The social and economical value assessment of railway facilities implies unaccountable values such as: reduction of travel time, reduction of car accident, reduction of air pollution. However, the value of railway facilities has been evaluated as the transportation and management results. The investment and management results of railway need to be considered objectively. Therefore, this study established the economical value assessment method of railway facilities composed of 10 items of economical value through the existing a preliminary assessment investigation, a manual of railway investment assessment, paper study. In addition, this study proposed the strategy for the value assessment of railway facilities before and after.
PURPOSES : The aim of this study was to compare the performance of the QUEENSOD method and the gravity model in estimating Origin-Destination (O/D) tables for a large-sized microscopic traffic simulation network. METHODS : In this study, an expressway network was simulated using the microscopic traffic simulation model, VISSIM. The gravity model and QUEENSOD method were used to estimate the O/D pairs between internal and between external zones. RESULTS: After obtaining estimations of the O/D table by using both the gravity model and the QUEENSOD method, the value of the root mean square error (RMSE) for O/D pairs between internal zones were compared. For the gravity model and the QUEENSOD method, the RMSE obtained were 386.0 and 241.2, respectively. The O/D tables estimated using both methods were then entered into the VISSIM networks and calibrated with measured travel time. The resulting estimated travel times were then compared. For the gravity model and the QUEENSOD method, the estimated travel times showed 1.16% and 0.45% deviation from the surveyed travel time, respectively. CONCLUSIONS : In building a large-sized microscopic traffic simulation network, an O/D matrix is essential in order to produce reliable analysis results. When link counts from diverse ITS facilities are available, the QUEENSOD method outperforms the gravity model.
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.
본 연구는 광역전철 활성화를 목표로 승용차 대비 경쟁력 평가를 위한 수단선택모형을 개발하였다. 연구대상 노선은 수도권의 경의선과 중앙선이며, 열차운행 구간은 두 노선을 연결하는 일산역부터 구리역까지 설정하였다. 수단선택모형은 잠재선호조사(SP) 자료를 이용한 개별행태모형이며, 교통수단선택의 경쟁구도는 승용차와 급행열차이다. 연구 결과, 수단선택모형이 적정한 수준으로 도출되었으며, 이를 이용하여 통행자의 시간가치와 탄력성 값이 나타내는 특성을 분석하였다. 분석결과 광역전철에서 급행열차를 운행할 경우에는 통행비용의 감소보다는 통행시간의 단축에 주안점을 두는 것이 더욱 효과적으로 나타났다. 또한 이 같은 측면에서 개별노선간의 직결운행을 확대하고 급행열차를 운행하여 환승시간과 차내시간을 줄여주는 정책 추진이 요구된다.
본 연구에서는 대상유역을 지표면과 하천 격자로 분할한 후, Manning 식을 기반으로 각 격자 중심에서 유역 출구점까지의 유하시간을 계산하여 등시간별 체적유량을 산정하였으며, 이로부터 유역의 동수역학적 특성인 특성유속을 고려한 직접유출수문 곡선을 도출하였다. 대상유역은 보청천유역의 산성유역을 선정하였다. 대상유역에 대한 매개변수 산정 결과 흐름누적값은 3800, K는 3.3으로 결정되었다. 보정된 매개변수를 실제사상에 대해 적용하여 검증한 결과 첨두유량과 첨두시간의 평균 절대오차는 각각 3.41%, 0.67 hr로 비교적 양호한 모의결과를 나타냈다. 또한 유효우량에 따른 유하시간별 기여면적 주상도를 분석한 결과 본 연구에서 적용된 모형은 강우강도에 따른 유역의 수리학적 특성을 잘 표현하고 있음을 알 수 있었다.
수단선택모형은 신설중이거나 계획중인 새로운 교통수단의 수요를 추정하기 위하여 필수적인 요소이다. 현재 교통수요분석시 수단분담모형구축을 위해 지역별로 공통된 효용함수의 파라미터를 사용하고 있으며, 이로 인해 수단선택 행태 예측시 오류가 발생하는 경우가 존재한다. 권역별 자료를 집계하여 공통된 파라미터를 사용함으로써 발생하는 문제점은 다음과 같다. 수단선택모형으로 인한 수단전환 효과를 측정하기 위하여 집계모형(aggregate model)을 사용할 경우 분석권역에 따라 수단분담모형에서는 통행시간이나 통행비용에 대한 계수의 분포가 다름(분석권역별로 서로 다른 모집단 분포를 하고 있음)에도 불구하고 하나의 파라메타로 모집단을 설명하고자 할 경우 모집단을 적절히 설명하지 못하게 된다. 따라서 통행비용 및 통행시간과 같은 정책변수의 변화에 민감하게 반응하지 못하는 경우가 발생한다. 특히 수단선택 모형에 사용되는 로짓모형과 같이 비선형함수의 경우에 집합화자료를 사용함으로써 집합화에 의한 오차(aggregation error) 또한 문제가 된다. 본 논문의 목적은 수단선택 행태에 영향을 미치는 지역적 특성을 고려하고, 지역단위별로 공통된 파라미터를 사용하면서 나타나는 집합화 오차를 줄일 수 있도록 분석대상 규모(zone size)별 수단분담모형 파라미터값을 추정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 2006년 가구통행실태조사 자료를 이용하여 각 분석단위(zone)의 수단별 파라미터를 추정하였다. 추정된 결과의 경우 파라미터값의 부호와 한계대체율에 의한 시간가치가 상식적으로 적정한지를 판단하고, 통계적으로 적합한지에 대하여 검증을 실시하였다. 또한 구축된 모형의 실제 사례에 적용가능성을 보기 위하여 서울지하철 9호선의 개통 전 후를 비교하여 현실에서 관측된 수단분담율 변화와 모형상의 예측치를 비교하여 정확성 및 신뢰성을 검토하였다.
