With the increased interest in the quality of life of modern people, the implementation of the five-day working week, the increase in traffic convenience, and the economic and social development, domestic and international travel is becoming commonplace. Furthermore, in the past, there were many cases of purchasing packaged goods of specialized travel agencies. However, as the development of the Internet improved the accessibility of information about the travel area, the tourist is changing the trend to plan the trip such as the choice of the destination. Web services have been introduced to recommend travel destinations and travel routes according to these needs of the customers. Therefore, after reviewing some of the most popular web services today, such as Stubby planner (http://www.stubbyplanner.com) and Earthtory (http://www.earthtory.com), they were supposed to be based on traditional Traveling Salesman Problems (TSPs), and the travel routes recommended by them included some practical limitations. That is, they were not considered important issues in the actual journey, such as the use of various transportation, travel expenses, the number of days, and lodging. Moreover, although to recommend travel destinations, there have been various studies such as using IoT (Internet of Things) technology and the analysis of cyberspatial Big Data on the web and SNS (Social Networking Service), there is little research to support travel routes considering the practical constraints. Therefore, this study proposes a new mathematical model for applying to travel route recommendation service, and it is verified by numerical experiments on travel to Jeju Island and trip to Europe including Germany, France and Czech Republic. It also expects to be able to provide more useful information to tourists in their travel plans through linkage with the services for recommending tourist attractions built in the Internet environment.
Spatial experiences in route finding, such as the ability of finding low-traffic routes, exert a significant influence on travel time in big cities; therefore, the spatial experiences of seasoned individuals such as taxi drivers in route finding can be useful for improving route-finding algorithms and preventing using routes having considerable traffic. In this regard, a spatial experience-based route-finding algorithm is introduced through ontology in this paper. To this end, different methods of modeling experiences are investigated. Then, a modeling method is chosen for modeling the experiences of drivers for route finding depending on the advantages of ontology, and an ontology based on the taxi drivers' experiences is proposed. This ontology is employed to create an ontology-based route-finding algorithm. The results are compared with those of Google maps in terms of route length and travel time at peak traffic time. According to the results, although the route lengths of route-finding method based on the ontology of drivers' experiences in three cases (from nine cases) are greater than that based on Google maps, the travel times are shorter in most cases, and in some routes, the difference in travel time reaches only 10 minutes.
MOnCa2는 스마트폰에 장착된 센서와 온톨로지 추론 기반의 지능형 스마트폰 어플리케이션 구축을 위한 프레임워크다. 기존에 연구되었던 MOnCa는 온톨로지 인스턴스로 등록된 센서 값에 대한 정보를 바탕으로 사용자의 현재 상황을 판단 및 추론하였다. 이러한 방식은 사용자의 공간 정보나 주변에 존재하는 객체가 무엇인지 판단하는 것은 가능하나 사용자의 물리적인 콘텍스트(이동 행위, 이동할 목적지 등등) 판단하는 것은 불가능했다. 본 논문에서 설명하는 MOnCa2는 사용자 개개인의 물리적인 콘텍스트를 판단 및 추론하기 위해 스마트폰의 장착된 센서를 바탕으로 행위 및 이동 상황에 대응하는 인지 모델을 구축하고, 구축된 모델을 기반으로 사용자의 실시간 행위 및 이동 상황에 대해 1차적인 추론을 수행하며, 추론된 1차적인 콘텍스트에 대해 온톨로지 기반의 2차 추론을 통해 지능형 어플리케이션에 필요한 고수준 사용자 콘텍스트를 생산한다. 따라서 본 논문은 스마트폰의 가속도 센서를 기반으로 사용자의 이동에 필요한 행위를 인지하는 기법, 스마트폰의 GPS 신호를 바탕으로 이동 목적지와 경로를 예측하는 기법, 온톨로지 실체화를 적용하여 고수준 콘텍스트를 추론하는 과정에 초점을 맞추어 설명을 한다.
Sang-Hyeok Kang;Kyeong-Geun Baik;Hyun-Gi Baek;Hyeong-Gi Park;Jong-Won Seo
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1134-1139
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2009
Haul routes for earthmoving operation need to be carefully selected because the decision on the haul routes could make a significant difference in the project's cost and time. This paper proposes a decision support system for improving productivity of earthmoving operation that helps construction managers choose the best haul routes of trucks based on time slots. Also, a methodology for optimal selection of haul routes considering traffic conditions and topographic conditions of the routes is explained. Raster data model is used to find an available shortest path based on cost weighted distance. A system was developed on a geographic information system environment for efficient database management and easy manipulation of graphical data. A real-world case study was conducted to verify the applicability of the proposed system.
Rail transport has grown over the Past decades, and rail networks have highly concentrated in urban area, and it is possible for rail passengers to choose a route anions a number of alternative routes. Analysis of factors influencing the choice of route, are required to estimate the rail travel demand of each route. In this paper, we describes route choice model for the transit assignment and characteristics of the route choice(i.e., by relative travel time and fares), and attempts to estimate travel demand of new rail transit based on the slated preference(SP) survey data of Nanko Porttown, which is located in Osaka, Japan.
