• 제목/요약/키워드: congestion cost

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조건부가치추정법을 활용한 제주지역 해외수용력 연구 (A Study on Population Capacity in Jeju by Contingent Valuation Method)

  • 방호진;박영현;조장희
    • 무역학회지
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    • 제45권4호
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    • pp.137-152
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    • 2020
  • The increase in national income, the expansion of transportation network, the increase in leisure time, and the influx of foreign tourists in the era of internationalization, the influx of the outside population of Jeju region increased rapidly until 2020. However, the corona 19 (Covid-19) incident that began in January 2020 has hit the entire industry, and the tourism industry in Jeju has also been greatly damaged. However, in the second half of 2020, with some calming of the Corona 19 situation and difficult to leave overseas, the number of visitors to Jeju Island is increasing again as Koreans choose Jeju Island as their domestic tourism. This study analyzed the capacity of Jeju's external population based on the Contingent Valuation Method, and based on this, attempted to suggest policy recommendations for Jeju. The size of accommodations such as the density of visitors, toilets, and rest areas were excluded from consideration, and the level of securing the parking lot already exceeded the capacity, and the rate of securing the parking lot was 93.4%. In the case of accommodation, the total number of available rooms is 88,691, even if one guest per room is assumed, which is 32,372,215 per year, which is sufficient in terms of visitor capacity. To analyze the aspects of psychological capacity, this study analyzed whether the residents are feeling psychological discomfort through three methods of road congestion, garbage disposal, and sewage treatment through Contingent Valuation Method. However, the inconvenience caused by the increase of visitors and the effect of continuous population influx is working in combination, and it has the limitation that the effects of these independent factors cannot be specifically separated. As a result of the study, discomfort has already been recognized in terms of psychological capacity among the factors of capacity, and it was estimated that a cost of about 45 billion won per year was incurred as a result of deriving psychological costs through Contingent Valuation Method. In the future, a policy review is needed to resolve or maintain the perception of this discomfort through continuous management. Accordingly, it is necessary to recognize that the increase of visitors leads to the psychological discomfort of the residents, and to seek a policy alternative that can simultaneously increase the number of visitors and the comfort of the residence.

국내 회전교차로 설계지침 적용에 따른 속도패턴과 개선효과 분석 - 부산광역시를 중심으로 - (An Analysis of Velocity Patterns and Improvement Effect after Application of Domestic Roundabout Design Guidelines (Focusing on Busan Metropolitan City))

  • 임창식;최양원
    • 대한토목학회논문집
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    • 제33권1호
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    • pp.305-316
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    • 2013
  • 현대식 회전교차로의 장점이 부산광역시 내의 운전자 행태 및 여건에서도 그 효과가 있는지를 검증하기 위해 회전교차로 도입에 따른 사전 사후 효과분석을 수행하였다. 회전교차로에서의 속도프로파일을 분석한 결과 차량간 속도의 편차가 낮아지고, 회전차로부의 평균주행속도가 회전차로의 설계속도에 근접하여 대부분의 회전차로가 이상적으로 설치된 것으로 분석되었다. 교통운영 측면에서는 평균통행속도가 신호교차로를 회전교차로로 전환 시에서는 평균 약 87.2% 향상되는 것으로 분석되어 회전교차로의 도입이 통행속도 및 지체측면에서 효과가 있는 것으로 판명되었다. 또한, 신호교차로를 회전교차로로 전환 시 연간 발생되는 편익은 교통소통 측면에서 4억1천만원, 교통안전 측면에서 3천9백만원, 에너지절감 측면에서 2억5천5백만원, 대기오염절감 편익에서는 9천5백만원, 그리고 신호등 설치비용 편익에서 7천3백만원으로 총 8억7천2백만원의 편익이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 부산광역시 전체 신호교차로 1,926개소의 10%인 193개소를 회전교차로로 전환한다면, 연간 부산광역시 예산의 약 1천6백8십3억원을 절약할 수 있다. 또한 회전교차로 사업투자비용 대비 회전교차로 설치로 인한 편익분석 결과, 회전교차로 1개소당 6억7천9백만원의 사업비 절감액이 발생되며, 부산광역시 신호교차로의 10%를 고려하면 연간 약 1천3백1십억원의 사업비 절감효과를 기대할 수 있다. 회전교차로 내에서의 교통사고는 운전자의 통행우선권 미인지로 인한 것으로 회전교차로의 통행우선권이 자리 잡게 되면 충분히 감소될 여지가 있는 것으로 판단되며, 회전교차로에서의 자동차 운전자, 보행자, 자전거 이용자의 교육 및 홍보가 시급히 이루어져야 한다.

