최근 소득의 증가와 주5일제 근무확대로 인해 주말의 통행행태 및 수요가 크게 변화하고 있다. 이러한 주말통행은 평일통행과는 달리 주로 쇼핑, 여가, 레저 등과 연관되어 있어 주로 금요일 오후부터 일요일까지 주요 고속도로나 간선도로의 교통혼잡을 가중시키고 있는 것으로 나타났다. 따라서 주말통행수요예측이나 교통정책수립측면에서 주말통행에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것은 매우 필수적일 것이다. 이에 본 논문에서는 2006년에 수행한 서울시 가구통행실태조사자료 중 동일가구에 실시한 평일 및 주말 통행조사자료를 이용하여 평일과 비교분석을 통해 주말통행의 특성을 분석 하였다. 또한 토빗모형을 개발하여 평일과 주말(토요일과 일요일)의 통행빈도에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 모형추정결과, 평일과 주말통행에 미치는 요인은 서로 다르게 나타났으며 주로 성별, 직업, 소득, 미취학아동수, 자가용보유 여부 등의 변수가 주말통행에 미치는 영향이 큰 것으로 분석되었다.
This paper examines the individual and social values of tour and recreation activities related to the characteristics and attractions of parks in urban area through a questionnaire. The data for this research consists of 2,942 samples based on interviews in sixteen parks in Daegu area. Implications of the findings for urban parks design and tour and recreation policy are discussed. Travel cost method and contingent valuation method are applied essentially. These methods yield a reasonable estimation of the relationship between tour and recreation values of the parks and the visit rate which can be used to estimate demand functions for tour and recreation experiences provided by a site. Semilog-type models can be used to estimate the use of the park. Finally, the tour and recreation value of each park per user-day is estimated by the total experiences of the users. This study is a modest but important step in the investigation of urban parks and recreation site demand and values. Many of the developments in contingent valuation method and travel cost modeling should now be applied to the urban scale parks and recreation sits. Such studies will contribute significantly to the improvement of methodology for tour and recreation values measuring, especially to individual and social benefits for the urban parks, and provide the much needed guidance for the allocation of scarce tour and recreation resources.
본 논문은 오존과 미세먼지 수준이 도보, 자가용, 버스, 전철의 통행시간에 미치는 영향을 분석한다. 가구통행실태조사 자료와 SUR 모형을 이용하여 분석한 결과, 대기오염 농도가 높아질수록 자가용 통행시간이 증가하고, 버스의 통행시간이 감소하는 것으로 나타난다. 그러나 대기오염 경보가 발령되면 버스의 통행시간이 증가하는 공익적 행위가 일부 나타나지만, 자가용의 통행시간이 증가하거나 변화가 없고, 전철의 통행시간이 증가하지 않는 것으로 나타난다. 이는 경보의 발령으로 제공되는 정보가 배출 저감을 위한 통행행태 변화보다는 오염상황에의 노출을 줄이는 회피행동에 더 큰 영향을 미쳤음을 시사한다.
정확하고 신뢰성 있는 실시간 교통자료의 수집은 다양한 교통운영관리 전략의 구현 및 교통정보제공을 위한 필수요소이다. 본 연구에서는 보다 seamless한 고급 교통정보가공을 위해 차량 간 무선통신기술(Vehicle-To-Vehicle Communication; V2V)을 활용한 새로운 교통정보수집체계를 제안하였다. GPS를 이용하여 개별차량의 주행궤적을 추출하고 V2V를 이용한 교통정보수집 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 교통정보수집체계의 기술적 요구사항분석을 위해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 평가체계를 개발하였다. 미시적 교통시뮬레이터 AIMSUN으로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하고, 이를 이용한 구간통행시간 산출기법을 몬테카를로 시뮬레이션 기반 평가체계에 결합하여 기술적 요구사항을 도출하였다. 구간통행시간 정확도에 영향을 미치는 요인으로서 V2V 및 개별차량 주행궤적 추출이 가능한 equipped vehicle의 market penetration rate, V2V 통신반경, 통행시간 산출주기를 분석하였다. 또한, 제안된 시스템의 기술적 타당성 확인을 위해 prototypical implementation을 수행하였다. 본 연구의 결과물은 보다 seamless하고 정확한 교통정보가공을 위한 차세대 수집시스템 개발 및 구현을 위한 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
총연장 3,000km를 바로 눈앞에 두고 있는 우리나라 고속도로는 과거와는 달리 출발/도착지간에 여러 개의 경로가 존재하는 다중경로시대를 맞이하게 되었다. 이에 효과적인 교통량분산을 위한 통행시간정보는 그 어느 때보다도 중요해지고 있다. 본 연구는 고속도로 통행료수납시스템(TCS)으로부터 수집되는 통행시간 자료(즉, TCS 통행시간자료)를 이용해서 고속도로 톨게이트간 경로 통행시간을 산출하는 방법에 관한 것이다. TCS통행시간 자료는 고속도로를 통행한 모든 차량이 경험한 통행시간의 전수자료로서 정확도나 활용도가 매우 높을 뿐만 아니라, 별도의 설비투자가 필요치 않다는 장점을 가지고 있다. 그러나 이는 톨게이트간 출발시각과 도착시각만을 가지고 있어 해당 출발/도착지간에 2개 이상의 경로가 존재하는 경우 어느 경로를 통행한 시간인지 알 수 가 없으며, 더욱이 본선 주행시간외에 휴게소 체류시간, 램프 통행시간 통행요금 정산을 위한 대기시간 등이 포함되어 있어 올바른 경로통행시간 산출이 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 고속도로 톨게이트간 경로통행시간을 산출할 수 있을 뿐만 아니라 각 톨게이트와 센터간 자료통신량을 대폭 줄여줄 수 있는 전진반복 전후방탐색법(PIFAB)을 개발하여 그 이론적인 구조와 실제 적용결과를 살펴보도록 한다.
