While the competitiveness of small and medium sized cities has become important for balanced development at the national scale, they have experienced continuous decline in population and employment, particularly those in non-capital regions. In addition, some of small and medium sized cities have been classified into shrinking cities that have declined due to their long-term structural reasons. To address these issues, a regional approach, by which a hub city and its surrounding small and medium sized cities can collaborate has been suggested. Given this background, the purpose of this study is to identify and delineate hub cities and their impact areas by using travel data as a functional network index. This study uses a centrality index to identify the hub cities of small and medium sized cities and Markov-chain model and cluster analysis to delineate regional boundaries. The mean first passage time (MFPT) generated from the Markov-chain model can be interpreted as functional distance of each region. The study suggests a methodological approach delineating the boundaries of regions incorporating functional relationships of hub cities and their impact areas, and provides 59 hub cities and their impact areas. The results also provide policy implications for regional spatial planning that addresses appropriate planning boundaries of regions for enhancing the economic competitiveness of small and medium sized cities and ensuring services for shrinking cities.
In this paper, we address a layout design problem for determining an optimal 4-class-based dedicated linear storage layout in a class of unit load storage systems. Assuming that space requirement for a class is the sum of the maximum inventory levels of products assigned to the class, and that one-way travel time is a linear function of storage index, we formulate a 4-class-based dedicated linear storage problem PTL[4] and provide an exact splitting algorithm with $O(n{\lceil}logn{\rceil})$. Our algorithms could be applied to more than a 4-class-based dedicated storage layout problem with slight modification in order to reduce computational execution time.
본 연구는 도시공간구조와 통행행태 및 접근성 분석을 통하여 어떠한 형태의 도시구조가 대중교통의 활성화에 보다 적합한지를 모색하는 데 목적이 있다. 분석대상도시는 한국과 일본의 도시를 대상으로 하였으며 지구(district) 수준에까지 분석의 범위를 좁힘으로써 연구결과의 적용성을 높이고자 하였다. 비교분석구조로서 각 나라 및 도시에서 각각 컴팩트형도시 및 분산형도시, 고밀지구 및 저밀지구를 설정하였고, 통행행태분석은 로짓모형을 이용하였다. 또한 접근성지표(CAI)를 이용하여 주거공간분포에 따른 대중교통에의 접근성을 분석하였다. 분석결과, 첫째, 고밀도시 및 지구의 거주자가 보다 짧은 통근거리를 나타냈다. 둘째, 통근통행에 있어서 저밀지구의 거주자들이 훨씬 더 높은 자가용승용차의 이용율을 보이는 나타났다 셋째, 고밀도시에서 자가용승용차의 시간 및 비용에 대중교통의 교차탄력성이 저밀도시보다 큰 것으로 나타났다. 넷째, 접근성지표(CAI)의 분석결과, 대중교통으로의 접근성은 단순한 주거밀도보다는 밀도의 공간분포와 더 깊은 관련성을 갖는 것으로 나타났다.
Purpose: The purpose of this study is to analyze air quality and carbon emissions in developing countries, particularly Myanmar, and explore the impact of transportation on CO2 emissions during peak hours relative to free-flow conditions. Method: This study conducted a traffic survey in two major cities in Myanmar to quantify carbon dioxide emissions from the transportation sector, using IPCC's tier 1 and tier 2 approaches, with statistical analysis performed using Python 3 and Microsoft Excel for comparative analysis of critical factors in CO2 emissions. Result: The result of this study is an estimate of the vehicle kilometers traveled (VKT) and fuel consumption in Yangon city for the year 2019, based on data from various sources including the Myanmar Statistical data base, YUTRA project survey, and Ministry of Electric and Energy. The study also analyzes the average travel time index (TTI) for the four roads in Yangon, which indicates the impact of congestion on vehicle travel time and CO2 emissions. Overall, the study provides important insights into the transport sector in Yangon city and can be used to inform policies aimed at reducing greenhouse gas emissions and improving traffic conditions. Conclusion: The study concludes that congestion plays a significant role in increasing fuel use and emission levels in the road transport sector in Myanmar. The analysis provides valuable insights into the impact of the sector on the environment and emphasizes the importance of addressing congestion to reduce fuel use and emissions. However, the study's scope is limited to Yangon city and Mandalay city, and some mean values may not accurately represent the entire country and other developing countries.
