현대 사회에서는 다양한 이동수단 중 지하철, 버스 등의 대중교통에 대한 수요가 높은 편이다. 본 연구의 배경이 되는 서울특별시의 경우에는 출퇴근 시, 과반 수 이상이 대중교통을 이용한다. 대중교통 이용량에는 날씨, 평일-주말, 연착, 도로현황 등 여러 가지에 원인을 둔다. 본 연구에서는 여러 요인 중에서도 날씨 데이터(기온, 강수량, 미세먼지)에 초점을 두어, 날씨에 따른 대중교통 이용량의 변화양상을 학습하여 예측하는 연구를 진행한다. 서울특별시 25개 자치구마다의 날씨 데이터와 대중교통 이용 데이터를 이용하여 Regression을 통한 데이터 학습을 진행하였으며, 학습된 모델을 통한 날씨에 따른 서울특별시 대중교통 이용량 예측에 따른 평균 오차율은 15.49%로 낮은 오차율을 가진다. 본 연구 결과는 날씨에 따른 버스와 지하철의 배차 간격 조절 등의 대중교통 배치 판단 결정에 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.
TSA needs to be more transparent with the new passenger screening system and its functioning to build the citizen trust. The system is needed to be not only effective but supported by Congress and the general public. Until this occurs, skepticism will underlie any discussion about its effectiveness in balancing the protection from terrorism with respect to individual liberties. CAPPS II can be a viable system if it is developed appropriately. The objectives of the study are to introduce the security program in the U.S. aviation security policy and to discuss privacy problems when it applies. Korea also needs to study a harmonious plan with the basis of global approach mind in the case of considering the transferring of passenger information from other states for the purpose of security.
우리나라는 수도권지역에 인구 밀집도가 OECD 국가 중 가장 높은 나라이다. 상황이 이러한 만큼 수도권지역의 사람들은 대중교통을 이용한 출퇴근이나 등교에 많은 어려움을 겪고 있으며, 이를 돕고자 대중교통에 관련된 많은 어플리케이션이 출시되어 있다. 하지만 대부분의 대중교통과 관련된 어플리케이션의 경우 정적인 시간표를 알려주는 어플리케이션이고, 좀 더 나아가 발전한 어플리케이션의 경우에도 사용자의 수동적인 환경에서만 알림이나 실시간 등의 기능을 제공해주고 있어, 많은 사람들이 그러한 기능이 있는지조차 모르고 사용 중인 이용자가 대부분이다. 본 연구에서는 현 시간상황에 맞는 대중교통 정보를 제공해주고, 알림기능으로 사용자에게 능동적인 계획을 구성해주는 것은 물론 지하철과 버스 그리고 대중교통이 아닌 도보의 상황까지 판단하여 종합적인 정보제공을 해주는 시스템을 제안한다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.186-191
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2023
This study would investigate the generative AIs currently in service in the era of hyperscale AIs and explore measures for the use of generative AIs, focusing on 'ChatGPT,' which has received attention as a leader of generative AIs. Among the various generative AIs, this study selected ChatGPT, which has rich application cases to conduct research, investigation, and use. This study investigated the concept, learning principle, and features of ChatGPT, identified the algorithm of conversational AI as one of the specific cases and checked how it is used. In addition, by comparing various cases of the application of conversational AIs such as Google's Bard and MS's NewBing, this study sought efficient ways to utilize them through the collected cases and conducted research on the limitations of conversational AI and precautions for its use. If connected to city-related databases, it can provide information on city infrastructure, transportation systems, and public services, so residents can easily get the information they need. We want to apply this research to enrich the lives of our citizens.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제20권1호
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pp.87-106
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2013
This study is to explore the airline network patterns of Incheon and Narita International Airports using passenger flight departure and arrival data of the two airports. The so-called Origin-Destination data is collected from the airports' websites and some of the important data items are flight number, city of origin, destination city, departure/arrival time, number of flights, and delay time. A snowflake schema dimensional model is proposed and implemented. Tableau Public, a well-known visual analytic tool, is used to connect the dimensional model and played an important role in navigating the data space to find interesting and visual patterns among corresponding airports and airlines. For the efficiency of analyzing this spacious data mart, data visualization method was used. Four types of visualization method proposed by Yau was used; visualizing patterns over time, visualizing proportions, visualizing relationships, and visualizing spatial relationships. The strength of connectivity of each flight segments is calculated to evaluate the degree of globalization of Seoul and Tokyo. We anticipate that various patterns and new findings produced by the data mart would provide airline managers, airport authorities, and policy makers in the field of travel and transportation with insightful information.
Travel time forecasting, especially public bus travel time forecasting in urban areas, is a difficult and complex problem which requires a prohibitively large computation time and years of experience. As the network of target area grows with addition of streets and lanes, computational burden of the forecasting systems exponentially increases. Even though the travel time between two neighboring intersections is known a priori, it is still difficult, if not impossible, to compute the travel time between every two intersections. For the reason, previous approaches frequently have oversimplified the transportation network to show feasibilities of the problem solving algorithms. In this paper, forecasting of the travel time between every two intersections is attempted based on travel time data between two neighboring intersections. The time stamps data of public buses which recorded arrival time at predetermined bus stops was extensively collected and forecast. At first, the time stamp data was categorized to eliminate white noise, uncontrollable in forecasting, based on wavelet conversion. Then, the radial basis neural networks was applied to remaining data, which showed relatively accurate results. The success of the attempt was confirmed by the drastically reduced relative error when the nodes between the target intersections increases. In general, as the number of the nodes between target intersections increases, the relative error shows the tendency of sharp increase. The experimental results of the novel approaches, based on wavelet conversion and neural network teaming mechanism, showed the forecasting methodology is very promising.
