• 노인간호학회지
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• 제20권3호
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• pp.217-228
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• 2018

Purpose: This study was done to examine the effect on turnover intention (TI) of terminal care stress (TCS) on nurses working in long-term care hospitals (LCH). Methods: Participants were 182 nurses from 6 Seoul LCH. Data were collected from October to December, 2017. Self-report questionnaires were used to collect data on general characteristics, TCS, and TI. Results: Subjective satisfaction on the job (r=.52, p<.001), number of monthly terminal care elders (r=.16, p=.043), TCS (r=.16, p=.027), and sub-categories of TCS, 'difficulty for assigning timetable to care for terminally ill patients' (r=.17, p=.025), 'feeling a burden of caring for terminally ill patients' (r=.23, p=.002), and 'conflict with terminally patients' (r=.16, p=.034) showed statistically significant correlation with TI. Multiple regression analysis showed significant influence of subjective satisfaction with job (${\beta}=.52$, p<.001) and TCS (${\beta}=.23$, p=.001) with a 30.3% explanatory power. When sub-categories of TCS were entered, subjective satisfaction with the job (${\beta}=.50$, p<.001) and 'feeling burden of terminally ill patients' (${\beta}=.28$, p<.001) were factors significantly influencing TI with explanatory power of 32.8%. Conclusion: Findings of this study suggest that it is needed to develop standardized practice guidelines and educational programs for terminal care in LCH as well as stress healing programs for nurses.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.209-220
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• 2022

최근 다양한 사회 경제 이슈가 사회적인 화두로 떠오르고 있으며, 지역 경제 상황을 빠르게 판단하고 정책을 수립하기 위한 경기종합지수의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라 해외 연구자들은 지역 경제활동과 밀접하게 연관된 실시간성 교통 빅데이터를 이용하여 빠른 경제 상황 진단과 맞춤형 정책 방향의 수립을 고려하고 있다. 본 연구의 주요 목적은 울산광역시를 기종점으로 하는 TCS 데이터를 여객·화물통행, 단거리·장거리통행으로 구분하고, 각각의 통행량을 이용하여 지역경기진단이 가능한 경기종합지수들을 선정한 후 각 지수들의 경기변동 특징인 선행, 동행, 후행성을 교차 상관함수(Cross-Correlation Functions) 분석을 통하여 정의하는데 있다. 연구 결과로부터 TCS 교통량의 추이와 상관관계가 높은 경기 종합지수들은 서비스업 생산지수, 도매 및 소매업, 숙박 및 음식점업 등으로 나타났다. 이 중 화물, 여객, 단거리 목적 통행은 도매 및 소매업, 숙박 및 음식점업에 대해 선행성을 가지는 것으로 도출되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권6호
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• pp.1033-1041
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• 2017

출발지 기준 고속도로 경로 통행시간(PTTDP)은 첨단여행자정보시스템(ATIS)의 핵심 정보이다. 이러한 필요성에도 불구하고, 지능형교통체계(ITS)의 예측분야에서 PTTDP에 대한 연구는 성공적으로 극복해야할 핵심 도전과제중 하나로 남아있는 상태이다. 이러한 문제점을 효과적으로 극복하기 위하여, 본 연구에서는 고속도로 IC간 경로통행시간을 동적으로 예측하는 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 모형은 고속도로망에서 TG의 교통수요와 TG간 출발지기준 경로통행시간간의 관계를 기반으로 개발되었다. 모형의 입력 자료로(TCS로 수집되는) 통행수요와(DSRC로 수집되는) 경로통행시간 자료가 이용되었다. 개발 모형은 고속도로 정보시스템에 탑재/운영하기 위하여 Data Ming 기법중 연산속도가 빠른 k-최근린 이웃을 이용하였다. 실제 자료를 이용한 적용 실험에서, 제안된 모형은 예측의 신뢰성과 연산수행속도 측면에서 ATIS에 적용이 가능한 수준의 성능을 보였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권7호
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• pp.525-530
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• 2004

A classifier was constructed by using a generalized regression neural network (GRU) and random generator (RG), which was applied to classify DNA sequences. Three data sets evaluated are eukaryotic and prokaryotic sequences (Data-I), eukaryotic sequences (Data-II), and prokaryotic sequences (Data-III). For each data set, the classifier performance was examined in terms of the total classification sensitivity (TCS), individual classification sensitivity (ICS), total prediction accuracy (TPA), and individual prediction accuracy (IPA). For a given spread, the RG played a role of generating a number of sets of spreads for gaussian functions in the pattern layer Compared to the GRNN, the RG-GRNN significantly improved the TCS by more than 50%, 60%, and 40% for Data-I, Data-II, and Data-III, respectively. The RG-GRNN also demonstrated improved TPA for all data types. In conclusion, the proposed RG-GRNN can effectively be used to classify a large, multivariable promoter sequences.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.151-162
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• 2002

