더블데크 행선층 예약 시스템 (2-1)

기고 _현대엘리베이터 기술연구소 박희철, 천홍렬 연구원

본 연구는 건물의 수직 운송 효율을 증대하기 위해 더블데크 행선층 제어의 새로운 방법을 제시하며 실제 군 제어기를 포함하는 시뮬레이터를 이용하여 기존의 승장버튼식 군 제어, 싱글데크 행선층 제어, 더블데크 행선층 제어의 성능을 평가하였다. 성능 평가의 정확성을 위해 실제 건물의 군 제어기가 수집한 교통요구를 이용하여 시뮬레이션을 하였다. 실제 더블데크 엘리베이터와 호기 에뮬레이터를 연결하여 8CAR 더블데크 행선층 예약 시스템을 구현하였다. 연구 결과를 통해 행선층 예약 시스템이 기존의 군 제어 시스템에 비해 성능이 우수함을 알 수 있으며 제안한 더블데크 행선층 예약 시스템이 싱글데크 행선층 예약 시스템에 비해 높은 운행 효율을 가짐을 알 수 있다. 따라서 제안한 더블데크 행선층 예약 시스템은 운송 효율 확대를 통해 건물의 승강로 면적을 줄일 수 있는 좋은 방법임을 알 수 있다.

주 용어 : 더블데크 엘리베이터, 행선층 제어, 목적층 제어, 시뮬레이션

1. 서론
오늘날 건물이 고층화 거대화됨에 따라 엘리베이터의 운송 효율에 대한 관심이 점점 고조되고 있다. 건물의 운송 효율 증대를 위하여 다수의 엘리베이터를 관리하는 군 제어 기술과 한 승강로에 두 대의 엘리베이터를 운영하는 기술이 발전되어 왔다.
엘리베이터 군 제어의 목적은 각 호출들을 최적의 엘리베이터에 분배하는 것이다. 여러 군 제어 방식 중에 ETA(Estimated Time of Arrival) 즉, 도착 시간 평가 방식이 가장 보편적이다.
승객이 승강장에서 엘리베이터를 호출 했을 때 ETA 군 관리 시스템은 가장 빨리 호출층에 도착할 엘리베이터에게 호출을 할당한다. 이 방식에서는 교통 상태 변화에 따른 할당 호기를 변경하기 위하여 일반적으로 재할당을 실행한다. 이 방식은 계산이 비교적 간단하고 승객들이 운영방법을 쉽게 이해할 수 있는 장점이 있으나 대기시간만을 고려하여 이동시간이 길어지고 교통량이 많은 경우 엘리베이터가 인접하여 운행될 수 있어 대기시간의 편차가 크며 평균대기시간도 길어질 수 있다.
AI(Artificial Intelligence) 군 관리 시스템은 인공지능 기술을 적용하여 교통흐름에 대한  학습과 다양한 목표에 대한 추론을 통하여 운송효율을 향상시키기 위해서 발전되어 왔다. 이 방식에서는 평균대기시간, 평균이동시간, 장대기시간, 장이동시간 등 다양한 항목들을 평가하기 위해 보다 정확한 예측치와 추론이 요구되어 교통흐름을 학습하고 불확실한 상태를 처리하기 위하여 인공지능 기술들이 응용되어 왔다. 기존 승장버튼 방식의 인공지능 군 관리 시스템은 추정 정보를 기초로 하므로 운송효율 향상이 제한적일 수 있다.
행선층 예약 시스템은 승장에서 행선층을 등록하므로 승객의 출발층과 목적층을 알 수 있어 모든 승객의 대기시간과 이동시간, 각 층에 타고 내리는 승객 수, 만원 예측 등을 보다 정확히 계산할 수 있어 운송 효율을 크게 향상시킬 수 있다. 이 방식의 구현을 위해서는 최적의 알고리즘과 복잡한 연산에 대한 실시간 처리 기술이 요구된다.
더블데크 엘리베이터는 운송능력을 높이기 위해 한 승강로에 두 대의 엘리베이터를 직렬로 연결하여 운행한다. 대부분의 더블데크 엘리베이터는 셔틀용 또는 홀짝층 운행용으로 사용되고 있으며 상부 데크 승객을 위하여 로비 층에 에스컬레이터가 설치되는 것이 일반적이다. 최근 몇 건물에 더블데크 행선층 예약 시스템이 적용되었으며 여기에서도 로비 층에 에스컬레이터를 설치하여 승객의 데크 이동을 안내하고 있다.
본 논문에서는 싱글데크 및 더블데크 행선층 제어 알고리즘을 서술하며 전 층 서비스가 가능한 더블데크 행선층 예약 시스템의 성능을 시뮬레이션을 통하여 평가하였다.
  
