• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 1997.11a
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• pp.53-58
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• 1997

본 논문에서는 통합 Logistics Center라는 새로운 조직을 통해서, 생산, 영업 및 물류를 총괄하여, 전체 공장과 전체 DC/SB의 재고량을 줄이고. 결품현상 방지, 수송비용 절감을 도모할 수 있는 통합 물류 시스템을 구축하는데 필요한 각 Process 및 이를 수행할 수 있는 발견적 해법을 개발하는 것을 연구한다. 생산(공장)에는 가장 정확한 각 DC/SB의 수요 예측량을 토대로 수립된 발주량과, 이 발주량을 통해서 결정된 생산의뢰 계획을 제공한다. 이 생산 계획은 제품이 생산되어서 출고될 때, 근거리 지역에 있는 DC/SB에 출고될 수 있도록, 각 공장의 전용라인에 대해서는 최소 수송비용을 고려한다. 제품의 혼합생산 라인의 정보( 생산 Capa.)를 이용하여 나머지 발주량을 생산 의뢰 계획으로 바꾸게 된다. 공장에서는 이 계획을 바탕으로 생산 계획을 수립하여, 그 계획과 생산된 제품을 DC/SB로 출고시킨다. 공 장의 출하 가능량과 각 DC/SB의 2주전의 발주량은 실제 많은 차이가 발생하므로, 이를 재조정하여, 공장의 재고를 최소로 하는 방향으로 공장의 출하 가능량을 조절한다. 조절된 출하 가능량은 2일간의 근거리 수송 원칙에 의해서 입고될 DC/SB를 결정한다. 공장의 출고를 돕기 위해서 배차계획을 수립한다. 본 연구에서는 각각의 Process Engine들의 활동과 정보의 흐름이 서로 상이한 시간 간격으로 발생할 때 각 Process Engine 의 Input/output으로 사용되는 정보의 효율적인 Systematic 동기화 및 Database와 interface 및 Multi-Tasking Database Transaction을 고려할 것이다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.9-14
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• 2007

오늘날 모바일 장치 기술, 위치 측위 기술, 무선 통신 기술 등이 급속도로 발달하고 이동체 위치 데이타가 널리 활용됨에 따라 차량 관리 시스템, 차량 배차 및 제어 시스템 등과 같은 이동체 위치 데이타를 실시간으로 서비스하기 위한 시스템이 개발되고 있다. 그러나 이러한 시스템에서 기반 시스템으로 사용되는 MO(Moving Object) DBMS 같은 이동체 관리 시스템은 이동체의 실시간 스트림 관리에 비효율적이고, 기존의 DSMS(Data Stream Management System)와 같은 스트림 관리 시스템은 공간 데이터를 효율적으로 처리하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이동체 위치 데이타의 효율적인 실시간 관리를 위한 시공간 DSMS를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시공간 DSMS는 스탠포드 대학의 STREAM(STanford stREam dAta Manager)을 기반으로 이동체 위치 데이타의 실시간 관리와 공간 및 시공간 질의 처리 기능을 지원하는 시스템이다. 특히, 시공간 DSMS에서 사용하는 시공간 함수는 호환성을 위해서 OGC에서 제시한 "SQL을 위한 심플 피쳐 명세"를 따르는 표준 인터페이스를 지원한다. 마지막으로 본 논문에서 구현한 시공간 DSMS를 이동체 위치 데이타의 실시간 관리가 필요한 실시간 모니터링 분야에 적용해 봄으로써 시스템의 효용성을 입증하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.1
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• pp.351-356
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• 2018

The aim of this study is to propose guidelines for bus-stop information design that is more congested with the advent of U-Shelter, via case studies and focus group interviews. First, the literature research explored the concept of information design and correlation of information design and route map. Second, raising problems and consider improvement plans through case study in korea, overseas. Finally, current information design was evaluated and user's requests were derived through focus group interview. The current information design had problems with lack of priority, information overlaying, and hard recognition. Priority shall be selected by bus route, direction of bus, arrival time, interval, and operating time, and information overlay can be reduced into one. Also visualize the connection and direction between the lines using schematic and two-dimensional lines and shapes for recognition. Through this study, it will be used as a reference material to help improve and develop the bus-stop information design.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.987-993
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• 2002

