重要標本抽出 技法 利用한 交通網 區間의 混雜確率 推定

서지정보

ㆍ발행기관 : 대한교통학회 ㆍ수록지정보 : 대한교통학회지 / 9권 / 2호
ㆍ저자명 : 陰盛稷, 朴泳郁

목차

要約
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Review of M/M/1 Queue and Importance Sampling
Ⅲ. Markov Chain and Large Deviation Theory
Ⅳ. Potential Process and its LDP
Ⅴ. Skorohod Problem
Ⅵ. LDP of Network of Tandem queues
Ⅶ. The Most Efficient Change of Measure for Importance Sampling
Ⅶ. Future Research
Bibliography

한국어 초록

본 논문의 목적은 교통망 분석에 있어서 중요한 그러나 흔희 발생하지 않는 사건의 발생확률을 추정하는 방법론 개발에 있다. 예를 들어, 안정적(stable) 교통망에서 일시적인 혼잡현상이 발생할 확률을 씨뮬레이숀을 통해 추정하는 방법에 관한 것이다. 이 분야에 활발한 연구([3], [12])가 있어 왔으나 개괄적(Heuristic)방법에 제한되어 있었다. 본 논문은 위 문제에 대하여 포괄적(unified)이며 이론적인 방법론을 제시하였다. 이를 위해 대 분산이론(Large Deviation Theory)과 중요표본추출(Importance Sampling)기법이 이용되었으며 예로서 사용된 망은 두개의 구간이 이어진 교통망이다. 부수적으로 혼잡현상의 가장 대표적 형태를 구하는 방법이 제시되었다.

영어 초록

본 논문의 목적은 교통망 분석에 있어서 중요한 그러나 흔희 발생하지 않는 사건의 발생확률을 추정하는 방법론 개발에 있다. 예를 들어, 안정적(stable) 교통망에서 일시적인 혼잡현상이 발생할 확률을 씨뮬레이숀을 통해 추정하는 방법에 관한 것이다. 이 분야에 활발한 연구([3], [12])가 있어 왔으나 개괄적(Heuristic)방법에 제한되어 있었다.
본 논문은 위 문제에 대하여 포괄적(unified)이며 이론적인 방법론을 제시하였다. 이를 위해 대 분산이론(Large Deviation Theory)과 중요표본추출(Importance Sampling)기법이 이용되었으며 예로서 사용된 망은 두개의 구간이 이어진 교통망이다. 부수적으로 혼잡현상의 가장 대표적 형태를 구하는 방법이 제시되었다.

참고 자료

없음