Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2019.05a
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pp.325-326
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2019
서비스화(servitization)와 공유경제 패러다임이 확산되면서 서비스 산업에서도 IT기술을 융합시킨 다양한 형태의 새로운 비즈니스가 성공적으로 정착되고 있다. 특히 대중교통 서비스 산업에서 우버(Uber) 택시는 IT기술과 공유경제 개념을 절묘하게 접목시킨 새로운 차원의 성공적인 공유택시 비즈니스 모델로 자리매김하였고, IT기술을 적용한 교통예약 소프트웨어는 공유택시의 차별적 경쟁우위를 확보하기 위한 중요한 수단이 되고 있다. 공유택시 예약 프로그램은 택시이용자에게 신속하고 편리함을 제공할 뿐만 아니라 에너지 절약, 교통체증으로 인한 스트레스 완화 등의 많은 사회적 혜택과 이익을 제공하고 있기 때문에, 여러 분야에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근 중국에서는 보다 진보된 공유택시 예약 프로그램이 공유택시에 접목되면서 공유택시 이용객이 급히 증가하고 있으며, 이와 함께 공유택시 차별화에 핵심적인 역할을 하는 소프트웨어 시장의 경쟁도 가속화 되고 있다. 그러나, 이용객을 대상으로 강력범죄 발생빈도 증가와 이로 인한 부정적인 여론의 급속한 확산은 공유택시 산업발전에 심각한 방해요인이 되고 있지만, 근본적인 해결방법에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 공유택시 예약 프로그램에 이용객의 안전을 위한 컨텐츠 개발과 적용을 통해 공유택시 이용객의 불안해소와 공유택시 산업 발전에 기여할 수 있는 방법을 제안하고자 하였다. 연구방법은 중국현지의 공유택시 이용객을 대상으로 실증연구를 진행할 계획이며, 고객여정맵(CJM)과 Kano 분석을 통해 결과와 시사점을 도출할 계획이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.380-383
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2020
본 작품은 코로나 바이러스로 인한 언택트 서비스의 부각과 더불어, 대중교통 이용시 승객들이 하차에 신경쓰지 않고 자신의 일에 집중 할 수 있도록 지원하기 위해 제작된 서비스이다. 버스 하차 전(혹은 승차 시) 미리 희망하는 하차 지점을 예약해놓으면 해당 정류장에 자동으로 버스의 하차벨을 울리게 된다. 스마트폰 앱과 버스에 설치된 단말을 활용하여 추가적인 설치비용을 절약하며, 이 후 완성된 시스템을 발전시켜 사용자별 타겟광고가 가능해지면 버스회사의 부족한 재원을 보다 확보할 수도 있다.
Buses are a popular means of transportation. As such, thorough preparation is needed for passenger safety management. However, the safety system is insufficient because there are accidents such as a death accident occurred when the bus departed without recognizing the elderly approaching to get on in 2018. There is a safety system that prevents pinching accidents through sensors on the back door stairs, but such a system does not prevent accidents that occur in the process of getting on and off like the above accident. If it is possible to predict the intention of bus passengers to get on and off, it will help to develop a safety system to prevent such accidents. However, studies predicting the intention of passengers to get on and off are insufficient. Therefore, in this paper, we propose a 1×1 CNN3D-based getting on and off intention prediction model using skeleton keypoints of passengers extracted from the camera image attached to the bus through UDP-Pose. The proposed model shows approximately 1~2% higher accuracy than the RNN and LSTM models in predicting passenger's getting on and off intentions.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.36
no.1
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pp.105-114
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2016
With approximately 20 million transportation card data entries of the metropolitan districts being generated per day, application of the data to management and policy interventions is becoming an issue of interest. The research herein attempts a model of the possibility of dynamic demand change predictions and its purpose is thereby to construct a Dynamic Passengers Trip Assignment Model. The model and algorithm created are targeted at city rail lines operated by seven different transport facilities with the exclusion of travel by bus, as passenger movements by this mode can be minutely disaggregated through card tagging. The model created has been constructed in continuous time as is fitting to the big data characteristic of transport card data, while passenger path choice behavior is effectively represented using a perception parameter as a function of increasing number of transfers. Running the model on 800 pairs of metropolitan city rail data has proven its capability in determining dynamic demand at any moment in time, in line with the typical advantages expected of a continuous time-based model. Comparison against data measured by the eye of existing rail operating facilities to assess changes in congestion intensity shows that the model closely approximates the values and trends of the existing data with high levels of confidence. Future research efforts should be directed toward continued examination into construction of an integrated bus-city rail system model.
Daun Choi;Hyunji Shim ;Suhwan Jo;Jung Yum;Taewon Kim;Minjoo Cho;Jin Kim
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.394-395
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2023
본 연구는 최근 서울시의 모든 지역이 과밀억제권역에 해당되는 문제를 해결하는 방법을 분석하였다. 서울시 행정동별 소득수준, 사업체 통계, 거주인구 데이터, 매출액, 대중교통 승차 승객 수 등의 변수를 활용하여 2번의 클러스터링을 거쳐 진행하였다. 2번에 걸쳐 클러스터링 된 군집별 특징을 바탕으로 서울시 내 미비 업종 진단을 제안한다.
