Objectives: Many governments have imposed-and are still imposing-mobility restrictions to contain the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. However, there is no consensus on whether policy-induced reductions of human mobility effectively reduce the effective reproduction number (Rt) of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Several studies based on country-restricted data reported conflicting trends in the change of the SARS-CoV-2 Rt following mobility restrictions. The objective of this study was to examine, at the global scale, the existence of regional specificities in the correlations between Rt and human mobility. Methods: We computed the Rt of SARS-CoV-2 using data on worldwide infection cases reported by the Johns Hopkins University, and analyzed the correlation between Rt and mobility indicators from the Google COVID-19 Community Mobility Reports in 125 countries, as well as states/regions within the United States, using the Pearson correlation test, linear modeling, and quadratic modeling. Results: The correlation analysis identified countries where Rt negatively correlated with residential mobility, as expected by policymakers, but also countries where Rt positively correlated with residential mobility and countries with more complex correlation patterns. The correlations between Rt and residential mobility were non-linear in many countries, indicating an optimal level above which increasing residential mobility is counterproductive. Conclusions: Our results indicate that, in order to effectively reduce viral circulation, mobility restriction measures must be tailored by region, considering local cultural determinants and social behaviors. We believe that our results have the potential to guide differential refinement of mobility restriction policies at a country/regional resolution.
This study proposes a method for investigating current patents related to information communication technology and smart mobility to provide insights into future technology trends. The method is based on text mining clustering analysis. The method consists of two stages, which are data preparation and clustering analysis, respectively. In the first stage, tokenizing, filtering, stemming, and feature selection are implemented to transform the data into a usable format (structured data) and to extract useful information for the next stage. In the second stage, the structured data is partitioned into groups. The K-medoids algorithm is selected over the K-means algorithm for this analysis owing to its advantages in dealing with noise and outliers. The results of the analysis indicate that most current patents focus mainly on smart connectivity and smart guide systems, which play a major role in the development of smart mobility.
Personal mobility, which was used exclusively for leisure activities, has recently been used as a means of transportation, and it is expected to increase its role as the next generation transportation. Sales of personal mobility are increasing rapidly, but the problem is that traffic accidents are also increasing. In this study, human body injury caused by various collisions between electric wheel users and road users that occur on bicycle or pedestrian roads mainly used by personal mobility is analyzed through collision analysis and collision risk analysis. In the case of the collision accident for electric wheel, it is analyzed that the road users are more likely to be injured on the pedestrian road than the bicycle road. In addition, the head hit each other or fall and hit the floor caused severe head injury.
International journal of advanced smart convergence
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제7권4호
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pp.197-205
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2018
Nowadays, wireless sensor networks (WSNs) have been widely adopted in structural health monitoring (SHM) systems for social overhead capital (SOC) public infrastructures. Structural health information, environmental disturbances and sudden changes of weather conditions, damage detections, and external load quantizing are among the capabilities required of SHM systems. These information requires an efficient transmission with which an efficient mobility management support for wireless networks can provide. This paper deals with the analysis of mobility management schemes in order to address the real-time requirement of data traffic delivery for critical SHM information. The host-based and network-based mobility management protocols have been identified and the advantages of network mobility (NEMO) enabled Proxy Mobile Internet Protocol version 6 (PMIPv6) have been leveraged in order to address the SHM information transmission needs. The scheme allows an efficient information transmission as it improves the handover performance due to shortened handover latency as well as reduced signaling overhead.
The number of mobile devices roaming into a ubiquitous city (u-city) continues to rise as wireless systems have been widely deployed. The number of mobile devices also varies with time, and they tend to frequently change their locations. In addition, the available wireless access networks may belong to different domains, administrations, management, and internet service providers (ISPs). A fusion of overlapping heterogeneous wireless access networks (e.g., WiMax, Wi-Fi, LTE, etc.) serves the u-city in order to reach different coverage. In this context, technical challenges arise in mobility management for heterogeneous networks to realize their potential coverage and capacity benefits. This paper deals with the analysis of a decentralized mobility management support for u-City wireless network infrastructure. This scheme takes advantage of the features of the fully-distributed model of networked-based mobility management protocol to alleviate and realize the ubiquitous requirements of a u-City.
PMIPv6(Proxy Mobile IPv6)는 네트워크 주도형 IP 기반 이동성 관리 프로토콜로서 액세스 시스템의 종류나 단말의 능력에 의존하지 않고, 단말 이동성 제어가 가능하다. 이러한 PMIPv6에 SIP 이동성을 접목하면 더 효율적인 경로를 사용해 터미널 이동성 및 세션 이동성을 확립할 수 있다. 이러한 이동성관리를 위해 현재 PMIPv6-SIP에 대한 활발한 연구가 진행되고 있지만, 효과적인 성능평가 및 수학적 모델링이 표준화되지 못하고 있다. 이에 새로운 PMIPv6-SIP 아키텍쳐를 제안하고 핸드오버 시에 발생되는 지연과 패킷손실을 Pure-SIP과 비교하여 수학적인 모델링을 통한 효과적인 성능평가를 제안한다.
