그 동안 친환경 교통수단인 자전거의 수단분담율을 향상시키고자 하는 노력이 있었으나 다른 수단들과의 경쟁력 약화로 인하여 그 효과가 부진한 측면이 있었다. 따라서, 발달된 정보통신기술(ICTs)과 자전거를 결합하여 친환경적이면서 편리함을 동시에 갖춘 새로운 개념의 서비스를 정립함으로써 여러 가지 불편과 위험 요인을 극복할 필요가 있다. 본 연구는 환경과 ICTs가 결합된 소위 u-City에서 제공되는 서비스의 일환으로서의 u-Bike 서비스의 개념을 정립하고 이들의 적용 우선순위를 평가 및 도출하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 u-Bike 서비스를 12개로 설정하고 이를 개념화하였으며, 계층분석기법(AHP) 등을 활용하여 서비스개발 및 적용의 우선순위를 평가하였다. 그 결과, 자전거와 대중교통연계 서비스(bike and ride service)가 최우선적으로 적용 가능한 서비스로 나타났으며, 다음으로 방치 및 도난예방서비스, 공공자전거시스템, 주차관리서비스, 그리고 자전거등록관리서비스의 순으로 적용 우선순위가 높은 것으로 나타났다.
버스이용 활성화를 목적으로 구축되어진 버스정보시스템(Bus Information Systems)은 정류소에 설치한 버스안내단말기(Bus Information Terminal)를 통하여 버스대기자에게 버스도착정보 등을 제공하고 있다. BIT는 도심곳곳에 산재한 정류소에 설치되어 시민들이 직접 사용하는 장치이므로 고장 파손 등의 신속한 대응이 BIS운영에 중요한 요소로 인식된다. 이에 본 논문에서는 이러한 유지보수비용을 자체적으로 충당할 목적으로 BIT화면에 민간광고를 게재할 경우를 가정한 후, 조건부가치측정법(Contingent Valuation Method)을 적용하여 적정수준의 광고료를 파악하였다. 또한, 다항로짓모형(Multinomial Logit Medel)을 이용하여 버스이용자시간대별 이용자 특성을 분석하였으며, 이용자의 성별 및 연령을 고려한 시간대별 BIT광고게재 전략을 제시하였다.
RFID 기술은 리더와 태그( Tag)라는 장치를 이용하여 정보를 인식하는 기술로 현재 대중교통 및 고속도로 하이패스 등에 사용되고 있다. 본 논문에서는 RFID 기술을 응용해 실내에서 물체의 위치를 추적하는 시스템을 설계하고자 한다. 대표적인 위치추적 시스템인 GPS는 비가 오거나 실내 공간 또는 지하에서는 효율이 좋지 않고 오차가 커지는 단점이 있다. 제안된 RFID 실험은 실내에서 배치된 물체의 이동에 따른 신호의 변화를 시뮬레이션 하고 실제 실험과 비교하여 위치추적에 필요한 데이터를 산출한 후 그 데이터를 근거로 이동경로와 오차를 분석하여 향후 추적시스템에 필요한 자료를 제공한다. 위치 추적에 필요한 시뮬레이션은 실제 물체의 이동 경로를 분석하여 수행하였고 실제 실험에서는 RFID 기술을 이용하여 실내 곳곳에 리더를 설치한 환경에서 위치를 알고자 하는 물체에 태그를 장착시키고 이동시킨 후 실험 장비에서 얻어낸 데이터를 분석하였다. 본 논문에서는 획득한 데이터를 분석하여 향후 실내 위치 추적이 필요한 시스템에 활용될 수 있도록 관련 분석값을 제시하였다. RFID를 통한 위치 파악 데이터는 위치에 따른 태그 판별 결과를 보여주며 분석된 데이터는 추후 실내 위치 파악 연구에 활용될 것으로 기대된다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 들어 무선인터넷 및 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전과 함께 향후 그 수요가 폭발적으로 증대될 것으로 예상되는 분야가 위치기반서비스(LBS, Location Based Service) 기술이다. 이동통시산업이 발달한 미국 및 유럽의 선진국에서는 지난 수년에 걸쳐 지속적으로 축적되어 온 정보기술을 통하여 현재 수많은 LBS 관련 기술개발이 활발히 진행되고 있다. 1999년 미국의 FCC(미연방통신위원회)는 무선 E119 규칙을 제정하였는데, 이 규칙은 LBS를 주목하게 한 결정적인 계기가 되었다. FCC는 미국내의 망 사업자들이 2001년 10월까지 이동전화 사용자가 응급 호출(911)을 하였을 때 67%는 100M 이내의 위치오차로, 95%는 300M 이내의 위치오차로 응급호출자의 위치정보를 제공해야 한다는 규정을 제정했다. 이때부터 각종 관련 회사들이 생겨나기 시작했으며, 사람들이 LBS에 관심을 가지기 시작하였다. 