수요자의 필요에 즉각 대응하여 제품 및 서비스를 제공하는 온디맨드 경제(On-Demand Economy)에서는 수요자가 가격 결정에 상당한 영향력을 가진다. 여행 관련 분야에서도, 서비스 제공자가 수요자의 요구를 반영하고, 더 나은 서비스를 제공하기 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는, 판매자가 일방적으로 가격을 결정하는 다수의 여행 관련 서비스 플랫폼과는 달리, 수요자가 여행 관련 서비스 및 가격을 제안하는 역경매 기반의 서비스 플랫폼 방식을 제안하였다. 제안된 매칭 서비스 플랫폼은 다양한 수요자의 요구를 분석하고, 수집된 경험 데이터를 반영하여, 기존의 정형화된 여행 관련 서비스와 차별화된 양방향 서비스 창출이 가능할 것으로 기대된다.
Muhammad FACHMI;Zulkifli SULTAN;Yusrab Ardinto SABBAN;Syafruddin SYAFRUDDIN
유통과학연구
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제22권7호
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pp.63-71
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2024
Purpose: The main objective of this research is to encourage the increase of local MSME businesses through the sustainable tourism sector in South Sulawesi by proposing a research model that focuses on increasing revisit intention. This, in turn, is expected to stimulate local trade and strengthen tourism attractiveness. Research design, data and methodology: A quantitative research method involving 190 domestic tourist respondents was employed, utilizing a questionnaire for data collection. Structural Equation Modeling (SEM) analysis through AMOS software was applied, and the Sobel test to assess indirect effects. Results: The research findings indicate that memorable customer experiences and travel motivations significantly influence destination image. However, travel motivation does not significantly affect revisit intention. Furthermore, memorable customer experiences and destination image significantly impact revisit intention. Notably, destination image plays a significant mediating role in the relationship between travel motivation and increased revisit intention. Conclusions: Memorable customer experiences and travel motivations directly contribute to the formation of a more positive destination image. Furthermore, memorable customer experiences drive the revisit intention, but travel motivation is not significant. Memorable customer experiences only influence revisit intention through the formed destination image. Additionally, the improvement of memorable customer experience and destination image increased revisit intention.
본 연구에서는 통행목적별 교통수단을 선택하는 데에 영향을 미치는 요인들이 다를 것이라고 판단하고, 교통수단을 결정하는 과정을 단계별로 구분하여 그 요인들의 영향을 찾아보았다. 변수들로는 개인의 사회경제적 속성과 목적지와 거주지에서 대중교통수단 결절점 접근성, 그리고 승용차 이용여건 등으로 설정하였다. 분석결과 통행자는 통행목적과 상관없이 교통수단을 선택하는 데에 통행시간을 크게 고려하고 있어서, 통행시간이 길수록 대중교통수단을 선택하고, 환승을 감수하며, 버스보다는 지하철을 선택한다. 승용차 여부를 선택 시에는 차량이용 여건과 목적지의 주차용이성을 고려하며, 대중교통수단 선택이후에는 대중교통 결절점 접근성의 영향을 받는 것으로 나타났다. 통행목적간 비교에서는 통근통행에서는 목적지에서의 주차와 차량이용 여건이 좋을수록 승용차를, 쇼핑 및 여가통행에서는 주거지에서의 버스 및 지하철의 접근성에 따라서 대중교통수단을 선택할 확률이 높게 나타났다.
본 연구는 RFID를 활용하여 교통정보를 수집 및 제공하기 위해 RFID 방식에 적합한 링크통행시간 추정 기법 개발 및 교통정보 수집체계로서의 적용가능성 평가를 목적으로 하였다. 이를 위해 기존 교통정보 수집 방식을 검토하여 RFID 수집 체계와의 차이점 및 특성을 파악한 후 교통정보생성구간 설정 및 통행시간 추정 기법을 개발하였으며, 현재 교통정보 수집을 위해 많이 이용되고 있는 GPS 방식과 비교분석하여 적용가능성을 평가하였다. 교통정보생성구간은 마스터 리더기를 기반으로 구축하였으나 실제 링크가 너무 길 경우 교통정보생성구간과 차이가 발생하여 이를 해결하기 위해 판단 로직을 추가하였다. 제주 시범사업지역의 조사 자료를 기반으로 통행시간 추정 기법에 대한 정확도 분석 결과 평균 88% 정도의 정확도를 보이는 것으로 나타났으며, GPS 방식(93%)과 비교할 때 거의 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 t검정으로 분석한 결과 p-value가 0.68로 통행시간의 차이가 통계적으로 없다고 나타났다. 이러한 결과로 볼 때 RFID 방식을 새로운 교통정보 수집체계로 적용가능한 것으로 사료된다.
