This paper aims at estimating consumer surplus for recreational sea fishing in Tongyeong coastal area using individual travel cost method. A Poisson model (PM), a negative binomial model (NBM), a truncated Poisson model (TPM), and a truncated negative binomial model (TNBM) are applied for individual travel cost method in order to account characteristics of count data (non-negative discrete data.) The survey was conducted for 462 inshore anglers using personal interview method in Tongyeong during July and October 2007. Respondents were asked about how often they do fishing, travel costs, catch, income, and so on. Because of over-dispersion problem in PM and TPM, NBM and TNBM were considered to be more appropriate statistically. All parameters estimated are statistically significant and theoretically valid. As the results based on TNBM, consumer surplus per trip was estimated to be 183,486 won, total consumer surplus per person and per year 3,399,658 won, and the marginal effect of consumer surplus on % changes in catch rate is 185,372 won.
무선통신기기 보급 확대로 인해 프로브 기반 교통정보시스템이 확대 구축되고 있다. 프로브 기반 통행시간 정보의 시간 처짐 현상 극복을 위해 다수의 예측 기법들이 적용되고 있지만, 일별 및 요일별 교통패턴이 불규칙한 구간에서는 예측 기법의 효용성이 저하되는 것으로 알려져 있다. 이로 인해 불규칙한 교통패턴을 나타내는 구간에서는 일반적으로 5분 집계단위의 프로브 정보를 사용하는데, 이는 집계 시간간격만큼 시간 처짐 현상을 증대시킨다. 이에 본 연구에서는 통행시간 패턴이 불규칙한 구간에 적용 가능한 교통정보 제공 방법론을 제안하였다. 제안된 방법은 개별차량 단위 프로브 정보와 5분 집계 프로브 정보를 융합 적용하는 것으로써, 제안된 방법론 적용 시 통행시간 정보 오차를 최대 18%까지 감소시킬 수 있는 것으로 분석되었다.
2016년 한국에 미군의 사드 미사일이 배치된 이후 중국으로부터 단체관광은 전면 중단되었다. 이후 중국인의 한국 관광은 개인 중심의 여행일정으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 2018년 1월부터 12월 까지 온라인 여행노트를 통해 데이터를 수집하고, 소셜 네트워크 분석을 활용하여 개별방문 중국인의 계절별 한국관광 여정 특성을 분석하였다. 분석 결과 서울은 중국인의 한국여행 허브이며 개별 방문 중국인의 주요 방문지는 서울, 부산, 제주도, 경주 및 강릉에 집중되어 있고 계절에 따라 큰 차이가 있는 것으로 나타났다. 연구 결과는 개별 중국인의 한국 관광을 위한 관광코스의 개발, 관광 서비스 제공 및 관광 시설배치의 최적화를 위한 기초자료로 활용될 수 있다. 향후 연구는 여행 방문지와 관광명소 사이의 이동 교통방식을 연구하여 관광 일정 계획 설계에 참고를 제공할 수 있다.
Purpose: Understanding which product types of overseas travel (free independent travel vs. package travel) consumers will choose is one of the key issues of marketing and consumer behavior in travel agency management. Prior studies on overseas travel type preferences mainly focused on comparing regional differences (e.g., Asian vs. Westerner, or Korean vs. Australian, or Korean vs. Japanese, or American, French, Italian vs. Japanese) influencing the choice of overseas travel type. Another researchers focused on comparing cultural differences (e.g., individualism vs. collectivism, or individualistic culture vs. collectivistic culture), subcultural difference (e.g., acculturation; Koreans living in Republic of Korea vs. Koreans living in Australia), travel lifestyle, and socio-demographics (e.g., age, gender, income level, education level, marital status, occupation etc.). However, there are few studies that identify individual psychological differences (i.e., individual psychological differences within the same culture) influencing the choice of overseas travel type. Self-construal is a psychological factors that greatly influences choice behavior. The purpose of this study was to examine the role of self-construal as an antecedent variable influencing choice of overseas travel product type. Research design, data and methodology: To achieve the purpose of this study, the questionnaire survey method was used. Self-construal items composed of independent self-construal items and interdependent self-construal items. Product types of overseas travel were free independent travel (FIT) type versus package travel type. In this study, the correlation coefficient between independent self-construal and interdependent self-construal was nonsignificant. It meant that the relationship between independent self-construal and interdependent self-construal was orthogonal. Therefore it was analyzed that independent self-construal and interdependent self-construal separately. Reliability analysis, factor analysis, and logistic regression analysis (controlling gender and age) was used as the data analysis method. Results: According to the results of this study, the stronger independent self-construal, the more preference for the free independent travel type rather than package travel, and the stronger interdependent self-construal, the more preference for the package travel type rather than free independent travel. Conclusions: Self-construal is an antecedent variable influencing the choice of travel type. Travel agencies must consider the consumer's self-construal (independent self-construal vs. interdependent self-construal) before planning and designing overseas travel products.
