• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.185-194
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• 2008

일반적인 도로사업의 수요예측 과정에서 해당도로구간을 어떤 기종점간을 통행하는 차량들이 얼마만큼 이용하는지 알기 위해서 Select Link Analysis가 주로 이용된다. 하지만 이런 결과에 대한 분석방법으로는 현재 Select Link Analysis만이 거의 유일하게 이용되고 있고, 이 외의 분석방법에 대한 연구는 전무한 실정이다. 따라서 전문가들은 각 기종점에서 해당 도로를 이용하여 통행하는 통행량을 알아보는 객관적 자료로서 이 분석방법에 거의 전적으로 의존하고 있다. 본 연구는 Select Link Analysis와는 다른 접근방법을 통해 신설 도로에 대한 각 기종점별 이용 정도를 예측할 수 있는 모형의 개발을 목적으로 하며, 그 접근방법으로는 Network의 시공간적 특성을 이용하였다. 또한 개발된 모형의 유의성 검증을 위해 모형에 의한 결과에 대한 비교지표로서 Select Link Analysis 결과를 이용하였다. 개발된 모형은 지역간 통행과 도시 내부 통행 두 가지의 경우에 대한 사례분석을 통해 그 유의성을 검증하였고, 그 결과 비교지표와의 상관계수가 0.82 정도로 비교적 높게 나타나 본 연구에서 제시한 개념이 유의성을 가짐을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.605-612
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• 2019

전통적으로 통행수요예측은 개별 면접조사를 통해 수집된 자료를 기반으로 수행되었으며, 통행수요 예측의 정확성은 이러한 문제로부터 지속적으로 제기되어 왔다. 최근 정보통신 기술의 발전에 따라 통행수요예측 연구에서 새로운 자료의 활용이 다루어지고 있다. 이러한 자료는 GPS기반 위치 자료, 휴대전화 신호의 자료, CDR (Call Detail Record) 자료 등으로 포함하며, 통행 수요예측의 오류를 줄이기 위한 활용과 관련한 연구가 진행되고 있다. 이를 바탕으로 본 연구의 목적은 통행수요예측의 기초자료로 CDR의 적용 가능성을 평가하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 대구광역시 평일과 주말을 포함한 2017년 4월의 4일 동안 수집한 CDR 자료를 사용하였다. 즉, CDR 통신량과 기존 면접조사의 O/D 통행량 간의 상관성을 분석하였다. 그 결과, CDR과 전통적 방식에 의한 교통수요는 서로 상관성이 존재하는 것으로 나타났으며, 통행목적별 통행량 비교결과에서는 주말 첨두시 CDR이 비가정기반 쇼핑 여가 목적 통행량과 같은 선택적 통행에서 상관성이 높은 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.14-25
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• 2020

본 연구는 교통카드자료 이용하여 수도권 지하철을 통행하는 승객의 경로선택의 합리성에 대한 평가를 시행하는 방법론을 제안한다. 사용자 경로선택의 합리성은 최적의 경로를 선택한다는 기본원리로서 확정성과 유사성으로 구분한다. 확정성은 승객이 선택한 경로는 시스템적 최적경로와 일치하는 정도이다. 유사성은 시스템적 최적경로와 유사하게 파악되는 정도이다. 합리성을 판단하는 기법으로 K경로탐색기법을 이용하여 경로를 열거하는 방법을 구축하였다. 유사성 내에서 확정성을 파악하기 위하여 민자운영기관의 환승단말기 Tag 정보를 활용하였다. 따라서 유사성에서 승객이 선택한 최적경로는 Tag를 경유한 경로와 동일하다는 개념을 적용하였다. 연구결과 최적경로(K=1)로 나타나는 확정성은 90.4(%), K=(2-10)으로 나타나는 유사성은 7.9(%)로서 총 98.3(%)의 수도권 지하철 통행이 합리적으로 설명된다고 평가하였다. 비합리적 통행 1.7(%)는 사용자 다양성을 고려하여 나타나는 설명되지 않는 에러항으로 평가된다고 파악하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권1호
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• pp.88-101
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• 2021