본 연구는 차량검지기 데이터를 이용한 통행시간 추정 및 예측에 관한 수집기법 및 추정·예측기법의 고찰을 통해 고속도로 환경에 적합한 통행시간 추정 및 예측모형을 개발하는 데 목적이 있다. 먼저, 기존 통행시간 추정기법의 고찰을 통해 차량검지기에서 수집되는 교통데이터 중 교통류의 변동을 민감하게 포착할 수 있는 교통량을 이용한 통행시간 추정모형을 정립하고자 하였다. 기존방식인 차량검지기 속도 데이터를 이용한 통행시간과 본 연구에서 제안한 추정모형과의 비교 분석을 위해, 실측치에 거의 근사하는 통행료 징수시스템의 출발지기준 통행시간을 이용하여 통행시간 산출기법의 적용성 평가를 수행한 결과, 고속도로 구간의 혼잡시 본 연구모형에 의한 통행시간 산출방식이 기존방식보다 신뢰성있는 통행시간을 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 구간의 차량통과속도가 70km/h이상일 때는 기존 차량검지기 속도데이터를 이용한 통행시간 산출방식을 적용하고 혼잡시에는 교통량을 이용한 추정모형에 의한 통행시간 산출방식을 병용하여 적용하는 것이 타당하다는 결론을 도출하였다. 통계적 모형을 이용한 교통상황의 예측과 보다 정확한 통행시간을 예측하기 위해 본 연구에서 칼만필터를 이용한 단기 예측을 수행해 본 결과, 시시각각 변화하는 고속도로의 교통류에 대해 예측력이 우수한 것으로 판단되었다.
한국도로공사는 2015년부터 전국 톨게이트 간 DSRC기반 통행 소요시간 예측정보를 제공하고 있다. 통행 소요시간 예측정보는 고속도로 이용자들의 합리적인 노선 결정을 지원하여 정체상황을 최소화 시킬 수 있다는 측면에서 공공데이터로서 신뢰도가 보장되어야 하며 지속적인 품질관리가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내외 선행연구를 통해 통행 소요시간 예측정보 평가를 위한 측정지표 기준을 고찰해보았으며, 한국도로공사에서 운영하고 있는 전 노선을 대상으로 소요시간 예측정보를 정량적으로 평가해 보았다. 더불어, 예측오차에 원인을 파악하기 위해 EDA 분석을 수행하였다. 대부분의 노선에서 제공되는 예측정보의 신뢰성은 해당 기준을 충족시키는 것을 알 수 있었다. 다만 다수의 구간으로 구성된 장대 노선의 경우 일부 소수의 구간에서 과대 또는 과소 추정오차 발생이 노선 전체의 예측 정보 신뢰도에 영향을 줄 수 있음을 확인하였으며, 이러한 문제 노선은 상당히 오랜 기간 존치되고 있었음을 알 수 있었다. 본 연구는 국내에서 운영 중인 거의 모든 고속도로 통행시간 예측정보를 정량적으로 평가한 첫 사례라는 점에서 의의가 있다.
각종 교통정보에 대한 요구수준이 높아지고 있으며 그 중에서도 도시 교통관리나 이용자 측면에서 통행시간 정보는 매우 유용한 것이다. 정확성 높은 통행시간의 추정을 위해서는 신뢰성 높은 교통데이터의 수집이 필수적으로 요구된다. 버스정보시스템(BIS)은 도시 주요도로를 운행하는 시내버스를 대상으로 통행시간 정보를 실시간으로 수집 관리하고 있어 경로통행시간 추정에 매우 유용한 데이터라 할 수 있다. 그러나 기존 BIS수집데이터는 시내버스의 운행과 관련된 정보를 생성하고 안내하는 기능에만 제한적으로 사용되고 있고 다양한 분야에 활용되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 BIS를 통해 실시간으로 수집되고 있는 데이터를 이용하여 경로통행시간을 추정하기 위한 연구를 수행하였다. 시내버스의 총 통행시간에서 버스정류장서비스시간을 제외한 통행시간을 설명변수로 경로통행시간 추정모형을 구축한 결과 결정계수($R^2$)가 모두 0.950이상이었으며 T-test를 통한 검정결과 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 따라서 각 가로별로 BIS를 통해 수집되고 있는 시내버스의 통행시간데이터를 설명변수로 이용하면 실시간 경로통행시간 추정이 가능할 것으로 판단된다.