코로나19 팬데믹에 따른 경제사회 환경 변화와 빅데이터 기술의 발달로 교통분석에 대한 요구가 다양화되고 있다. 특히 데이터 3법 개정에 따라 이종 데이터 간 가명정보 결합이 가능해져 다각적인 분석이 가능해졌다. 그러나 개인정보보호 강화로 모빌리티 빅데이터의 결합분석에는 데이터 협력, 비용대비 효과 등에 한계가 있어 새로운 분석방법론이 필요하다. 본 연구에서 제시하는 "모빌리티 빅데이터 가상결합 방법론"은 법제상의 제약 해소 및 다각적인 교통분석을 위한 것으로, 모바일 통신 기지국 데이터, 교통카드 데이터 등 다양한 모빌리티 관련 빅데이터를 간접적으로 결합하여 상세 분석을 수행하기 위한 방법론이다. 가상결합은 모바일 데이터를 바탕으로 특정 인원의 시간대별 위치를 파악할 수 있는 MCGM(Mobility Comprehensive Genetic Map)을 생성하여 패턴을 분석하고, 이를 교통카드데이터 등 교통관련 빅데이터와 결합시켜 분석하는 방법론으로 본 연구에서는 청주, 수도권 대상으로 가상결합 분석을 수행하여 활용가능성을 검증하였다.
최근 자율주행 기술이 상용화 단계로 접어들며, 자율주행기반 모빌리티 서비스를 제공하는 서비스 플랫폼이 늘어나고 있다. 현재 자율주행 기반 모빌리티 서비스들은 자율주행차량의 주행 성능과 기능에 초점을 맞추어 서비스를 제공하고 있으므로 모빌리티 수단별 교통수요와 통행 특성을 고려한 서비스 지역을 선정하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 모빌리티 서비스인 택시와 수요응답형 교통수단, 특별교통수단의 실제 교통 데이터를 활용하여 모빌리티 수단별 통행 특성을 분석하고 자율주행 적용 가능성을 검토한다. 이를 위해 모빌리티 서비스별 주요 사용 네트워크를 도출하고 전문가 조사를 기반으로 네트워크별 자율주행 난이도를 산정하여 모빌리티 서비스별 자율주행 적용 지수를 산출한다. 분석 결과, 수요가 분산된 형태의 모빌리티 서비스보다는 밀집된 형태의 서비스에서 자율주행 서비스 제공이 효율적인 것으로 확인된다. 또한 네트워크에 할당된 통행수요가 높고 자율주행 난도가 낮은 분포가 가장 큰 것은 특별교통수단으로 도출되었다.
The ratio of the mobility handicapped person is about 25.8% of the total population in Korea(MCT, 2006). In order to prepare for the enforcement of the "Transportation Services Improvement Act for the Mobility Handicapped People"(MCT, 2006), various equipments and installations should be developed to ensure appropriate safety level for the mobility handicapped persons in maritime transportation. While approximately 10 million people are using domestic passenger vessels annually, preferences for maritime transport is very low, especially for the mobility handicapped. This study reviewed a current status of the mobility handicapped person in domestic passenger ship and analysed the improvement plan for them. To investigate the current status of domestic passenger vessel usage by the mobility handicapped, to analysis the requirements for amenities necessary for the mobility handicapped and select the ones to be developed based on the investigated results and to do feasibility study of barrier-free ship.
본 연구는 대한주택공사(KNHC)의 국민임대주택 거주자들의 퇴거 이후 주거이동 유형이 상향이동되었는가 혹은 수평 하향이동되었는가를 비교분석하여 국민임대 주택이 무주택 저소득 가구의 주거 상향이동에 실제로 기여를 하고 있는가 살펴보았다. 연구대상은 충북 청주시 국민임대주택 입주 후 2년이 경과한 세 단지의 2007년 1년간 퇴거자 333명을 대상으로 하여 전화설문조사를 실시하였고, 분석방법은 "주거면적"과 "주거비용"에 따른 주거이동 유형(하향이동, 수평이동, 상향이동)을 종속변수로 하고 개인 및 가족환경과 경제적 환경을 독립변수로 하여 빈도분석, 교차분석, 다중회귀분석을 활용하였다. 분석결과 입주 전과 거주 당시보다 "주거비용"에 있어서 상향이동 된 가구의 비율은 76.4%, 수평이동 1.6%, 하향이동 22%로 나타났고, "주거면적"에 있어서는 상향이동 61.8%, 수평이동 16.5%, 하향이동 19.7%로 나타났다. 주거상향이동에 영향을 주는 변수로는 가구 내 소득자의 수, 직업, 학력으로 나타났고, 소득과 연령, 부양가족 여부는 영향이 미미한 것으로 나타났다. 이상의 결과를 바탕으로 효과적인 국민임대주택의 공급을 위해 첫째, 주거이동 유형에 따라 나타나는 다양한 가구 특성을 반영해야 하며 둘째, 주거 상향이동을 위한 연속적인 주거정책 프로그램을 위한 국민임대주택단지의 자족기능 강화를 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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