• 대한교통학회지
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• 제18권4호
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• pp.63-72
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• 2000

1990년대 초반에 들어 우리나라에서는 녹색교통정책이라는 새로운 패러다임이 상당히 빠른 속도로 도입되어 왔다. 이러한 배경에는 도입될 수 밖에 없는 교통상황도 존재했지만 동시에 시민참가의 하나로서 녹색교통운동을 전개해 온 시민단체들의 영향도 컸었던 것을 부인할 수 없다. 하지만 그 영향에 비해 관련 시민단체의 운동에 대한 정리와 평가 및 향후 탐가 방향에 대한 연구는 거의 없었다. 따라서 이 글에서는 첫째, 한국에서 녹색교통운동이 일어나게 된 사회경제적, 문화적, 정치적 배경에 대해서 고찰함을 통하여 녹색교통정책이 빠른 속도로 도입된 이유를 규명하며, 두 번째, 녹색교통운동의 추진과정을 고찰함으로서 녹색교통운동의 성과를 평가하고, 끝으로, 한국도시에서의 지속가능한 교통정책의 하나로서 녹색교통정책이 정착되기 위한 선결과제 및 추진전략을 제시하고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.47-48
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• 2024

Heating, Ventilating, and Air Conditioning(HVAC) 시스템은 난방(Heating), 환기(Ventilating), 공기조화(Air Conditioning)를 제공하는 공조시스템으로, 실내 환경의 온도, 습도 조절 및 지속적인 순환 및 여과를 통해 실내 공기 질을 개선한다. 이러한 HVAC 시스템에 이상이 생기는 경우 공기 여과율이 낮아지며, COVID-19와 같은 법정 감염병 예방에 취약해진다. 또한 장비의 과부하를 유발하여, 시스템의 효율성 저하 및 에너지 낭비를 불러올 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HVAC 시스템의 이상 탐지 및 조기 조치를 위한 Transformer 기반 이상 탐지 기법의 적용을 제안한다. Transformer는 기존 시계열 데이터 처리를 위한 기법인 Recurrent Neural Network(RNN)기반 모델의 구조적 한계점을 극복함에 따라 Long Term Dependency 문제를 해결하고, 병렬처리를 통해 효율적인 Feature 추출이 가능하다. Transformer 모델이 HVAC 시스템의 이상 탐지에서 RNN 기반의 비교군 모델보다 약 1.31%의 향상을 보이며, Transformer 모델을 통한 HVAC의 이상 탐지에 효율적임을 확인하였다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제22권12호
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• pp.1213-1219
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• 2012

The purpose of this study is to present a guideline to design a short-term manual measurement of environmental noise level, which is more economical and flexible, but less representative than long-term automatic measurement. The proposed guideline can provide the number of measurement times and the length of measurement term required to secure the extent of the representativeness. The data was collected at 4 sites located in Seoul and at 4 sites located outside of Seoul. The probabilities for five-minute equivalent noise levels, Leq, 5min, to stay in an error range from the quarterly representative noise level were used to evaluate sampling techniques. The probability analysis of the daytime period showed that the noise levels measured between 10 am and 2 pm and between 9 pm and 10 pm have the probabilities higher than 60 %. On the other hand, even for the same length of total measurement time, increasing the number of random samplings results in higher probabilities than increasing the length of measurement term.

• 한국항만경제학회지
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• 제35권4호
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• pp.17-30
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• 2019

본 연구는 베트남 북부지역 하노이, 하이퐁 지역을 중심으로 최근 이루어지고 있는 국내물류기업들의 비즈니스 모델을 검토해보고 시사점을 제시하였다. 기 진출한 물류업체(선사, 물류업체, 현지업체 등)와의 협력을 통한 물류서비스를 제공하는 비즈니스 모델들을(연안운송, 물류센터 및 ICD 운송, 콜드체인, 국경통과, 항만개발 등) 소개하였다. 이 모델별 단기/중기로 나누어 파트너 쉽 방안을 제시하면 단기적 사업으로는 Warehouse, ICD, Trucking 사업 등을 들 수 있으며 기 진출한 우리나라업체들과의 협업이 가능하며 창고부문 투자 이외에 ICD와 트럭킹 사업은 로컬업체와 조인트 벤처 투자(로컬업체 51% 이상 투자)가 필요하다. 또한, 장기적으로는 연안운송, 국경간 운송, 트럭킹, Deep Sea 신항만 투자 등을 고려할 수 있으며 전부 현지파트너 쉽이 필요한 사업이어서 로컬 업체는 51% 이상의 투자지분이 요구된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권1호
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• pp.216-238
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• 2023

In intelligent transportation systems, traffic management is an important task. The accurate forecasting of traffic characteristics like flow, congestion, and density is still active research because of the non-linear nature and uncertainty of the spatiotemporal data. Inclement weather, such as rain and snow, and other special events such as holidays, accidents, and road closures have a significant impact on driving and the average speed of vehicles on the road, which lowers traffic capacity and causes congestion in a widespread manner. This work designs a model for multivariate short-term traffic congestion prediction using SLSTM_AE-BiLSTM. The proposed design consists of a Bidirectional Long Short Term Memory(BiLSTM) network to predict traffic flow value and a Convolutional Neural network (CNN) model for detecting the congestion status. This model uses spatial static temporal dynamic data. The stacked Long Short Term Memory Autoencoder (SLSTM AE) is used to encode the weather features into a reduced and more informative feature space. BiLSTM model is used to capture the features from the past and present traffic data simultaneously and also to identify the long-term dependencies. It uses the traffic data and encoded weather data to perform the traffic flow prediction. The CNN model is used to predict the recurring congestion status based on the predicted traffic flow value at a particular urban traffic network. In this work, a publicly available Caltrans PEMS dataset with traffic parameters is used. The proposed model generates the congestion prediction with an accuracy rate of 92.74% which is slightly better when compared with other deep learning models for congestion prediction.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.233-251
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• 2023