코로나19 팬데믹 이후 관광 산업이 회복되면서 많은 관광객들이 다양한 플랫폼을 활용하고 리뷰를 남기고 있지만, 대량의 데이터 속에서 유용한 정보를 찾기 어려워 아직도 여행지 선정 과정에서 많은 시간과 비용이 낭비되고 있다. 이에 따라 많은 연구들이 진행되고 있지만, 평점이 없거나 플랫폼별로 다른 형태의 평점 제공으로 인해 연구에 한계를 가지고 있으며, 평점과 리뷰 내용이 일치하지 않는 경우도 있어 추천 모델 구축에 어려움을 주고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 7,104개의 제주도 지역 관광지 리뷰를 활용하여 제주도에 특화된 관광지 만족도 정량 지수를 개발하고 이를 활용하여 '평점 예측 모델'을 구축하였다. 모델의 성능을 확인하기 위해 실험 데이터 700건의 평점을 본 연구에서 개발된 모델과 LSTM을 활용하여 예측 하였으며, 제안된 모델이 LSTM 보다 약 4.67% 높은 73.87%의 가중 정확도로 성능이 더 우수한 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 평점과 리뷰 내용 사이의 불일치 문제를 해결하고, 평점이 없는 리뷰나 다양한 형태의 평점을 정형할 수 있으며, 다른 도메인에 적용하여 여행의 모든 분야에서 신뢰할 수 있는 평점 지표를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
차량 내부에는 BSR(Buzz, Squeak, Rattle) 세 가지 유형의 소음이 발생한다. 본 논문에서는 심층 컨볼루션 신경망으로 추출한 소음 특징에 기반하여 자동으로 차량 내부의 BSR 소음을 분류하는 분류기를 제안한다. 차량 내부의 소음은 전처리 단계에서 STFT(Short-time Fourier Transform) 알고리즘을 사용하여 소음 맵으로 표현된다. 생성된 소음 맵 내부에서 실제 소음의 위치를 정확하게 파악하기 어려운 문제에 대처하기 위해서 슬라이딩 윈도우 방법으로 분할하였다. 본 논문에서는 t-SNE(t-Stochastic Neighbor Embedding) 알고리즘을 사용하여 심층 컨볼루션 신경망 내부 파라미터를 시각화하고 정성적인 방식으로 오분류데이터를 분석하였다. 분류된 데이터의 정량적인 분석을 위해 소음의 종류별 유사도를 SSIM(Structural Similarity Index) 수치에 기반하여 정량화하여 리트랙터의 떨림음이 정상주행음과 가장 유사하다는 것을 밝혔다. 제안하는 방법의 분류기는 기타 기계학습 알고리즘 대비 최고 분류 정확도를 달성하였다(99.15%).
This study examined job satisfaction levels between employed single women and employed married women. The specific objectives of this study were; (1) to investigate differences in the level of job satisfaction between employed single women and employed married women; (2)to investigate the factors which influence the level of job satisfaction; (3)to investigate the relationship between job satisfaction and life satisfaction. the data used in this study included 441 working women from 290 (65.8 %) single women and 151 (34.2%) married women. Statistical analyses were conducted using frequencies, percentiles, mean , t-test , ANOVA, pearson's correlation and a stepwise multiple regression. The major findings were ; (1) at the P<.005 level, there was a significant difference in the job Satisfaction Index (JSI) between employed single and married women by using the t-test ; (2) Occupation, type of organization , job experiences, travel time from home to work. unionization, age, and health status were significantly related to the JSI by using the one-way ANOVA; (3) Thee was an interaction effect between income and marital status on the JSI, and between education and marital status on the JSI; (4) Using a stepwise multiple regression method, the order of variables as they were entered in the model were different between employed single and married women; (5) There was a positive relationship between the JSI and Life Satisfaction Index(r=.41)
In public transportation, smart cards have been introduced for the purpose of convenient payment systems. The smart card transaction data can be utilized not only for the exact and convenient payment but also for civil planning based on travel tracking of citizens. This paper focuses on the analysis of the transportation convenience using the smart card big data. To this end, a new index is developed to measure the transit convenience of each region by considering how passengers actually experience the transportation network in their travels. The movement data such as movement distance, time and amount between regions are utilized to access the public transportation convenience of each region. A smart card data of five working days in March is used to evaluate the transit convenience of each region in Seoul city. The contribution of this study is that a new transit convenience measure was developed based on the reality data. It is expected that this measure can be used as a means of quantitative analysis in civil planning such as a traffic policy or local policy.
In this paper, we address a layout design problem, PTL[3], for determining an optimal 3-class-based dedicated linear storage layout in a class of unit load storage systems. Our objective is to minimize the expected single command travel time. We analyze PTL[3] to derive a fundamental property that an optimal solution to PTL[3] is one of the partitions based on the PAI(product activity index)-nonincreasing ordering. Using the property and partial enumeration, we construct an efficient exact algorithm with O $(n\;{\lceil}\;log\;n\;{\rceil}\;)$ for solving PTL[3].
In this paper, we address a layout design problem, PTN[2], for determining an appropriate 2-class-based dedicated storage layout in a class of unit load storage systems. Our strong conjecture is that PTNI2] is NP-hard. Restricting PTN[2], we provide three solvable cases of PTN[2] in which an optimal solution to the solvable cases is one of the partitions based on the PAI(product activity index)-nonincreasing ordering. However, we show with a counterexample that a solution based on the PAI-non increasing ordering does not always give an optimal solution to PTN[2]. Utilizing the derived properties, we construct an effective heuristic algorithm for solving PTN[2] based on a PAI-non increasing ordering with performance ratio bound. Our algorithm with O($n^2$) is effective in the sense that it guarantees a better class-based storage layout than a randomized storage layout in terms of the expected single command travel time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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