대부분의 도시철도 시스템은 승객의 탑승열차 및 탑승열차종을 정확히 알 수 없다. 다수의 선행연구에서는 교통카드데이터와 열차시각표를 매칭하여 탑승열차를 추정하였으나, 추정이 불가능한 승객 또한 다수 존재한다. 본 연구의 9호선 사례분석 결과 교통카드데이터-열차시각표 매칭만으로는 약 28% 승객의 탑승열차종을 추정할 수 없음을 확인할 수 있었다. 이에 교통카드데이터-열차시각표 매칭과 본 연구에서 정의한 통행시간 기반 혼합확률분포분석을 순차적으로 적용하여 급행운영 도시철도노선 승객의 탑승열차종을 추정하는 방법을 개발하였다. 분석 결과, 298개 OD pair에서 본 연구의 검증 기준을 만족하는 합리적인 급행이용/비이용 승객 분류기준점을 도출할 수 있었다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권3호
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pp.151-160
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2019
Korea has the highest suicide rate among the OECD countries, and the suicide rate is highest among young adults in their 20s, most of whom are university students. Therefore, suicide among Korean university students is a public health issue that is of interest to us. The purpose of this study is to investigate the factors affecting the suicidal ideation of university students in Korea, and to use them as a basis to establish effective intervention for university suicide prevention through it. This was a cross-sectional descriptive study using convenience sampling method. The participants were 344 university students at universities in S and G cities. Data were collected with a structured questionnaire and analyzed using descriptive analysis, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficients, and hierarchical regression analysis using with the SPSS/Win 23.0 program. There was a significant correlation between depression (r=.45, p<.001), drinking alcohol (r=.14, p=.008), social support (r=-.26, p<.001), quality of life (r=-.46, p<.001), and suicidal ideation. In the first step of hierarchical regression analysis, satisfaction of school life (${\beta}=.198$, p<.001) was the significant factor influencing the suicidal ideation. Explanatory power was 25.2%. In the second step of the hierarchical regression analysis, absence of parents (${\beta}=-.095$, p=.044), depression (${\beta}=.247$, p<.001), quality of life (${\beta}=-.280$, p<.001), and explanatory power were increased to 42.0%. The results of the study indicate the need to actively identify the group of university students in their 20s with high risk of suicide through continuous evaluation of depression, and to improve the quality of life as a method of preventing suicide. In addition, the effect of absence of parents on the suicidal ideation among Korean university students suggests that parental support may play an important role in suicide prevention.
본 연구의 목적은 대학생의 성인 불안정애착과 스마트폰중독의 관계에서 자아존중감의 매개효과를 검증하는데 있다. 본 연구에서는 서울을 포함한 4개 지역의 대학에 재학 중인 학부생들을 대상으로 2016년 3월부터 4월까지 애착유형, 스마트 폰 중독, 자아존중감 척도를 통해 설문조사를 실시하였다. 남녀 대학생 230명의 자료를 바탕으로 분석을 실시한 결과, 성인 불안정애착 중 애착불안은 스마트폰중독과 유의한 정적 상관을 그리고 자아존중감과는 유의한 부적 상관을 보였다. 애착회피는 자아존중감과만 유의한 부적 상관관계를 나타냈다. 자아존중감이 애착불안과 스마트폰중독 간의 관계를 매개하는 구조모형을 검증했을 때, 부분매개효과가 나타났다. 본 연구결과는 청년기 성인들을 대상으로 한 스마트폰 중독의 예방/치료에 적용될 수 있다.
본 연구는 충청북도 정보화 계획수립 과정에서 지역의 특성을 반영하기 위해 텍스트마이닝의 토픽모델링, 연관분석, 감성분석을 진행하였다. 분석결과 충청북도는 상대적으로 정보격차 해소를 위해 교육분야를 중심으로 상대적으로 많은 활동을 하고 있으며, 비대면 서비스, 언택트 행정, 도시와 농촌 간 격차 해소를 위한 인프라 개선에 관심을 가지는 것으로 분석되었다. 아울러 지역 전략 산업에서 바이오와 IT 결합에 긍정적인 평가를 하고 있으며, 타지역 IT서비스 혁신사례 도입, IT 기업과 협력을 통한 스마트시티 구축, 정치적 이슈와 연관되지 않는 위기관리가 필요하다는 점을 확인하였다. 본 연구는 충청북도 정보화 추진과정에서 지역의 변화 흐름과 이슈를 구체적으로 파악하는 방안으로 활용될 수 있을 것이다.
기존 환경측정기기는 전자파 및 친환경 제품 인증, 내구성 시험 위주이며, 센서 신뢰성 검증 및 측정 데이터에 대한 검증은 형식 승인 및 등록, 인수시험, 초기교정, 주기시험 등을 통해 센서 성능평가 위주로 수행된다. 본 플랫폼은 각 타겟 센서별 성능평가 뿐만 아니라 센서의 데이터 신뢰성에 대한 검증체계 지원 ICT 기반 환경 모니터링 센서 신뢰성 검증 체계를 구축하였다. 환경 정보에 대한 센서 데이터를 수집할 센서보드를 제작하였고 센서 및 데이터 신뢰성 평가 및 검증 서비스 체계를 규격화 하였다. 또한, ICT 기반 센서 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위해 LoRa 통신을 이용한 센서 데이터 플랫폼 모니터링 프로토타입을 제작하였고 이를 스마트 시티 등에 실증 테스트하였다. 해당 시스템을 통해 받은 데이터 분석을 위해 머신러닝을 이용하여 최적화 알고리즘 개발하였다. 이를 통해 신뢰성 검증을 위한 센서 빅데이터 분석시스템을 구축하였고 통합 평가 및 검증 시스템의 기반을 마련하였다.