최근 들어 전자상거래의 급속한 발달로 전 세계적으로 수송 물동량이 급격히 증대되고 있고, 이로 인해 택배사업이 대단히 활성화되고 있다. 출발지와 목적지가 서로 상이한 무수히 만은 수송 요구가 들어오면 수송 요구화물의 신속한 집배송을 위한 배차계획 및 수송계획을 세우는 것이 택배회사의 주요 업무이다. 이러한 배차 계획 및 수송 계획을 어떻게 수립하느냐에 따라 전체 수송비용뿐만 아니라 고객들의 서비스 수준에 상당한 영향을 미치게 된다. 그러나 이러한 운영적 차원에서의 의사결정 이전에 훨씬 중요하게 고려해야 할 내용이 택배네트워크의 설계 문제이다. 이러한 택배네트워크의 설계에는 터미널 개수 및 위치를 결정하는 전략적 문제와 영업소들을 터미널에 할당하는 전술적 문제로 구분될 수 있다. 현재 우리 국내에는 크고 작은 수많은 택배사업자들이 있으나, 그 중에서 비교적 규모가 큰 주요 택배회사들은 대부분 전국에 걸쳐 다수의 터미널을 설치하여 두고 수송화물의 집배송을 위한 물류거점으로 운영하고 있다. 이와 같은 터미널 위치 및 개수가 정해진 상태에서 전국에 걸쳐 분포되어 있는 영업소들을 어떤 터미널에 할당하여 처리되도록 하느냐의 여부는 수송비용 측면에서뿐만 아니라 고객들에 대한 서비스 측면에서 대단히 중요한 의사결정 중의 하나이다. 본 연구에서는 비용과 시간을 고려하여 전국에 걸쳐 분포되어 있는 영업소들을 어떤 터미널에 할당해야 하는지를 결정하기 위한 수리적 모형을 제시하고, 이에 대한 탐색적 해법을 제시하며, 국내의 택배회사 사례를 대상으로 모형을 적용해 보고자 한다.무가 많이 발생하는 유통 분야의 프랜차이즈 산업을 대상으로 기업정보시스템 구현 및 경쟁력 강화를 뒷받침하기 위해서, 기업간 프로세스 협업(collaboration) 부분의 데이터 및 서식, 이를 취급하는 기능과 프로세스에 대란 분석을 통해 업무 프로세스 모델링 방법론과 관련한 모델링 지침 및 메타모델을 이용한 표준 업무 프로세스 모델을 개발하여 기업간 업무 프로세스 표준화에 대한 체계적인 관리에 대한 방안을 연구하고자 한다.의Bullwhip effect를 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 동시에 이것은 향후 e-Business 시스템 구축을 위한 기본 인프라 역할을 수행할 수 있게 된다. 많았고 년도에 따른 변화는 보이지 않았다. 스키손상의 발생빈도는 초기에 비하여 점차 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 특성도 부위별, 연령별로 다양한 변화를 나타내었다.해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.1
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• pp.125-134
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• 2010

It is occurred bus arrival time errors when a bus arrives at a bus stop because of a variety of traffic condition such as traffic signal cycle, the time to get on and off a bus, a bus-only lane and so on. In this paper, bus delay time which is occurred as the result of traffic condition was estimated with Markov Chain process and bus arrival time at each bus stop was predicted with it. As the result of the study, it is confirmed to improve accuracy than the method of bus arrival time prediction with existing method (weighed moving average method) in case predicting bus arrival time using 7 by 7 and 9 by 9 matrixes.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.466-466
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• 1998

도로 교통의 혼잡이 나날이 증가되고 있는 현실 상황에서 이를 해결하기 위한 새로운 도로의 무제한적 건설은 정보의 예산절약, 필요한 도로용지 확보의 어려움, 환경오염 문제 등으로 인해 현실적인 한계에 이르렀다. 따라서, 이러한 도로의 혼잡상황에 효과적으로 대처하기 위해서는 승용차를 이용하고자 하는 수요를 대량수송이 가능한 대중교통 이용수요로 전환시켜야 하며, 이를 위해서는 대중교통의 서비스수준 제고 및 운영 관리 체계 등의 개선이 필요하다. 이를 위한 전략적 및 운영적 측면에서의 대중교통계획은 미래 대중교통수요의 정확한 예측을 전제로 하여 수립되며, 이러한 수요의 예측은 필수적으로 현실을 보다 더 정확하게 묘사해 줄 수 있는 통행배정모형을 필요로 한다. 대중교통 통행배정은 규칙적인 배차시간과 정해진 노선을 운행하는 고정서비스 시스템으로 구성되어 있어서 한 링크 상에서도 여러 개의 운행노선을 고려해야 하기 때문에 승용차 통행배정과는 독립적으로 취급되어 왔으며, 이로 인해 그 동안 많은 연구가 선행되어 있지 않은 실정이다. 본 연구는 교통예측 프로그램 중의 하나인 EMME/2에서 사용하고 있는 대중교통수요 통행배정 모형인 최적전략모형(Optimal Strategy Model)의 단점을 보완하기 위한 것이다. 최적전략모형은 수요 배정시, 최적전략에 속하는 경로들에 대해 단순히 운행횟수에 비례하여 수요를 배정함으로 인해서, 예를 들면 운행횟수는 많지만 환승이 많은 경로에 수요를 많이 배정하는 것과 같은 비현실적인 결과가 발생하기도 한다. 본 연구는 이를 개선하기 위해서, 두 가지 대안을 제시했다. 먼저, 노선배정에 우선되는 최적경로 탐색시 환승노드에서의 환승에 대한 벌점을 그 노선의 운행회수에 줌으로써 환승이 많은 경로에 수요의 배정이 적게 되도록 하는 방법과 두 번째로 수요의 배정시 운행횟수가 아닌 목적지까지의 통행시간과 대시시간에 따른 확률적 배분을 통해 기존 모형의 단점을 보완하고자 했다.

