The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권8호
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pp.181-189
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2021
The COVID-19 pandemic has impacted the tourism industry due to the resulting travel restrictions as well as a slump in demand among travelers. The tourism industry has been massively affected by the spread of coronavirus, as many countries have introduced travel restrictions in an attempt to contain its spread. In Vietnam, the government has largely been credited for the country's success in keeping COVID-19 transmission rates under control. Early awareness of the pandemic, appropriate, drastic, and people-centric measures, as well as public support, are the main factors behind the success of Vietnam. In that context, it is observed that people's travel demand has bounced back and this research will examine factors driving the public's travel intention in the post-crisis (pandemic) period. The survey was conducted on the Internet using questionnaires designed in the Google platform. Data was collected from April 16 to May 31, 2020, from 154 Vietnamese participants. Research findings demonstrate 4 direct and indirect determinants of travel intention. The strongest effects come from perceived behavioral control which is influenced by subjective well-being. Perceived risk negatively correlates with Self-efficacy and subjective well-being. Conducted in the context of post-COVID-19, the research implies that once the pandemic has been controlled, perceived risks, although still exist, insignificantly influence the public's travel intention.
Park, Donghwi;Boudier-Reveret, Mathieu;Chang, Min Cheol
Journal of Yeungnam Medical Science
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제39권4호
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pp.344-346
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2022
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has rapidly spread worldwide, leading the World Health Organization to declare coronavirus disease 2019 (COVID-19) a pandemic. To curb the unchecked spread of SARS-CoV-2 infection, most countries have enforced travel restrictions. However, it is debatable whether such restrictions are effective in containing infections and preventing pandemics. Rather, they may negatively impact economies and diplomatic relationships. Each government should conduct an extensive and appropriate analysis of its national economy, diplomatic status, and COVID-19 preparedness to decide whether it is best to restrict entering travelers. Even if travelers from other countries are allowed entry, extensive contact tracing is required to prevent the spread of COVID-19. In addition, governments can implement "travel bubbles," which allow the quarantine-free flow of people among countries with relatively low levels of community transmission. An accurate evaluation of the benefits and losses due to entry restrictions during the COVID-19 pandemic would be helpful in determining whether entry restrictions are an effective measure to reduce the spread of infection in future pandemics.
This study is to develop a vehicle scheduling system for the efficient delivery of goods to places of business. For gathering data and testing the system developed, we have chosen a company which is located in Taegu city and has more than 700 delivery points over Taegu city and Kyungbuk province. We consider multiple vehicle types, travel time restrictions on vehicles, vehicle acceptance restrictions at delivery points, and other operational restrictions. We divide the whole delivery points into 44 regions and generate a region-based shortest path tree. Based on the shortest path tree, we perform vehicle assignment sequentially for each vehicle used. Then vehicle routings are determined. We have implemented the whole procedure on computer system. The system developed is flexible enough to be applicable to other companies by just changing the standard data.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권1호
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pp.204-210
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2022
From the 1970s to the present, the number of new infectious diseases such as SARS, Ebola virus, and MERS has steadily increased. The new infectious disease, COVID-19, which began in Wuhan, Hubei Province, China, has pushed the world into a pandemic era. As a result, Countries imposed restrictions on entry to foreign countries due to concerns over the spread of COVID-19, which led to a decrease in the movement of tourists. Due to the restriction of travel, keywords such as "Corona blue" have soared and depression has increased. Therefore, this study aims to analyze the stress meaning network of the COVID-19 era to derive keywords and come up with a plan for a travel-related platform of the Post-COVID 19 era. This study conducted analysis of travel and stress caused by COVID-19 using TEXTOM, a big data analysis tool, and conducted semantic network analysis using UCINET6. We also conducted a CONCOR analysis to classify keywords for clustering of words with similarities. However, since we have collected travel and stress-oriented data from the start to the present, we need to increase the number of analysis data and analyze more data in the future.
본 연구는 코로나19 시대에 이동의 자유제한으로 인한 스트레스가 사회적 문제로 대두되었고 이를 해결하기 위해 360° VR여행콘텐츠가 스트레스에 미치는 영향에 관하여 실증실험을 통해 분석하고자 한다. 실증실험을 위하여 가설([행복정도], [우울정도], [각성정도]는 VR여행콘텐츠 체험 후 스트레스정도에 영향을 미친다)을 설정하였다. 그 결과 우울정도는 채택되었고 그 외는 기각되었다. 이는 스트레스를 경감시키기 위해서는 행복, 각성 보다는 우울감이 들지 않도록 유의해야 되며, 직접 여행을 가지 못하더라도 언택트 시대 VR여행콘텐츠로 스트레스를 다소 감소시킬 수 있는 것을 알 수 있었다. 즉 VR여행콘텐츠 관람 전보다 후의 감정 상태가 긍정적으로 변모하였다. 본 연구결과는 코로나19에 위축된 관광업계와 VR제작 업계에 도움이 될 수 있기를 기대한다.
