시간 종속적 가로망에 대한 최단경로 탐색은 ITS분야의 경로 일정계획과 실시간 내비게이션 시스템에서 중요한 부분을 차지한다. 본 연구에서는 매시간간격 변동적인 링크 통행속도를 고려하는 one-to-one 시간 종속적 최단시간 경로 알고리즘을 제시한다. 이를 위해, 먼저 기존의 일반적인 최단거리 경로 알고리즘 중에서 실제 도로망에서 비교적 빠르고 효율적인 알고리즘으로 알려져 있는 3가지의 알고리즘들, 즉, two queues 구조를 가진 Graph growth 알고리즘, approximate buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘, double buckets 구조를 가진 Dijkstra 알고리즘이 선택되었다. 이 알고리즘들은 모두 네트워크 내 하나의 노드에서 모든 노드(one-to-all)로의 최단거리 경로를 빠르게 탐색하기위해 개발되었다. 선택된 알고리즘들은 시간 종속적 도로망에 대해 하나의 출발노드에서 하나의 목적노드(one-to-one)로의 최단시간 경로 탐색이 가능하도록 확장된다. 또한, 제안된 3가지의 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘들은 미국의 Anaheim, Baltimore, Chicago, Philadelphia 4개 도시의 실제 가로망에 적용하여 검증 평가된다. 결과적으로, 도시부 가로망을 대상으로 한 시간 종속적 최단시간 경로탐색 알고리즘으로 double buckets 구조를 가진 확장된 Dijkstra 알고리즘이 추천된다.
최근 소득 향상이나 여가시간 증가 등으로 인해 삶의 질이 향상되고 있으며, 이에 따라 해양 레저 활동에 대한 관심이 높아짐으로 이에 관한 잠재적인 수요가 증가하고 있다. 하지만 관련 자원 및 시설의 개발과 서비스 및 프로그램의 제공이 뒷받침되지 못하고 있는 실정이다. 또한, 레저선박 운용자는 정보의 부족으로 인하여 새로운 항로 개척보다는 단순하고 익숙한 경로를 따라 반복 운항하려는 경향이 높다는 문제점을 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하여 보다 다양한 해양 레저 활동을 즐길 수 있도록 도움을 주기 위한 목적의 해양 레저 항로 추천 시스템을 제안한다. 레저 항로 추천을 위하여 출발지부터 목적지까지의 항해를 위한 항로를 비롯하여 기상 조건 및 해상 조건을 포함한 환경 변수, 해양 레저 활동 가능 구역 혹은 금지구역, 관광지 등에 관한 데이터베이스를 구축하였다. 또한 해양 레저 활동을 자연, 문화, 시설 자원 등으로 구분하여 목적에 맞는 다양한 정보를 제공하기 위한 시나리오를 설정하고, 레저 선박 운용자에게 해양 레저 활동에 필요한 다양한 정보를 제공하는 항로 추천 시스템을 개발하였으며 그 유용성을 검증하였다.
이러닝 시스템에서 난이도를 이용한 학습추천 시스템 설계에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 난이도는 학습자의 수준에 맞는 후행학습을 추천하는데 매우 중요한 요소임에도 불구하고 현행 난이도 기반 학습 추천시스템은 각 학습 콘텐츠의 제작자가 주관적으로 정한 난이도를 적용함으로써 정확한 후행 학습 콘텐츠를 추천하기가 어렵다. 본 논문에서는 객관적인 난이도 지표를 제공하기 위하여 온톨로지에 기반한 새로운 학습콘텐츠 난이도 계산 방법을 제안한다. 기존 온톨로지나 지식맵을 이용한 난이도 계산 방법들은 선행학습과 후행학습 또는 주제간의 선후 관계를 표현하고 이를 이용하여 난이도를 계산하였으나, 이 방법들도 콘텐츠 작성자의 주관적인 판단에 의해 후행학습이 결정된다는 문제점이있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 콘텐츠를 구성하는 단어들의 상하위 관계 및 심화도를 나타내는 온톨로지를 이용하여 단어들 간 온토로지의 경로상의 거리로 난이도를 계산한다. 이를 통하여 학습자에게 보다 객관적인 난이도 정보를 제공하고 학습자 수준에 가장 적합한 후행학습 콘텐츠를 추천할 수 있다.