평균수명의 연장과 급속한 고령화로 고령 인구 개인의 신체적, 경제적, 사회적 여건이 상이해짐에 따라 해당 연령층을 하나의 집단으로 정의하기 어려워지고 있다. 이에 해당 연령층을 다양한 특성을 가지는 집단으로 보고, 각 특성에 따른 정책 수립이 요구되고 있다. 본 연구는 대중교통 이용 궤적 데이터인 스마트카드 자료를 활용하여 고령 인구 개인이 가지는 통행의 특성에 따라 유형을 분류하고, 유형별 통행의 시공간적 특성 분석을 목적으로 하였다. 스마트카드 자료의 전처리를 통한 개별 사용자의 통행특성을 정의하였으며, 이에 따라 유사한 통행특성을 보이는 사용자의 유형을 분류하였다. 분류된 4개 유형 중 원거리 저빈도 체류형과 근거리 중빈도 이동형 유형은 은퇴 후 여가를 위한 외부 활동 통행 특성을 보이며, 원거리 고빈도 체류형, 원거리 고빈도 이동형 그룹은 정기적 출퇴근 통행을 포함한다. 본 연구결과는 서울시 고령 인구의 유형별 특성을 고려한 교통정책 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
생활패턴의 변화는 통행의 목적을 변화시키기 때문에 궁극적으로 통행패턴의 변화를 야기한다. 이에 따라 본 연구에서는 1999년부터 2014년까지 통계청에서 조사한 생활시간조사자료를 활용하여 연도별 통행시간에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 가구관련, 개인관련, 시간관련 변수들을 고려한 통행시간에 관한 다중선형회귀모형을 구축하였으며, 요일별 차이를 보기위해 주중과 주말을 분리하여 추정하였다. 모형 추정 결과, 가구관련, 개인관련, 시간관련 변수가 통행시간에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 가구관련변수의 경우 개인관련변수에 비해 비교적 적은 변수들이 유의한 것으로 나타났는데, 이는 통행이 개인특성에 더 큰 영향을 받기 때문인 것으로 판단된다. 각 활동시간들은 통행시간에 양의 영향을 미치는 것으로 분석되어 통행이 파생수요임을 나타내고 있다. 또한 여가활동시간이 가장 큰 영향력이 있는 것으로 도출되어, 여가를 위한 통행시간이 타활동에 비해 증가하는 것으로 분석되었다.
