In this study, Analysis of DRT model and contribustion based on the case of local governments adopting the Demand Responsive Transit(DRT) in order to provide transportation in public transportation service weak area. Based on the case of Yeoju Area, the contribution of the DRT was analyzed. The DRT model was established as a fixed and call type model with taxi and bus transportation. Based on the results of the happy taxi service in Yeoju Area in 2016, the contribution of DRT was analyzed. According to the happy taxi performance of Yeoju city, it was introduced to 27 villages, and operated 4,188 times. And 9,111 people used it and Yeoju Area supported about 53 million Won. The contribution of local governments was analyzed in terms of local government, users, and social aspects. On local government aspects, we analyzed the budget cuts and complaints resolution. On the user aspects, we analyzed waiting time reduction, walking time reduction, travel time reduction, comfort, punctuality, and stability. On social aspects, we analyzed taxi and regional economy activation, and convenience of mobility.
농촌지역의 인구감소와 고령화로 인해 이용자가 감소함에 따라 서비스수준이 매우 낮아지고 있는 시내버스의 대체수단으로서 수요응답형교통(DRT)의 이용 만족도에 영향을 미치는 요소를 분위회귀모형을 통해 분석한다. 분위회귀분석은 DRT 이용자 만족도에 영향을 주는 평가요소를 종속변수의 수준별로 독립변수의 영향력이 다르게 나타날 때 유익한 분석방법이다. 2015년 전라북도는 전국에서 최초로 버스형 DRT를 완주군 동상면과 정읍시 산내면에 차량 1대씩 시범운영하였다. 기초통계분석 결과 완주군의 DRT 만족도가 정읍시보다 높게 나왔으며, 분위회귀분석결과에서도 완주군 이용자의 하위분위와 상위분위간 만족도 편차가 크지 않으며 통상최소자승법(Ordinary Least Squares : OLS)의 값도 상위 분위수에 근접한 높은 만족도를 보이고 있어 지속사업으로 진행되는 환경임을 알 수 있었다.
본 논문은 수요대응형 모빌리티 이용객의 출발지와 목적지까지 최적 경로 산정을 위한 동적정류장 배정 모형을 개발하였다. 여기서 최적화를 위한 변수로는, 운영자 측면에서 버스통행시간과 이용자 측면에서 서비스 이용 시 추가로 소요되는 정류장까지 도보시간 및 대기시간, 우회시간을 사용하였다. 미국 캘리포니아주 애너하임과 주변 도시를 포함하는 네트워크를 대상으로 승객이 예약한 시종점에서 접근 가능한 동적정류장 리스트를 산정하고 K-means 클러스터링 기법을 이용하여 시종점 그룹들을 각기 차량에 배정하였다. 버스통행시간과 이용자 추가소요시간을 최소화하는 동적정류장 위치 및 버스노선 결정을 위한 모형을 개발하고 다목적 최적화를 위해 NSGA-III 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로, 모델의 효용성을 평가하기 위해 이용자 추가소요시간 간의 변수를 조정하여 7개의 시나리오를 설정하였고 이를 통해 목적함수의 타당성을 분석하였다. 그 결과, 운영자 측면에서는 버스통행시간과 승객 대기시간만 고려한 시나리오가, 이용자 측면에서는 버스통행시간, 도보시간, 우회시간을 적용한 시나리오가 가장 우수하였다.
본 연구에서는 수요응답 교통서비스를 이용한 통행목적을 통근·통학과 쇼핑·여가로 구분하고 통행목적별 만족도와 영향변수의 차이를 비교한다. 세종특별자치시 '셔클(Shucle)' 이용자를 대상으로 실시한 만족도 설문조사 자료를 활용하고, 다중선형모델의 과적합(overfitting) 문제점을 최소화하기 위해 LASSO 회귀분석을 적용한다. 분석 결과, 수요응답 교통서비스 도입으로 기존 대중교통 사각지역의 공백이 해소되고, 자가용 이용 감소로 저탄소 및 대중교통 활성화 정책을 유인할 수 있으며, 간헐적인 통행행태를 갖는 행위자(예컨대 고령자, 주부 등)에게 최적의 이동 서비스를 제공할 수 있는 가능성이 확인되었다. 또한, 차량 호출 후 대기시간, 탑승 후 이동시간, 앱이용 편리성, 예상 출/도착 시간의 정시성, 승·하차 지점의 위치 요인은 통근·통학과 쇼핑·여가 통행 시 수요응답 교통서비스 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 공통요인으로 나타났다. 한편, 타 교통수단과의 환승은 통근·통학의 경우에만 만족도에 영향을 미치고 쇼핑·여가의 경우는 미치지 않는 것으로 나타났다. 수요응답 교통서비스를 활성화하기 위해서는 분석된 5개의 영향요인에 대한 고려뿐만 아니라 통근·통학과 쇼핑·여가의 차별화 요인 즉, 통근·통학의 경우 행위자는 시간가치를 중요하게 여기므로 총 통행시간을 줄이기 위한 타교통수단과의 환승 편의를 도모하고, 쇼핑·여가 통행의 경우 이용자가 승·하차 지점의 위치를 쉽고 편하게 지정하여 이용할 수 있는 이용편의 조성방안의 고려가 필요할 것으로 사료된다.
