• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings The 4th International Transport Symposium
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• pp.160-167
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• 1998

Recent world-wide interest in activity-based travel behavior modeling has generated an entirely new perspective on how the profession views the travel demand process. This paper seeks to further promote the case of activity-based travel behavior models by providing some empirical evidence of relationship between travel time and activity duration decision for worker with transportation panel data. The travel time from home to work and from work to home, without activity involvement, is estimated by the Ordinary Least Squares (OLS) method. And, the travel time to and from the selected activity and the activity duration are modeled simultaneously by the Three Stage Least Squares (3SLS) method due to the endogenous relationship between travel time and activity duration. Two kinds of models, OLS and 3SLS, include selectivity bias corrections in a discrete/continuous framework, because of the inter-relationship between the choice of activity type/travel mode (discrete) and the travel time/activity duration (continuous). Estimation is undertaken using a sample of over 1300 household two-day trip diaries collected from the same travelers in the Seattle area in 1989. The behavioral consequences of these models provide interesting and provocative findings that should be of value to transportation policy formulation and analysis.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.99-106
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• 2014

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.

• 대한교통학회지
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• 제23권1호
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• pp.103-114
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• 2005

서울시 대중교통체계개편에서 요금부과방안은 기본적으로 거리비례제에 근거하고 있다. 거리비례제에서 요금은 일정거리까지의 통행에 따른 기본요금과 수단적 환승에서 발생하는 환승요금, 일정거리 이상의 통행에 따른 할증요금으로 구분하여 부과된다. 본 연구는 거리비례제에 따른 요금부과 시 순차적으로 정렬된 K개의 요금경로를 탐색하는 K요금경로탐색알고리즘을 제안한다. 이를 위해 다수의 대중교통수단이 존재하는 복합교통망에서 링크표지기법을 적용하여 네트워크확장이 요구되지 않도록 하였으며, 동일링크를 통행하는 복수의 통행순단을 각각의 개별링크로 처리되도록 구축하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 K요금경로탐색알고리즘은 수단과 관련된 별도의 표식이 요구되지 않으므로 단일수단 교통망에 확용되는 K경로탐색알고리즘이 직접 적용될 수 있다. 본 연구는 또한 출발지에서 수단을 탑승한 이용자에게 요금이 부과되는 과정을 복합교통망에서 나타내가 위하여 출발지를 기준으로 탐색되는 인접된 두 링크에 대해서 기본요금, 환승요금, 할증요금이 계산되어 합산되는 과정을 수식으로 표현하였다. 이 수식을 K개의 원소를 포함하는 재귀벡터형태(Recursive Vector Formula)로 전화하여 K요금경로탐색을 위한 최적식과 알고리즘을 제안하였다. 간단한 사례연구를 통하여 알고리즘 수행과정을 검증하고 향후에 연구진행방향에 대하여 서술하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.501-515
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• 2008

최근에 고품질 이동 멀티미디어 서비스에 대한 사용자의 요구가 증대되고, 계층 변조 전송 기법을 통하여 추가적인 전송 대역폭을 확보할 수 있게 됨에 따라 스케일러블 비디오 부호화(Scalable Video Coding)를 이용하여 기존의 T-DMB(Terrestrial DMB)의 화질을 개선한 고품질 지상파 DMB(Advanced Terrestrial DMB) 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 T-DMB와 AT-DMB의 호환적인 서비스를 지원하는 SVC 계층 부호기는 매우 복잡한 구조를 갖게 되므로, 조기 서비스 도입을 위하여 부호기의 복잡도 감소에 대한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 기존의 T-DMB와 호환성을 갖는 공간 확장성 SVC 부호기에서 매크로블록 계층의 부호화 모드 제한을 통한 고속 부호화 모드 결정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 매크로블록 계층의 부호화 모드 결정 함수의 구조 분석을 통한 기저 계층과 향상 계층, 그리고 계층 간에 사용되는 부호화 모드의 통계적 특성에 기초한다. 모의실험을 통하여, 제안된 기법이 우수한 성능을 유지하면서, 수행시간을 크게 단축시킬 수 있는 호환적인 부호기를 얻을 수 있음을 보인다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제34권4호
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• pp.337-346
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• 2001

Objective : To determine the clinical risk factors associated with the mode of delivery decision and to compare cesarean section rates after adjusting for risk factors identified among Korean hospitals. Methods Data were collected from 9 general hospitals in two provincial regions by medical record abstraction during February 2000. A total of 3,467 cases were enrolled and analyzed by stepwise logistic regression. Performance of the risk-adjustment model (discrimination and calibration) was evaluated by the C statistic and the Hosmer-Lemeshow test. Crude rates, predicted rates with 95% confidence intervals, and adjusted rates of cesarean section were calculated and compared among the hospitals. Results : The average crude cesarean section rate was 53.2%, ranging from 39.4% to 65.7%. Several risk factors such as maternal age, previous history of cesarean section, placenta previa, placental abruption, malpresentation, amniotic fluid abnormality, gestational anemia, infant body weight, pregnancy-induced hypertension, and chorioamnionitis were found to have statistically significant effects on the mode of delivery. It was confirmed that information about most of these risk factors was able to be collected through the national health insurance claims database in Korea. Performance of the risk-adjustment model was good (c statistic=0.815, Hosmer-Lemeshow test=0.0621). Risk factor adjustment did lead to some change in the rank of hospital cesarean section rates. The crude rates of three hospitals were beyond 95% confidence intervals of the predicted rates. Conclusions : Considering that cesarean section rates in Korean hospitals are too high, it is apparent that some policy interventions need to be introduced. The concept and methodology of risk adjustment should be used in the process of health policy development to lower the cesarean section rate in Korea.

• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.732-743
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• 2008

본 논문은 H.264/AVC가 이전의 비디오 코덱에서 사용하는 8$\times$8 변환이 아닌 4$\times$4 변환을 도입하면서 인트라 및 인터 예측 성능을 높인 반면 공간적 압축도가 낮은 점을 개선하기 위한 다차원 변환 방법을 제안한다. 다차원 변환 방법은 H.264/AVC가 갖는 시간적 예측의 장점과 공간적 압축도를 동시에 충족시킬 수 있는 방법이다. 먼저 실험을 통해 다차원 DCT가 H.264/AVC의 2차원 정수 변환(Integer Transform)보다 에너지 압축율이 높다는 것을 보였다. 다차원 DCT를 위한 정수형 변환과 양자화기를 설계하였으며, H.264에서 사용하는 컨텍스트 기반 적응 가변 길이 코딩 (CAVLC)을 엔트로피 코더로 사용하여 다차원 부호화기를 설계하였다. 다차원 부호화기에는 다차원 변환에 따른 블록 주사 방식과 파라미터 갱신, 다차원 변환 모드 선택 등의 도구가 적용되었다. 실험 결과, 다차원 부호화기는 낮은 비트율에서 H.264/AVC와 유사한 압축 효율을 보였지만, 엔트로피와 0이 아닌 계수를 계산하여 비교한 통계적 성능 비교에서는 높은 성능을 보였다. 따라서, 다차원 부호화에 대한 추가적인 연구가 진행된다면 기존의 H.264/AVC의 성능을 보완할 수 있는 부호화 알고리즘으로서 발전할 수 있을 것이다.