본 연구는 문화체육관광부의 한국문화관광연구원에서 제공하는 2015년 외래관광객 실태조사 원자료를 활용하여 입국 관광객의 가장 큰 비중을 차지하는 중국 관광 소비자의 만족도 확인 및 향후 지속적 유치를 가능케 하는 방안을 제언하고자 하였다. 이를 위해 중국 소비자의 인구통계학적 특성과 관광 특성에 따라 전반적 관광만족도, 재방문의도, 추천의 도에의 차이와 영향요인을 분석하였다. 분석 결과, 인구통계학적 특성 중 연령과 직업에 따라 전반적 관광 만족도와 재방문 의도에 차이가 있었으며 여행목적에 따라서는 재방문 의도에, 정보탐색경로에 따라서는 재방문 의도 및 추천 의도에 차이가 있는 것으로 나타났다. 그리고 여행 형태에 따라서 만족도, 재방문 의도, 추천 의도에 차이가 있는 것으로 나타났다. 그리고 한국 관광 만족, 재방문 및 추천의도에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 '음식'인 것으로 나타났으며, 다음으로 출입국 절차, 치안, 관광지 매력도 등이 나타났다. 특히 출입국 절차 등은 기존 관광 만족도 관련 연구에서 다루어지지 않은 요소로 향후 중국 관광객의 지속적 유치를 위하여 정부, 산업계, 학계에서 보다 적극적인 연구 및 개선 노력이 요구됨을 시사하고 있다.
본 연구는 한려해상국립공원 탐방객을 대상으로 여행경로에 따른 탐방특성 및 만족도 분석을 통해 국립공원 탐방관리정책 수립을 위한 기초자료를 마련하고자 진행되었다. 연구대상은 한려해상국립공원을 방문한 탐방객 총 671명이고, 현장조사 기간은 2017년 3월부터 11월까지 계절별로 봄, 여름, 가을 3차례 설문조사를 진행하였다. 주요내용은 탐방특성(방문동기, 여행경로, 탐방 소요시간, 참여활동 등)과 만족도(탐방 만족도, 재방문의향, 추천의향) 등이며, 한려해상국립공원 탐방객을 대상으로 자기기입식 설문지를 사용하여 조사하였다. 자료의 분석은 SPSS 21.0 프로그램을 이용하여 빈도분석, 독립표본 t-test 분석을 실시하였다. 분석결과 한려해상국립공원만 방문하는 단일목적지의 탐방객이 한려해상국립공원 이외에 다른 여행 목적지가 있는 다목적지의 탐방객보다 방문동기 중 건강증진, 휴양 휴식 치유를 위한 동기 항목에서 평균값이 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 거주지에서 국립공원까지 오는데 소요된 시간은 단일목적지 방문객이 다목적지 방문객 보다 소요시간이 적게 나타났다. 한려해상국립공원만을 방문한 단일목적지 탐방객의 탐방 후 만족도 평균값은 다목적지의 탐방객보다 통계적으로 더 높게 나타났으며, 재방문의향 및 추천 의향도 더 높은 것으로 나타났다. 본 연구결과는 한려해상국립공원 탐방객의 특성을 파악하여 효율적인 공원관리 정책을 마련하기 위한 기초자료를 제시하였다는 측면에서 연구의 의의가 있다.
본 논문에서는 센서 네트워크를 이용하여 로봇 자신의 위치를 인식할 수 있는 위치인식 시스템을 제안하였다. 그리고 센서 네트워크에서 얻은 정보와 사용자의 운행 정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 성향과 주변의 환경 상태를 판단하여 사용자에게 적합한 경로를 추천하는 지능형 네비게이션 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 소프트 컴퓨팅 기법을 사용하여 인간의 선호도와 성향을 학습 및 추론하였다. 그리고 사용자와 모바일 로봇을 중계자 역할을 담당하고 휴대가 가능한 지능형 보조 모듈(IAM)을 정의하고 제안하였다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.