교통수요관리 기법을 활용한 환경오염비용의 내부화 방안연구 (Internalizing Environmental Cost using TDM Alternatives)

  • 김운수;엄진기;황기연;장지희
    • 대한교통학회지
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    • 제17권4호
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    • pp.99-110
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    • 1999
  • 도시지역의 대기오염은 주로 자동차에 기인하며, 이는 보편적인 현상으로 나타나고 있다. 특히 서울시의 경우 자동차에 의한 대기오염 비중이 85.7%(1997년 기준)를 차지하고 있을 만큼 큰 비중을 보이고 있다. 이에 본 연구의 1차적 관심사는 서울시 대기오염의 주된 요인인 교통부문의 개별적 분석보다는 지속가능한 도시발전을 위한 새로운 패러다임의 적용이라는 관점에서 향후 서울시의 교통.환경부문의 통합연계 분석에 대한 공감대 형성 및 활용가능성 모색에 두었다. 서울시 통행 O-D자료를 바탕으로 환경주행세 부과를 고려한 단기교통혼잡관리모형 적용결과, 교통.환경부 문간 연계통합모형의 실제 유의성을 발견할 수 있었다. 즉 환경주행세의 시행전후 비교분석에 의하면, 유류소비 단위당 500원/${\ell}$과 1,000원/${\ell}$을 부과할 경우, 오전 첨두시간대의 대기오염물질 배출량은 시행후 10.7%와 17.3%씩 감소하는 것으로 나타났다. 이에 비하여 유류소비량 저감은 20.2%와 30.3%로서, 저감비율이 상대적으로 높게 반영되고 있다. 그러나 단위 유류소비량에 대한 차종별 오염물질 배출량 비중은 버스 46.4, 화물차 50.4, 승용차 14.4 등으로 산출되어, 환경주행세 500원/${\ell}$ 부과에 의한 승용차의 오염배출 비중은 비탄력적인 반면에 오염물질 배출량이 많은 버스 및 화물차의 비중은 오히려 증가하는 것으로 나타났다. 결과적으로 자동차 유발 대기오염의 비중을 낮추기 위해서는 차종별 오염물질 배출경향을 고려한 환경주행세의 차별부과 방식이 고려되어야 할 것이다. 예를 들면, 차종별 유류소비량에 대한 오염물질 배출비중을 균등화하는 방법, 또는 서울지역 오존오염의 원인이 되는 HC와 NOx 오염물질의 총량에 대한 차종별 기여도를 평균화하는 방법이 적용될 수 있다. 한편으론 환경주행세의 부과방식과 병행하여, 자동차 오염물질 배출을 저감할 수 있는 삼원촉매장치와 매연여과장치의 부착, 오염물질 과다배출 차량의 조기폐차 시행에 의한 인센티브 부여, 그리고 청정자동차 구입에 의한 버스업체의 환경주행세 감면 등과 같은 제도적 장치도 함께 고려되어야 한다. 그러나 본 연구에서 의도하였던 도로환경용량을 고려한 통행량 배분의 실제적 효과를 산출하기 위해서는 첫째, 통행비용의 절감과 대기질 개선이라는 공동선(共同善)을 추구하기 위한 교통.환경간 통합패러다임의 적용모형 개발과 활용가능성 모색, 둘째, 물리적 기준인 도로별 고통용량기준을 환경요소도 포함하는 도로환경용량으로의 전환, 셋째, 통행시간.환경비용.도로건설 및 유지비용뿐만 아니라 자동차 이용에 따른 연료소비 등을 포함하는 통행배분 모형 개발, 넷째, 단기혼잡프로그램을 활용하여 자동차 유발 대기오염물질 배출량 저감효과와의 연계시도 등과 같은 사항이 지속적으로 연구.개발되어야 할 것이다.

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주문생산 기업을 위한 기계학습 기반 총생산시간 예측 기법 (A Machine Learning-based Total Production Time Prediction Method for Customized-Manufacturing Companies)

  • 박도명;최형림;박병권
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.177-190
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    • 2021
  • 4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.