본 연구의 목적은 대전 지역의 U-도서관 적정입지를 제안하는 데 있다. 이를 위해 문헌연구 및 국내의 U-도서관 현황 분석을 통해 적정입지선정을 위한 평가지표를 도출하고 이를 바탕으로 공공도서관의 위치, 제안위치와의 반경, 지하철역별 수송실적, 관공서·교통시설·편의시설, 주요시설의 현황, 지역구별 거주인주수 등을 분석, 적용하였다. 최종적으로 이를 종합하여, 대전 지역의 5개 자치구인 대덕구 2개, 동구 2개, 서구 4개, 유성구 6개, 중구 2개 총 16개의 U-도서관 위치를 제안하였다.
대중교통 서비스 개선 분석은 형평성의 관점에서 공급과 수요의 상관관계로 분석되고 있다. 공급은 접근성을 이용하여 계산하고 있으며, 수요는 거주인구를 기반으로 추정한 통행수요가 이용되고 있다. 그러나 추정에 의한 수요는 교통카드 기반 통행량에 비하여 정확성과 미시적인 공간 단위의 개선지역을 도출하기 어려운 한계가 있다. 이에 본 연구는 교통카드 데이터 기반의 통행량을 이용하여 대중교통의 잠재적인 서비스 개선량을 산출하였다. 대중교통의 공급은 시간거리 접근성으로 계산하였고, 이를 통해 상대적으로 접근성이 떨어지는 출 도착지 쌍(OD)을 이용하는 승객이 손해 보는 시간비용을 계산하였다. 서울시를 대상으로 본 연구에서 제안한 방법론을 적용하여 모든 OD의 시간비용을 계산하였으며, 분석 결과 서대문구, 구로구, 노원구 등지에서 개선이 가능한 것을 확인하였다.
공공도서관은 지역사회 이용자의 다양한 요구를 파악하여 이를 충족시키는 서비스를 기획하고 제공하여야 한다. 도서관 이용자에 대한 이해를 위해서는 도서관 서비스 영역에 대한 파악이 우선될 필요가 있다. 현행의 공공도서관 서비스 영역은 주로 도서관이 위치한 행정구역으로 설정되고 있어, 도서관에 대한 이용자의 실제 접근 패턴을 고려하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 도서관이 속한 지역의 교통적 및 지리적 특성과 이용자의 도서관 접근 패턴을 반영한 서비스 영역을 생성하고자 하였다. 구체적으로 7개 특별·광역시의 502개 도서관의 도로 네트워크 데이터를 활용하여 경사도가 반영된 이동 거리와 시간을 파악하였으며, 최단 경로 알고리즘을 적용하여 도보 또는 차량으로 30분 이내 범위의 서비스 영역을 생성하였다. 그 결과 지형적 요소에 따라 도서관별 서비스 영역 양상에 차이가 발생하는 것을 확인하였으며, 이는 직선거리 기반의 서비스 영역과 비교하여 도서관 접근에 대한 현실적 여건을 더욱 잘 반영하는 것으로 판단되었다. 이러한 서비스 영역 생성 방법은 도서관의 이용자의 수, 특성, 요구를 보다 정확하게 이해하는 데 기여할 수 있을 것이다.
급행버스시스템을 도입함에 있어서 정류장의 위치나 배차간격이 적절하지 않으면 버스 운영자 및 이용자의 불필요한 비용을 유발하여 결과적으로 사회 전체적인 비용을 증가시키는 요인이 된다. 따라서, 승객의 기 종점에 기반하여 정류장 위치 및 배차계획을 수립하는 노력이 필요하다. 한편 서울시 대중교통체계 개편 이후 새로운 버스카드 시스템의 도입되었다. 이로 인해 버스운행이력 및 이용자 이동경로의 자료 구축이 가능해짐에 따라 대중교통 통행수요의 정류장 기반 O-D자료를 획득할 수 있는 환경이 마련되었다. 이에 본 연구에서는 승객의 기 종점을 고려한 급행버스의 최적 정차위치 및 완 급행버스 배차간격 결정방법론을 수립하고자하였다. 전체 과정을 초기조건 입력, 정류장 위치 대안 생성, 완 급행 O-D배분 및 배차간격설정, 총교통비용 산출 및 최적해 도출의 4단계로 구성하고, 이러한 일련의 과정을 프로그램언어로 구현한 후, 승객의 통행패턴이 현저히 다른 두개의 노선을 선정하여 사례분석을 수행하였다. 분석결과를 바탕으로, 급행버스의 노선 계획에 있어서 승객의 이동거리분포를 검토하여 볼 필요성이 있음을 정책적인 시사점으로 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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