본 연구에서는 국내 여행업 종사자들을 대상으로 직무만족과 이직에 영향을 미치는 대표요인인 보상제 도와 조직 내 상사 동료와의 관계를 분석하였다. 분석결과, 조직의 보상제도와 상사 동료와의 관계는 종사자의 직무만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 보상제도는 이직의도에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 종사자의 직무만족은 이직의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 또한 여행업 종사자의 개인적 특성에 따른 직무만족과 이직의도의 차이를 분석한 결과 직무만족은 종사원 '담당업무'에 따라 유의한 차이가 있었으며, 이직의도는 '연령', '담당업무'와 '직위'에서 유의한 차이를 나타냈다.
한국 전쟁 이후 태어난 베이비부머 세대는 우리나라 전체 인구의 약 15% 가량을 차지하면서 매우 빠른 속도의 고령화를 주도하는 세대이다. 2012년부터 본격적으로 은퇴기에 접어드는 베이비부머 세대들은 2020년에는 전체 은퇴자 중 약 80%가 넘을 것으로 예상된다. 그들은 소득수준과 교육수준이 높고 경제적으로 여유가 있기 때문에 여가 활동 중의 하나인 여행을 즐기는 것이 은퇴기의 핵심이 될 것으로 보여 진다. 따라서 본 연구는 베이비부머소비자의 라이프스타일과 여행상품의 속성유형을 연구하였다. 그 결과, 베이비부머 세대는 현 세대의 노인들에 비해 구매력을 바탕으로 적극적인 소비 활동을 하고 있었으며, 건강 및 여가지향과 가족지향적인 라이프스타일을 가지고 있었다. 향후 그들이 여행 상품을 선택할 때에는 여행사, 교통수단, 여행거리, 여행동반자를 가장 많이 고려하는 것으로 나타났다.
기존 실시간 신호제어시스템의 루프검지기 기반 수집체계의 한계를 극복하기 위해 실시간 택시 GPS 데이터를 신호제어에 활용할 수 있는 방안에 대한 연구의 일환으로, 본 논문은 2016년 발표한 링크평균통행시간과 대기차량길이의 추정 모형과 교통상황 판단 알고리즘에 대해 평과와 개선을 수행하였다. 링크평균통행시간은 연동그룹과 비연동그룹을 고려하여 평균통행시간을 고도화하였고, 대기차량길이는 교통상황을 고려하여 추정모형을 고도화 하였다. 링크평균통행시간의 정확도는 약 95%, 대기차량길이의 정확도는 약 85%로 분석되었다. 교통상황판단 알고리즘은 정확도가 향상된 통행속도와 대기차량길이를 반영하였다. 반영된 지표들의 변동을 줄이고 교통상황의 추세를 판단하기 위해 평활화를 수행하였으며, 과포화 상황 판단 기준에 통과주기를 반영하여 알고리즘을 고도화하였다.
우리나라 인구의 급격한 노령화 추세로 인해 노인 인구의 모빌리티는 중요한 사회적 이슈가 되어 있다. 본 연구는 청장년과 비교한 노인의 통행행태의 특성을 검토하고 세계에서 가장 빠른 노령화가 진행되는 우리나라에서 그러한 특성이 어떻게 변화하고 있는지를 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 2002년도와 2006년도의 수도권 가구통행실태조사 자료를 분석한다. 연구 결과, 노인통행은 청장년과는 많은 측면에서 큰 차이들을 보이며, 노인 인구, 특히 65세에서 69세 사이의 '젊은' 노인 인구의 모빌리티는 크게 증가한 것을 알 수 있었다. 최근의 도시 대중교통체계 개편은 이러한 노인 인구의 모빌리티 증진에 영향을 미친 것으로 보인다.
본 연구는 현 우리나라에서 가족관광시 발생되는 갈등유발요인을 규명함으로써, 가족간의 갈등유발요인의 예측은 물론 이를 통해 변화된 가족관광시 상이한 갈등유발요인확인은 관광행동을 연구하는 기초자료를 제공하고자 하였다. 이에 본 연구를 통하여 첫째, 관광학 측면 즉, 관광객행동론 이해측면에서 가족관광시 가족생애주기별 의사결정자와 각 구성원들간 상이한 갈등유발요인을 규명하였다. 이를 통하여 첫째, 가족관광의사결정시 각 이해관계자들 간의 의사소통이 원활해 질 것으로 기대할 수 있다. 둘째, 각 이해관계자들의 의견수렴으로 상호간의 신뢰를 얻을 수 있을 것으로 기대 할 수 있다. 셋째, 가족간의 갈등유발요인의 예측으로 가족간의 의사결정시 시행착오를 예방할 수 있을 것으로 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 정보통신 이용행태와 통행행태, 특히 통행발생빈도 변화와의 관계를 파악하기 위하여 수도권에 거주하면서 수도권에 직장을 둔 직장인 995명을 대상으로 개인특성, 통행특성, 토지이용특성, 정보통신이용특성 등을 설문 조사한 결과를 분석하였다. 통행특성으로는 차량이용빈도, 통근수단, 그리고 통근시간을, 토지이용특성으로는 주거지와 직장근처 지하철역까지의 거리를, 정보통신이용특성으로는 인터넷이용빈도, 자료 및 정보획득, 커뮤니케이션 & 여가활동, 인터넷구매 및 판매, 금융 및 전자민원, 핸드폰서비스이용량, 그리고 이메일이용빈도 등을 이용하였다. 분석결과 통행특성과 토지이용특성이 정보통신이용특성과 더불어 상호 영향을 미치면서 통행빈도의 변화에도 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 특히, 통근시간이 길고, 주거지와 직장에서 지하철을 이용하기 어려울수록 인터넷을 이용하여 자료 및 정보를 획득함으로써 실제 통행을 감소시키는 것으로 나타났다.
