본 연구는 관광상품의 주요 구성요소인 여행사에 대한 경험이 PAD모형에 따른 소비자의 감성 형성에 미치는 영향과 소비자의 감성민감도가 여행사 경험에서 유도되는 감성에 대한 조절적 역할을 분석하였고 여행사 경험에서 유도된 감성이 여행사에 대한 소비자의 태도와 재구매의도 형성에 미치는 차별적 효과를 검증하였다. 실증자료 분석으로부터 다음과 같은 연구결과를 얻었다. 첫째, 중요한 여행사 경험요소로 반응성, 정중성, 업무수행능력, 차별성 등 네 요소가 식별되었고 이들이 소비자의 경험이 즐거움-각성-지배(Pleasure-Arousal-Dominance: PAD) 정서를 차별적으로 유도한다는 가정이 실증적으로 확인되었다. 둘째, 정서에 관련된 주요 개인차 변수의 하나인 감성민감도(Affect Intensity)가 여행사경험에서 유도되는 정서 형성에 조절적 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 여행사 경험에서 유도된 정서는 각각 여행사에 대한 소비자의 태도 형성과 재구매의도 형성에서 차별적 영향을 미친다는 가정 역시 검증되었다.
본 연구에서는 VANET환경을 기반으로 하여 통행시간정보를 자율적으로 자가추정하는 기법을 제안하였다. 최근 무선통신기술은 주행 중인 차량들 간의 통신이 가능한 수준으로 발전되었다. 교통분야에서는 무선통신 기술을 기반으로 하여 자료를 수집하고 정보를 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 개별차량(Agent)을 기반으로 하여 자차(Subject Vehicle)에서 필요한 자료를 수집하고, 정보를 생성하는 시스템을 구상하였다. 개별차량 내에서 운전자에게 정보제공을 하기 위해 수행되는 과정을 자료수집, 정보생성, 정보제공 단계로 구분하였으며, 각 단계에서의 자료처리 과정을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 통행시간 산출 방법론은 자차에서 수집된 자료를 이용하는 방법과 선행차량에서 수집된 자료를 이용하는 방법으로 구분되며, 두 방법론을 이용하여 추정한 통행시간을 통합하여 현장에 적용시 보다 정확한 정보를 제공할 수 있는 방법론을 제시하였다. 개별차량(Agent)기반 정보생성 방법론은 운전자가 필요로 하는 정보의 생성 및 제공을 개별적으로 수행하기 때문에 보다 운전자 중심적인 접근이 가능하다. 또한, 교통관제센터, RSE를 이용한 방법론 보다 정보의 생성 및 갱신이 자유롭기 때문에 교통상황의 급격한 변화에 대응하기 수월할 것으로 판단된다. 본 연구에서 제시한 자율적 자가추정 통행시간 산출방법론은 도래하는 유비쿼터스 교통시스템에서 보다 정확하고 교통상황의 변화에 신속한 대처가 가능한 통행시간 추정기법으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 논문의 목적은 DSRC 기반 통행속도 이력데이터를 활용하여 IC-IC 구간 단위의 통행패턴을 도출하는 것이며, 이를 통해 방대한 이력정보 데이터의 활용도를 높이고, 단순하지만 정확성 높은 방법으로 도로의 통행패턴을 용이하게 파악할 수 있게 하는 것이다. 통행패턴 분류는 의사결정나무 기법을 적용하였고, 월 시간대 구간 단위로 분리된 통행패턴을 생성하여 시 공간이 변화되어도 이에 대응 가능하도록 하였다. 경부고속도로 서울TG~안성IC 구간을 대상으로 의사결정나무 기법을 적용한 결과, 요일 기준으로 (월)(화 수 목)(금)(토)(일) 5개 그룹으로 고정 통행패턴이 분류되었다. 분류 결과를 영동, 중부, 중부내륙 고속도로의 9개 구간에 적용하여 통계적 검증을 수행한 결과 약 93%의 적합도를 갖는 것으로 나타났다. 의사결정나무를 통한 통행패턴 오차를 개선하기 위하여 4개의 추가변수를 도입한 결과, "직전월의 소통상황"을 설명변수로 추가할 경우 통행속도 분산이 약 50% 감소함을 확인하였고, 실제 상황에 적용할 경우 소통 원활 시의 오차가 약 4% 감소되었다.
본 논문에서는 기존의 웹(인터넷)기반의 정보 제공 서비스의 범주를 벗어나, 음성 및 웹 브라우저 기반의 VoiceXML을 이용하여 웹과 음성 인터페이스를 동시에 사용할 수 있고 GPS 정보의 응용이 가능한 분산 환경 기반의 여행 정보 서비스를 제안한다. 기존의 여행 정보 콜 센터의 자동응답 서비스는 사전에 제작된 시나리오대로 운영돼 이용시간이 많이 걸릴 뿐 아니라 응답 내용을 바꿀 경우 시나리오를 다시 짠 후 녹음을 다시 해야 하는 불편함이 있었으나, 제안된 VoiceXML 기반의 여행 정보 시스템은 파일형태로 개별 대화 시나리오를 만들어 서버에 내장하는 방식으로 이루어져 시스템 개편이 쉬우며, GPS 정보를 이용한 사용자의 현 위치를 인지하고 이에 따른 다양한 여행 정보 서비스를 오지 환경과 같은 환경적 제약 변수에서도 쉽게 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
Social costs analysis seeks to reveal the environmental effects of transportation policy. It delivers a sense of the effects of the public's daily travel and the costs that are or would be incurred from individual trips. Moreover, the accumulated total number of trips will uncover the effects of travel on society. This article shows the quantitative analysis of the economic outcomes of travel using social costs estimation methods. In order to support urban planning tasks, this research implemented analysis tool for social costs estimation by travel behavior. For a case study, a jave based application which can convert people's trip data into social costs is developed. the application used for simulating student-housing effects by estimating social costs changes. The analysis included the attributes, building scale and locational changes of the student housing as well as transforms of the students' trips.