광역버스는 「여객자동차 운수사업법」에 따라 시내버스 운송사업 중 직행좌석형과 광역급 행형 중 하나로 관리되나, 광역버스 특성이 반영된 관리체계는 현재 구축되어 있지 않다. 따라서, 본 연구에서는 광역버스의 운행특성, 광역버스 운전자의 위험운전 행동특성, 광역버스 사고특성 및 국내외 버스와 타 수단의 안전관리체계 등을 조사하여 우리나라에 맞는 광역버스 안전관리 강화방안을 단기와 중·장기로 구분하여 제시하였다. 단기는 광역버스 관계기관과 운수업체가 협의만으로도 진행 가능한 방안이라면, 중·장기는 관련 법 개정이 완료된 후에야 실행 가능한 방안들이다. 본 연구를 통해 광역버스 안전관리 강화 등을 위한 관계기관, 사업자 및 관련 전문가들의 심도 있는 논의의 계기가 되길 기대한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제9권2호
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• pp.97-129
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• 2007

오프라인 소매점의 상권은 점포를 방문하는 소비자의 지역분포에 의해 결정된다. 그리고 점포에서 매출의 발생과 실현이 동시에 이루어진다. 물적이동이 요구되는 상품을 판매하는 온라인 소매점의 상권은 물류 배송망을 통하여 소비자가 지정하는 시간/장소에 소비자/ 판매자가 부담할 수 있는 배송비 미만으로 배달할 수 있는 공간/지역범위에 의해 결정된다. 온라인매출은 배달완료로서 실현되기 때문이다. 온라인 쇼핑몰의 상권은 택배망의 효율성과 신뢰성에 의하여 결정된다고 할 수 있다. 우리나라에는 온라인 매출이 연간 36%나 고성장함에도 불구하고 매출실현이 이루어지는 지역별 매출/배송밀도에 관한 온라인 상권지도조차 없었다. 그러므로 36%씩의 수요증가에 대한 배송능력/배송망도 단기적/중장기적 대응책이 어떻게 추진되는가에 대한 연구도 없었다. 본 연구에서는 (1) 국내최초로 온라인 상권지도를 제시하였다. (2) 배송수요의 고속 증가에 대한 택배업계의 단기적/중장기적 대응책을 실증조사 하였다. (3) 연구결과는 세가지로 요약되었다. 첫째, 화장품과 같은 편의품의 경우에도 온라인 상권은 전국으로 광역화되고 있음을 파악하였다. 온라인 쇼핑의 매출성장을 주도하는 인기상품(hot selling items)도 저가격의 의류, 표준품으로서 오프라인 상권에서는 상품의 이동범위(range of goods)가 적은 상품이었으나 전국상권으로 광역화되는 현상을 1년간의 매출분포 지도를 통하여 제시하였다. 둘째, 온라인 매출증가에 따라 배송물량의 증가 배송가격인하 → 배송원가인하 → 서비스품질 향상의 현상이 나타나고 있었다. 셋째, 수요증가에 대한 택배업계의 단기적 대응은 지역별로 이루어지고 있으나 간선물류망 (허브, 간선운송)에 대한 중장기 대책이 감지되지 못하였다. (4) 본 연구 및 실증조사의 한계와 이를 바탕으로 한 미래 연구 방향을 제시하였다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 추계학술발표회
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• pp.249-249
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• 2017

• 한국항만학회지
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• 제13권2호
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• pp.313-322
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• 1999

Pusan the principal port of South Korea, has opened its door since 1876. Currently, the four-stage port construction project is under way to handle ever-growing marine transportation volume. While the port unloading capabilities are increasing the infrastructure to deal with all the transportation volume failed to catch up with them. Accordingly the city had to suffer from worst traffic congestion on due to the increasing container traffic volume causing logistical costs to rise. This study was designed to inspect the enforcement of infrastructure construction plan and suggest systematical and effective ways to improve the plan. The study focused on :\circled1The decision-making procedure, \circled2Financial resource for the plan, \circled3Effectiveness of the project enforcement, and \circled4Who will be in charge of the project. As a result from the study, these followings were suggested to improve the plan. First, Pusan Port Infrastructure consisting of (Inter-city Free way, Belt Highway and Outer Highway) should be immediately legally-regulation project. Second, the method to finance the project should be deter-mined and investment consultation among the central government the city government and private sector should be also made. Measures to make the central government budget allocation for the project mandatory should be discussed. Third, Effectiveness of the project can be doubled by gradually or partialyl opening the routes based on long-term or short-term operating plans. Fourth, The organizer of the project should be appointed, or a special task-force team in charge of the plan can be formed.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권4호
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• pp.93-104
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• 2021

In recent years, there has been a substantial theoretical and empirical study on the role that financial market development has significantly played in promoting economic growth and development in the world. The development of an economy requires the financial industry to be developed. In the context of rapid economic development, global warming has become a serious problem with issues such as rising average temperatures, climate change, rising sea level, and increasing carbon dioxide emissions. This study aims to examine the influence of economic growth, financial development, transportation capacity, and environmental degradation. Using time-series data from 1986 to 2019 and environmental degradation being measured by CO2 emissions, the study employs a quantity of ample unit root tests, the structural break unit root tests, Autoregressive Distributed Lag (ARDL), and cointegration bounds test. The results show that there is a significant long-term cointegration among study variables. Empirical findings also indicate that an increase in per capita GDP and financial development worsens environmental quality whereas transportation capacity and foreign investment can improve environmental quality.