• Journal of KIBIM
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• v.8 no.3
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• pp.12-19
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• 2018

The research aims to find implications of machine learning and urban big data as a way to construct the flexible transportation network system of smart city by responding the urban context changes. This research deals with a problem that existing a bus headway model is difficult to respond urban situations in real-time. Therefore, utilizing the urban big data and machine learning prototyping tool in weathers, traffics, and bus statues, this research presents a flexible headway model to predict bus delay and analyze the result. The prototyping model is composed by real-time data of buses. The data is gathered through public data portals and real time Application Program Interface (API) by the government. These data are fundamental resources to organize interval pattern models of bus operations as traffic environment factors (road speeds, station conditions, weathers, and bus information of operating in real-time). The prototyping model is implemented by the machine learning tool (RapidMiner Studio) and conducted several tests for bus delays prediction according to specific circumstances. As a result, possibilities of transportation system are discussed for promoting the urban efficiency and the citizens' convenience by responding to urban conditions.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.1
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• pp.114-125
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• 2006

Since wireless Internet services and small mobile communication devices come into wide use as well as the use of GPS is rapidly growing, researches on moving object, whose location information shifts sequently in accordance with time interval, are being carried out actively. Especially, the researches on vehicle moving object are applied to Advanced traveler information system, vehicle tracking system, and distribution transport system. These systems are very useful in searching previous positions, predicted future positions, the optimum course, and the shortest course of a vehicle by managing historical data of the vehicle movement. In addition, vehicle historical data are used for distribution transport plan and vehicle allocation. Vehicle historical data are stored at regular intervals, which can have a pattern. For example, a vehicle going repeatedly around a specific section follows a route very similar to another. If historical data of the vehicle with a repeated route course are stored at regular intervals, many redundant data occur, which result in much waste of storage. Therefore this thesis suggest a vehicle historical data store scheme for vehicles with a repeated route course using similar trajectory which efficiently store vehicle historical data.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.1
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• pp.141-148
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• 2022

Global climate change caused by greenhouse gases(GHG) is getting serious. To prevent this, countries around the world are regulating GHG emissions. Korea has decided to reduce GHG emissions by 37% compared to BAU (Business As Usual) by 2030. The transportation sector accounted for 18.58% of the domestic GHG emission, and roads accounted for 93.75% of the total. Public transportation is also included in the target of GHG reduction, and this study was conducted to reduce GHG emissions of bus public transportation, which can reduce GHG emissions while reducing the cost of road transportation. In this study, a simulation was conducted to predict the optimal GHG emission compared to the waiting time of passengers by adjusting the bus dispatch interval by implementing a greenhouse gas simulation model using Any Logic. If a more precise model is implemented in the future, it is expected that it will be used to reduce bus GHG emissions.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.6 no.7
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• pp.297-306
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• 2017

Citizens want more accurate forecast information using Bus Information System. However, most bus information systems that use an average based short-term prediction algorithm include many errors because they do not consider the effects of the traffic flow, signal period, and halting time. In this paper, we try to improve the precision of forecast information by analyzing the influencing factors of the error, thereby making the convenience of the citizens. We analyzed the influence factors of the error using BIS data. It is shown in the analyzed data that the effects of the time characteristics and geographical conditions are mixed, and that effects on halting time and passes speed is different. Therefore, the halt time is constructed using Generalized Additive Model with explanatory variable such as hour, GPS coordinate and number of routes, and we used Hidden Markov Model to construct a pattern considering the influence of traffic flow on the unit section. As a result of the pattern construction, accurate real-time forecasting and long-term prediction of route travel time were possible. Finally, it is shown that this model is suitable for travel time prediction through statistical test between observed data and predicted data. As a result of this paper, we can provide more precise forecast information to the citizens, and we think that long-term forecasting can play an important role in decision making such as route scheduling.