최근 공유교통 서비스가 확대되면서 개인교통수단과 대중교통수단을 연계한 통합모빌리티 서비스가 주목을 받고 있으며, 이를 위해서는 연계수단 통행행태 분석이 필수적이다. 본 연구에서는 2010년 서울시 가구통행실태조사 자료를 이용하여 연계수단 통행의 특성을 분석하고, 다항로짓모형을 통해 연계수단 선택에 미치는 영향요인을 분석하였다. 먼저 통행수단을 승용차, 시내버스, 시외버스, 철도, 택시, 기타 등으로 구분하여 25가지의 연계수단 통행유형을 분석하였으며, 이중 시내버스와 철도의 연계통행이 가장 높은 것으로 나타났다. 이들 연계수단 통행은 주로 출근통행목적에서 많이 발생하며, 오전/오후 첨두를 형성하는 것으로 나타났다. 또한 다항로짓모형 추정결과, 개인특성의 성별, 연령, 가구특성의 차량보유여부, 가구소득, 통행특성의 통행목적, 통행시간, 통행거리, 지역적특성의 지하철 및 버스 노선수, 상업용도 면적비율, 토지이용 혼합도, 도착지역의 도심권여부 등이 연계수단 선택에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구를 아우르는 질문은 "지하철 역사내부를 이동하는 개별승객은 언제 어디서 어떤수단을 이용해서 출발해서 언제 어디로 어떤 수단을 이용해서 갔는가 ?"이다. 이 물음에 답하기 위해서는 지하철 역사를 이동하는 개별승객이 이용한 정류장, 경로, 수단에 대한 파악이 선행되어야 한다. 수도권 통합대중교통요금체계에서는 AFC(자동요금징수체계)자료를 활용하면 개별대중교통이용승객의 통행수단, 정류장, 경로가 파악된다. 본 연구는 AFC자료를 이용하여 수도권의 대중교통역사의 승객이동을 지하철 환승역사의 관점에서 관찰하는 SSA(선별역사분석) 기법을 제안한다. SSA는 환승역사내 개별승객이동을 세분화하고 연계통행관점에서 최초출발역/시간과 최종도착역/시간 정보를 분석한다.
This paper aims at estimating consumer surplus for recreational sea fishing in Tongyeong coastal area using individual travel cost method. A Poisson model (PM), a negative binomial model (NBM), a truncated Poisson model (TPM), and a truncated negative binomial model (TNBM) are applied for individual travel cost method in order to account characteristics of count data (non-negative discrete data.) The survey was conducted for 462 inshore anglers using personal interview method in Tongyeong during July and October 2007. Respondents were asked about how often they do fishing, travel costs, catch, income, and so on. Because of over-dispersion problem in PM and TPM, NBM and TNBM were considered to be more appropriate statistically. All parameters estimated are statistically significant and theoretically valid. As the results based on TNBM, consumer surplus per trip was estimated to be 183,486 won, total consumer surplus per person and per year 3,399,658 won, and the marginal effect of consumer surplus on % changes in catch rate is 185,372 won.
The main purpose of this study is to find out the optimal solution of the vehicle routing problem considering heterogeneous vehicle(s), double-trips, and multi depots. This study suggests a mathematical programming model with new numerical formula which considers the amount of delivery and sub-tour elimination and gives optimal solution by using OPL-STUDIO(ILOG). This study also suggests modified genetic algorithm which considers the improvement of the creation method for initial solution, application of demanding point, individual and last learning method in order to find excellent solution, survival probability of infeasible solution for allowance, and floating mutation rate for escaping from local solution. The suggested modified genetic algorithm is compared with optimal solution of the existing problems. We found the better solution rather than the existing genetic algorithm. The suggested modified genetic algorithm is tested by Eilon and Fisher data(Eilon 22, Eilon 23, Eilon 30, Eilon 33, and Fisher 10), respectively.