Despite the fact that understanding customers satisfaction with transportation services is a subject of great importance, authors, so far, found no systematic researches referred to that issue. From this point, studying the satisfaction with subways services can be extremely useful. Empirical study of key factors in the satisfaction with subway services is the departure point, which holds as objectives, and we believe, will contribute to overall increasing in the number of subways services used and in the amount of public benefits derived from that usage. In order to achieve these goals: First, several items referred to some key factors in the satisfaction of subway usage were systemized. Second, a research of specific weights attached to those key factors by subway passengers was conducted. Knowledge of the satisfaction variables system can provide deep insights into ones perceptual experience when using a subway. The results were as follows: Various interrelated factors compose a passengers satisfaction with subway services. People do not just use subway passively; a number of key factors, like physical and personal services, exact timing, easiness to access etc. determine the passengers satisfaction with subway. In order to find out specific weights of these key factors multiple regression analysis was employed. Results showed that satisfaction with subway is determined by (in order of importance) easiness to access, quality of physical services, friendliness of working stuff and timing exactness. According to the findings, passengers do not use subway as a simple mean of transportation, rather they perceive it as a complex combination of environmental elements and overall satisfaction depends on these various factors. Therefore, to learn passengers satisfaction with subways services, passengers subway experience must be thoroughly studied and analyzed, and this is where papers value resides.
Park, Jun-Hong;Park, Buhm;Kim, Dong-Kyu;Choi, Sung-Hoon
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2010.05a
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pp.510-510
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2010
우리나라에서 고속철도는 이미 중요한 대중교통수단 중 하나가 되었으며 향후에도 운행구간을 확대할 예정인 만큼 승객수도 더욱 증가할 것으로 보인다. 또한 승객수가 증가하는 만큼 정숙한 실내환경의 조성 또한 요구되고 있다. 하지만 현재 철도차량 소음에 관한 연구는 대부분 철도 외부에서 방사되는 소음에 한정되어 있으며 철도차량의 내부 소음 특성에 대한 연구는 미비한 상황이다. 현재 국내 환경소음에 대한 규정은 음압레벨만을 기준으로 하고 있지만 실제로 사람이 소음에 대하여 느끼는 청감특성을 나타내기에는 음압레벨만으로는 부족하다. 사람의 청감특성을 효과적으로 반영하기 위하여 음질(Sound Quality)평가의 방법에 대해 현재 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 운행중인 고속철도 실내 소음의 특성에 대하여 연구하였다. 음압레벨과 loudness의 관계에 대하여 분석하였고 Zwicker parameter과 ACF, IACF 분석을 통하여 객관적인 음질평가를 실시하였다. 또한 청감실험을 통하여 주관적인 음질평가를 수행하여 청감특성에 대하여 분석하고 객관적 평가의 결과를 검증하였다.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.593-598
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2007
Most of people still use the bus, which is one of transportation. But the space of cauch station where the passengers wait for the bus is still not enough for them in effect. Therefore, the space is analyzed through looking into the behaviors occurred in the waiting space .So, this paper defines the a primary factor affecting environmental from the existing environment and experience behaviors occurred in the existing environment, and suggests design guideline based on data and information from the result when redesigning.
Smart card data is representative mobility data and can be used for policy development by analyzing public transportation usage behavior. This paper deals with the problem of classifying metro stations using metro usage patterns as one of these studies. Since the previous papers dealing with clustering of metro stations only considered traffic among usage behaviors, this paper proposes clustering considering traffic time as one of the complementary methods. Passengers at each station were classified into passengers arriving at work time, arriving at quitting time, leaving at work time, and leaving at quitting time, and then the estimated shape parameter was defined as the characteristic value of the station by modeling each transit time to Weibull distribution. And the characteristic vectors were clustered using the K-means clustering technique. As a result of the experiment, it was observed that station clustering considering pass time is not only similar to the clustering results of previous studies, but also enables more granular clustering.
Seoul city is publishing new plans to increase modal share rate of bicycle every year, such as, maintaining bicycle related facilities. But bicycle's modal share rate in Seoul stayed same for the last decade and people are still facing difficulties using bicycle related facilities. These problems are causing bicycle usage as connecting transportation of public transit to decrease. This study looked at the high bicycle modal countries, such as, Netherlands, Germany and Japan to find applicable solutions by analyzing cases and comparing them with cases of highly populated subway station of Sindorim in Seoul. For example, in Germany and Netherlands there is bicycle-parking system to help bikers to access subway easier, in Japan there is underground bicycle parking tower to safely keep high volume of bicycles with in small space. For Seoul city to increase its modal share rate, they should look at problems from users' prospective and solve it by fixing it and improving the services, not by making more facilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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