In recent years, energy consumption in the transportation sector by expanding motorization continues to increase in almost every country in the world. Moreover, the growth rate of the transportation energy consumption is significantly higher than those of the civilian and industrial sectors. Therefore, every country strives to reduce its dependence on private transport, which is the main contributor to the transportation energy consumption. In many countries, concepts such as Transit Oriented Development (TOD) or New Urbanism, which controls road traffic by increasing the proportion of the public transportation significantly, have been implemented to encourage a modal shift to public transport. However, the level of change required for eliminating environmental problems is a challenging task. Minimizing transportation energy consumption by controlling the increase of the traffic demand and maintaining the level of urban mobility simultaneously is a pressing dilemma for each city. Grasping the impact of the diversity of the urban transport and infrastructure is very important to improve transportation energy efficiency. However, the potential for reducing urban transportation energy consumption has often been ineffectively demonstrated by the diversity of cities. Therefore, the accuracy of evaluating the current efficiency rate of the urban energy consumption is necessary. Nevertheless, quantitative analyses related to the efficiency of transportation energy consumption are scarce, and the research on the current condition of consumption efficiency based on international quantitative analysis is almost nonexistent. On the basis of this background problem definitions, this research first built a database of the transportation energy consumption of private modes in 119 cities, with an attempt to reflect individual travel behaviors calculated by Person Trip data. Subsequently, Data Envelopment Analysis (DEA) was used as an assessment method to evaluate the efficiency of transportation energy consumption by considering the diversity of the urban traffic features in the world cities. Finally, we clarified the current condition of consumption efficiency by attempting to propose a target values for improving transportation energy consumption.
Purpose The purpose of this study is to investigate how OTA recommendation influences users' purchase decision making and reuse intention based on the users' destination type. And we compare the results of domestic destination and overseas destination. Design/methodology/approach This research model was designed with the recommendation elements of OTA. And this study conducted an empirical analysis using self-administered questionnaires. The target of the analysis is an individual who has purchased hotel rooms through the OTA for the past one year. A total of 374 usable data were collected (177 domestic respondents and 197 overseas respondents) and analyzed using partial least squares analysis using Smart-PLS 3.0. Findings Two OTA recommendation characteristics - recommendation accuracy and recommendation objectivity were significant in overall model. And easy of decision making was significantly affect to OTA reuse intention. Also, only recommendation accuracy variable was revealed to significant moderating variable between domestic model and overseas model.
이 연구는 텔레서비스가 개인의 통행행태 및 교통수요에 미치는 영향을 분석하기 위한 것이다. 먼저 개별행태 모형에 기초한 가구원별 통행통신행태조사를 실시하고, 이 분석결과를 바탕으로 서로 상이한 업무행태를 보이고 있는 9개의 군집이 분류되었다. 다음으로 "가설 시나리오"기법을 이용하여 텔레서비스에 의한 교통수단의 대체 가능성을 추정하였다. 개별 군집 중 "가정주부"와 "노년/무직자"의 경우 향후 텔레서비스의 활용에 어려움 등, 정보화사회에서 소외될 가능성이 높을 것으로 예측되었다. 텔레서비스로의 전이확률을 추정한 결과 은행이나 관공서업무와 같이 교류되는 정보종류가 텍스트나 데이터와 같이 단순한 형태일 경우 높게 나타났다. 이러한 연구결과를 근거로 서울시의 경우 텔레서비스에 의하여 향후 일일 약 7.6%의 통행수요가 대체될 수 있을 것으로 예측되었다.
As the quality and level of life rise, many people are doing search for various pieces of information about tourism. In addition, users prefer the search methods reflecting individual opinions such as SNS and blogs to the official websites of tourist destination. Many of previous studies focused on a recommendation system for tourist courses based on the GPS information and past travel records of users, but such a system was not capable of recommending the latest tourist trends. This study thus set out to collect and analyze the latest SNS data to recommend tourist destination of high interest among users. It also aimed to propose an altered TSP algorithm to recommend the optimal routes to the recommended destination within an area and a system to recommend the optimal tourist courses by applying the Elasticsearch engine. The altered TSP algorithm proposed in the study used the location information of users instead of Dijkstra's algorithm technique used in previous studies to select a certain tourist destination and allowed users to check the recommended courses for the entire tourist destination within an area, thus offering more diverse tourist destination recommendations than previous studies.
본 연구는 서해에 위치한 태안군을 방문하는 유어객의 방문 편익을 분석하기 위하여 개별여행비용법과 가산자료모형을 이용하여 수요모형을 추정하고 경제적 가치를 측정하였다. 여행객방문속성을 감안하여 분석모형으로 포아송모형(Poisson Model, PM), 음이항모형(Negative Binomial, NB), 절단된 포아송모형(Truncated Poisson Model, TPM), 절단된 음이항모형(Truncated Negative Binomial, TNB)을 분석에 이용하였다. 분석결과 추정계수들은 통계적으로 유의하게 나타났으며, 경제이론에도 부합되는 결과를 도출하였다. 과산포(overdispersion)현상은 발견되지 않았으며, 모형적합도검정을 통하여 절단된 포아송모형이 적정모형으로 선정되었다. 또한, 서해 태안군 해역내 유어활동의 경제적가치를 추정하기 위하여 유어객의 연평균 출조횟수와 최적모형으로 선정된 절단된포아송모형(TPM)으로 분석한 결과 1인 1회 출조당 경제적 가치는 254,453원이며, 1인당 연간 총 경제적 가치는 1,536,896원으로 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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