• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.119-131
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• 2024

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.

• 한국항만경제학회지
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• 제23권4호
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• pp.115-137
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• 2007

중국 경제의 급격하게 성장함에 따라 서해안의 항만들의 중요성 또한 커지고 있다. 중국과 근접한 군산.장항은 지리적 이점과 증가하는 물동량으로 서해 관문항으로서의 역할이 더욱 중요해 지고 있다. 하지만 군장항은 정기항로의 부재, 화주의 특정항 지정 및 타항 대비 물류비 과다 등으로 기업들이 군장항을 이용하지 않고 있으며 이로 인한 국제항로의 부족이 군장항 활성화를 가로막는 저해 요인이다. 본 논문에서는 과거 5년간 발생했던 기종점(O/D)자료를 분석하여 대중국 주요 항만 및 주요 수출입 품목을 살펴보고 군장항 발전 방향을 모색하고자 한다. 여기서 기종점 (Origin-Destination) 분석이라 함은 화물이 어디에서 얼마나 발했는가, 그 화물이 어떤 목적지로 향하는가 또는 어떤 경로를 통해 운송이 되는가를 파악하는 것을 말하다.

• 한국항해항만학회지
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• 제39권1호
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• pp.61-67
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• 2015

국내의 화물 운송량은 꾸준히 증가하고 있으며 이에 따라 내륙지역의 화물운송량 예측에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 종래의 기종점 자료(O/D Data)는 화물 운송수단의 출발지와 목적지를 조사하여 구축하였으며 이는 화물의 운송 특성을 제대로 반영시키지 못하는 문제점을 지니고 있다. 화물의 운송은 단순히 출발지에서 목적지로 화물을 운반하는 것이 아니라 화물운송 도중에 운송수단을 변경하거나 화물의 임시 보관이 필요한 경우가 발생하므로 화물운송모형에서는 중간 경유지(물류센터 또는 내륙컨테이너기지)를 포함시켜야 된다. 본 논문에서는 이러한 중간 경유지를 고려한 기종점 자료의 필요성을 인식하였고 물류센터를 고려한 화물운송 경로에 대한 모형을 제시하고자 한다. 본 연구가 제시하는 화물운송 경로모형은 각 구간별 운송계수를 설정하고 이에 따라 화물량을 예측하는 모형으로서 유전 알고리즘을 이용하여 모형을 검증하였고 오차의 범위가 ${\pm}1.0%$이내로써 모형은 타당한 것으로 판단된다.

• 한국병원경영학회지
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• 제23권2호
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• pp.28-41
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• 2018

Purpose: This study purposed to analyze the spatial accessibility of mental health institutions in Ganwon-Do using Geographic Information System and to suggest policy implications. Methodology: Network analysis was applied to assess the spatial accessibility of mental health institutions in Gangwon-Do. To perform the network analysis, network data set was built using administrative district map, road network, address of mental health institutions in Gangwon-Do. After building network data set, Two network analysis methods, 1) Service area analysis, 2) Origin Destination cost matrix were applied. Service area analysis calculated accessive areas that were within specified time. And using Origin Destination cost matrix, travel time and road travel distance were calculated between centroids of Eup, Myeon, Dong and the nearest mental health institutions. Result: After the service area analysis, it is estimated that 19.63% of the total areas in Gangwon-Do takes more than 60 minutes to get to clinic institutions. For hospital institutions, 23.08% of the total areas takes more than 60 minutes to get there. And 59.96% of Gangwon-do takes more than 30 minutes to get to general hospitals. The result of Origin-Destination cost matrix showed that most Eup Myeon Dong in Gangwon-Do was connected to the institutions in Wonju-si, Chuncheon-si, Gangneung-si. And it showed that there were large regional variation in time and distance to reach the institutions. Implication: Results showed that there were regional variations of spatial accessibility to the mental health institutions in Gangwon-Do. To solve this problem, Several policy interventions could be applied such as mental health resources allocation plan, telemedicine, providing more closely coordinated services between mental health institutions and community mental health centers to enhance the accessibility.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권6호
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• pp.83-95
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• 2021

