• 한국항행학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.313-324
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• 2017

현재 우리나라 뿐만 아니라 전 세계의 많은 나라들이 사회적 손실을 발생시키는 교통체증 증가로 인한 심각한 사회문제에 직면하고 있다. 따라서 현존하지 않은 새로운 교통수단에 대한 요구가 증가하고 있다. 이로 인해 세계 여러 기업에서는 미래형 개인항공기(PAV; personal air vehicle)를 활용한 정기 운항이 아닌 고객 요구 시 운항하는 공유형 항공 이동수단(ODM; on demand mobility)을 통해 이 문제를 해결하고자 한다. 본 연구는 미항공우주국, 우버사 및 에어버스사에서 진행하고 있는 공유형 항공 이동수단 프로젝트의 현재 연구동향을 분석하였다. 또한 이러한 공유형 항공 이동수단을 우리나라에 적용하였을 때의 효과에 대해 연구하였다. 수도권을 중심으로 3개의 출퇴근 경로를 정하여 공유형 항공 이동수단 이용 시 효과에 대해 연구를 수행하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.107-118
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• 2022

최근 자율주행 기술이 상용화 단계로 접어들며, 자율주행기반 모빌리티 서비스를 제공하는 서비스 플랫폼이 늘어나고 있다. 현재 자율주행 기반 모빌리티 서비스들은 자율주행차량의 주행 성능과 기능에 초점을 맞추어 서비스를 제공하고 있으므로 모빌리티 수단별 교통수요와 통행 특성을 고려한 서비스 지역을 선정하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 모빌리티 서비스인 택시와 수요응답형 교통수단, 특별교통수단의 실제 교통 데이터를 활용하여 모빌리티 수단별 통행 특성을 분석하고 자율주행 적용 가능성을 검토한다. 이를 위해 모빌리티 서비스별 주요 사용 네트워크를 도출하고 전문가 조사를 기반으로 네트워크별 자율주행 난이도를 산정하여 모빌리티 서비스별 자율주행 적용 지수를 산출한다. 분석 결과, 수요가 분산된 형태의 모빌리티 서비스보다는 밀집된 형태의 서비스에서 자율주행 서비스 제공이 효율적인 것으로 확인된다. 또한 네트워크에 할당된 통행수요가 높고 자율주행 난도가 낮은 분포가 가장 큰 것은 특별교통수단으로 도출되었다.

• 지역연구
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• 제6권1호
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• pp.39-55
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• 1990

The principal measure of housing demand is income and the preferences expressed by households through their respective indifference curves. In this context, housing essentially becomes a derived demand, i.e., the household consumes land and a location (or distance-in time and money costs), according to its relative preferences for space, accessibility, and all other nonhousing goods. This paper attempts to deal with both aspects of housing (apartment) demand and household mobility in the Seoul Metropolitan Areas. Housing services will be measured using hedonic regression technique. From observations on the market prices of dwelling units and on the underlying characteristics of housing, one can estimte the relationships between the two empirically. In predicting the probability of the future moves into new towns in the Seoul Metropolitan areas, the best predictors of the future moves into new best predictors are found to be the degree of satisfaction not only with the current residence as a whole, but with some of the major amenities, accessibility and child education. The reasons for moving into new towns are diverse depending on the households' current situation; the most frequently cited is "improvement of housing conditions," followed by "improvement of living environment," "asset improvement" and "home ownership". It appears that people move houses because of a dissatisfaction with their current housing status, relative their income or needs, or a desire to improve their housing and neighborhood amenities, or both. On the other hand, it is clear that the development of new towns in the Seoul Metropolitan Areas should be based on the analysis of housing demand and the pattern of household mobility in Seoul housing market.sehold mobility in Seoul housing market.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.70-86
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• 2022

