• 한국경제지리학회지
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• 제21권2호
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• pp.107-118
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• 2018

급속한 경제발전에 따라 중국 베이징에서 교통혼잡이 심각한 문제로 대두되고 있다. 혼잡통행료는 도로의 정체를 해결해주는 매우 효율적인 방법인데, 이의 시행에 있어 가장 중요한 과제는 혼잡통행료의 산출모형을 개발하는 것이다. 기존연구와 달리 본 논문은 이론적 논의에 그치지 않고 세 가지의 현실적 문제, 즉, 통행속도와 밀도의 관계, 통행의 시간비용, 최적통행량 산정방법의 도출에 집중하였다. 먼저 회귀분석을 통하여 통행속도와 밀도의 관계를 파악하고, 이어 설문조사 결과를 이용하여 통행의 시간비용을 추정하였다. 또한 수요곡선에 대한 정확한 정보가 없더라도 시행착오를 거쳐서 최적통행량을 산정할 수 있음을 보였다. 마지막으로 베이징 제2순환도로의 혼잡통행료 책정시스템을 설계하고 요금의 적절한 징수방안을 제안하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.195-200
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• 2021

교통 수단과 모바일의 발전으로 관광 여행 수요가 증가하고 관련 산업 또한 크게 발전하고 있다. 디지털 미디어 기술 중 한 분야인 증강현실과 관광 콘텐츠의 접목 또한 활발하게 연구 중이며 인공지능은 이미 관광 산업과 다양한 방향으로 접목되어 관광객의 여행 경험을 풍부하게 만들어준다. 본 논문에서는 관광지역을 축소해 제작한 미니어처 모형을 스캔하면, 사전에 딥러닝을 이용해 학습된 모델을 기반으로 해당 관광지를 찾은 뒤 관련 정보와 3D 모델을 AR 서비스로 제공하는 시스템을 제안한다. 다양한 딥러닝 신경망 중 하나인 YOLOv3 신경망을 사용해 모델 학습과 객체 검출을 진행하므로, 빠른 속도로 물체 검출이 이루어져 실시간으로 서비스를 제공할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.17-31
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• 2023

활동기반 모델은 현대의 복잡한 개인의 통행행태를 반영한 정교한 기반의 수요예측이 가능하지만, 분석 대상지의 상세한 인구정보가 필수적으로 요구된다. 최근 다양한 심층생성 모델을 활용한 합성인구 생성 기법이 개발되었고, 설문조사를 통해 수집된 샘플 데이터에 존재하지 않는 실제 인구와 유사한 인구 특성을 모사한 데이터를 생성해내는 방법론이 제시되었다. 이는 이산형으로 이루어진 샘플 데이터를 연속형 데이터로 변환하여 분포 영역을 정의한 뒤 생성된 표본 데이터의 거리를 정교하게 계산하여, 불가능한 인구 특성 조합을 억제하는 방식으로 데이터의 확률 분포를 학습한다. 하지만 데이터 변환 과정에 활용되는 개체 임베딩이 잘 학습되지 않으면 의도와 다르게 왜곡된 연속형 분포 영역이 정의될 수 있고, 원본 데이터 표현의 오류로 인한 잘못된 합성인구를 생성할 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 정확도 높은 임베딩을 추출하여 간접적으로 합성인구 생성 성능을 증가시키고자 한다. 결과적으로 합성인구의 다양성과 정확성 측면에서 기존 대비 약 28.87% 성능이 향상하였다.

• 대한교통학회지
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• 제25권3호
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• pp.55-63
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• 2007

동북아 지역의 경제 규모 및 교역량이 증가하고 대외적으로 물류산업의 환경이 격변하는 상황에서 우리나라 물류산업의 경쟁력은 선진국 및 선진물류기업에 비해 취약하다. 이에 본 연구에서는 물류산업의 현황파악 및 경쟁력 향상 방안도출을 위해 DEA-ANP 결합모형을 이용하여 우리나라 물류산업의 상대적인 효율성을 분석하였다. 투입변수로는 종업원수, 고정자산, 자본총계, 운영비용을 산출변수로는 매출액과 당기순이익을 사용하였다. 분석결과 2003년부터 2005 년까지의 효율성 평균은 0.175로, 현재 투입물의 17.5%만을 효율적으로 사용하고 있는 것으로 나타났다. 또한 효율성이 가장 높은 업종은 전체 효율성 평균이 0.3692인 해상운송업으로. 매출액 및 효율성 상위그룹에서 차지하는 비율도 크게 나타나 해상운송업이 우리나라 물류산업의 효율성에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 우리나라 물류 산업전반에 걸쳐 존재하는 비효율을 개선하기 위해서는 종업원 수의 과다투입을 줄여야 하며 매출액 증대를 위해 물류업체의 대형화 및 전문화를 통한 서비스 영역 확대. 지속적 투자, 활발한 해외진출 및 물류 수요 유치등의 노력이 필요하다.