이 연구의 목적은 학생들이 그린 그림이 야외지질답사와 모델링 기반 순환 학습에서 어떤 의미를 갖는지 질적으로 탐색하는 것이다. 서울의 한 대학 부설 영재교육원에 재학 중인 10명의 학생이 참여하였다. 한탄강 형성과정이라는 것을 주제로 야외지질답사와 3차시 모델링 3차시 수업을 진행하였다. 각 차시별 학생들이 작성했던 모든 기록장(글, 그림), 연구자 필드노트, 학생들이 참여한 모든 영상 자료 및 음성 녹음, 전사한 인터뷰 자료 등을 연구진과 공유하였다. Hatisaru (2020) 그림 표상화를 야외지질학습의 맥락에 맞게 수정하여 그림의 유형을 분류하였다. 학생들의 글(text, memo)을 포함한 그림의 특징을 분석하기 위해 연연적 내용 분석(deductive content analysis)을 사용하였다. 또한, 그림이 모델링 기반 순환 과정(자료 수집 관찰, 모델 생성, 모델 발달, 자연현상의 구체화) 속에서 어떤 역할을 하는지 분석하였다. 그 결과 학생들의 그림 유형은 지질학적인 개념을 포함한 상징적 이미지, 지형학적으로 외형을 묘사한 외형적 이미지, 학생들의 심리적인 영역을 표현한 정의적 이미지가 있었다. 특징은 설명, 생산화, 정교화, 증거, 일치, 심상(心狀)으로 분류하였다. 그림의 유형과 특징은 모델링 기반 순환 학습 과정에서 연속적으로 나타나며 학생들의 모델 발달 과정 속에서 학생들의 인지적인 영역에 관한 특성과 학업에 대한 긍정적인 태도와 감정을 반영하였다. 학생들이 그린 그림은 야외지질답사와 모델링 과정 모두에 있어서 학생들의 사고와 의사표현을 반영할 수 있는 도구로써 의미를 있음을 밝힘으로써 과학교육 관계자들에게 학생들의 그림 그리기 활동의 중요성을 역설하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제26권3호
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• pp.330-341
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• 2006

본 연구에서는 7개윌에 걸친 5회의 과학관 견학활동을 경험한 중학생들의 과학관 현장학습에 대한 선호도 및 인식 변화를 알아보았다. 연구 대상은 서울시 소재 중학교 2, 3 학년 32명을 대상으로 하였으며, 과학관 현장학습 전후 연구 대상 학생들에게 과학관 및 과학관 현장학습에 대한 선호도, 효율성, 영향 등에 대해 묻는 사전 사후검사를 실시 하였다. 연구 결과, 과학관 현장학습을 통해 중학생들은 과학관을 흥미위주의 공간이기보다 자신의 관심 분야와 관련지어 정보를 얻을 수 있는 곳, 즉 정보 제공의 매체로 인식하게 됨을 알 수 있었다. 많은 학생들이 과학관 현장학습을 통해 경험한 내용은 학교에서 배운 과학 내용과 관련짓거나 미래 과학의 발전, 실생활에 과학의 적용, 과학 기술의 역사적 발달 과정, 과학관련 뉴스나 사회문제, 과학이란 무엇인가 등에 대해 생각하는 계기가 되어 과학을 공부하는데 도움이 되었다고 응답하였다. 우리나라의 과학관들은 아직 양적 질적 측면에서 미흡한 수준임에도 불구하고 우리나라의 과학관 및 과학관 현장학습의 영향이 학생들에게 긍정적으로 인식되고 있음을 알 수 있었다. 이는 우리나라의 과학 기술을 발전시키고 과학적 소양을 함양시키는데 기여를 할 수 있는 수준높은 과학관 시설의 확충 및 적극적인 홍보, 정규 비정규 교육에서 과학관의 적극적인 활용이 절실히 필요함을 시사한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.32-48
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• 2023