경인고속도로가 개통된 1969년 이후로 우리나라 고속도로는 국토의 대동맥으로서 꾸준한 확장과 신설을 거듭해 왔으며, 조만간 고속도로 3.000km시대를 맞이하게 될 전망이다. 이에 고속도로는 건설과 확장 위주에서 효율적 운영이 중요성이 과거 그 어느 때보다도 강조되고 있다. 최근 고속도로망이 복잡해져감에 따라 교통정보의 가치가 점점 높아지고 있고, 더욱이 정보통신기술의 급격한 발달과 함께, 휴대폰, PDA, PNS 등의 보급이 증가함에 따라 교통정보의 수요가 급증하고 있다. 특히, 통행시간 정보의 경우, 혼잡이 있는 도로망에서 최적의 경로선택을 하고. 경로간에 적절한 교통량분산을 통해 자원의 효율적 배분을 달성하는데 있어 필수적인 정보로서 그 중요성을 더해 가고 있는 실정이다. 본 연구에서는 고속도로 통행료수납시스템(TCS)에서 수집되는 톨게이트간 통행시간 데이터를 기반으로 TCS 통행시간 데이터의 속성과 시계열적 패턴을 규명하고, 이를 바탕으로 모듈라 신경망모형(Modular Neural Network Model)을 이용한 통행시간 예측모형을 개발하였다. 우선, 단거리(서울->수원)와 장거리(서울->대전) 그리고 평일과 주말로 구분하여 TCS 데이터에 대한 시계열 패턴 분석을 한 결과, 단거리와 장거리 공히 충분한 범위의 예측가능한 시간적 범위를 가지고 있으며, 복잡한 정도는 장거리가 높은 것으로 나타났다. 다만. 단거리구간이 장거리 구간에 비해 초기조건에 대한 민감성이 큰 이유로 상대적으로 장기예측이 어려운 것으로 분석되었다. 한편, 모형 적용 현장의 요구기능을 분석하여 모듈라 신경망 구조를 가진 예측모형을 개발하였으며, 최소한 약 80분 이상의 장기예측이 요구되는 서울->대전구간에 적용한 결과, 대부분 10분 이내의 낮은 오차를 보였다. 본 연구에서 개발된 모형은 예측범위가 고정적인 대부분의 시계열모형과는 달리 최소의 입력(3개)을 가지면서 하나의 신경망으로 학습한 최대/최소의 예측시간 범위내에서 그 크기에 상관없이 거의 동일한 수준의 예측력을 보이는 장점을 가지고 있다.

• 대한교통학회지
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• 제35권6호
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• pp.525-544
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• 2017

빅데이터 시대에 발맞추어, 데이터에 기반한 실효성 있는 국토공간 개편의 바람직한 방향을 제시하기 위해 교통 데이터를 활용한 국토개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 현재 교통 데이터에 대한 연구는 데이터 정리 혹은 보정하는 수준에만 머물고 있다. 본 연구는 여기서 더 나아가 데이터를 가공함으로써 국토공간에 존재하는 숨겨진 가치를 제시하고자 한다. 이에 교통 데이터가 네트워크 구조와 유사하다는 점에 착안하여, 네트워크 분석에 사용되는 알고리즘을 통하여 국토공간에 존재하는 가치를 찾고자 하였다. 본 연구는 중심지를 파악하기 위해 PageRank와 HITS알고리즘을 활용하였다. 알고리즘의 거점 평가 지표로서의 성능을 확인하기 위해 TCS데이터를 이용하여 단순교통량과 비교하여 성능을 확인하였다. 이를 통해 단순히 교통량에만 의지하여 제시되었던 중심지들을 더 세분화된 특성에 맞추어 파악할 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 찾은 중심지는 시간적, 기능적 특성을 세분화하여 담고 있으므로 경제권 내의 중심지를 판단하는 객관적인 근거로서 지역 거점 선정과 같은 정책적 결정을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제35권5호
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• pp.458-467
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• 2017