• 지적과 국토정보
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• 제49권2호
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• pp.135-149
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• 2019

본 연구는 고속도로의 투자로 인한 공간적 접근성 변화가 관광객지출구조 및 지역경제에 미치는 효과를 분석하였다. 분석방법은 SUR(Seemingly Unrelated Regressions)기법을 사용하여 강원도의 관광지출구조의 변화를 분석하고, 관광객 유치를 둘러싼 강원도 18개 시군의 지역간 경쟁 및 보완관계는 덴드리노스-소니스(Dendrinos-Sonis) 모형을 적용하여 확인하였다. 공간적 접근성의 개선은 관광지출액의 증가에 유의미한 효과를 나타내지만, 접근성 1% 상승 시 체재기간 -0.18%, 여행비용은 -0.34%를 각각 감소시켰다. 시군별 관광사업체 1개소가 늘어날 때, 관광지출액은 3.6% 증가하였으며, 이를 통해 관광서비스 공급이 지역경제 개선에 효과적인 수단임이 확인되었다. 강원도 시군 간 관광수요의 경쟁 및 보완관계는 기능상으로 내륙형 혹은 해양형 관광지 여부, 지리적 인접여부, 통과교통 발생 등에 의하여 결정되었다. 강원도는 관광객 유인을 위한 교통기반시설의 지속적 확충과 함께 체재기간 연장을 위한 서비스 공급 및 질적 관리가 필요하며, 지역간 보완관계가 높게 나타나는 강릉, 동해, 속초, 원주 등을 중심으로 관광객 극대화를 위한 지역클러스터 전략 수립이 중요하다고 판단된다. 본 연구의 한계는 우선 자료의 제약으로 고속도로 개통 전후의 실제 관광지출액을 토대로 한 변화를 규명할 수 없었고, 공간적 접근성의 적정 수준에 대한 후속 연구가 필요하고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.95-118
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• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.

• 토지주택연구
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• 제12권2호
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• pp.33-45
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• 2021

최근 정부 정책의 변화와 맞물려 오피스텔은 수도권을 중심으로 사무실과 아파트 가격이 급등하면서 새로운 대체 투자 대안이 되고 있다. 그러나 오피스텔의 선행연구 부재와 더불어 지표를 공표하는 민관기관 역시 표본샘플 부족으로 정확도 저하의 한계를 지녔다. 이들은 공통적으로 시세에 기반한 가격지수를 활용하는데, 시장보다 후행하고 변동성이 적어 평활화 문제가 꾸준히 제기되어 왔다. 따라서 본 연구의 목적은 국토교통부가 최초 공개한 시점부터 지난해까지 실거래가 이루어진 매매(2006~2020), 전·월세(2011~2020) 데이터 자료를 이용하여 서울시 오피스텔 가격지수를 산출하는 것이다. 이를 규명하기 위한 실증방법론으로 반복매매모형을 채택하여 주요 지표인 매매, 전세, 월세지수를 각각 산정하고, 그 외에 보조지표에 해당하는 전월세전환율도 개선된 형태로 함께 개발하였다. 수집된 자료결과 및 통계해석의 정확성을 기하기 위한 지원도구는 SAS 9.4로 일괄 처리하였다. 본 연구의 실증분석 결과를 간단히 요약하면, 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 2020년말 서울시 오피스텔 매매지수는 132.5P, 전세지수는 163.9P(2011.1Q=100.0P)이며, 월세는 원점인 100.0P선에서 밑돌았다. 오피스텔의 지수 유형별 월세가 공실 위험으로 비교적 보합세를 유지한 가운데, 수요가 풍부한 매매가와 전세금 상승세가 지속되는 차이를 보인 것으로 해석된다. 둘째, 주택유형별 매매가 증가폭은 오피스텔이 아파트, 연립다세대 등 다른 주택유형보다 낮은 자산으로 드러났다. 모형의 설명력은 표준오차 평균이 0.02 이하로 적합도가 뛰어난 것으로 판명되었다. 셋째, 본 연구가 추정한 가격지수를 한국부동산원, KB국민은행 등 유사 발표기관의 지표와 상호 비교하면, 변이가 크게 나타나 고질적인 평활화 문제를 해결할 수 있는 가능성을 확인하였다. 결론적으로 본 연구는 코로나 19와 같이 경기 불확실성이 큰 상황 하에서, 서울시 오피스텔 실거래가 지수 산정 제시와 시험 모의적용을 새롭게 시도함으로써 향후 시장참가자들이 가격동향 및 변화를 예측하는데 유의미한 의의를 둘 수 있다.