The container throughput of China, after the joining in the WTO, has begun to increase notably. As a result, China is busy building new ports continuously. In accordance with China's situation Korea promote the development plans of ports and marketing strategy to attract the increasing cargo traffics with China, including transhipment cargoes. To build the competition strategy and the panning port for trading cargoes with China, an analysis on origin/destination is necessary. The cargo volume from/to the particular port(Korea/China) and origin/destination of traffic are important factors in the requirement for the port development. Therefore, in the era that trading with China is rapidly increasing, this study is performed to analyze the port's usage of transporting the cargos and the origin/destination of trading cargoes with china. Also this paper suggests to the competitive strategies of Pyungtaek Port to attract cargoes particularly from/to China.
관측교통량으로부터 기종점 OD 행렬을 추정할 때 적정한 관측구간을 선정한 후 선정된 구간의 교통량을 이용하여 기종점 OD행렬을 추정하는 것이 기종점 ODGODFUF의 추정력을 향상시키고 경제적인 효율성(관측비용 감소)을 제고하기 위한 방법이라고 판단하였다. 본 연구에서는 관측구간을 선정하기 위해 정수계획법을 이용하여 관측구간을 선정하는 모형식을 제시하였으며 이 기법을 이용하여 교통량 관측구간을 선정한 후, 성정된 관측구간의 교통량으로부터 기종점 OD행렬을 추정하였다. 또한 적정한 관측구간으로 선정된 교통량으로부터 추정된 기종점 OD행렬의 추정력을 비교분석하기 위하여 임의적으로 관측구간을 선정하여 기종점 OD행렬을 추정한 기존의 연구결과와 비교하였다. 비교분석한 결과, 적정한 관측구간을 선정하여 추정한 구간교통량 및 추정 기종점 OD행렬의 추정력이 임의적으로 관측구간의 교통량을 이용한 결과의 오차보다 더 개선되는 것으로 분석되었다. 따라서 관측교통량으로 기종점 OD행렬을 추정하기 위해서는 적정한 관측구간을 선정하여 선정된 구간의 교통량으로부터 기종점 OD행렬을 추정하는 것이 오차를 줄일수 있으며 추정력을 향상시킬수 있는 방법이라고 하겠다.
Even though we usually analyze logistic market based on confined railway logistics, but this study would like to judge what is potential demand transferable to railway goods through accurate analysis of railway sharing rates by the analysis of origin and destination of each item in total freight transportation market. Accordingly, by analyzing each items transferable to railway, excluding items stuck to original market, this study wants to choose some major items which are expected to lasting demand and activate railway logistics plan by focusing on major items for marketing strategy.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제20권1호
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pp.87-106
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2013
This study is to explore the airline network patterns of Incheon and Narita International Airports using passenger flight departure and arrival data of the two airports. The so-called Origin-Destination data is collected from the airports' websites and some of the important data items are flight number, city of origin, destination city, departure/arrival time, number of flights, and delay time. A snowflake schema dimensional model is proposed and implemented. Tableau Public, a well-known visual analytic tool, is used to connect the dimensional model and played an important role in navigating the data space to find interesting and visual patterns among corresponding airports and airlines. For the efficiency of analyzing this spacious data mart, data visualization method was used. Four types of visualization method proposed by Yau was used; visualizing patterns over time, visualizing proportions, visualizing relationships, and visualizing spatial relationships. The strength of connectivity of each flight segments is calculated to evaluate the degree of globalization of Seoul and Tokyo. We anticipate that various patterns and new findings produced by the data mart would provide airline managers, airport authorities, and policy makers in the field of travel and transportation with insightful information.
기종점 데이터는 수요 분석 및 서비스 설계를 위해서 대중교통, 도로운영 등 다양한 분야에서 저장 및 활용되고 있다. 최근 빅데이터의 활용성이 증대되면서 기종점 데이터의 분석 및 활용에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 기존의 일반적인 교통 정보 데이터가 수집장비 수(n)에 비례하여 데이터양이 증가(α·n)하는 것과는 다르게, 기종점 데이터는 수집지점 수(n)의 증가에 따라 수집 데이터의 양이 기하급수적으로 증가(α·n2)하는 경향이 있다. 이로 인하여 기종점 데이터를 원시 데이터의 형태로 장기간 저장하고 빅데이터 분석에 활용하는 것은 대용량의 저장 공간이 필요하다는 것을 고려할 때 실용적 대안으로 여겨지지 않고 있다. 이와 함께 기종점 데이터는 0~10 사이의 작은 수요 부분에 패턴화된 형태와 무작위 적인 형태의 데이터가 섞여있어 작은 수요가 그룹화되어 발생하는 주요 패턴을 추출하기에 어려움이 있다. 이러한 기종점 데이터의 저장용량의 한계와 패턴화 분석의 한계를 극복하고자 본 연구에서는 주성분 분석을 활용한 대중교통 기종점 데이터의 압축 및 분석 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 서울시와 세종시의 대중교통 이용 데이터를 활용하여 모빌리티 데이터를 분석하고, 모빌리티 기종점 데이터에 포함된 무작위 성향이 높은 데이터를 제거하기 위해 주성분분석 기반의 데이터 압축 및 복원에 관한 연구를 수행하였다. 주성분분석으로 분해된 기종점 데이터와 원데이터를 비교하여 주요한 수요 패턴을 찾고 이를 통해 압축률과 복원율을 높일 수 있는 주성분 범위를 제안하였다. 본 연구에서 분석한 결과, 서울시 기준 1~80, 세종시 기준 1~60까지의 주성분을 사용할 경우 주요 이동 데이터의 손실 없이 기종점 데이터에 포함되어있는 노이즈를 제거하고 데이터를 압축 및 복원이 가능하였다.