The objectives of this study were to develop models to predict the contents of moisture and protein of single kernel of brown rice based on visible/NIR (near-infrared) spectroscopic technique. The reflectance spectra of rice were obtained in the range of the wavelength 400 to 2,500 nm with 2 nm intervals. Multiple linear regression(MLR) and partial least squares (PLS) were used to develop the models. The MLR model using the first derivative spectra(10 nm of gap) with Standard Normal Variate and Detrending (SNV and Drt.) preprocessing showed the best results to predict moisture content of the sin린e kernel brown rice. To predict the protein content of a single kernel of brown ricer the PLS model used the raw spectra with multiplicative scatter correction(MSC) preprocessing over the wavelength of 1,100~1,500 nm.
This paper attempts to provide an account for the problems of intensional opacity of referring expressions and the presupposition inheritance in the belief contexts from the discourse perspective. I discuss Jaszczolt's discourse model based on DRT to account for the belief reports. Jaszczolt analyzes referring expressions in terms of the three readings(de re, de $dicto_1$ and de $dicto_2$) and attempts to represent the differences between them in the DRS's via different anchoring modes; external anchoring, formal anchoring and nonanchoring. I propose an extended model to account for the presupposition inheritance in the belief contexts and attempt to analyze the data in Korean based on this model. The differences in the PI and in the representations of DRS's which are induced by the different complement types, ${\ldots}ko(mitta)\;and\;{\ldots}kesul(mitta)$, are discussed.
수요대응형 교통수단(Demand Responsive Transit)은 변화하는 이동수요에 대응하는 탄력적인 교통수단으로 단순히 노약자와 장애인을 위한 복지교통 서비스의 영역이 아니라, 무선통신과 위치정보서비스(Location Based Service: LBS)의 발달로 인하여 도심형 수단으로 보다 효율적인 교통수단으로 자리매김하고 있다. 그러나 문전서비스(Door-to-Door)를 제공하는 수요대응형 교통수단 시뮬레이션에 적합한 상용툴의 부재로 인하여 알고리즘이나 차량 운행 요소를 면밀하게 분석하기 힘든 어려움이 있었다. 본 연구는 수요대응형 교통수단에 연관된 다양한 차량 운영계획과 알고리즘을 구현, 평가할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제안한다. 문전서비스(Door-to-Door) 기반의 차량 운행 모형을 적용하기 위하여 확보되어야 하는 시뮬레이션 입력 데이터를 정의하고 있으며, 수요대응형 교통수단의 대표적인 범주에 속하는 실시간 합승 택시(Shared-Taxi) 서비스를 서울시 교통망과 택시 수요를 이용하여 적용하였다. 합승 택시 운행 계획을 위하여 Nearest Vehicle Dispatch(NVD)와 Insertion Heuristic(IH), 두 종류의 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교하였다. 또한, 합승(Ride-sharing)을 허용하지 않는 일반적인 택시와의 비교를 통하여 시스템 효율 향상과 서비스 품질 변화를 분석하였다.
Looking back the history of formal treatment of linguistics, we cannot disregard the contribution of possible world semantics. Intensional logic of Montague semantics, DRT (Discourse Representation Theory), mental space, and situation theory are closely related to or compared with the notion of possible world. All these theories have commonly clarified the structure of belief context or uncertain knowledge, employing hypothesized worlds. In this talk, I firstly brief the pedigree of these theories. Next, I will introduce the recent development of modal logic for the representation of (i) knowledge and belief and (ii) time, in which belief modality is precisely discussed together with the accessibility among possible worlds. I will refer to BDI (belief-desire-intention) logic, CTL (computational tree logic), and sphere-based model in belief revision. Finally, I will discuss how these theories could be applied to the further development of analyses of natural language.
The TANDEM project is a European initiative funded under the EURATOM program. The project started on September 2022 and has a duration of 36 months. TANDEM stands for Small Modular ReacTor for a European sAfe aNd Decarbonized Energy Mix. Small Modular Reactors (SMRs) can be hybridized with other energy sources, storage systems and energy conversion applications to provide electricity, heat and hydrogen. Hybrid energy systems have the potential to strongly contribute to the energy decarbonization targeting carbon-neutrality in Europe by 2050. However, the integration of nuclear reactors, particularly SMRs, in hybrid energy systems, is a new R&D topic to be investigated. In this context, the TANDEM project aims to develop assessments and tools to facilitate the safe and efficient integration of SMRs into low-carbon hybrid energy systems. An open-source "TANDEM" model library of hybrid system components will be developed in Modelica language which, by coupling, will extend the capabilities of existing tools implemented in the project. The project proposes to specifically address the safety issues of SMRs related to their integration into hybrid energy systems, involving specific interactions between SMRs and the rest of the hybrid systems; new initiating events may have to be considered in the safety approach. TANDEM will study two hybrid systems covering the main trends of the European energy policy and market evolution at 2035's horizon: a district heating network and power supply in a large urban area, and an energy hub serving energy conversion systems, including hydrogen production; the energy hub is inspired from a harbor-like infrastructure. TANDEM will provide assessments on SMR safety, hybrid system operationality and techno-economics. Societal considerations will also be encased by analyzing European citizen engagement in SMR technology safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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