Kim, Daeill;Jeong, Juahn;Park, Sungchan;Go, Jooyeon;Yeom, Chunho
Journal of the Society of Disaster Information
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v.16
no.1
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pp.96-110
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2020
Recently, due to global warming, it is easily exposed to various disasters such as fire, flood, and earthquake. In particular, large-scale disasters have continuously been occurring in crowded areas such as traditional markets, facilities for the elderly and children, and public facilities where various people stay. Purpose: This study aims to detect a fire occurred in crowded facilities early in the event to analyze and provide an optimal evacuation route using big data and advanced technology. Method: The researchers propose a new algorithm through context-aware 3D object model technology and A* algorithm optimization and propose a scenario-based optimal evacuation route selection technique. Result: Using the HPA* E algorithm, the evacuation simulation in the event of a fire was reproduced as a 3D model and the optimal evacuation route and evacuation time were calculated for each scenario. Conclusion: It is expected to reduce fatalities and injuries through the evacuation induction technique that enables evacuation of the building in the shortest path by analyzing in real-time via fire detection sensors that detects the temperature, flame, and smoke.
Kim, Sung-Eun;Lim, Jung-Sil;Moon, Young-Jun;Oh, Jae-Hak;Lee, Won-Young
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.4
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pp.24-35
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2011
This paper demonstrates a methodology of integrated operation and management system for intermodal connectivity center (ICC), which is planning to be build up as a large scale public transit facilities for green growth strategy by the national government. The ICC needs to be capable of providing the integrated location based information for the public transit users in terms of collaborating a variety of transit modes and complex facility in a large scale center. Recently, the upcoming information and communication technologies enable to come up with real time information provision on nomadic and portable devices, i.e. smart phones and/or tablet PCs, as what the users actually need to get on demand. In order to provide the public transit users in ICC with the integrated information on their smart phones for example, the integrated operation and management system plays a key role to collect the data utilizing the wireless communication with real time location tracking and to manage them to be effective and operational sources for applicable personalized services. Thus, this paper defines a type of services, subsystems, and relevant technologies for the system integration so called a "Smart Garatagi Service" and shows a filed test demonstration case in the existing airport terminal, Gimpo Domestic.
접근성이란 특정 목적을 가진 통행자가 한 지점에서 다른 지점으로 얼마나 쉽게 갈 수 있는가 를 나타내는 척도를 말한다. 따라서 접근성은 주로 공간적인 거리나 시간이 가장 중요한 요인으로 작용하며 최근에는 공간적 거리보다는 접근시간이 더 중요한 접근성 척도로 사용되고 있다. 본 연구는 GIS공간분석기법과 접근성이론을 접목하여 도시시설의 적정후보지 평가방법을 정립한 후 현재 검토되고 있는 수도권 도심공항터미널 입지 후보지 중 어떤 후보지가 이용들의 총통행시간을 최소화하는 후보 지인가에 대해 평가해보았다. 평가 결과 다음과 같은 사실을 밝힐 수 있었다. 첫째, 수도권 전체로 볼 때 평균접근시간이 가장 양호한 후보지는 쌍문터미널(현 간이 도심공항터미널)이고, 2위는 현 삼성동 도심공항터미널과 강남고속터미널, 3위는 동서울터미널과 남서울터미널 순으로 나타났다. 둘째, 수도권전체 이용자들의 총통행시간을 최소로 하는 도심공항터미널 후보지는 접근성이 가장 양호한 쌍문동터미널이 아니라 현 서울역이 1위이고, 2위는 강남고속 터미널, 3위는 용산 역으로 나타났다. 셋째, 터미널 후보지간의 가중평균접근 시간은 도심인 서울시내에 입지한 후보지와 수도권 외곽에 입지 한 후보지간에 큰 차이가 없으나 총 이용자 접근시간은 서울시에 입지한 후보지보다 외곽의 후보지가 훨씬 높게 나타나 뚜렷한 차별성을 보이고 있다. 넷째, 최적후보지 1,2,3순위 모두 서울도심과 강남도심에 입지한 지역들로 나타나 교통의 접근성 보다는 아직 인구밀집도가 주요 도시시설의 입지결정에 주요한 결정요인 되는 것으로 나타났다.해석 시스템을 구축할 예정이다. 추후에는 하수도 관망해석 컴포넌트와 하수도 업무 컴포넌트와의 통합부분에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.7.0로 하고 표준(標準) EDTA 용액(溶液)을 소량(少量)넣고 8N-KOH로 pH $12{\sim}13$으로 하고 N-N 희석분말(稀釋粉末)을 지시약(指示藥) 으로써 표준(標準) EDTA 용액(溶液)으로 적정(滴定)하여 Ca 치(値)를 얻었다. Ca와 Mg의 합계결정치(合計決定値)와 Ca 적정치(滴定値) 차(差)로 Mg 치(値)를 얻었다. 음(陰) ion 구분(區分)으로부터 상법(常法)에 의하여 $MgNH_4PO_4$의 침전(沈澱)을 만들어서 HCl에 녹키고 일정량(一定量)의 표준(標準) EDTA 용액(溶液)을 넣어 pH 7.0로 한다음 완충액(緩衝液)으로 pH 10으로 하고 BT 지시약(指示藥)을 써서 표준(標準) Mg $SO_4$용액(溶液)으로 적정(滴定)하여 P 치(値)를 얻었다. 본법(本法)으로 Na-phytate를 분석(分析)한 결과(結果) Na-phytate의 분자식(分子式)을 $C_6H_6O_{24}P_6Mg_4CaNa_2{\cdot}5H_2O$라고 하였을 때의 이론치(理論値)에 비(比)하여 P가 98.9% Cark 97.1%, Mg가 99.1%이고 통계처리(統計處理)한 결과분석치(結果分析値)와 이론치(理論値)는 잘 일치(一致)된다. 그러나 종래법(從來法)에 의(依)한 분석치(分析値)는 이론치(理論値)에 비(比)하여 P가 92.40%, Cark 86.80