This study aimed to predict retail sales of local markets in Jinan city of China with the Huff model. Using the Huff Model, we examined whether the predicted retail sales of local markets may be different in Jinan, China, from the department stores, supermarkets, shopping centers/shopping malls, and home appliance stores. The probability that a customer shops at location depends upon the store size and the travel time factors calculated by the Huff Model. We found that the predictedretail sales of shopping malls have a greater value than others. People who live in a mid-sized city may have easier access to any stores within the city boundary than people in metropolitan areas. Therefore, people in a mid-sized city are more sensitive to store size, because a bigger store size means greater opportunities, incentivizing consumers to travel further to competing stores after passing by nearer, smaller stores. This study has some limitations. First, the data is somewhat restricted in that the subject stores do not represent all of the stores in Jinan. Second, we cannot compare the estimated market share of the stores and the actual sales data. It is further suggested in this study that more databases be developed throughout such East Asian countries as Korea and Japan and that a different parameter λ value in the Huff Model be utilized for mid-sized cities.
본 연구에서는 운전자의 경로선택과 각 경로에 대한 학습행동이 교통상황에 따라 어떻게 달라지는 가를 살펴보기로 한다. 즉, 주어진 환경 하에서 자신의 효용을 최대화(소요시간의 최소, 비용의 최소)하는 경로를 선택하는 운전자를 가정하여 교통상황에 따른 운전자의 행동을 모델화하고자 한다. 경로선택에 직면한 운전자는 자신이 획득 가능한 정보와 과거의 경험에 근거하여 각 경로의 주행시간 등의 교통조건을 예측하고 반복적인 경로선택 행동을 통해 각 경로의 주행조건 등에 대한 학습을 하게 된다. 이 때, 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘은 각 경로의 교통상황에 따라 다르게 형성된다. 즉, 교통류 상황이 정상성(stationarity)을 띄고 있는지 혹은 비정상성(nonstationarity)을 띄고 있는지에 따라 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘이 다르게 됨을 확인하였으며, 이 경우 사후적인(ex-post) 정보의 획득가능성이 운전자 학습행동의 수렴에 큰 영향을 미치고 있음도 알 수 있었다. 또한, 랜덤워크와 같은 비정상성을 따르는 교통환경에서 운전자는 경로의 조건에 대한 그들의 학습과정에서 학습계수(적응계수)는 각 경로의 특성에 따라 서로 다른 값으로 수렴함을 확인하였다. 나아가 시뮬레이션을 통해 운전자의 경로 환경에 대한 학습과정과 경로선택 행동을 구현하였으며, 향후 연구방향에 대해 고찰한다.
본 연구는 장기간의 해상활동으로 의료기관 방문이 어려운 해상 활동자의 심혈관계질환 예측인자로 검사가 용이한 생체전기저항분석법 (BIA; bioelectrical impedance analysis)의 활용이 가능한지를 확인해보았다. 현재 심혈관성질환의 예측인자로 사용되고 있는 총콜레스테롤 측정치를 기준으로 BIA의 측정치와 관련성을 통계적 방법으로 분석한 결과 인체부위별 지방두께와 상관관계를 보였으며, 특히 왼쪽(왼) 허벅지의 지방두께가 총 콜레스테롤 측정치와 높은 상관관계를 나타냈다. 이 결과로 장기적인 해상 활동을 요하는 사람들은 BIA 검사를 통해 왼허벅지의 지방두께 변화를 심혈관질환의 예측인자로 활용할 수 있을 것이다. 하지만 선행연구의 부재로 후속연구가 필요하고 해상이라는 특수 상황이 고려된 측정도구의 정확성과 타당성 진단이 이루어져야 될 것으로 사료된다.
For a given watershed that consists of urbanized areas, it was essential to predict how the runoff characteristics, such as runoff peak and volume, and travel time, change with time far planning and designing various kinds of hydraulic facilities with given recurrence interval. In this study, Mushim stream watershed was simulated using HEC-HMS model to get runoff characteristics of an urbanization basin. The results was showed that runoff was increased $1794.20{\sim}2104.65\;m^{3}/s$> and $1751.90{\sim}1961.30\;m^{3}/s$ according to the increased of rainfall and CN value recurrence interval in years. Observed storm was increased $497.91{\sim}581.71\;m^{3}/s$ and $506.57{\sim}537.01\;m^{3}/s$ for increased of CN value and impervious area. This paper is also possible to evaluate the effect of urbanization quantitatively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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