기업, 지자체, 공공기관들은 상품의 효과, 정보의 전파를 목적으로 광고서비스 등을 통해 대중들에게 유용한 정보들을 제공한다. 광고서비스는 여러 가지 방법들이 있는데 그 중 대표적으로 전광판, TV광고, 인터넷 및 모바일 광고, 대중교통 등이 있다. 본 논문에서는 여러 가지 광고 서비스들 중 택시를 대상으로 한 광고서비스 기술에 대해 연구하고자 한다. 기존에 택시와 유사한 버스나 지하철에서는 디스플레이를 통해 광고를 하고 있다. 하지만 유일하게 택시는 공간적 제약사항 때문에 랩핑 광고만 하고 있다. 서울, 경기도, 인천을 오가는 GBUS 하루 평균 이용 승객은 약 423만 명이다. 전국적으로 본다면 이수치는 매우 높다. 그러나 이것은 오로지 많은 이들에게 한 광고를 보여줌으로써 광고에 대한 관심을 낮춘다. 이 연구를 통해 전국 254,823대의 택시를 대상으로 한 광고서비스를 개발하고자 한다. 승객의 개인정보 수집을 통해 승객의 연령, 성별, 취향, 자주 이동하는 장소에 따른 정보를 분류하여 승객의 관심사를 초점으로 한 광고 서비스를 제공하고자 한다. 이를 이용한다면 택시에 탑승한 승객의 이동경로 주변 정보 등을 함께 집중송출 시켜 줌으로써 광고효과를 높여 줄 것 이다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 사업에서 수집된 차량의 히스토리 데이터를 온라인 혹은 오프라인으로 효율적으로 분석하기 위한 스테이트 다이어그램을 정의하고 이에 기반하여 택시의 운행과 배차에 대한 분석 결과를 산출하는 것을 목표로 한다. 차량에서 수집된 정보는 기본적인 GPS정보 이외에 차량의 상태를 나타내는 필드를 포함하고 있으며 지도 정보의 결합으로 맵 매칭 및 도로상에서의 위치비율 등을 계산할 수 있다. 구축된 레코드들에 의해 택시의 승객 탑승 빈도, 탑승시 이동 거리, 탑승시간 등을 분석할 수 있으며 콜 택시의 중요한 성능 척도가 되는 배차 후 차량의 이동 거리 및 이동 시간을 분석하여 배차 방식의 효율성을 검증할 수 있다. 이 정보는 심도 있는 분석을 수반하여 향후 교통정보 예측, 혼잡상황 회피 등의 다양한 응용의 진화를 가능하게 한다.
Purpose: The purpose of this study is to find taxi drivers' smoking behavior, self-efficacy and expectation level of success in smoking cessation. It will provide useful information for developing nursing interventions in health promotion programs. Method: The subjects of this study were 271 taxi drivers in Seoul and its metropolitan area. Data were collected using a self-reported questionnaire asking smoking history, smoking behaviors, health problem, stages of change for smoking cessation, self-efficacy and the expectation level of success in smoking cessation. Data were analyzed through descriptive statistics. Pearson's correlation, Mann-Whitney U test, Kruskal-Wallis test and Cronbach's a. Results: Of the taxi drivers, 83.8% were current smokers. Stages of change were as follows: 45.8% were in the precontemplation stage, 26.2% in the contemplation stage, 13.7% in the maintenance stage, 12.2% in the preparation stage and 1.5% in the action stage. In addition. 20.3% of the subjects reported health problems such as hypertension, heart disease, diabetes mellitus and respiratory disease. The expectation level of success in smoking cessation was positively related with self-efficacy. There were statistically significant differences in the expectation level of success in smoking cessation according to the number of cigarettes per day and nicotine dependency. In addition. there were statistically significant differences in self-efficacy according to the number of cigarettes per day, duration of smoking (years) and nicotine dependency. Conclusion: The results of this study suggest that taxi drivers' health problems and smoking rate were serious. Therefore more systematic health promotion programs for smoking cessation should be developed and executed by health care specialists at individual taxi companies.