본 연구는 미국 텍사스 주의 소도시에 있는 스캇 앤 화이트 클리닉의 외부공간을 대상으로 하여 외래환자와 방문객들이 직면하는 길찾기의 문제점을 분석한다. 연구의 공간적 범위는 클리닉의 외부공간으로 한정하여 진입도로에서 진입하여 주차한 후 출입구에 도달하는 경로에서 관찰되는 행태적 특성을 분석한다. 분석의 초점은 진입도로에서 이루어지는 경로선택의 결정과 그것이 클리닉에 진입하기 위한 출입구 결정에 미치는 영향관계에 둔다. 분석은 외부공간에서의 길찾기에 관한 기존 연구문헌을 참고하여 작성한 연구모형에 의해 이루어진다. 구체적으로 보면, 이용자들이 보이는 날씨, 성별, 그리고 나이에 따른 길찾기 행태의 차이를 클리닉의 남동측 출입구와 남서측 출입구에서 발생하는 이용자들의 하차 빈도를 측정하였다. 또한 하차의 위치를 행태 지도에 기록하여 연구모델에 나타나는 상관성을 분석하였다. 길찾기 행태분석 결과를 통해 파악된 외부주차장에 주차한 후 클리닉에 접근하는 이용자들의 경로선택의 문제점과 클리닉의 입구 공간에서 하차한 이용자들의 입구선택에서 나타나는 문제점을 토대로 하여 외부공간에서 발생하는 길찾기 행위의 효율성을 증진시키기 위한 디자인 추천 사항을 다음과 같이 제시한다: (1) 시각적 단서를 제공하기 위해 남서쪽 출입구의 형태와 색채 차별화; (2) 도로에서 클리닉 진입공간에 위치한 안내판의 글자 크기 확대; (3) 학습된 길찾기 행태를 보조하기 위해 동쪽에 랜드마크 시설물 설치 및 목적 지점의 최종경관 개선; (4) 과도한 클리닉의 정보에 의해 감소되는 가독성을 고려하여 안내판의 정보 간략화; (5) 색채의 대조를 고려(출입구 벽에 설치된 클리닉의 이름이 갈색에 푸른색으로 설치되어 있어 색채의 대비가 낮아 가독성 떨어짐); (6) 클리닉 중앙 출입구의 하차 공간 상부에 설치된 캐노피 기둥의 과도한 크기에 의해 발생하는 가시공간의 감소에 의해 발생하는 하차 공간 사용의 혼잡 문제를 제거하기 위해 기둥규모 축소; (7) 하차점 6까지 캐노피를 확장하여 우천시에 발생하는 공간 사용의 문제점 제거; 그리고 (8) 올바른 하차공간 사용을 위해 진입 접근도로에 차선 설치.
최근 들어 많은 차량이 네비게이션 시스템을 장착하고 있다. 초기의 시스템은 길을 안내하는 것이 주목적이었지만 여러 기술들의 발달로 다양한 기능이 추가되어 사용자에게 더욱 편리함을 주고 있다. 다양한 기록 매체를 재생할 수도 있고, 각각의 도로에 대한 유용한 정보도 알려주고, DMB 수신 장치를 장착하여 차량이 이동 중에 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 아직까지 네비게이션 시스템에서 기본적이고 중요한 길 안내 기능은 크게 성장하지 못했다. 이에 본 논문에서는 외부환경, 운전자의 속도경향, 운전자 감정, 도로상태의 다양한 상황을 고려하여 운전자 상황에 맞는 인간 친화적인 경로 추천 방법을 제안한다. 또한 다양한 상황을 모듈화하여 각 상황의 알고리즘을 쉽게 수정할 수 있도록 계층적 구조로 구성하고 퍼지로직을 이용한다.
스텔스 게임 레벨 디자이너는 다양한 난이도의 흥미로운 게임환경(레벨)을 제작해야 한다. J. Temblay와 공동 연구자들은 이 과정의 자동화를 돕는 Unity-기반 레벨 디자인 툴을 개발했다. 이 툴은 디자이너가 지도에서 경비병의 경로, 속도, 감시 영역, 플레이어의 출발점과 도착점 등 여러 게임 요소들을 입력하면 플레이어가 취할 수 있는 가능한 경로들을 포함한 다양한 시뮬레이션 결과들을 보여준다. 이를 이용해 디자이너는 현재의 게임 요소들이 자신이 의도한 난이도 및 플레이어 경로를 만드는지 실시간으로 확인할 수 있고, 필요한 경우 이들을 조정할 수 있게 되었다. 여기서는 두 가지 면에서 이 툴의 개선점을 제시한다. 첫째, 디자이너가 몇 개의 지점을 입력하면 이 지점들을 포함하는 흥미로운 경비병의 감시 경로를 난이도별로 추천해주는 기능을 추가해서 레벨 디자인 툴로서의 편의성과 유용성을 높였다. 둘째, 기존의 충돌 체크 함수 및 RRT-기반 경로 탐색 함수를 새로운 충돌 체크 함수와 델로네 로드맵-기반 경로 탐색 함수로 대체하여 시뮬레이션 속도를 크게 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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