자율주행기술의 발달은 점차 개인화된 통행을 유도하며, 자율주행차량으로의 전환으로 인한 도로운영 측면에서 교통 영향력은 개인차량을 이용한 수요에 의해 가장 큰 영향력을 받는다. 따라서, 교통 영향력 검토를 위해서는 개인통행특성 이해를 기반한 통행발생량 산정이 필요하다. 개인 통행특성 반영이 가능한 Activity-based model(ABM)은 개인의 모든 이동을 다루므로 통행과 통행 사이의 관계에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만, ABM은 실제 수요예측에서 데이터 구득문제와 같이 많은 한계점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가구통행실태조사자료를 기반으로 통행간 관계를 설명할 수 있는 Tour-based 모형을 활용하였다. 또한, 샘플조사 자료의 전수화를 위해 차량등록대수 및 인구수 데이터를 활용하여 개인차량발생량 보정방안을 제시하였다. 통행발생량 분석결과, KTDB와 비교하였을 때 본 연구에서 전체통행발생량은 약 13% 높았으며, 업무통행의 경우 약 9% 차이로 합리적인 오차수준으로 분석되었다. 결과적으로 본 연구의 궁극적인 목표인 도로운영 측면의 자율주행차량 도입에 따른 수요예측을 위해 Activity-based 모형 구축에 앞서 개인통행특성을 반영할 수 있는 Tour를 기반으로 발생량 보정방안으로 활용될 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.124-140
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• 2023

세계적으로 공유 전동킥보드의 이용이 급증하면서 해당 수단과 관련된 다양한 연구들이 진행되고 있다. 아직은 초기 단계의 연구 결과가 나타나고 있으며, 그 중 통행에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하는 연구들이 결과로 나타나고 있다. 특히 통행발생 모형 개발은 교통계획 측면의 활용에서 아주 중요하며 신교통수단인 공유 전동킥보드는 국내외적으로 통행발생모형 개발이 부재한 실정이다. 본 연구는 선행연구를 면밀히 검토하여 유의미한 변수들을 활용한 공유 전동킥보드 통행발생 모형을 개발하고자 한다. 공유 전동킥보드 특성 상 주요 서비스 지역과 그 외 지역의 통행 특성이 상이하다. 서비스 통행량에 근거하여 서비스 수준별 지역을 구분하여 지역별 통행발생모형을 구축했다. 분석 결과, 주요 서비스 지역 내 공유 전동킥보드 통행에 영향을 미치는 요인은 대학 유무, 근접중심성, 문화지역 면적 등으로 나타난 반면, 그 외 지역 내 공유 전동킥보드 통행에 영향을 미치는 요인은 대학 유무, 매개중심성, 통행거리 등으로 나타났다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1992년도 추계학술대회논문집
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• pp.9-17
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• 1992

To study on the guideline for high altitude training, physiological changes are considered. The recommanded is to deeply understand for altitude physiology, not to exposure at high for elite athlete, to climb progressively and to train at 3000 .approx. 5300m. Steady altitude exposures should be limited to periods of 2 to 4 weeks. During the training, the intermittent sea level or extremely high trips should be scheduled. It is expected that this study would be contributed to sport trainer, athlete and climber.

• 전기학회논문지
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• 제58권4호
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• pp.688-693
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• 2009

The response characteristics of power system frequency are determined by generator droop characteristics and load damping properties. The characteristics of governor droops are termed by generators constant, while those of load damping by load constant. In this paper, the generator constant and the load constant are assessed by measured data at the event of generator trips.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제6권2호
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• pp.599-609
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• 1999

Neural networks are explored as an alternative to a regres-sion model for prediction of the number of daily household vehicular trips. This study focuses on contrasting a neural network model with a regression model in term of variable selection as well as the appli-cation of these models for prediction of extreme observations, The differences in the models regarding data transformation variable selec-tion and multicollinearity are considered. The results indicate that the neural network model is a viable alternative to the regression model for addressing both messy data problems and limitation in variable structure specification.