In this study, various usage patterns were analyzed after establishing a data mart for micro mobility analysis based on the rental history of public bicycles in Seoul. Rental history data is origin-destination data that includes the rental location and time, and the return location and time. About 1500 rental locations were classified according to the characteristics of the location to create a 'station type' dimension. We also created a 'path type' dimension that displays whether the rental location and return location are the same. In addition, a derived variable called speed, which is obtained by dividing the distance used by the time used, is added, and through this, the characteristics of the riding area and the reason for the rental can be estimated. Meanwhile, administrative district link, administrative neighborhood link, and station type link were created to apply network analysis. Through this analysis, the roles and proportions of administrative districts, public facilities, and private facilities engaged in micro-mobility services were visualized. 49.9% of rentals occur at rental offices near transportation facilities, and half of them occur at rental offices near subway stations. The number of rentals during the evening rush hour is more than double that of the morning rush hour. When the path type is unidirectional, there is a fixed destination, so the distance and time used are short, and the movement speed tends to be high. In the case of round-trip, the purpose of use is exercise or leisure, so the distance and time used are long, and the movement speed is slow. It is expected that the results of the analysis can be used as reference materials for selecting new rental locations, providing convenient services for users, and developing user-specialized products.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.1-13
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• 2023

현행 항공교통이용자 분석은 주로 통계적인 분석이 주류를 이루고 있으나, 이동경로, 지역별 이용자 수, 공항접근 소요시간 등 세부적인 사항에 대한 분석이 어렵다는 한계가 있다. 한편 빅데이터 기술 발전과 데이터3법 개정에 따라 빅데이터 기반 교통분석이 활성화되고 있으며, 모바일 통신 데이터는 휴대전화 단말기의 위치를 상세하게 파악할 수 있어 교통분석을 위한 좋은 분석자료가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 항공교통이용자 분석방법의 한계를 극복하기 위해 이동경로 전체를 분석할 수 있는 모바일 통신 데이터를 기반의 교통이용자 O/D(Origin/Destination) 추출 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 알고리즘은 각 공항에 공항신호탐지 구역을 설정하고, 해당 구역의 기지국 접속이력을 토대로 항공교통이용자를 추출하고 해당 이용자의 출발지-도착지 경로상의 기지국 접속 데이터를 토대로 이동경로를 추정하는 것이다. 본 연구에서는 2019년 1~12월의 기간을 대상으로 모든 국내 공항에 대하여 국내/국제선 이용자에 대해 O/D를 추출하였다. 또한 추출된 데이터의 검증을 위해 모바일 통신데이터 기반 항공교통 이용자 O/D 데이터와 항공통계데이터에 대해 상관성 분석을 수행하였다. 이를 통해 총량에는 차이가 있으나(국내선 4.1, 국제선 4.6) 상관성 0.99로 상관성이 높아 활용 가능할 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제시한 알고리즘은 기존과 다르게 항공교통이용자의 이동행태, 지역별/연령별 비율 등 폭넓고 상세한 분석을 가능하게 하며, 향후 공항관련 정책 마련이나 지역별 시장분석 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제26권6호
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• pp.123-132
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• 2008

동적(dynamic) 기종점(origin-destination, OD) 통행량은 다양한 교통분야에 활용이 가능한데, 대표적으로 동적 통행배정모형의 입력자료와 같은 교통계획분야와 실시간 도로교통 운영분야, 그리고 교통수요 관리분야 등에도 사용할 수 있다. 이런 교통정책들을 평가하기 위해서는 정확한 동적 OD통행량의 추정은 무엇보다 중요하며, 이를 위하여 다양한 기법들이 제시되고 있다. 본 연구에서는 최근 새롭게 연구되고 있는 개인이 소지한 통행 단말기 정보를 이용하여 동적 OD통행량을 추정하고 이를 평가하고자 한다. 이를 위하여 동적 OD추정모형을 개발하고 개발된 추정모형과 동적 통행배정모형(DYNASMART-P)을 이용하여 동적 OD통행량을 추정하는데, 동적OD통행량 추정시 이용되는 단말기 정보가 표본자료(sample data)이기 때문에 이를 전수화하는 과정이 포함된다. 본 연구에서 제안한 방법으로 제주시를 대상으로 동적OD통행량을 추정한 결과, 그 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권1호
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• pp.73-79
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• 2009

