본 논문은 일정을 고려한 추천여행 프로그램으로써 휴가철 외에도 짧은 휴일 간 사용자의 일정을 고려한 효율적인 여행을 추천해 준다. 이 프로그램은 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능을 통해 효율적인 여행루트를 추천한다. 본 연구는 출발지에서 도착지간의 이동시간을 최소화한다. 또한 이 연구는 출발지와 도착지를 입력 하였을 때, 프로그램 내에서 그 거리상에 위치한 추천여행지를 알려준다. 이때 작업을 할당 받은 프로그램은 또 다른 GPS시스템과 일정 프로그램으로 작업을 이주시켜 여행 루트와 일정 작업을 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 일정을 고려한 추천여행 프로그램이 기존의 스스로 계획하여 떠나는 여행의 우수함을 보인다.
최근 스마트폰의 발전함에 따라 집 주변의 음식점조차도 스마트폰을 사용하여 찾아가는 일상이 당연시되었다. 이러한 장점들을 사용하여 여행에 관련된 어플리케이션 또한 많아졌는데, 여행에는 거리, 시간, 금액, 등 여러 가지 조건들이 필요하다. 하지만 정작 여행 어플리케이션의 카테고리를 이용하여 사용자가 원하는 기능을 사용하기에는 화면전환이 너무 많아 번거로운 경우가 많다. 게다가 금액과 거리 등을 따로 찾으려면 시간이 더 소모되는데 이러한 점들을 고려하여 사용자가 더욱 간편하게 여행 스케줄을 관리할 수 있도록 여행에 필요한 정보들이 하나로 합쳐진 어플리케이션을 개발하게 되었다.
일자리 특성 등 사회문화적 맥락은 노동시간과 여가시간 변화에 영향을 미친다. 그 결과 여가시간을 이용한 활동인 관광활동에도 차이가 발생할 수 있으나 이에 대한 실증 분석 연구는 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 국민여행 실태조사 자료 중 국내 관광여행에 참여한 경험이 있는 취업자 자료를 활용하여 일자리 특성별 국내 관광여행 참여에 차이가 있는지를 분석하였다. 분석 결과 임금 근로자의 국내 관광여행 일수 및 지출액이 비임금 근로자보다 많았으며, 정규직 근로자의 국내 관광여행 횟수 일수 지출액이 비정규직 근로자보다 많았다. 종업원이 500명 이상인 사업장 근무자의 국내 관광여행 횟수 일수 지출액은 종업원 10인 미만 사업장 근무자보다 많았으며, 격주 5일 근무자의 국내 관광여행 횟수 및 일수는 주 5일 초과 근무자보다 많은 것으로 확인되었다. 이러한 연구결과는 일자리 특성을 고려한 관광진흥 정책 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
순간의 시간적 부분에 대한 표준적 정의는 시간여행의 경우를 제대로 다루지 못하는 문제가 있다. 이 논문에서 우리는 데이빗 루이스의 외적 시간과 개인적 시간의 구분을 이용하여 순간의 시간적 부분에 대한 새로운 정의를 제시한다. 우리가 새롭게 제시하는 이 정의는 표준적인 정의와 같은 문제를 갖지 않는데, 우리의 정의에 의하면, 한 대상은 각각의 그 개인적 시간 각각의 순간에 두 개 이상의 순간의 시간적 부분을 가지지 않기 때문이다. 이 새로운 정의는 역시 우리가 새롭게 제시하는 perdurantist 의미론과 결합하여 시간여행의 경우를 성공적으로 다룬다.
여행에서 스마트 폰을 활용하는 경우가 일반화되어 있지만, 대부분의 여행 애플리케이션들은 여행을 테마별 혹은 특정 지역 중심으로 여행객들의 관심 여행지를 추천만 해주는 형태가 대부분이다. 그러나 대부분의 여행객들은 여행 일정을 만드는데 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 따라서 본 연구는 사용자가 원하는 코스를 계획하여 좋은 관광명소, 숙박시설을 최소 경비와 최소 시간으로 여행을 할 수 있게 서비스를 제공한다.