본 연구는 선행연구에서 제시하고 있는 통행기점 정보만을 제공하고 있는 불완전한 대중교통카드 자료로부터 대중교통 통행의 종점을 통행사슬 구조를 이용하여 추정할 수 있는 모형의 국내 자료 적용 가능성을 살펴보고 모형 적용 결과를 제시하였다. 이를 위해 본 연구는 부산에서 2014년 10월 주중에 수집된 선불 교통카드 승 하차 태그 원시자료 1,846,252건을 대상으로 하루 동안 한 대중교통 이용자가 발생시킨 일련의 통행들을 시 공간적으로 연계시켜 통행사슬을 형성하고, 대중교통 이용자의 결측 종점을 연속된 다음 통행의 승차지점 또는 최초 승차지점이 속한 교통존으로 추정하였다. 모형 검증을 위해 대중교통 통행종점이 관측된 자료에 모형을 적용한 결과 실제 통행종점과 추정 통행종점의 일치도는 82.4%로 나타났으며 이 때 통행종점으로 추정된 정류장과 실제 하차 정류장간 거리의 오차는 최소가 되는 것으로 나타나 제안모형의 유용성은 높은 것으로 분석되었다. 통행사슬 구조를 이용한 통행종점 추정 모형을 종점결측 통행에 적용했을 때 종점결측 통행의 비율은 적용 전 71.40%(718,915통행)에서 21.74%(218,907통행)로 감소하였으며 종점추정이 불가한 218,907통행의 대부분은 모형 적용이 불가한 일일 통행횟수 '1회'인 통행(169,359통행, 77.37%)인 것으로 나타났고, 일일 통행횟수가 '2회 이상'인 통행의 종점결측 비율은 69.56%에서 모형 적용 후 6.27%로 크게 감소하였다. 한편 통행종점 추정 모형 적용에 따른 존간 통행 및 존내 통행분포의 변화를 비교하기 위해 순위상관계수 및 카이제곱 적합도 검정을 수행하였으며, 분석 결과 통행종점 추정 모형 적용에 따라 각 중존별 통행량의 순위는 변화하지 않으나 통행량 분포는 유의한 변화를 보였다. 따라서 통행사슬 구조를 이용한 교통카드 이용자의 통행종점 추정 모형 적용은 통행종점이 결측된 불완전 대중교통카드 자료가 수집되고 있는 도시의 대중교통 통행패턴을 보다 현실적으로 반영할 수 있게 도움을 줄 것으로 판단된다.
고속도로의 효율적 운영과 지속가능한 이동환경 제공을 위해 정확한 통행실적의 파악은 필수적이다. 그러나 인프라 및 기술적 제약, 추정을 통한 기존 연구방법의 한계, 통합 빅데이터 활용의 제약 등의 이유로 즉각적이고 정확한 고속도로 통행실적 산정에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 자동요금징수시스템, 단거리전용통신 등으로부터 수집된 실시간 빅데이터를 활용하여 개별 차량의 고속도로 기종점통행량(Origin-Destination: OD) 및 주행거리를 분석하고 이를 기반으로 고속도로 통행실적을 산정하는 방법론의 틀을 제시하였다. 특히 데이터상 하나의 통행임에도 불구하고 분할된 통행으로 나타나는 데이터상 오류를 통행궤적 및 주행특성 진단을 통해 올바르게 연결함으로써 보다 신뢰성 있는 고속도로 통행 OD를 구축하고자 하였다. 연구 결과 개별 차량의 분할된 OD 통행이 20분 내 연속되는 경우 통행연결이 필요하며 통행연결, 주행거리 산정, 누락교통량 비율 보정, 비연계 구간 연계 과정을 거쳐 전국 고속도로의 일평균 통행실적은 248,624천대·km/일로 도출되었다. 이는 도로업무편람에서 제시하는 248,166천대·km/일과 비교 시 약 458천대·km/일이 높았다. 본 연구의 결과는 기존의 조사과정에서 누락된 통행실적의 보완가능성을 보여준다.