유해물질은 만일 누출된다면 화재 폭발 독성 및 위해성이 있는 물질을 말한다. 많은 선진국에서 유해물질의 수송이 증가하고 있기 때문에 유해물질의 생산 저장 수송 사용 및 폐기에 대한 정확한 정보는 매우 중요하다. 유해물질의 수송은 유해물질의 사용과정에서 핵심적인 기능이라고 말할 수 있다. 정부는 유해물질에 대해 많은 법령과 규제, 기준들을 개발해 왔다. 그러나 한국의 법령, 규제, 기준들은 비록 유해물질의 이동이 유해물질 수송에 대한 안전과 방재차원에서 중요한 정보임에도 불구하고, 유해물질의 O-D수송에 대한 정확한 정보를 보장하고 있지 못한 실정이다. 본 연구의 목적은 한국의 유해물질 수송에 대해 새롭게 대두되거나 기존에 제기된 이슈들을 조사하고, 제한된 자료를 가진 상황에서 유해물질에 대한 O-D매트릭스를 예측하는 기법을 개발하는 것이다. 본 연구는 유해물질 수송사례에 대한 40개의 후보군 중에서 수산화나트륨 폐기물에 대한 수송이 사례 연구로 선정하였다. 성장률법이 수산화나트륨 폐기물 수송의 2005년 O-D매트릭스를 추정하는데 적용되었다. 행렬보정기법이 추정된 수산화나트륨 O-D매트릭스를 보정하는데 사용되었다. 본 연구는 유해물질에 대한 O-D추정기법의 적용가능성을 제시하였다. 본 연구를 통해 도출된 수산화나트륨 폐기물 O-D 매트릭스는 수산화나트륨 수송의 수송로와 수송구간을 추적하는데 사용되어 진다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.461-467
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• 2019

IoT (Internet of Things) 기술과 위치기반 기술의 발전은 대용량의 이동데이터를 급속하게 생성하고 있다. 대용량 이동 데이터의 분석은 도시 이동의 흐름 및 교통 계획 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 불규칙한 공간적 및 시간적 해상도의 택시 승차 정보로부터 빈번 승차 패턴을 분석하였다. 택시 승차 지점을 중심으로 군집 분석을 실시한 후 군집분석에 기반한 영역을 기준으로 순차패턴 분석을 적용하여 택시 승차 지점이 빈번하게 일어나는 패턴을 분석하였다. 실험용 데이터는 서울특별시 택시 운행 정보로부터 아침 출근 시간인 7시부터 9시 사이의 승차 정보를 분석하였다. 분석 결과는 아침 출근 시간대에 가장 빈도가 높게 발생하는 승차 순차 패턴은 강남 지역 안에서 많이 발생하였으며 지역과의 연계에 있어서는 강남으로부터 서울 시청 지역으로의 이동이 많이 발생하였다. 또한 본 연구는 순차 패턴 분석을 위한 기본 단위로 행정동 경계를 기준으로 분석하였다. 하지만 행정동 경계 기반의 분석은 지역간의 이동 패턴을 찾기가 어려웠다. 본 연구 결과는 향후 택시 공차율 감소와 도시 흐름관리를 위하여 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• East Asian Economic Review
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• 제26권2호
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• pp.143-169
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• 2022

This study investigates the effect of economic factors on immigration using the gravity model of immigration. Cross-sectional regression and panel data analyses are conducted from 2000 to 2019 using the OECD International Migration Database, which consists of 36 destination countries and 201 countries of origin. The Poisson pseudo-maximum-likelihood method, which can effectively correct potential biased estimates caused by zeros in the immigration data, is used for estimation. The results indicate that the economic factors strengthened after the global financial crisis. Additionally, this effect varies depending on the type of immigration (the income level of origin country). The gravity model applied to immigration performs reasonably well, but it is necessary to consider the country-specific and time-varying characteristics.