Wardrop(1952)의 확정적 사용자최적원리(Deterministic User Optimal Principle)에 의한 사용자의 통행행태는 교통망의 상황에 대하여 완전한 정보가 존재한다는 가정을 기반으로 하고 있다. 따라서 확정적 사용자최적원리에 따르면 사용자는 출발지와 도착지를 연결하는 최적경로를 선택하며, 사용자가 경로를 임의로 변경하여 통행비용을 줄일 수 없는 균형 상태에 도달함을 의미한다. 운전자의 통행경로선택기준은 다양하게 생각될 수 있으나, 일반적으로 확정적 사용자최적원리에서 운전자는 최소의 통행시간이 소요되는 경로를 선택한다. 그러나 현실의 교통망에서 발생하는 운전자의 통행행태는 통행시간으로 경로를 선택하지 않는 경향이 빈번하게 목격되며, 확정적 사용자최적원리에서처럼 통행시간만을 경로선택의 기준으로 적용하는 모형은 비합리적인 통행행태를 유도할 가능성이 높다. 이에 본 연구는 운전자의 경로를 인지하는 행태를 보다 현실적으로 모사하는 확정적 최적통행배정모형을 제안한다. 이를 위해 모형을 사용자가 경로를 결정함에 있어 출발지와 도착지에서 경로를 인지하는 일반적인 특성으로 통행시간 정보뿐만 아니라 도로주행 조건, 출발지와 도착지에 대한 교통망 정보의 유무 등을 동시에 반영한다고 가정한다. 또한 본 연구는 출발지를 기준으로 하는 통행을 전개하는 전방탐색기법과 도착지를 기준으로 통행을 후퇴하는 후방탐색기법을 동시에 수식과 알고리즘에 반영하여 사용자의 경로인지특성을 반영하는 노력이 주 내용이다.
환승누적함수에서 환승회수가 증가되면 환승비용에 대한 개별적인 환승의 영향이 선형 또는 비선형적으로 증가된다. 이 함수는 버스 또는 철도와 같이 대중교통노선에서 경로를 선택하는 승객의 행태를 효과적으로 설명한다. 이 함수로 통행시간이 더 소요되더라도 환승이 적은 대중교통노선을 선택하는 일반적인 상황의 구현이 가능하다. 그러나 환승누적함수가 포함되는 통행비용은 비가산성비용으로 최적경로탐색을 위해서 경로열거라는 어려운 상황을 포함한다. 본 연구는 환승누적함수를 고려하여 최적경로를 탐색하는 효과적인 방안을 제안하였다. 이를 위해 우선 환승누적함수가 포함되는 경우 경로탐색과정에서 나타나는 최적경로역전 현상을 설명하였다. 또한 복수의 경로를 탐색해서 최소의 비용경로를 최적경로로 선택하는 경험적인 방안을 제안하였다. 유입링크기반 전체경로삭제기법을 복수경로탐색기법으로 채택하여 알고리즘의 경로최적조건의 증명성에 기반하여 K개의 경로를 탐색하는 방안을 제안하였다. 환승계수를 도입하는 사례연구를 통하여 제안된 방안의 실제 교통망에 대한 활용성을 논의하였다.
본 논문에서는 COVID-19 확진자의 이동경로 정보를 데이터 표준화 및 품질관리 기반으로 구축 및 관리하고 활용 할 수 있는 체계 개발을 위한 연구 수행 내용과 실제 시스템을 통해 구축한 데이터에 대한 분석 결과를 제시하였다. 해외 국가들과는 달리 우리나라는 적극적인 감염병 방역을 위해 감염병 예방법을 근거로 확진환자에 대한 빠른 역학조사와 함께 확진자의 이동경로 정보를 지방자치단체별로 적극 공개하고 있다. 하지만 국내 지자체별 제공 정보의 비표준화로 정보의 통합적인 관리와 공유 및 활용이 쉽지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 COVID-19 확진자 이동경로 DB 구축 및 제공 절차를 재난안전정보 공유 플랫폼을 기반으로 정립하고 데이터 가공 지침, 표준 항목이 적용된 데이터 입력시스템, 데이터 제공 오픈 API 서비스 개발을 통해 COVID19 확진자 이동경로 정보 공유 체계를 구축하였다. 플랫폼 기반의 COVID-19 확진자 이동경로 정보 공유 체계는 다른 감염병 사례에도 적용 가능하므로 지속적으로 발생하는 감염병 재난 대응 및 예방에 활용 및 보탬이 되길 기대한다.
본 연구는 한려해상국립공원 탐방객을 대상으로 여행경로에 따른 탐방특성 및 만족도 분석을 통해 국립공원 탐방관리정책 수립을 위한 기초자료를 마련하고자 진행되었다. 연구대상은 한려해상국립공원을 방문한 탐방객 총 671명이고, 현장조사 기간은 2017년 3월부터 11월까지 계절별로 봄, 여름, 가을 3차례 설문조사를 진행하였다. 주요내용은 탐방특성(방문동기, 여행경로, 탐방 소요시간, 참여활동 등)과 만족도(탐방 만족도, 재방문의향, 추천의향) 등이며, 한려해상국립공원 탐방객을 대상으로 자기기입식 설문지를 사용하여 조사하였다. 자료의 분석은 SPSS 21.0 프로그램을 이용하여 빈도분석, 독립표본 t-test 분석을 실시하였다. 분석결과 한려해상국립공원만 방문하는 단일목적지의 탐방객이 한려해상국립공원 이외에 다른 여행 목적지가 있는 다목적지의 탐방객보다 방문동기 중 건강증진, 휴양 휴식 치유를 위한 동기 항목에서 평균값이 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 거주지에서 국립공원까지 오는데 소요된 시간은 단일목적지 방문객이 다목적지 방문객 보다 소요시간이 적게 나타났다. 한려해상국립공원만을 방문한 단일목적지 탐방객의 탐방 후 만족도 평균값은 다목적지의 탐방객보다 통계적으로 더 높게 나타났으며, 재방문의향 및 추천 의향도 더 높은 것으로 나타났다. 본 연구결과는 한려해상국립공원 탐방객의 특성을 파악하여 효율적인 공원관리 정책을 마련하기 위한 기초자료를 제시하였다는 측면에서 연구의 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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