컴퓨터의 활용이 다양해 지면서 예전과 다르게 다양한 이유로 많은 사람들이 여행을 하고 나서 여행에 대한 정보 블로그나 웹 상에 저장하고 공개한다. 이렇게 웹 상에 많은 양의 여행 관련 데이터가 존재함에도 불구하고 데이터들이 산발적으로 존재하고 체계적으로 데이터 베이스화 되어 있지 않아서 여전히 정보를 검색하고 여행 일정을 세우는 데에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 본 논문은 FP-tree 기반의 빈발 패턴 증가 기법을 이용한 여행 계획 수립 기법을 제안한다. 제안되는 기법에서 데이터들은 FP-tree 방식으로 저장되어 검색에 필요한 시간과 노력을 극적으로 줄이고, FP-growth 마이닝 기법을 이용해 효과적인 여행 경로를 선택할 수 있게 도와준다.
본 연구에서는 고속도로 교통관리시스템에서 VDS 교통정보 와 대상지역의 TCS로부터 여행시간을 수집하고, 이들 자료를 토대로 신경망 이론을 이용한 여행시간 추정(Estimation)모형을 구축하였다. 또한, 신경망 이론에 칼만필터기법(Kalman Filter Technique)을 연계하여 단위시간 동안의 여행시간을 예측(Prediction)하여, 고속도로 이용자에게 보다 향상된 실시간 여행시간정보를 제공할 수 있는 여행시간 추정 및 예측 알고리즘을 개발하였다. 신경망 모형의 여행시간 추정 방식과 현재 적용되고 있는 여행시간 산출 방식의 비교/분석을 위해 각 각의 여행시간 산출방식에 의한 평가지표별로 시행한 평가의 결과는 신경망 모형이 제시한 대부분의 지표에서 상대적으로 우수하게 나타났다.
무선인터넷 기술과 스마트폰의 보급은 사람들로 하여금 언제, 어디서나 인터넷에서 쉽게 정보를 검색할 수 있는 발판을 만들어 주었다. 무선인터넷 이용실태 조사를 보면 무선인터넷 이용률은 2011년 65.2%에서 2013년에는 80%를 넘어설 것으로 예측했다. 또한 무선 인터넷 사용도 조사에서 모바일 웹을 이용한 정보 검색 서비스가 71.4%로 가장 높은 이용률을 보였다. 사용자가 공유하는 정보가 기하급수적으로 증가하고, 웹 상의 정보가 방대하여 검색된 정보 중 자신이 원하는 정보를 처리하기 위해서 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 따라서 모바일 웹 환경에서는 스마트폰을 기반으로 하여 사용자의 위치 및 시간을 고려한 맞춤형 정보 제공이 필요시 된다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 사용자의 시간과 공간 정보에 기반한 맞춤형 여행 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자의 여행 가능 시간과 현재의 위치 정보를 중심으로 여행 가능한 목적지 정보를 제공하도록 설계하였다. 기존의 모바일 위치 정보 서비스는 사용자의 위치를 중심으로 목적지까지의 반경을 표시해 주는데 반해 본 연구에서는 지도 트래킹을 통해 실제로 목적지까지의 왕복 시간과 관람 시간을 알려주도록 설계하였다. 웹 표준기술인 HTML5와 오픈 API를 이용하여 사용자에게 맞춤형 여행 정보를 제공하는 모바일 웹 응용을 개발하였다.
본 연구에서 다루고자 하는 문제는 서비스시간 제약을 갖는 도시부 복합교통망에서의 기종점을 잇는 합리적인 최단경로를 탐색하고자 하는 것이다. 서비스시간 제약은 도시부 복합교통망에서의 현실성을 보다 더 사실적으로 표현하지만 기존의 알고리즘들은 이를 고려하지 않고 있다. 서비스시간 제약은 환승역에서 여행자가 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있는 출발시간이 미리 계획된 차량운행시간들에 의해 제한되어지는 것이다. 환승역에 도착한 여행자는 환승차량의 정해진 운행시간에서만 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있다. 따라서 서비스시간 제약이 고려되어지는 경우 총소요시간에는 여행시간과 환승대기시간이 포함되어지고, 환승대기시간은 여행자가 환승역에 도착한 시간과 환승차량의 출발이 허용되어지는 시간에 의존해서 변한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 링크기반의 최단경로탐색 알고리즘을 개발하였다. Dijkstra 알고리즘과 같은 전통적인 탐색법에서는 각 노드까지의 최단도착시간을 계산하여 각 노드에 표지로 설정하지만 제안된 알고리즘에서는 각 링크가지의 최단도착시간과 각 링크에서의 가장 빠른 출발시간을 계산하여 각 링크의 표지로 설정한다. 제안된 알고리즘의 자세한 탐색과정이 간단한 복합교통망에 대하여 예시되어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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