2. 더블데크 행선층 예약 시스템

2.1 행선층 예약 시스템의 구성
본 연구의 행선층 예약 시스템은 [그림 1]과 같이 군 제어기, 호기 제어기, 행선층 입력 장치, 원격 모니터 장치로 구성되어 있다. 승객이 각 층에 설치된 입력 장치를 통해 행선층을 입력하면 입력장치는 CAN(Controller Area Network)을 통해 군 제어기에게 행선층을 전달한다.
군 제어기는 입력된 호출에 대한 최적의 호기를 결정하여 입력장치에 전달하고 입력장치가 선택 호기를 표시하게 한다. 또한 군제어기는 행선층 호출을 기존의 승장 호출과 차내 호출로 변경하여 승장 호출을 즉시 서비스 호기에 할당한다. 할당된 호기가 승장 호출을 서비스하기 위해 도착하면 호기 제어기에게 카 내 호출을 보낸다. 그러면 행선층 예약 시스템에 속한 각 호기 제어기는 기존의 승장버튼 시스템의 동작과 유사하게 운행된다.
보조 군 제어기는 주 군 제어기와 하드웨어 및 소프트웨어가 동일하며 주 군 제어기의 이상을 감지하면 즉시 군 제어 기능을 수행한다.
원격 모니터 장치는 LAN(Local Area Network)를 통해 군 제어기와 통신하며 엘리베이터의 운행 상태, 호기 상태, 에러 이력, 일별 시간별 운행 자료 등 군 제어기가 저장한 자료를 분석하고 표시한다. 군 제어기에는 수 기가 바이트의 메모리가 장착되어 있어 약 1백년간의 운행 자료를 저장할 수 있다.

2.2 할당 알고리즘
행선층 예약 시스템에서는 모든 승객의 탑승층과 행선층을 알 수 있어 대기시간과 이동시간을 보다 정확히 계산할 수 있다. 행선 층 제어 방식에는 이들 연산치를 이용한 최소 평균대기시간 방식, 최소 평균도착시간 방식, 도착시간과 대기시간의 혼합 방식이 제안되어 왔다(Barney, 2003). 본 연구에서는 최소 평균도착시간 방식의 확장된 형태를 사용한다.
새로 발생한 행선층 호출을 엘리베이터(i)에게 할당할 경우 이 호출에 대한 대기시간을 WTi, 이동시간을 TTi라 하면 도착시간은 WTi+TTi가 된다. 신규 행선층 호출을 엘리베이터(i)에 할당함으로 인해 이전에 등록된 행선층 호출(k)의 증가한 대기시간을 △WTik, 증가한 이동시간을 △TTik, 항목(x)에 대한 가중치를 Wxi라 하면 신규 행선층 호출에 대한 엘리베이터 (i)의 비용함수는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
CF(i)=W1i*WTi+W2i*TTi
+W3i*Σ△WTik+W4i*Σ△TTik (1)
식(1)은 싱글데크 행선층 제어의 비용함수로써 가장 낮은 비용치를 가지는 엘리베이터가 새로운 행선층 호출에 응답한다.
식(1)에서 항목들의 가중치가 동일하다면 이는 최소 도착시간 방식과 일치한다. 본 연구에서는 일반적인 경우에는 가중치가 동일하지만 상황에 따라 이 가중치를 변경한다. 예를 들어 새로 등록된 행선층 호출과 동일한 방향과 출발층을 가지고 있는 엘리베이터의 은 감소될 수 있다. 왜냐하면 승객은 먼저 도착하는 엘리베이터를 타기 원하기 때문이다. 시스템 성능 향상과 고객 만족을 위해서는 경우에 따라 항목들의 가중치를 조절하는 것이 필요하다.
더블데크 행선층 제어를 위해 데크(d)를 고려하여 식(1)을 확장하면, 새로운 행선층 호출을 엘리베이터(i)의 데크(d)에 할당하는 경우의 비용함수는 다음과 같다.
CF(i,d) = W1id*WTid+W2id*TTid
+W3id*ΣΔWTidk+W4id*ΣΔTTidk   (2)
가장 낮은 비용치를 가지는 엘리베이터의 데크가 새로운 행선층 호출에 응답한다.

3. 시뮬레이션

3.1 시뮬레이터
시뮬레이터의 이용은 실제 구현이 어렵거나 비용이 많이 드는 연구에 있어서 매우 편리한 방법이다. 본 시뮬레이터는 개발된 군 제어기의 성능과 기능을 확인할 수 있으며 타 군 제어기와의 성능비교를 수행할 수 있다. 시뮬레이터의 구성은 [그림 3]과 같이 컴퓨터, 에뮬레이터, 군 제어기로 구성되어 있다.
시뮬레이터의 구성요소인 컴퓨터는 승객의 호출 요구에 관한 파일을 읽어 호출을 발생시키고, 엘리베이터의 상태 및 군 제어기기가 저장하고 있는 각종 운행 자료를 화면에 표시한다.
호기 에뮬레이터는 최대 8대까지 실제 엘리베이터와 유사한 운행을 수행한다. 호기 에뮬레이터에는 엘리베이터의 각종 사용 데이터가 입력되어야 한다. 호기 에뮬레이터에 입력되어야 하는 데이터에는 엘리베이터 대수, 적재용량, 속도, 가속도, 도어 시간, 서비스 층 등이 있다.
시뮬레이터의 군 제어기는 시뮬레이션을 할 군 제어기를 장착한다. 실제 적용할 군 제어기를 사용함으로 테스트의 정확도를 높일 수 있다.

- 다음 호에 계속 -