국내에서도 이동통신사업자 및 IMT-2000 사업자를 중심으로 LBS 도입을 적극 준비하고 있는 상황이다. 그러나 위치정보라는 것은 오래 전부터 사람들이 알고있던 사항이다. 이미 GPS라는 것을 이용하여 국방분야, 환경분야, 교통 및 물류 분야에서 많이 활용되고 있었기 때문이다. 그런데 왜 같은 위치정보를 활용하는 분야인데 LBS는 이토록 많은 관심을 불러일으키는가? 그것에 대한 답변은 바로 위치정보가 이동통신망과 연결되면서 대중적이고 일반적인 서비스가 가능해졌기 때문이다. 특히, LBS는 GIS가 정보통신 기술과 융합되면서 앞으로 추구해야 할 차세대 정보기술 분야라는 점에서 그 의미는 더 크다고 할 수 있다. 평균(平均) 0.322였다. 그리고 RaA를 모핵종(母核種)으로 가정(假定)했을 때 각핵종간(各核種間)의 방사평형비(放射平衡比)는 대개 $C_1>C_2>C_3$인 것으로 나타났다. 여기서 $C_1,\;C_2$ 및 $C_3$는 각각 RaA, RaB 및 RaC의 농도(濃度)를 나타낸다.0cm 깊이에서는 Pythium균(菌)과 Fusarium균(菌)을 제외(除外)하고 모두 14일간(日間)에 사멸(死滅)하였다. 6. 최고(最高)에 달(達)했다가 최저(最低)에 이르는 온도(溫度)의 반복적(反復的)인 파동(波動)이 있는 것에서 없는 것보다 단시간(短時間)에 사멸(死滅)하였다. 이상(以上)의 결과(結果)에서 볼 때 하기고온기(夏期高溫期)의 재배(栽培) 휴한기(休閑期)에 PVC film을 사용(使用)하여 하우스를 밀폐(密閉)하거나 턴널을 만들어서 태양열(太陽熱)을 이용(利用)한 토양소독(土壤消毒)의 가능성(可能性)이 충분(充分)히 있는 것으로 생각된다.종합적(綜合的)으로 볼 때, diazinon 과 decamethrin의 처리(處理)는 포장(圃場)에서 벼멸구의 산란력(産卵力)과 성충수명을 증대(增大)시키고, 식이활동(食餌活動)을 촉진(促進)함으로서 벼멸구의 resurgence를 유발(誘發)하고 아울러 수도체(水稻體)의 hopperbun을 가속화시킬 가능성(可能性)이 있음을 알 수 있었다.는 점차 약하여 졌으나 catalase, invertase는 그 활성도가 일단 숙성중기에 높아졌다가 낮아졌다.n 이 pH 4.2이고 temperature는 $60^{\circ}C$이었다. 그리고
모바일 앱 시장은 스마트폰의 등장으로 폭발적으로 성장하였다. 최근 모바일 앱은 단순한 스마트폰 구성요소가 아니라 다양한 마케팅 채널로 활용되고 있으며 스타트업이 성장할 수 있는 발판이 되었다. 본 연구에서는 모바일 앱이 시장에 미치는 영향에 대해서 연구하고자 하였다. 안내원과의 전화를 통해서 소비자에게 서비스를 제공하던 전통적인 콜택시 산업이 카카오택시라는 새로운 모바일 앱 채널의 진입을 통해서 어떠한 영향을 받고 있는지 살펴보고자 한다. 최근 자가용과 대중교통의 발전으로 택시 수요는 감소한 반면, 개인택시 증가 등으로 택시 공급은 증가하고 있다. 택시산업은 크게 일반택시와 콜택시로 나누어진다. 일반택시는 택시기사가 직접 고객을 찾아다니기 때문에 우연적이고 비효율적인 행태를 보인다. 하지만 콜택시는 고객이 사용의도를 가지고 택시를 찾는다는 점에서 더 효율적인 업무가 가능하다. 이러한 장점에도 불구하고 콜택시 시장은 불완전한 고객-택시기사 매칭 시스템과 택시기사 관리 부족으로 크게 성장하지 못하였다. DID(differences in differences)는 하나의 시간 흐름에서 발생한 특정한 사건이 유의한 영향력을 행사하는가를 밝히는 계량경제학의 연구 방법이다. 본 연구에서는 DID를 사용하여 최근 큰 이슈와 함께 출시 된 다음의 카카오택시 어플리케이션이 기존의 콜택시 사업에 미치는 영향력을 밝히고자 하였다. 거기서 더 나아가 비윤리적인 행태로 여겨지는 대기업의 문어발식 산업 확장이 해당 시장에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 카카오택시 전후 콜택시 산업의 크기 비교를 통해서 콜택시 시장 변화를 확인하였다. 본 연구를 위해 2014년 8월부터 2015년 7월까지 1년치의 콜택시 수요 데이터를 수집하였으며 control group으로 사용한 대리운전 수요 데이터도 같은 기간 동안 수집하였다.
2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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