본 연구는 수송부문에서 오염물질 배출 비중이 큰 화물차의 통행량에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 다중회귀모형을 추정하였으며, 모형 추정 결과 지역별 인구수, 도시지역 면적, GDP, 업종별(농업, 임업 및 어업, 광업, 제조업, 도매 및 소매업) 사업체수 등이 주요 변수로 검토되었다. 이러한 변수는 화물차 특성(업종, 톤급)에 따라 상이하게 나타나므로 차량 운행제한 등 관련 정책 추진 시에는 지역별 화물차 특성에 따른 통행량을 충분히 고려해야 할 필요가 있다. 특히 물류터미널 등 화물차 통행량이 많은 물류거점이 위치하지 않은 지역에 대해서는 화물차 통행에 영향을 미치는 지역별 요인을 고려하여 차량 운행제한 대상 지역을 검토해야 할 필요가 있다. 특히 본 연구의 결과에서 제시된 바와 같이 화물차 통행량과 지역 내 인구수는 양의 상관관계를 가지기 때문에 인구밀집지역에서는 화물차를 포함한 차량운행제한 검토가 필요하다. 본 연구 결과의 신뢰도를 높이기 위해서는 실제 통행량 자료를 기반으로 다중회귀모형 외 다양한 모형 추정을 통하여 추정 결과에 대한 오차를 줄여야 할 필요가 있다.
Vehicle Scheduling Problem (VSP) is a generic name given to a whole class of problems involving the visiting of "stations" by "vehicles," where a time is associated with each activity. The studies performed to date have the common feature of a single objective while satisfying a set of restrictions and known customer supplies or demands. However, VSPs may involve relevant multiple objectives and probabilistic supplies or demands at stations, creating multicriteria stochastic VSPs. This paper proposes a heuristic algorithm based on goal programming approach to schedule the most satisfactory vehicle routes of a bicriteria VSP with probabilistic supplies at stations. The two relevant objectives are the minimization of the expected travel distance of vehicles and the minimization of the due time violation for collection service at stations by vehicles. The algorithm developed consists of three major stages. In the first stage, an artificial capacity of vehicle is determined, on the basis of decision maker's subjective estimates. The second one clusters a set of stations into subsets by applying an efficient cluster method developed. In the third one, the stations in each subset are scheduled by applying an iterative goal programming heuristic procedure to each cluster.
An automated guided vehicle (AGV) system is a group of collaborating unmanned vehicles which is commonly used for transporting materials within manufacturing, warehousing, or distribution systems. The performance of an AGV system depends on the dispatching rules used to assign vehicles to pickup requests, the vehicle routing protocols, and the home location of idle vehicles, which are called dwell points. In manufacturing and distribution environments which emphasize just-in-time principles, performance measures for material handling are based on response times for pickup requests and equipment utilization. In an AGV system, the response time for a pickup request is the time that it takes for the vehicle to travel from its dwell point to the pickup station. In this article, an exact dynamic programming algorithm for selecting dwell points in a tandem-loop multiple-vehicle AGV system is presented. The objective of the model is to minimize the maximum response time for all pickup requests in a given shift. The recursive algorithm considers time restrictions on the availability of vehicles during the shift.
In this paper, we propose a new conceptual HVRPCR(Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem with Customer Restriction) model including additional restrictions that are consisted of loadage limit and possible visit number of demand post in HVRP. We propose HVRPCR algorithm using the heuristic in order to solve speedily because VRP is NP-Hard and need many solution time. The proposed model is simulated with changing demand post location, demand weight, loading and possible visit number limitation. Results of the computational experiment are provided along with some analysis like travel cost reduction rate.
Four patients with shoulder problems that were traumatic in etiology presented to us with delays in seeking care ranging from 6 to 12 weeks due to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) lockdown. The care of three cases (a 3-month-old neglected anterior shoulder dislocation with a greater tuberosity fracture in a 30-year old man, a 3-month-old neglected anterior shoulder dislocation in a 17-year old boy, and a 2-month-old neglected greater tuberosity fracture in a 31-year old man) was delayed due to the lockdown and the ensuing travel restrictions, while that of one case (a 6-week-old fracture-dislocation of the proximal humerus in a 55-year-old woman) was delayed because the patient was undergoing treatment for COVID-19 at the time of injury. This report intends to present the exceptional circumstances around these cases. The unique treatment challenges and their outcomes are also described to advise the surgeons of the nuances and difficulties in treating these injuries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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