The purpose of this study was to find prevalence and the relevant factors of low back pain among taxi-drivers. Information were obtained by a self-administered questionnaire during september, 2004, from 83 taxi-drivers in Gimhae, Kyung Nam province. The data were analyzed by chi-square test and Multiple Logistic Regression(if this is a proper noun, it needs to be capital, if not it needs lower case) by using SPSS 10.0 program. The result were as follows: 1) The prevalence rate of low back pain during lifetime was 81.9% among 83 taxi-drivers. 2) Statistically significant factors related to low back pain during lifetime were sleeping time(p<.05). 3) Through the multiple logistic regression, significantly relevant factors with low back pain were alcohol drinking (OR=.017, 95% CI=.001~.509), and sleeping time (OR=.111, 95% CI=.020~.636). It is necessary to study on a preventive measure of low back pain and systematic human engineering approach through objective clinical research.
본 연구의 목적은 부산시 택시 운행기록계(DTG)와 타코메터에 의해 생성되는 개별 정보의 통합 방법론을 제시함에 있다. 통합방법론에 의해 도출된 정보를 활용하여 다양한 택시이용자 통행패턴을 분석하여 도출정보 활용성을 검토하였다. 또한 제시 방법론에 의한 O-D정보와 국가교통DB(KTDB)의 O-D정보와의 비교를 통해 방법론에 대한 신뢰성 검증을 시도하였으며, 제한된 표본 수에도 불구하고 상당히 유사한 결과를 나타냄을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 현황 및 여건변화를 실시간 반영 가능한 DTG 자료가 향후 KTDB의 대체자료로 활용 가능함을 보였으며, 또한 국가 주도의 택시 정보플랫폼 구축시 매우 유용한 기초 연구로서, 또한 택시 정책 수립과 집행에 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
교통 혼잡이 증가하면서, 경로에 대한 교통정보, 특히 실시간 구간통행시간에 대한 사람들의 관심이 증대되고 있다. 본 논문은 GPS Probe를 통해 구간통행시간을 산출했던 최기주(1998) 등의 후속 연구로써, 도시부에서 구간 통행시간을 산출하기 위해 택시를 GPS Probe로 활용하였다. 택시는 GPS Probe로 활용되기 위한 매우 좋은 수단이지만, 승객의 승하차시간 등 주행과 관계없는 불필요한 데이터가 포함되게 된다. 따라서 본 논문에서는 도시부에서 Taxi GPS를 통해 교통정보를 생성할 경우 주행과 관계없는 정보를 실시간으로 검지하여 제거하는 휴리스틱한 이상치 제거 알고리즘을 개발하였다. 평가를 위해 서울시 주요 간선축에서 번호판 조사를 실시하였으며 알고리즘을 적용한 통행시간과 비교하였다. 이상치 제거 알고리즘을 적용한 결과, 약 70%의 이상치가 제거되었으며, 실측 통행시간과의 상대 오차가 73.7%로 향상된 것으로 나타났다. 따라서 본 알고리즘을 이용할 경우 Taxi GPS를 통해 신뢰할 수 있는 실시간 교통정보를 생성할 수 있을 것으로 판단된다.
도로 교통 시스템에 빅데이터 기술이 융합되면서 운전자와 보행자에게 편리하고 도움이 되는 새로운 서비스들이 생겨나고 있다. 다양한 교통 데이터를 수집하고 분석함으로써 교통 시스템에서 흔히 발생할 수 있는 정체 현상 또는 교통량 등을 예측하는 모델이 개발되고 있다. 본 논문에서는 대구시에서 수집한 택시 경로 데이터를 이용하여 대구시의 지도 위에 해당 데이터를 시각화한다. 그 다음으로 대구 시 내의 도로 구간을 설정하고, 택시 데이터의 위치와 속도 데이터, 그리고 도로 구간 정보를 이용하여 해당 구간의 교통량과 구간에서의 차량 평균 속도를 구한다. 이 결과를 이용하여 특정 도로 구간에 대한 교통 시스템 문제 파악에 도움을 주고자 한다.
