대의 후보 지점만을 고려하여 시설물의 위치를 결정하는 수정 Minisum Location Problem을 제안하였다.
- 본 논문에서는 교통사고 발생시 119구급대가 대기 중이라는 가정 하에서 시설물의 위치를 결정하는 방안을 모색하였다. 하지만 실제로 교통사고 발생시 119구급대가 이미 다른 사고현장에 출동하여 수요에 반응할 수 없는 경우가 발생할 수 있다.
- 본 논문은 기존의 Set Covering Location Mode(SCLM)과 Minisum Location Problem을 활용하여 시설물의 위치선정에 적합한 방법론을 선정하는 것이 그 목적이다. 시설물의 종류에 따라 위치선정에 적합한 방안은 달라질 수가 있으므로 본 논문에서는 119구급대의 최적 위치선정에 적용하여 적합한 방법론을 선정하도록 한다.
- 본 논문은 시설물의 위치선정 문제를 119구급대의 최적 위치 선정에 적용하여 적합한 위치선정 방안에 대한 연구가 목적이다. 시설물 위치선정 기법인 SCLM과 minisum location problem을 적용할 대상으로는 경기도 안산시를 선정하였다.
- 본 연구는 기존 Location Theory를 검토하고 샘플도시를 대상으로 현재 119구급대 및 교통사고현황을 살펴보고 Location Theory를 바탕으로 119구급대의 위치의 설정에 대한 방법론을 검토하여 교통사고 발생 시 빠른 현장 도착을 위한 방안을 모색하고자 한다.
가설 설정
- 교통사고 발생시 119구급대가 시설물의 위치에서 대기 중이라는 가정 하에 기존 모델 중 적용 모델을 선정하기 위해 다음과 같은 기준을 정립하였다.
- 구급차량이 실제 운행시 일반차량들의 정체에 영향을 받아 제한속도 이하로 통행하거나 긴급자동차로 분류되기 때문에 제한속도 이상으로 통행할 수 있지만 이 두가지의 경우를 고려하여 구급차량의 통행속도를 추정하는데에는 어려움이 있기 때문에 본 논문에서는 위 두가지의 경우를 배제하고 통행시간은 주어진 값에서 변하지 않는 것으로 가정하였다.
- ’83년에 Daskin은 MCLM에 수요 발생 시 구급차량이 반응하지 못할 가능성을 반영하여 MEXCLP 모델을 제안하였다. 모든 구급차량은 동일한 확률(busy fraction:수요에 반응하지 못할 확률)을 지니는 것으로 가정된다.
- 링크에는 링크의 길이 정보가 기본적으로 입력되어 있어 추후 통행비용 산정에 활용하였다. 해당 네트워크의 노드는 시설물(119구급대)이 위치할 수 있는 후보지점인 동시에 수요(교통사고)가 발생할 수 있는 지점으로 가정하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.