실시간 수요대응형 자율주행 버스는 자율주행 버스와 실시간 수요대응형 버스의 단점을 상쇄시킨 미래교통수단이다. 하지만 버스 기능의 고도화로 실시간 수요대응형 자율주행 버스 도입 시 영향에 관한 정량화된 연구는 활발하지 않은 실정이다. 본 연구에서는 강화학습 기반 실시간 수요대응형 자율주행 버스를 미시적 교통 시뮬레이션에 적용하여 실시간 수요대응형 자율주행 버스의 정량화된 효과평가를 실시하였다. 구체적으로 수요 변화에 따라 실시간 수요대응형 자율주행 버스가 도로 네트워크에 끼치는 영향과 이용자 대기시간을 미시적 시뮬레이션 안에서 구현하였다. 시뮬레이션 대상지로는 한국교통대학교 인근을 선정하였다. 시뮬레이션 결과, 실시간 수요대응형 자율주행 버스는 기존 노선 고정형 버스 대비 이용자 대기시간과 평균제어지체는 감소하였고, 평균통행속도는 증가하였다. 본 연구를 통해 실시간 수요대응형 버스의 도입을 정량적으로 평가하는 것이 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.287-300
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• 2022

최근 고령사회로 접어든 우리나라에서 고령자가 밀집한 교통소외지역의 이동권 확보를 위해 자율주행 서비스가 대두되고 있다. 기존의 자율주행 관련 연구들은 도시 및 고속도로와 같은 교통수요가 많은 지역에 초점이 맞춰져 있고, 교통소외지역에 자율주행 서비스를 제공하기 위한 연구는 부족한 실정이다. 이를 위해서 교통소외지역의 도로 환경 및 인프라 환경을 조사하는 것이 선행되어야 한다. 도시와 교통소외지역의 도로 환경 차이는 자율주행에 중요한 요소인 운행설계영역(ODD)와 관련된 주행 기술을 필요로 한다. 본 연구에서는 운행설계영역 측면에서 교통소외지역과 도시지역 간 유사한 도로 환경 요소와 차이를 보이는 요소를 비교 분석하였다. 교통소외지역의 도로 환경 중 Sidewalk, Boarding zones, Slope는 도시지역 여건과 차이를 보여 자율주행 운행설계영역 확장을 위한 기술적 고려가 필요한 상황이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권4D호
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• pp.547-553
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• 2011

본 연구는 대중교통취약지역 평가척도인 이동성 지표와 잠재수요에 대한 개념을 새로 정립하고 이들 지표를 적용하여 대중교통이동성 취약지역 선정과 이들 지역 간을 연결하는 대중교통 직결노선 선정방법을 제시하였다. 이동성 지표와 잠재수요평가지표를 적용하여 4개 대도시권의 대중교통 취약지역을 선정하고 이들 지역 간을 운행하는 직결 버스 노선을 사례연구를 통해 분석하였다. 분석결과 대중교통 이동성 사각지대는 대중교통통행시간이 승용차에 비해 현저히 높게 소요되거나 대중교통노선의 서비스가 제공되지 않은 지역으로 분석되었다. 또한, 이러한 대중교통취약지역을 해소하기 위한 직결버스노선은 대중교통통행시간을 승용차 통행시간과 동등한 수준을 유지할 수 있도록 자동차 전용도로로 운행하고 승 하차로 인한 통행시간 손실을 최소화 시키고 연계를 극대화 할 수 있는 노선체계가 구축되어야 할 것으로 분석되었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.472-479
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• 2024