본 연구는 직장인의 근로시간 단축에 따른 생활변화와 여가만족도에 관한 연구로서 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 직장인의 근로시간 단축에 따른 생활변화는 남자는 근로시간 단축에 따른 생활변화가 없는(42.4%) 것으로 나타났으나 여자는 개인만족 증대(54.7%)가 높은 것으로 나타났으며 월소득은 200~300만원이 96.1%로 개인만족이 증대하였고 지역은 중소도시, 읍면지역에서 개인만족이 증대되었다. 둘째, 근로시간 단축에 따른 여가만족도는 월소득 300~400만원(43.6%)과 600만원 이상(39.1%)에서는 여가만족도가 다소 높았으나 성별, 연령, 학력, 가족원수, 결혼여부, 종사자 지위별, 지역에는 여가만족도에 변화가 없는 것으로 나타났다. 여가의 활성화는 개인적인 삶에서 매우 중요한 과제로 대두되고 있으나 여가만족이 생활변화에 있어 긍정적으로 전이되고 있어 여가 사회화에 시사점을 제공하였다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.
최근 부동산 시장에 대한 관심이 높다. 과거 주거환경으로만 여겨지던 부동산은 끊임없는 수요 증가로 안정적인 투자 대상으로 인식되고 있기 때문이다. 특히 국내 시장의 경우 인구 수의 감소에도 불구하고 1인 가구의 증가 및 대도시로의 인구 유입이 가속화되며 수도권 중심으로 부동산 가격이 급격히 상승하고 현상이 나타나고 있다. 이에 미래 부동산 시장의 전망을 정확히 예측하는 것은 개인의 자산 관리 뿐 아니라 정부 정책 수립 등 사회 전반에 걸쳐 매우 중요한 사안이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법을 활용해 과거 부동산 매매 데이터를 학습해 미래 부동산 시세를 예측하는 프로그램을 개발하였다. 한국감정원과 국토교통부에서 제공하는 대한민국 부동산 매매 시세 데이터를 활용하였으며 지역별로 2022년도 평균 매매가 예측치를 제시한다. 개발된 프로그램은 오픈소스 형태로 공개하여 다양한 형태로 활용될 수 있도록 하였다.
The topic of this study is the field of humanitarian logistics for disaster response. Many existing studies have revealed that compliance with the golden time in response to a disaster determines the success or failure of relief activities, and logistics costs account for 80% of the disaster response cost. Besides, the agility, responsiveness, and effectiveness of the humanitarian logistics system are emphasized in consideration of the disaster situation's characteristics, such as the urgency of life-saving and rapid environmental changes. In other words, they emphasize the importance of logistics activities in disaster response, which includes the effective and efficient distribution of relief supplies. This study proposes a mathematical model for establishing a transport plan to distribute relief supplies in a disaster situation. To determine vehicles' route and the amount of relief for cities suffering a disaster, it mainly considers the urgency, effectiveness (restoration rate), and uncertainty in the logistics system. The model is initially developed as a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) model containing some nonlinear functions and transform into a Mixed-integer linear programming (MILP) model using a logarithmic transformation and piecewise linear approximation method. Furthermore, a minimax problem is suggested to search for breakpoints and slopes to define a piecewise linear function that minimizes the linear approximation error. A numerical experiment is performed to verify the MILP model, and linear approximation error is also analyzed in the experiment.
실시간으로 유동인구를 계측하는 기술은 다양한 산업 분야에서 공간 밀집도에 대한 통찰력을 제공하여 더 좋은 서비스 환경을 만들어준다. 이에 따라 여러 기업과 학계에서는 특정 공간의 유동인구 데이터를 계측하기 위해 오랫동안 다양한 연구를 시도해왔으며, 최근에는 스마트시티와 디지털트윈의 일환으로 Wi-Fi 신호를 활용한 유동인구 분석 사업화가 더욱 활발한 추세이다. 본 논문에서는 사람들이 소지한 스마트폰으로부터 수집되는 MAC-address 값 기반의 유동인구 추정 방법을 제시하는데, 추정값의 정확도를 분석하기 위해 Real MAC-address와 Random MAC-address 값을 구분한 뒤, Real MAC-address가 추출된 실제 스마트폰 기기 수와 CCTV 화면에 집계된 사람 수를 비교하는 실험을 진행한다. 그 결과 두 데이터 간의 유사한 상관 계수가 나타났다. 이러한 결과에 근거하여 MAC-address 분류를 통한 Wi-Fi Probe Request 기반 유동인구 분석 방법을 제시한다.
급격한 도시화는 전 세계적으로 도시화가 빠르게 진행되면서 교통 혼잡 및 환경오염, 소음 공해 등의 도시문제가 대두하고 있으며, 이러한 도시 집중화 현상으로 시간 낭비와 이로 인한 경제적 손실이 발생하고 있다. 이를 해결하기 위한 도심 항공 모빌리티(UAM; Urban Air Mobility)는 3차원 미래형 도시 교통수단으로, 도로·철도·개인교통수단과 연계한(Seamless) 교통서비스(MaaS; Mobility as a Service)로 스마트시티의 중요한 교통축으로 자리 잡을 전망이다. 그러나 2023년 7월 현재, UAM 운용을 위한 공역체계, 버티포트 설계, 항법, 통신 등과 관련된 연구는 활발히 이루어지고 있으나, 조종사 교육·훈련에 대한 개념 정립, 교육·훈련 프로그램에 대한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 미국과 유럽의 수직이·착륙(VTOL) 조종사 교육·훈련 프로그램을 SWOT 분석 방법을 통해, 국내 조종사 양성체계에 적합한 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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