2014년 기준 국내 약 76% 이상의 화물이 도로를 이용하여 수송되고 있는 만큼 고속도로는 화물수송의 중추적 역할을 수행하고 있다. 그러나 고속도로에서 수송되는 화물자동차 및 화물의 규모를 가늠할 수 있는 지표의 산정방안에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 한국도로공사에서 관리하는 스마트 제한차량 분석시스템(TCS, HS-WIM) 자료를 활용하여 산출 가능한 화물자동차통행실적(대${\cdot}$km/년), 화물수송실적(톤${\cdot}$km/년), 화물자동차 통행효율(대${\cdot}$km/km), 화물수송효율(톤${\cdot}$km/km) 총 4가지 지표를 선정하였다. 본 연구는 도로교통 통계를 활용한 구간교통량 기반 지표 산정방안과 고속도로 영업소 간 기종점교통량을 활용한 기종점교통량 기반 지표 산정방안의 장 단점 및 한계점을 제시하고 평가 및 검증하였다. 또한 고속도로 관리자 입장에서 스마트 제한차량분석시스템을 활용하여 실시간(1일, 1개월)으로 산출가능한 방법론을 제시한 것에 의의를 가진다.

• 한국도로학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.99-108
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• 2014

PURPOSES : The travel times of expressway buses have been estimated using the travel time data between entrance tollgates and exit tollgates, which are produced by the Toll Collections System (TCS). However, the travel time data from TCS has a few critical problems. For example, the travel time data include the travel times of trucks as well as those of buses. Therefore, the travel time estimation of expressway buses using TCS data may be implicitly and explicitly incorrect. The goal of this study is to improve the accuracy of the expressway bus travel time estimation using DSRC-based travel time by identifying the appropriate analysis period of input data. METHODS : All expressway buses are equipped with the Hi-Pass transponders so that the travel times of only expressway buses can be extracted now using DSRC. Thus, this study analyzed the operational characteristics as well as travel time patterns of the expressway buses operating between Seoul and Dajeon. And then, this study determined the most appropriate analysis period of input data for the expressway bus travel time estimation model in order to improve the accuracy of the model. RESULTS : As a result of feasibility analysis according to the analysis period, overall MAPE values were found to be similar. However, the MAPE values of the cases using similar volume patterns outperformed other cases. CONCLUSIONS : The best input period was that of the case which uses the travel time pattern of the days whose total expressway traffic volumes are similar to that of one day before the day during which the travel times of expressway buses must be estimated.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권4호
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• pp.68-79
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• 2010

기상조건은 도로 및 운전조건을 열악하게 함으로써 교통사고와 정체의 원인이 되며, 운전자의 통행선택에 영향을 미쳐 기종점통행특성도 변화시킨다. 기종점 통행량은 교통계획에 있어 필수적으로 요구되는 자료이지만, 기상조건과 통행량과의 관련성을 검토한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구는 강설조건이 기종점간 통행특성에 미치는 영향을 분석한 연구로, 1998년-2008년 기상자료와 TCS 통행량 자료를 이용하여 강설일과 비강설일의 차종별 일통행량, 평균통행거리를 비교 분석하였으며, 강설수준별 통행량 관계를 제시하였다. 분석결과 강설일 대비 비강설일의 통행량은 감소하며, 통행거리도 감소한다는 것을 확인하였으며. 강설시 주말/평일별 차종별로 통행특성의 차이가 있고, 강설수준에 따른 통행량의 차이도 있으나 그 정도는 크지 않다는 것을 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.116-130
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• 2023

고속도로는 중장거리 지역 간을 연결하는 자동차 전용도로로 철도 및 항공 수단보다 접근성과 이동성이 우수하여 화물 수송의 중추적인 역할을 담당하고 있다. 그러나 기존의 고속도로를 이용하는 화물수송실적은 차종 구분의 혼재, 개별 화물차량의 화물적재량 파악의 어려움으로 정확한 산정에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 온라인 데이터의 분석을 통하여 보다 신뢰성있는 화물수송실적 산정 방법론의 틀을 제시하고자 하였다. 자동요금징수시스템로부터 수집된 데이터를 활용하여 고속도로 구간별 통행실적(대·km/일)을 도출하였으며 차량제원정보데이터와 고속 및 저속축중기 데이터로부터 차종별 화물 적재 원단위(톤/대)를 도출하였다. 본 연구는 기존에 제시되고 있지 않은 고속도로 구간별, 차종별 화물수송실적을 산정하는데 주요 목적이 있으며, 개방식 영업소, 민자고속도로 등을 모두 연계한 수송실적산정방법을 제시하였다는데 기존 연구와의 차별성을 가진다.