전통적 그리고 인터넷 기반 관광정보시스템은 각각 관광에 대한 포괄적이고 유용한 정보를 제공한다. 그러나 이들 시스템은 사용이 어렵고 사용자의 요구에 적절하게 대응하는 융통성을 갖지 못하고 정형화된 정보를 보여줄 뿐이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 지식기반 전문가시스템 접근방식을 도입하고 있다. 이 방식을 이용하여 뉴질랜드 관광안내를 위한 한 전문가시스템이 사례로 제시되고 있다. EXSYS로 구현된 이 시스템은 사용자의 맞춤 여행계획을 제공한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권6호
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pp.1433-1448
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2013
This study presents empirical evidence of the benefit of viewing narrative video clips on embedded virtual reality (VR) websites of hotels to relieve travel anxiety. As the effectiveness of using VR functions to relieve travel anxiety has been shown, we proposed that a VR website enhanced with narrative video clips could relieve travelers' anxiety about accommodations by showing the important aspects of a hotel. Thus, we created a website with a narrative video showing the escape route from a hotel room and another narrative video showing the surrounding neighborhood. We then conducted experiments by having human subjects explore the enhanced VR website and fill out a questionnaire. The results confirmed our hypothesis that there is a statistically significant relationship between relief from travel anxiety and the use of narrative videos on embedded VR websites of hotels.
무선통신기기 보급 확대로 인해 프로브 기반 교통정보시스템이 확대 구축되고 있다. 프로브 기반 통행시간 정보의 시간 처짐 현상 극복을 위해 다수의 예측 기법들이 적용되고 있지만, 일별 및 요일별 교통패턴이 불규칙한 구간에서는 예측 기법의 효용성이 저하되는 것으로 알려져 있다. 이로 인해 불규칙한 교통패턴을 나타내는 구간에서는 일반적으로 5분 집계단위의 프로브 정보를 사용하는데, 이는 집계 시간간격만큼 시간 처짐 현상을 증대시킨다. 이에 본 연구에서는 통행시간 패턴이 불규칙한 구간에 적용 가능한 교통정보 제공 방법론을 제안하였다. 제안된 방법은 개별차량 단위 프로브 정보와 5분 집계 프로브 정보를 융합 적용하는 것으로써, 제안된 방법론 적용 시 통행시간 정보 오차를 최대 18%까지 감소시킬 수 있는 것으로 분석되었다.
A travel groupoid is a pair (V, ${\ast}$) of a set V and a binary operation ${\ast}$ on V satisfying two axioms. For a travel groupoid, we can associate a graph in a certain manner. For a given graph G, we say that a travel groupoid (V, ${\ast}$) is on G if the graph associated with (V, ${\ast}$) is equal to G. There are some results on the classification of travel groupoids which are on a given graph [1, 2, 3, 9]. In this article, we introduce the notion of vertex-indexed partition systems on a graph, and classify the travel groupoids on the graph by the those vertex-indexed partition systems.
PURPOSES : The accuracy of travel time information is a key measure of effectiveness and reliability of advanced traveler information systems. This study aims at investigating drivers' perception on the acceptable level of information accuracy and their corresponding valuations. METHODS : A questionnaire survey was executed for collecting driver perception data to capture the expectation level of travel time information provided and their willingness to pay for the information. A Tobit model was adopted for exploring the relationship among the acceptable level, driver socioeconomic characteristics and travel attributes. Since drivers' willingness to pay for accurate travel time information can be different according to their travel lengths, a piecewise linear regression model was developed to capture the sensitivity of values of travel time information to travel length. RESULTS : The analysis results suggest that trip purpose and travel time are two dominant factors to determine drivers' acceptable level of travel time information. For business and short trips, drivers want more accurate information than for non-business and long trips. Drivers' willingness to pay for travel time information also varies depending on their incomes, trip purposes and travel lengths. The results also show that drivers' valuation of travel time information provided is sensitive to their travel length. For longer trips, drivers are less sensitive to travel time information and then put less value on the information provided. CONCLUSIONS : Censored nonlinear regression models are developed to estimate drivers' acceptable accuracy for travel time information and their valuation using questionnaire survey data. The findings on drivers perception to the required accuracy of travel time information and their corresponding willingness to pay can be used in the design and deployment of advanced traveler information system to improve its effectiveness and usefulness through high compliance.