주행 시간 예측은 첨단 여행정보 시스템 (ATIS) 및 교통관리 시스템 (ITS)에서 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 대용량의 데이터 분류에서 높은 정확도와 빠른 속도를 보장하는 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayesian 분류화 기법을 기반으로 한 주행시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 도로 네트워크 상에서 사용자 지정 주행 경로에 대하여 주행시간 예측이 가능하며, 또한 주어진 경로에 대해 시간대 별 평균 구간 속도를 고려하여 보다 정확한 주행 시간 예측을 수행한다. 제안된 알고리즘을 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction)알고리즘[1] 및 Micro T* 알고리즘[2]과 성능 비교를 수행하였다. 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측기법에 비해 MARE (mean absolute relative error)가 크게 감소하여 성능이 향상되었음을 보였다.
공간배치는 총 에너지 사용량의 20% 이상을 차지하는 교통 부분에서의 탄산가스 배출량을 결정하는 중요한 이슈이다. 교통 부분에서 사용하는 에너지 사용량을 줄이는 방법으로서 고효율의 교통수단 개발과 함께 도시에서의 이동량을 효과적으로 감소시킬수 있는 공간배치의 중요성이 더욱 증가하고 있는 실정이다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 도시계획 초기 단계에서 토지이용계획 및 교통계획을 기반으로 해당 도시에서의 이동 발생량을 추정할 수 있는 방법론을 제안한다. 본 연구에서는 토지이용계획 및 교통계획에서 획득할 수 있는 정보, 즉 단위 기능 용도 지역의 위치, 면적, 연면적, 도로체계와 같은 정보만을 이용하여 이동량을 추정할 수 있는 방법을 제시한다.
효과적인 도시브랜드 관리는 해당 도시에 다양한 이점을 제공해 줄 수 있다. 도시브랜드 자산을 갖춘 도시는 수요자인 관광객에게 도시를 정기적으로 방문하는데 동기부여를 줄 수 있으며, 다른 사람들에게 매력적인 관광지로 추천하는데 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 국내 지자체들이 도시브랜드에 관심을 가지고 이를 강화하기 위해 노력하고 있는 시점에서 국내외 관광객을 유치하기 위한 방안으로 도시브랜드 자산과 도시평판 개념을 적용해 살펴보고자 한다. 연구결과, 도시브랜드 자산은 도시의 평판을 제고하는데 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 확인할 수 있었고, 도시브랜드 자산은 관광의도에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 결과를 도출했다. 나아가 도시브랜드 자산과 도시평판, 관광의도와의 관계에서는 도시브랜드 자산이 관광의도와 직접효과와 더불어 도시브랜드 자산이 도시평판을 거쳐 관광의도에 영향을 미치는 간접효과도 나타나고 있음을 확인했다. 도시들은 관광객을 유치하기 위한 방안으로 1차 도시브랜드 관리와 2차 도시평판 제고에 힘써야 한다는 점을 시사한다.
본 연구는 택시 GPS 프로브 정보를 수집하여 링크 결손 방지와 링크 진출 입 시각을 판단하여 표준링크기반의 통행속도 정확도를 향상시키기 위한 시스템 개발을 목적으로 진행되었다. 이를 위해 표준링크기반 맵매칭과 개별차량 통행속도를 산출하고 이를 이용해 서비스링크 평균 통행속도 산출을 위한 5단계 과정으로 구성된 프레임워크와 알고리즘을 제시하였다. 그리고 테헤란로와 학동로 두 곳의 현장 조사를 실시하여 본 논문에서 제시한 방법에 의한 결과를 검증하였다. 현장조사 전체시간 기준으로, 통행속도 편차는 0.2km/h와 0.6km/h, 정확도는 99%와 96%, 그리고 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)는 1%와 4%로 나타났다. 결과적으로 표준링크를 사용하지 않는 기존 방법론보다 우수한 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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