This paper introduces the development of a transient monitoring system to detect the early stage of a transient, to identify the type of the transient scenario, and to inform an operator with the remaining time to turbine trip when there is no operator's relevant control. This study focused on the transients originating from a secondary system in nuclear power plants (NPPs), because the secondary system was recognized to be a more dominant factor to make unplanned turbine-generator trips which can ultimately result in reactor trips. In order to make the proposed methodology practical forward, all the transient scenarios registered in a simulator of a 1,000 MWe pressurized water reactor were archived in the transient pattern database. The transient patterns show plant behavior until turbine-generator trip when there is no operator's intervention. Meanwhile, the operating data periodically captured from a plant computer is compared with an individual transient pattern in the database and a highly matched section among the transient patterns enables isolation of the type of transient and prediction of the expected remaining time to trip. The transient pattern database consists of hundreds of variables, so it is difficult to speedily compare patterns and to draw a conclusion in a timely manner. The transient pattern database and the operating data are, therefore, converted into a smaller dimension using the principal component analysis (PCA). This paper describes the process of constructing the transient pattern database, dealing with principal components, and optimizing similarity measures.
This paper aims to evaluate the indirect economic damages to anglers of the marine recreational charter caused by marine pollution associated with the Herbei Spirit vessel, which spilled 12,547 kl of crude oil in Taean coastal areas in December 2007. In order to evaluate the indirect cost to anglers of the charter fishing, consumer surplus for charter fishing is estimated using a Poisson model (PM), a negative binomial model (NBM), a truncated Poisson model (TPM), and a truncated negative binomial model (TNBM), which account for the characteristics of count data (non-negative discrete data), for individual travel cost method (ITCM). Because of over-dispersion problem in PM and TPM, NBM and TNBM are considered to be more appropriate statistically. All parameters such as income, fishing careers, travel cost and catch that are estimated are statistically significant and theoretically valid. Based on TNBM results, consumer surplus per trip and per person was estimated to be 277 thousand won, total consumer surplus per person and per year about 2.3 million won, and the marginal effect of consumer surplus on % changes in catch rate is about 33 thousand won. The consumer surplus was converted into total indirect economic damages for aggregation which are evaluated to be 125 billion won, reflecting the number of anglers and damage rate.
Social costs analysis seeks to reveal the environmental effects of transportation policy. It delivers a sense of the effects of the public's daily travel and the costs that are or would be incurred from individual trips. Moreover, the accumulated total number of trips will uncover the effects of travel on society. This article shows the quantitative analysis of the economic outcomes of travel using social costs estimation methods. In order to support urban planning tasks, this research implemented analysis tool for social costs estimation by travel behavior. For a case study, a jave based application which can convert people's trip data into social costs is developed. the application used for simulating student-housing effects by estimating social costs changes. The analysis included the attributes, building scale and locational changes of the student housing as well as transforms of the students' trips.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권10호
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pp.2609-2626
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2023
The hotel industry is an example of experiential services. As consumers cannot fully evaluate the online review content and quality of their services before booking, they must rely on several online reviews to reduce their perceived risks. However, individuals face information overload owing to the explosion of online reviews. Therefore, consumer cognitive fluency is an individual's subjective experience of the difficulty in processing information. Information complexity influences the receiver's attitude, behavior, and purchase decisions. Individuals who cannot process complex information rely on the peripheral route, whereas those who can process more information prefer the central route. This study further discusses the influence of the complexity of review information on hotel ratings using online attraction review data retrieved from TripAdvisor.com. This study conducts a two-level empirical analysis to explore the factors that affect review value. First, in the Peripheral Route model, we introduce a negative binomial regression model to examine the impact of intuitive and straightforward information on hotel ratings. In the Central Route model, we use a Tobit regression model with expert reviews as moderator variables to analyze the impact of complex information on hotel ratings. According to the analysis, five-star and budget hotels have different effects on hotel ratings. These findings have immediate implications for hotel managers in terms of better identifying potentially valuable reviews.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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