운전자가 원하는 통행시간 예측 정보를 제공하기 위해서는 이미 알고 있는 교통상황 하에서의 통행시간 추정이 선행되어야 한다. 그러나 현재 고속도로에 적용되고 있는 지점검지기에 의한 통행시간 추정 방법은 신뢰성 있는 통행시간을 산출하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰성 있는 예측정보를 제공하기 위한 기반 결과로서 고속도로 경로의 기 종점 영업소 간에서 실제 소요된 통행시간의 추정에 주안점을 두었다. 통행시간 추정시 교통정보의 활용도 측면에서 매우 유용하면서도 풍부한 고속도로 통행료 수납시스템 (Toll Collection System, TCS) 자료를 이용하였다. 경로통행시간 추정모형에서는 경로 내의 링크통행시간을 조합하여 고속도로의 경로통행시간을 추정하였다. TCS 자료가 결측 된 경우에는 통행시간의 증가패턴을 분석하여 선형보간법을 통해 이전주기의 TCS 통행시간을 참조하였다. 결측이 장기간 지속되거나 통행시간의 변동이 심한 전이시간대에는 VDS 시공도에 의한 동적인 통행시간을 추정하였다. 본 연구에서 제안한 모형을 통해 추정된 경로의 통행시간은 경로를 직접 통행한 차량들의 통행시간과 통계적으로 차이가 없음이 검증되었다. 제안모형은 동일 출발 시간대에서는 통행시간의 편차가 심하고 전 후 시간대에서는 통행시간 대푯값의 변화 패턴이 불규칙한 장거리 구간에 대해 신뢰성 있는 통행시간을 추정할 수 있었다. 본 연구에서 추정된 통행시간은 교통 상황의 성능 지표 및 실시간 통행시간 예측 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
버스의 서비스 질을 향상시키기 위해서 시행중인 버스정보시스템은 버스의 도착 예정시간을 산정하기 위해서 일정주기동안 통행한 버스의 데이터를 바탕으로 신경망 모형, 칼만필터링, 이동평균법등의 알고리즘을 사용하여 예측한다. 하지만 버스의 데이터 결측으로 인하여 버스의 도착 예정 시간을 산정하기 어려울 때는 버스의 시간대별 패턴 데이터를 구축하여 이를 활용하지만, 일반적으로 오차의 범위가 크다. 따라서 본 연구에서는 도착 예정 시간을 산정하기 위해 링크에 설치된 대기행렬 검지기 자료를 이용하여 버스의 링크통행 시간을 산정한다. CORSIM Version 5.1 시뮬레이션 패키지를 이용하여 검지기 지점 속도를 보정하여 검지기 지점속도를 바탕으로 버스의 통행시간을 산정한다.
In general, Shopping centers are located in the center of transportation, which induce more traffic concentration than other facilities. As a result, it becomes to one of the aggravating factors of urban & transportation problem such as traffic conjestion, parking problems. Thus, in planning shopping-center, it is desirable that consumer\`s trip pattern is should lie more carefully analyzed in order to alleviate the above problems. This study is aimed at finding the characteristics of shopping tripes and analyzing the choice behavior of shopping center and mode-to-shop. This study has developed a nested logit model in which consumers choose shopping center and mode-to-shop with a sequential structure. The model was estimated using household data from the 1989 May, Seoul metropolitan area and the 18 alternatives of shopping center and 5 mode alternatives. The estimated model have been evaluated and it may be concluded that this model for shopping trips is effective and fesible. The conclusion of this study are as fellows. 1. Out-of-vehicle travel time is more important factor affecting behavior of mode choice than in-vehicle travel time. 2. All of direct-elasticities for mode with respect to the travel time is more elastic than travel cost. 3. Accessibility to shop is more important factor affecting the choice of shopping center than parking space. 4. The value of out-of-vehicle travel time exceeds the value of in-vesicle travel time by 1.64 times.
To compute the expected travel time of storage and retrieval (S/R) machine in automated warehousing systems most of the previous studies assumed that equal number of rack openings are required regardless of the nature of storage assignment rules. It is known that randomized storage assignment rule usually needs less storage to space than needed for full turnover-based assignment rule. The objective of this paper is compute the expected travel time of each assignment rule more equitably by taking into account the storage space required for each rule. First, the rack storage space is determined which satisfies a given service level. Then based on the standard Economic Ordering Quantity model, trade-off analysis is carried out which relates the storage space to the expected travel time of the S/R machine. Finally, example problems are solved to compare the performance of each assignment rule under varying conditions of demand pattern and service level.
Since 1989, 9 major complex have been invested with government funds, for the purpose of developing agricultural tourism to increase agricultural income and job opportunity, as well as providing urban population leisure opportunity. However, systematic and comprehensive approaches were rarely done in analyzing its economic impacts. This study, therefore, focuses on analyzing tourism effect and its economic value and implication for a representative rural tourism site,"Daeho rural tourism complex". To analyze travel pattern, expenditure pattern, and degree of satisfaction from travel to Daeho complex, Travel Cost Method(TCM) was employed based on survey method. Results from linear model with statistical significance implies that tourism benefit for each visitor is 28,373 won and total annual benefit for the Daeho site is 7 billion won. Considering annual benefit stream, the present value of total benefits are 132.9 billion won and 70 billion won at 5% and 10% of discounting rate, respectively. Using the values of benefit estimated from this study and investment cost, B/C ratio, IRR, and NPV were calculated to be 1.01, 1.67 billion won, and 5.19% at 5% of discounting rate. These results could be directly compared with the previous analyses.