The multinomial logit model has been applied for various choice problems. Among others, the joint destination mode choice, the mode choice and the route choice are the three major modeling topics for korean transportation planners. This paper examines with real world data (the Olympic road and its competing two major arterials) the usefulness of a Logit route choice model. Quites surpisingly, it is found that the multinomial route choice behavioral model calibrated for this study based on (0,1) individula data base can not provide a good estimate for O-D trips less than 6㎞. 400data points and 3case studies might not be sufficient for a sound conclusion. It is, however, believed from a series of similar studies conducted by the authors that the route choice behavior is more sensitive (more demand elastic with respect to travel time changes) than the mode choice and the shorter trip, the more sensitive. The travel time parameters for destination choice models are usually smalle than the travel time parameters for mode choice models and these parameters (for mode choice models) turn our smaller than the travel time parameters for route choice models from this study. Table 2 in this paper shows parameter changes for three different markets and Table 3 shows the modeling errors when the estimated individual probabilities are aggregated into a route level.
Recent data development has made it possible to analyze each individual's daily commuting by using transportation card transaction. This research utilizes about 1 million observations from the subway line no.7 of Seoul metropolitan transportation data. By using such a massive dataset, the authors try to identify daily travel behavior of morning commute and its possible relationship between subway usage and socio-economic factors. There are 4 main types of users and their travel behavior, and top 15 stations with the most users for arrival and departure are selected. Accordingly, 15 stations have distinctive characteristics including population density and the number of businesses around stations. To identify this fact, the 4 most populated stations are selected and their socio-economic factors are examined. According to the analysis, the most departure stations are generally surrounded by hihgly populated residential areas, whereas the most arrival stations are stood within the job concentrated districts.
지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 링크통행시간 분포특성에 대한 선행연구결과 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 나타났으며 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는데 바람직할 것이다. 본 연구에서는 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하였으며, 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. 먼저 링크통행시간 분포비율을 추정하는 회귀모형과 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 추정 모형을 구축하기 위한 변수를 분석한 결과 잔류녹색시간과 대기행렬 대수가 높은 상관성을 가지는 것으로 분석되었으며, 따라서 이를 이용하여 추정모형을 구축하였다. 구축결과를 비교 검토한 결과 퍼지근사추론 모형이 회귀모형에 비해 추정의 신뢰성 및 적용성에서 더욱 우수한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 개인의 활동시간배분 행태 중 출근통행시간에 미치는 요인을 분석하였다. 출근통행시간은 개인의 거주지를 결정하고 교통수단을 선택하는 중요한 지표가 된다. 수도권(서울, 인천, 경기)에 거주하며, 동시에 수도권으로 출근하는 단순연계 통행(집-직장-집)을 한 사람들을 대상으로 분석하였다. 종속변수가 연속변수일 경우, 어떤 분포를 가정하지 않고 적용할 수 있는 Cox Hazard Proportional 방법론을 이용하였으며, 공변량(covariate)으로는 출근지의 공간변수와 교통수단 변수의 교호작용(interaction effect)을 모델에 도입하였다. 출근통행시간은 수도권 전체를 대상으로 한 경우와 서울, 인천, 경기도의 거주지별로 나누어 추정하였는데, 그 결과, 개인속성변수, 가구속성변수, 통행특성변수가 출근통행시간에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 교통수단별 이용행태에서도 영향을 미치는 것으로 나타났다(p<0.01). 본 연구를 통해 Cox Hazard Proportional모델의 유용성을 확인하였다. 본 연구는 2006년 수도권 가구통행실태조사 자료를 이용하였는데 현재 진행 중인 2010년 조사 자료를 이용하여 시대적 변화를 고려한 행태 변화에 대한 연구를 향후과제로 제안하였다.
구간통행시간은 고속도로의 교통상황 모니터링을 위해 가장 효과적으로 사용될 수 있는 교통변수 중의 하나로 본 연구에서는 루프검지기를 이용하여 구간통행시간을 산출하는데 새로운 방법의 접근을 시도하였다. 국내에 가장 보편적으로 설치되어 있는 루프검지기에서 수집한 자기신호자료를 분석하여 각 차량을 구분할 수 있는 개별차량 고유특성을 산출하여 상류부를 통과한 차량을 하류부에서 재인식하는 알고리즘을 개발하였다. 개별차량특성으로는 차량의 검지기 통과시간, 차량길이, ESI값을 사용하였다. 검지기를 수집한 동일시간, 동일장소에서 동영상을 촬영 및 분석하여 실제통행시간을 산출하고 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해 사용하였다. 매칭정확도를 최대로 하는 각 파라메터들의 최적값을 산정하기 위해 수집자료의 전반부를 training data로 설정하고 파라메터의 정산과정을 사용하였다. 산출된 최적 파라메터들을 이용하여 수집자료의 후반부인 test data에 적용하여 구간통행시간과 매칭정확도를 산출하였다. 차량재인식 결과 개발된 알고리즘에서는 매칭정확도가 약 48%로 산출되었으며, 구간통행시간은 34.14초로 실제 구간통행시간인 34초와 매우 유사하게 산출되었다. 그리고 본 연구에서 제시한 알고리즘의 교통상황에 따른 적용가능성 검토과정을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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