세계 전체인구의 절반이 도시에 거주하고 있고, 지속적인 도시화가 진행되고 있으며 2050년 경에는 도시인구가 전체 인구의 2/3를 초과할 것으로 예상하고 있다. 이러한 현상을 해소하기 위해 우리나라 정부에서는 새로운 도심 항공 모빌리티(UAM; urban air mobility) 산업 생태계 구축에 심혈을 기울이고 있다. 항공사 또한 UAM 산업 생태계에 속해 있으며 안전운항, 승객의 안전, 기재 운영 효율성, 정시성 등의 효율성 제고에 대한 준비를 하고 있다. 본 연구는 2019년부터 2023년까지 대한항공의 김포발 제주행 노선의 일일 승객 수에 대한 시계열 데이터를 활용하여 수요 예측을 수행한다. 이를 위해 SARIMA, Prophet, CatBoost, Random Forest와 같은 통계적 및 기계 학습 모델을 적용한다. 다양한 모델을 통해 승객 수요 패턴을 효과적으로 포착할 수 있는 방법을 평가하였고, 머신러닝 기반의 Random Forest 모델이 가장 뛰어난 예측 결과를 나타냈다. 연구 결과는 항공 산업에서 정확한 수요 예측을 위한 최적의 모델을 제시하여 운영 계획 및 자원 할당에 필요한 기초정보를 제공할 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.118-133
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• 2020

최근 통합교통서비스(Mobility-as-a-Service)의 개념을 도입하여 이용자들의 이동성과 접근성을 향상시키고자 하는 연구가 진행되고 있다. 특히 카셰어링, 택시 등 에 대해 수요와 공급에 따라 지역을 구분하여 가격을 책정하는 유동적인 가격 책정 전략을 도입하여 단일 요금제가 가지는 서비스 기피 등의 문제를 해결함과 동시에 기업과 운전자들의 수익성에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 기대되고 있다. 본 연구에서는 승객과 운전자간의 배차거리, 승객의 운행거리, 승객의 목적지에 대한 HDBSCAN 알고리즘을 통해서 정밀하게 인식된 수요 밀집지역, 승객과 운전자가 생각하는 선호가격을 고려하여 승객과 운전자의 입장에서 Matching Matrix를 생성한다. 이를 조합하고 보상에 반영하여, 강화학습이 더욱더 현실적인 유동적인 가격 책정전략을 도출할 수 있는 새로운 방법론을 제안한다.

• 지역연구
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• 제12권2호
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• pp.37-57
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• 1996

Intra-metropolitan spatial segmentation of the labor marker requires barriers of mobility on both supply and demand side of the local labor marker. The phenomena of spatial segmentation of the labor market are particularly applied to the secondary workers rather than to the primary workers. Supply side barriers include the costs of obtaining job information regarding jobs outside of the immediate area, commuting costs, and barriers to residential mobility. Demand side barriers include site-specific technology and product demand, and discrimination. In this paper, I discuss these barriers and examine their implications for differences in segmentation by demographic and skill groups at the intra-metropolitan scale. In particular, I apply a job search model to examine supply side barriers such as information and commuting costs, and an implicit contract model to explain demand side barriers such as dual/internal labor market and firms' (re) location strategies.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권2호
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• pp.155-167
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• 2024

Distribution and logistics industries contribute some of the biggest GDP(gross domestic product) in South Korea and the number of related companies are quarter of the total number of industries in the country. The number of retail tech companies are quickly increased due to the acceleration of the online and untact shopping trend. Furthermore, major distribution and logistics companies try to achieve integrated data management with the fulfillment process. In contrast, small and medium distribution companies still lack of the capacity and ability to develop digital innovation and smartization. Therefore, in this paper, a deep learning-based demand forecasting & recommendation model is proposed to improve business competitiveness. The proposed model is developed based on real sales transaction data to predict future demand for each product. The proposed model consists of six deep learning models, which are MLP(multi-layers perception), CNN(convolution neural network), RNN(recurrent neural network), LSTM(long short term memory), Conv1D-BiLSTM(convolution-long short term memory) for demand forecasting and collaborative filtering for the recommendation. Each model provides the best prediction result for each product and recommendation model can recommend best sales product among companies own sales list as well as competitor's item list. The proposed demand forecasting model is expected to improve the competitiveness of the small and medium-sized distribution and logistics industry.