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.9
no.3
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pp.379-395
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2006
The purpose of this study is to analyze the spatial characteristics of travel patterns and travel behaviors of transit users in the Metropolitan Seoul area. We apply the data mining techniques to explore the travel patterns of transit users from the T-money card database which has been produced over 10,000,000 transaction records per day. The database contains the information of locations and times of origin, transfer, and destination points for each transaction as well as the informations of transit modes taken via the transaction. We develop an data mining algorithm to explore traversal patterns from the enormous information. The algorithm determines the travel sequences of each passenger, and produce the volumes of support on each points (stops) of transportation networks in the Metropolitan Seoul area. In order to visualize the spatial patterns of travel demands for transit systems we apply GIS techniques, and attempt to investigate the spatial characteristics of travel patterns and travel demand. Subway stops located in the Gangnam area appear the highest peak for the travel origin and destination, while the CBD in the Gangbuk stands at the second position. Two or three sub-peaks appear at the densely populated residential areas developed as the high-rise apartment complex. Subway stations located along the Subway Line 2, especially from Guro to Samsung receive heavy travel demand (total support), while bus stops located at the CBD in the Gangbuk stands the highest travel demand by bus.
Kim, Suk Hee;Kim, Hyung Jun;Shin, Hye Young;Lee, Hyun Kyoung
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.3
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pp.353-362
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2023
In this research, the usage status and characteristics of user big data of Mobike, a dockless bike sharing service introduced in Suwon city, were analyzed, and multiple regression analysis was performed to identify factors influencing the demand for dockless bike sharing service. For analysis, usage data of bike sharing system in Suwon city in 2019 were obtained, and they were organized by areas. As a result of analyzing the characteristics of the influencing factors selected for each area, it was found that the extension of bicycle roads shows high in areas with high demand for bicycles or adjacent areas. Also, the population of 10-30's shows high in areas with high demand for bicycles or adjacent areas. In addition, it was analyzed that the use of bike sharing system is high in areas with high maintenance rate of bicycle roads and large-scale residential and commercial facilities near residential districts and adjacent areas. As a result of the multiple regression analysis, it is analyzed that length of bicycle·pedestrian roads (non-separated), population of 10-30's, number of railway stations, number of schools, number of commercial facilities, number of industrial facilities factors were significant. It is expected that it may be possible to create an environment in which citizens want to use dockless bike sharing service by identifying factors affecting the number of stationless shared bicycles. Also, the results of data analysis are considered to be contributing to policy data to promote the use of dockless bike sharing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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