Purpose - The purpose of this research is reflected on the rapid development of online tourism industries. The study was to establish the strategy for Korean tourism enterprises to develop tourist commodities suitable for Chinese tourists and attract them to visit Korea by the empirical analysis of the relation between repurchase intention of tourists and its premise variables (e-service quality, perceived value and satisfaction). Research design, data, and methodology - This research carried out a questionnaire survey on Chinese tourists who visited Korea with experience of using the online travel agency web sites. A total 398 answers were recovered, 41 of them were excluded due to the dishonest answers and 357 of them were finally analyzed. The data was analyzed with IBM SPSS AMOS 22.0. Results - The research results show that in the online travel agency web site e-service quality, convenience, interactivity, information validity, credibility had a positive impacts on perceived value and satisfaction. The perceived value of online travel agency website users has positive impart on satisfaction and repurchase intention. Satisfaction of online travel agency web site users have positive impacts on repurchase intention. But safety has no impact on perceived value while positive impacts on satisfaction was affected. Conclusions - First, in the online travel agency web site e-service quality, safety has no impact on perceived value while it was shown to have positive impacts on satisfaction because the users of online travel agency web sites believe that the protection of personal information, the defense of cracker and the safeguard of payment security are the basic premises of website operation. Although safety does not have impacts on perceived value, users benefits will suffer damage when hacker intrusion and other accidents occur so that online travel agency web sites should not ignore the security concerns. Second, credibility is a major concern for online travel agency web site users. At this time, it is necessary for the web site to establish a system to display both the commodity information and the using experience published on the user's SNS, thus improving the credibility of the website information.
이 연구는 교통수요모형에 기반한 자동차 배출량 산정 시 존내 배출량이 누락되는 문제를 보완하기 위해, 교통수요모형과 결합하여 활용될 수 있는 존내 배출량 산정 모형을 정립하는데 목적이 있다. 특히 "도시-교통의 상호작용에 기안하여, 도시공간구조는 접근도에 영향을 미치고, 이는 사람들의 통행행태에 영향을 미친다."는 이론에 근거하여, 본 연구는 도시 도로의 구조적인 특성을 정량화할 수 있는 공간 구문론(Space Syntax) 이론 등을 활용하여 존내 통행거리, 존내 통행량, 존내 평균 통행속도, 그리고 이들을 조합한 존내 배출량 추정 모형을 구축하였다. 연구 결과, 도시 공간 구조는 존내 배출 특성에도 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 압축도시이고, 대지 면적이 좁고, 난개발 지수가 낮고, 격자형 도시일수록, 존내 자동차 배출량은 적게 배출되는 것으로 나타났다. 지역의 공간적 특성을 반영하여 구축된 본 연구 모형은 기존 모형에 비해 약 44-46% 높은 설명력을 보였다. 이를 수원시 자전거 도로 개선사업에 적용하여 배출 저감량을 산정한 결과, 존간 배출 저감량만 고려한 기존 결과와 비교해 약 2배 높은 배출 저감량이 산정되었다. 본 연구결과는 국가 배출량 산정에의 활용 및 다양한 교통-환경 정책의 효과 평가에도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
지능형교통체계의 핵심적인 부분으로써 첨단교통정보체계가 제 역할을 효율적으로 수행하기 위해서는 실시간으로 교통정보제공을 위해 도로에 설치된 각종 정보수집체계들로부터 수집된 정보를 적절히 처리하여 정확하고 신속하게 통행시간 변화를 파악하고 산출하는 것은 무엇보다도 중요하다. 현재 구간통행시간은 Beacon, GPS, AVI 등을 이용한 구간검지체계나 Loop 검지기, 영상검지기, RTMS 등을 이용한 지점검지체계로부터 산출$\cdot$추정되어진다. 구간검지기체계로부터 산출되는 통행시간은 정확하나 이미 정보제공 구간을 통과한 차량에 의해 산출되기 때문에 실시간 정보제공을 위한 수단으로서는 한계가 있다. 또한 동시간대 지점검지기 자료를 이용하여 추정되는 통행시간은 산출방법에 따라서 그 정확도가 크게 달라지며 각 구간에 존재하는 다른 차량의 교통특성에 의해 산출되기 때문에 실제 통행시간값과 차이가 발생 한다. 본 연구에서는 지점별 검지기자료와 구간통행시간의 관계를 고려하여 신경망을 이용한 통행시간추정방법을 제시하였다. 입력변수에 따라 분류된 모형을 남산1호터널구간의 검지기 데이터와 AVI 자료를 이용하여 통행시간을 추정해본 결과 지체발생시간대 90$\%$ 이상이 5$\~$15분 이내로 수렴하였으며 시간에 따른 추정 통행시간의 변화가 전반적으로 실제통행시간과 비슷한 추세를 보였다. 또한 기존에 발생하던 정보제공시점의 시간처짐 현상 및 뒤늦게 발생하던 지체발생 및 해소가 완화되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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