현재까지 통행시간 예측과 관련된 다양한 연구들이 수행되었지만, 한국고속도로 특성에 맞는 예측방법론에 대한 실증연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제 통행시간을 기반으로한 DSRC 자료를 바탕으로 한국고속도로에 적절한 예측방법론을 도출한다. 경부고속도로 안성 JC~오산IC 구간의 24시간 DSRC 자료를 이용하며 단주기 통행시간 예측 및 비선형 관계에서 높은 정확도를 보이는 인공신경망 기법을 적용한다. 이어서 랜덤난수를 이용한 통행시간 예측결과의 정확도 검증을 실시한다. 통행시간 예측결과 오차율이 약 4%로 우수한 예측력을 보였으며, 이는 패턴기반 인공신경망 예측시 이력자료의 전처리 과정과 최적의 입력층 및 은닉층의 선정으로 인한 결과로 판단된다. 통행시간 예측결과의 검증을 위해서 랜덤난수를 이용하였으며, 랜덤난수가 이력자료 패턴에 포함되지 않은 경우 실측치와의 오차율이 18.98%로 높게 도출되었다. 이는 인공신경망을 이용한 통행시간 예측시 패턴DB가 예측의 정확도에 주요하게 작용한 결과로 판단된다. 본 연구의 결과를 통해서 한국고속도로 특성에 맞는 통행시간 예측 및 정보제공이 가능할 것으로 판단된다.
This study aims to provide a methodological framework to estimate the travel demand of hazardous materials transporting vehicles by link and analyze daily traffic patterns on an expressway to develop safety roadway management strategies. Traffic volume of hazardous material vehicles is counted through the on-site investigation at twenty-five tollgates on the expressway, and their demands by a link are predicted through origin-destination flows estimation. The result shows that the number of the domestic hazardous materials vehicles is approximately 51,207 vehicles per day and it indicates that hazardous materials transport vehicles account for 1.5% of total daily traffic on the internal expressway and 6.2% of total cargo traffic volumes. This study roughly estimated how many hazardous materials vehicles pass through the expressway segment. Thus it is expected to be utilized for establishing a systematic highway management strategy in the future by calculating the traffic volume of the hazardous material vehicles traveling on the interstate expressway.
기존의 중력모형은 통행비용 변수만으로 존 간 특성을 설명하기 때문에 많은 한계점을 갖게 된다. 현대 도시의 통행 패턴은 거리나 비용뿐만이 아니라 존 별 특성과 교통인프라 수준 등의 영향을 받기 때문이다. 따라서 장래 통행을 합리적으로 추정하기 위해서는 이러한 특성을 고려한 모형이 개발되어야 한다. 본 연구는 이러한 관점에서 접근성 변수를 중력모형의 설명 변수로 도입하였다. 이와 함께 변수가 추가에 따른 2단계 정산기법을 제안하였다. 이는 통행저항함수의 계수를 회귀분석을 통해 우선 추정한 뒤, 존별 균형인자를 순차적으로 추정하는 방법이다. RMSE, E-norm, C.R을 활용한 접근성을 도입한 중력모형의 검증 결과, 기존의 중력모형보다 통행패턴의 구현 능력이 향상된 점을 확인하였다. 특히, 단거리 통행량 추정에 어려움을 겪은 기존 모형의 한계점을 해결하였다는 점이 주목할 만 하다. 결론적으로 본 연구는 새로운 중력모형의 정산기법을 제안함과 동시에 접근성 변수의 도입을 통해 존 간 특성을 구현하였다는 점에서 통행분포모형의 개선 가능성을 제시하였다.
본 연구에서는 경산시 대중교통체계 개편 전과 후의 통행패턴을 분석하였으며, 통행패턴 변화의 통계적 검정을 위해 카이제곱($x^2$)검정과 t-검정을 실시하였다. 또한 대중교통 이용자들의 통행패턴 변화에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 이항로짓모형을 추정하였으며, 개편 전 후 교통수단 선택에 영향을 미치는 요인을 비교 분석하기 위해 다항로짓모형을 추정하였다. 이들 두 로짓모형의 추정을 위해 사용된 설명변수로는 통행패턴 변화 및 대중교통체계 개편 전 후의 교통수단 선택에 영향을 미칠 것으로 예상되는 성별, 연령, 직업, 통행목적, 요금지불방법, 목적지, 통행시간의 7개 변수를 사용하였다. 이러한 분석을 통해 대중교통시설 및 환승체계 구축 등 교통정책 수립에 필요한 다양한 시사점과 본 연구의 한계를 제시하였다.
본 연구는 검색엔진으로 진화하고 있는 유튜브의 여행 Vlog에 대한 시청패턴과 콘텐츠 니즈를 파악하는 데 목적이 있다. 일차적으로 설문 지법을 사용하여 45명을 대상으로 사전 조사를 진행하였고, 이차적으로 이를 통해 얻은 결괏값을 바탕으로 Creating Pleasurable Interfaces 모형을 활용하여 심층 면담을 진행하였다. 그 결과, 첫 번째로 시청자는 여행 Vlog를 활용하여 단편적인 정보보다는 여행에 관련된 전반적인 정보를 얻고 있었다. 두 번째로 유튜브에 업로드된 여행 Vlog의 절대량이 부족하여 시청자가 원하는 정보를 얻는데 물리적인 어려움이 있었다. 세 번째로 여행 Vlog를 활용한 마케팅이 대중 매체의 광고 형식에서 벗어나지 못해 콘텐츠 전반에 서비스나 제품 노출에 일관성이 부족하다는 문제점이 도출되었다. 본 연구를 바탕으로 도출된 결과는 여행 관련 기업의 콘텐츠 마케팅 전략에 있어서 인사이트를 제공하고 크리에이터들에게 콘텐츠 제작에 실질적인 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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