버스의 서비스 질을 향상시키기 위해서 시행중인 버스정보시스템은 버스의 도착 예정시간을 산정하기 위해서 일정주기동안 통행한 버스의 데이터를 바탕으로 신경망 모형, 칼만필터링, 이동평균법등의 알고리즘을 사용하여 예측한다. 하지만 버스의 데이터 결측으로 인하여 버스의 도착 예정 시간을 산정하기 어려울 때는 버스의 시간대별 패턴 데이터를 구축하여 이를 활용하지만, 일반적으로 오차의 범위가 크다. 따라서 본 연구에서는 도착 예정 시간을 산정하기 위해 링크에 설치된 대기행렬 검지기 자료를 이용하여 버스의 링크통행 시간을 산정한다. CORSIM Version 5.1 시뮬레이션 패키지를 이용하여 검지기 지점 속도를 보정하여 검지기 지점속도를 바탕으로 버스의 통행시간을 산정한다.
지점검지기에서 수집되는 교통량, 점유율, 속도 자료로는 구간의 교통상황을 명확히 설명하기에는 한계가 있다. 근래 통신, 센싱, 측위기술의 발달과 유비퀴터스 환경 구축에 대한 연구가 활발히 진행되면서 기존에는 수집하지 못했던 개별 차량의 각종 교통자료 수집이 용이해짐에 따라 새로운 방법의 구간정보의 생성이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 GPS를 통해 개별차량 주행자료가 수집이 가능하고 차량간 또는 차량-인프라간 통신이 가능한 유비퀴터스 교통정보시스템 하에서 Predictive Travel Time 기법이라는 새로운 구간 정보생성기법을 이용하여 구간통행시간을 추정하고 검증하는 방법론을 제시하였다. 구간정보의 생성 시에는 정보의 실시간성 및 정확성과 연관되는 시간처짐현상이 항상 존재하며 도로에서 Incident가 발생했을 때 시간처짐현상은 더욱 크게 발생하게 된다. 본 연구에서는 유비퀴터스 환경에서 Incident가 발생 시시간처짐 현상의 영향을 최소화하면서 구간통행시간이 산출 가능한 기법을 제시하였다. 미시적 교통류 시뮬레이션 모델인 AIMSUN으로부터 개별차량주행궤적 자료를 수집하고 Predictive Travel Time을 산출하는 알고리즘에 다양한 통신환경조건을 반영하여 생성정보의 정확도를 산출하였다. 또한 통신환경 변수에 따른 정보의 정확도 관계모형을 회귀분석 기법을 적용하여 도출하였다. 도출된 통신환경변수와 생성정보의 신뢰도 관계모형은 본 연구에서의 구상하는 미래형 교통정보 시스템의 요구사항 분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
하이패스 단말기의 확대 보급에 따라 DSRC 교통정보시스템이 지방부 도로를 중심으로 확대 설치되고 있다. 그러나 지방부 도로의 경우 고속도로와 달리 단말기 장착차량이 많지 않아 프로브 표본수가 충분하지 않는 경우가 종종 발생한다. 이 경우 프로브 통행시간은 적은 샘플수로 인해 많은 변동이 발생하고 이는 교통정보 오차를 증가시킨다. 본 연구는 부족한 샘플수로 인해 발생하는 통행시간 단기변동을 완화하여 신뢰성 있는 교통정보를 수집 제공하기 위해 프로브 통행시간 데이터에 이동평균, Loess, Savitzky-Golay 등 평활화 기법을 적용하였다. 그 결과, 낮은 샘플링(5%) 환경에서 통행시간 오차가 원시자료에 비해 45%까지 감소하는 결과를 보였다. 본 연구결과는 국내에서 운영 중인 프로브 기반 교통정보시스템에 적용되어 교통정보 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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