This study aims to empirically identify the effect of spatial accessibility, based on travel, on housing prices in the Korean capital region. More specifically, it has two research purposes: First, investigating the effect of comprehensive spatial accessibility, based on road network and actual trips from origin to destination, on average apartment price (Korean Won per square meter) at the level of Eup, Myeon and Dong; Second, identifying better accessibility index between Hansen's and Kalogirou and Foley's ones. The former represents a road-based travel time decay function with destination trips, while the latter is a function with origin trips as well as destination ones. The study employs spatial economic models considering spatial auto-correlative relationship as an appropriate methodology with such control independent indicators as population density, road density, educational environment and distances from CBDs. Analysis results demonstrate that spatial accessibility, based on road network and actual trips from origin to destination, has a statistically significant impacts on housing price in the region. Our empirical evidence proves that the Hansen index is more appropriate than the other in estimating housing price impacts.
교통카드를 이용하는 승객의 지하철역사내에서 보행이동은 직승직하, 노선환승, 역사환승 3가지로 구분된다. 직승직하는 단말기노선과 열차노선이 동일한 상황에서 나타나는 통행을 의미한다. 직승은 출발역에서 직하는 도착역에서 각각 나타난다. 노선환승은 승객이 하차 및 승차한 열차노선이 다른 상황에서 발생한다. 노선환승은 출발역과 도착역이 아닌 중간역의 환승보행통행이다. 역사환승은 단말기노선과 열차노선이 다른 경우 나타난다. 역사환승은 출발역에서 출발환승과 도착역에서 도착환승으로 나타난다. 수도권 교통카드는 출발역 및 도착역 단말기노선번호가 기록되나 열차노선정보가 존재하지 않는다. 따라서 지하철역사를 보행하는 승객의 전체흐름을 분석하기 위해서 카드자료가 활용되지 못하고 있다. 본 연구는 교통카드자료의 제한된 정보를 활용하여 지하철역사내 승객의 보행이동 분석모형을 제안한다. 이를 위해 출발역과 도착역을 연결하는 경로선택모형을 구축하여 열차노선을 분석하는 개념을 적용한다. 수도권지하철을 대상으로 사례연구를 시행하여 보행통행을 분석한다.
Greenland, Kasey O.;Merryweather, Andrew S.;Bloswick, Donald S.
Safety and Health at Work
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제2권3호
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pp.236-242
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2011
Objectives: To determine the feasibility of predicting static and dynamic peak back-compressive forces based on (1) static back compressive force values at the lift origin and destination and (2) lifting speed. Methods: Ten male subjects performed symmetric mid-sagittal floor-to-shoulder, floor-to-waist, and waist-to-shoulder lifts at three different speeds (slow, medium, and fast), and with two different loads (light and heavy). Two-dimensional kinematics and kinetics were captured. Linear regression analyses were used to develop prediction equations, the amount of predictability, and significance for static and dynamic peak back-compressive forces based on a static origin and destination average (SODA) backcompressive force. Results: Static and dynamic peak back-compressive forces were highly predicted by the SODA, with R2 values ranging from 0.830 to 0.947. Slopes were significantly different between slow and fast lifting speeds (p < 0.05) for the dynamic peak prediction equations. The slope of the regression line for static prediction was significantly greater than one with a significant positive intercept value. Conclusion: SODA under-predict both static and dynamic peak back-compressive force values. Peak values are highly predictable and could be readily determined using back-compressive force assessments at the origin and destination of a lifting task. This could be valuable for enhancing job design and analysis in the workplace and for large-scale studies where a full analysis of each lifting task is not feasible.
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.
This study aims to provide a methodological framework to estimate the travel demand of hazardous materials transporting vehicles by link and analyze daily traffic patterns on an expressway to develop safety roadway management strategies. Traffic volume of hazardous material vehicles is counted through the on-site investigation at twenty-five tollgates on the expressway, and their demands by a link are predicted through origin-destination flows estimation. The result shows that the number of the domestic hazardous materials vehicles is approximately 51,207 vehicles per day and it indicates that hazardous materials transport vehicles account for 1.5% of total daily traffic on the internal expressway and 6.2% of total cargo traffic volumes. This study roughly estimated how many hazardous materials vehicles pass through the expressway segment. Thus it is expected to be utilized for establishing a systematic highway management strategy in the future by calculating the traffic volume of the hazardous material vehicles traveling on the interstate expressway.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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