택시 프로브(Probe)를 이용한 구간통행속도 모니터링체계는 지능형교통체계(ITS)의 핵심적인 하부시스템 중 하나이다. 택시 프로브기법을 통해 수집되는 구간통행속도는 도시가로망의 교통상태 모니터링과 통행시간 정보제공에 널리 활용되고 있다. 그러나 택시 Probe기법은 표본수가 적고 교통혼잡으로 인하여 구간통행시간이 자료수집 주기보다 큰 경우, 실시간으로 자료가 수집되지 않는 누락상태가 발생하게 된다. 이러한 누락상태는 단일시간대에서 다중시간대에 걸쳐 발생하게 되며, 기존의 단일시간대 예측기법으로는 다중시간대의 상태를 예측하지 못하는 단점이 있다. 따라서 다중시간대 누락상태에서 실시간 구간통행속도를 예측하기위한 기법이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 단일시간대 예측기법의 한계를 극복하면서 단일 및 다중시간대 통행속도를 예측하기위한 기법을 개발하였다. 개발된 모형은 비모수회귀(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 다중시간대 예측에도 불구하고 기존의 단일시간대 예측기법보다 우수한 정확도를 보였다.
Transit GPS Probe를 이용하여 통행 시간을 산출함에 있어서 Bus Probe는 Taxi에 비해 상대적으로 조밀한 주기당 통행 시간 정보를 생성하였으나, 링크별 근소한 신뢰수준의 차이에도 불구하고 Bus Probe는 Taxi에 비해 평균적으로 낮은 신뢰 수준을 나타냈다. 따라서, 두 수집원의 운행특성을 고려한, 연속적이고 신뢰성 있는 링크통행시간 정보를 생성할 필요성이 있는 바, Bus Probe와 Taxi Probe의 통행시간 비율을 주기당 변수로 생성하여 실시간 (Real-Time) 데이터와 과거(Historical)자료로 보정하는 휴리스틱한 알고리즘을 개발하였다. 본 알고리즘에서 Real-Time 데이터는 4주기, Historical 데이터는 혼잡도별 평균값이 입력변수로 설정되었으며, 각 설정값은 통계적 기법을 기반으로 도출되었다. 알고리즘의 평가는 서울시내 주요 3개축 구간의 20개 링크를 대상으로 6시간의 실측자료와 동일주기 Transit GPS 데이터의 신뢰도를 사용하였다. 알고리즘 적용 결과 대상링크의 전체평균 신뢰도(71.45%)가 향상되었고, 수집원간 단순 합성한 기존 방법에 비해 모든 링크에서 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 최근 4차산업 혁명의 산물로 대두되고 있는 자율주행차가 대중교통 수단인 택시로 이용될 때 해석수준과 메시지 프레이밍에 따른 사용 의도의 차이를 분석하는 것이다. 해석수준이란 가까운 미래에 발생한 일과 먼 미래에 발생할 일을 가정하여 어떤 제품이나 서비스를 해석하는 것이 다르다는 것을 말한다. 메시지 프레이밍이란 긍정 혹은 부정의 표현 또는 혜택, 손실의 양극단의 메시지를 구성한 것을 말한다. 즉, 기존연구에서는 이 두 개념에 따라 제품이나 서비스의 가치를 다르게 해석한다고 한다. 본 연구는 자율주행차가 택시로 출시될 때 두 개념을 적용할 경우 사용 의도의 차이를 보이는지 살펴보고자 한다. 결과를 요약하면 우선, 메시지 프레이밍 구성에서 자율주행 택시를 이용할 경우 혜택(Gain)과 왜(Why) 사용해야 하는지를 설명한 메시지 형식과 자율주행 택시를 이용하지 않았을 경우 손실(Loss)와 어떻게(How)를 강조한 메시지를 구성하여 비교해 보았다. 두 메시지 프레이밍은 차이를 보였으며(t= 3.063) 혜택(Gain)과 왜(Why)를 설명한 메시지 형태가 더 높은 사용 의도를 보였다. 또한, 해석수준에 따른 결과를 요약하면 다음과 같다. 혜택(Gain) 및 손실(Loss)에 대한 먼 미래와 가까운 미래에 발생할 것을 가정한 경우 사용 의도에 차이가 있었으며, 구체적으로 혜택(Gain)을 설명한 메시지와 먼 미래에 발생할 것을 가정한 경우가 사용 의도가 높았다. 요약하면 자율주행 택시의 사용 의도를 높이기 위해서는 긍정의 메시지(Gain)와 먼 미래에 일어날 수 있는 것을 가정하여 사람들에게 메시지를 전달해야 한다는 결론이다. 또한, 본 연구를 통하여 향후 신기술의 출현에 대한 사용 의도 연구 시 연구방법을 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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