연구는 국도 단속류 구간에서 DSRC로 수집한 개별차량 통행시간의 대푯값 산정 시 신뢰도를 높이는 최적 수집 간격을 결정하는데 목적이 있다. 이를 위하여, 단속류 구간에서 수집되는 가장 대표적인 개별차량 통행시간의 분포인 양봉형태의 비대칭 분포를 따르는 수집데이터를 활용하고 개별차량 통행시간의 수집 간격 크기를 변화시켜 MSE(Mean Square Error)를 추정함으로 오차가 최소가 되는 최적 수집 간격 크기를 결정한다. MSE 산정을 위한 편의 추정식은 비대칭 분포에서도 활용이 가능한 t-분포의 최대 추정 오차식을 활용하였다. 최적 수집 간격 분석을 위한 데이터 수집 간격은 단속류 구간에서 신호정지로 데이터 수집이 정상적으로 결측 되는 1-2분 수집 간격은 제외하고, 3분 이상의 수집 간격만을 대상으로 하였다. 데이터 수집 시 결측을 발생시키는 수집 간격은 결측 데이터 보정처리 과정에서 또 다른 오차를 유발하게 되어 배제하였다. 분석결과 MSE가 최소가 되는 최적 수집 간격은 3-5분이며, 통행시간 증가 시 최적 수집 간격은 3분으로 짧아짐을 확인하였다. 시스템 운영의 효율성과 통행시간 대푯값 산정의 신뢰도 향상을 모두 고려할 때 기본 수집 간격은 기존과 같이 5분으로 운영하고, 정체 시는 3분으로 수집 간격을 줄여 운영하는 것이 효과적일 것으로 사료된다.
In order to attain the research objective which it sees with method of research the literature research which investigates an existing system with triangular position of one concept the relationship literature, a statistical data and information back from data analysis it arranged the data which is necessary in foundation, it applied. Travel ep with direct conversation investigation of the person in charge and experience of the researcher it accomplished a research with character during that time. The research result with afterwords provides a same current events point First. It is a diversification of marketing. Secondth. It is an exhibition and exhibition travel goods wool visitor concentrating. Thirdth. It attempts a travel agency merger anger. Fourthth, goods reservation it sleeps and the pro wool of the on-line travel agency against syen it is. Fifth. Advance reservation discount my execution or it is a customer objective card my introduction. Sixth. Must promote an individual travel goods development and an order travel goods development.
자율주행기술의 발달은 점차 개인화된 통행을 유도하며, 자율주행차량으로의 전환으로 인한 도로운영 측면에서 교통 영향력은 개인차량을 이용한 수요에 의해 가장 큰 영향력을 받는다. 따라서, 교통 영향력 검토를 위해서는 개인통행특성 이해를 기반한 통행발생량 산정이 필요하다. 개인 통행특성 반영이 가능한 Activity-based model(ABM)은 개인의 모든 이동을 다루므로 통행과 통행 사이의 관계에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만, ABM은 실제 수요예측에서 데이터 구득문제와 같이 많은 한계점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가구통행실태조사자료를 기반으로 통행간 관계를 설명할 수 있는 Tour-based 모형을 활용하였다. 또한, 샘플조사 자료의 전수화를 위해 차량등록대수 및 인구수 데이터를 활용하여 개인차량발생량 보정방안을 제시하였다. 통행발생량 분석결과, KTDB와 비교하였을 때 본 연구에서 전체통행발생량은 약 13% 높았으며, 업무통행의 경우 약 9% 차이로 합리적인 오차수준으로 분석되었다. 결과적으로 본 연구의 궁극적인 목표인 도로운영 측면의 자율주행차량 도입에 따른 수요예측을 위해 Activity-based 모형 구축에 앞서 개인통행특성을 반영할 수 있는 Tour를 기반으로 발생량 보정방안으로 활용될 수 있다.
최근 환경에 대한 관심이 커지면서 전동킥보드는 도시 내 친환경 교통수단으로써 주목받고 있다. 이에 따라 실질적 이용행태 및 이용목적에 대한 다양한 연구가 실시되고 있으나, 개인의 통행성향을 반영한 이용의향에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 서울시 통근자를 대상으로 실시한 설문조사를 활용하여 요인분석을 통해 응답자의 통행성향을 분석하고, 공유 전동킥보드 이용의향에 대한 이항 로지스틱 회귀모형을 구축하여 개인의 통행행태가 어떻게 영향을 미치는지 규명하였다. 모형추정 결과, 공유 전동킥보드 이용의향에 영향을 미치는 요인으로, 연령, 주수단(승용차), 버스정류장 접근시간, 통행성향 변수(통행 비효용, 직접 운전, 인터넷/스마트폰 친화, 추가 지불 의사)가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 공유 전동킥보드의 효율적인 운영과 이용 활성화를 위한 통행행태적 측면의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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