This paper suggests improvements in travel cost function of transit assignment model by analysing existing model. Two types of travel cost function are widely used for congested public networks. The one is used for strictly restricting public transport capacity. Another is non-decreasing function such as BPR function. In this paper, we analyse two types of travel cost function in case of intercity rail. The characteristics of intercity rail are different from those of public transit in urban area. Therefore travel cost function must be differently applied in each case.
One of the important components of this administrative reform is customer satisfaction. Every public enterprises introduced the Service Charter and Korean government took Customer satisfaction as the key index of public sector performance assessment. Most public enterprises introduced customer satisfaction management in an attempt to improve the quality of customer service. The government granted high incentives to excellent business innovative enterprises and developed additional indices, which are related to CS. From now on, every Korean enterprises must embody feasible customer satisfaction management and improve the quality of customer service In this research, we proposed a quality evaluation standard model which is suitable for the public enterprise based on the Service Quality Criteria, and examined the model. A 7-Point Likert Scale was used based on the five categories within the Service Quality: responsiveness, convenience, tangibility, sympathy and reliability, we analysed the validity and causal relationship among the factors within the model.
This paper addresses capacity expansion planning model of distribution center under usability of public distribution center. For discrete and finite time periods, demands for distribution center increase dynamically. The capacity expansion planning is to determine the capacity expansion size of private distribution center and usage size of public distribution center for each period through the time periods. The capacity expansion of private distribution center or lease usage of public distribution center must be done to satisfy demand increase for distribution center. The costs are capacity expansion cost and excess capacity holding cost of private distribution center, lease usage cost of public distribution center. Capacity expansion planning of minimizing the total costs is mathematically modelled. The properties of optimal solution are characterized and a dynamic programming algorithm is developed. A numerical example is shown to explain the problem.
Joon-Oh Seo;Sang H.Park;Choong-Wan Koo;Jong-Hoon Kim
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.685-691
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2009
Recently, public office building projects are being recognized by many construction engineers and researchers, as the critical projects in the construction industry. The project budgets have sometimes exceeded due to the lack of core knowledge, experiences, skills and experts concerned in cost planning and estimating in the pre-construction stage. It has been highlighted that planning and estimating effectively the cost of public office building projects as critical in the design stage. Within this context, some cost data books and systems, such as RSMeans cost data systems and Spon's price book, have been systematically developed and used by many construction cost managers and organizations in order to effectively estimate and use their project budgets. As a result of this research, a cost estimating model for finishes has been developed, considering the cost data used in public office building projects.
This study aims to introduce a model for enhancing community well-being through the utilization of public open data. To objectively assess abstract notions of residential satisfaction, text data from complaints is analyzed. By leveraging accessible public data, costs related to data collection are minimized. Initially, relevant text data containing civic complaints is collected and refined by removing extraneous information. This processed data is then combined with meaningful datasets and subjected to topic modeling, a text mining technique. The insights derived are visualized using Geographic Information System (GIS) and Application Programming Interface (API) data. The efficacy of this analytical model was demonstrated in the Godeok/Gangil area. The proposed methodology allows for comprehensive analysis across time, space, and categories. This flexible approach involves incorporating specific public open data as needed, all within the overarching framework.
Today, air pollution is becoming a severe issue worldwide and various policies are being implemented to solve environmental pollution. In major cities, public bicycles are installed and operated to reduce pollution and solve transportation problems, and operational information is collected in real time. However, research using public bicycle operation information data has not been processed. This study uses the daily weather data of Korea Meteorological Agency and real-time air pollution data of Korea Environment Corporation to predict the amount of daily rental bicycles. Cross- validation, principal component analysis and multiple regression analysis were used to determine the independent variables of the predictive model. Then, the study selected the elements that satisfy the significance level, constructed a model, predicted the amount of daily rental bicycles, and measured the accuracy.
2020년 1월 국내에 첫 코로나19 확진자가 발생한 후 버스와 지하철 같은 대중교통이 아닌 공공자전거와 같은 개인형 이동수단에 대한 관심이 증가하였다. 서울시에서 운영하는 공공자전거인 '따릉이'에 대한 수요 역시 증가하였다. 본 연구에서는 서울시 공공자전거의 최근 3년간(2019~2021) 시간대별 대여이력을 바탕으로 게이트 순환 유닛(GRU, Gated Recurrent Unit)의 수요예측 모델을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 GRU 방법의 유용성은 서울시 영등포구 여의도에 위치한 여의나루 1번 출구의 대여이력을 바탕으로 검증하였다. 특히, 동일한 조건에서 다중선형회귀 모델 및 순환신경망 모델들과 이를 비교 분석하였다. 아울러, 모델 개발시 기상요소 이외에 서울시 생활인구를 변수로 활용하여 이에 대한 검증도 함께 진행하였다. 모델의 성능지표로는 MAE와 RMSE를 사용하였고, 이를 통해 본 연구에서 제안하는 GRU 모델의 유용성을 제시하였다. 분석결과 제안한 GRU 모델이 전통적인 기법인 다중선형회귀 모델과 최근 각광받고 있는 LSTM 모델 및 Conv-LSTM 모델보다 예측 정확도가 높게 나타났다. 또한 분석에 소요되는 시간도 GRU 모델이 LSTM 모델, Conv-LSTM 모델보다 짧았다. 본 연구를 통해 서울시 공공자전거의 수요예측을 보다 빠르고 정확하게 하여 향후 재배치 문제 등의 해결에 도움이 될 수 있을 것이다.
Purpose : This study was to analyze the demand for emergency ambulance service and to characterize the factors associated with the demand. Method : The basis for the model was from the actual demand for public emergency ambulance and socioeconomic and geographic characteristics. Multiple regression analyses were done for the related characteristics of public ambulance service. Result : The model explained total demand with a high degree of accuracy : the coefficient of determination($R^2=0.96$). For the regression, the set of variables indicative of low socioeconomic status were all significant. It showed the inappropriate use of public ambulance system. Public ambulance demand increased in higher housing density, low income, male unemployment and female labor force. Conclusion : The demand for public ambulances appeared to be highly predictable, using a simple linear model employing socioeconomic variables, quality of service variables, and land use variables. Low-income families tended, to use the public ambulance system more often than higher income. Area having elderly people or children also made many calls. Estimated demand calls were stable and had a tendency to be similar incident types.
Purpose: This study aims to estimate the demand for various public parking lots in Seoul by clustering similar demand types of parking lots and predicting the demand for new public parking lots. Methods: We examined real-time parking information data and used time series clustering analysis to cluster public parking lots with similar demand patterns. We also performed various regression analyses of parking demand based on diverse heterogeneous data that affect parking demand and proposed a parking demand prediction model. Results: As a result of cluster analysis, 68 public parking lots in Seoul were clustered into four types with similar demand patterns. We also identified key variables impacting parking demand and obtained a precise model for predicting parking demands. Conclusion: The proposed prediction model can be used to improve the efficiency and publicity of public parking lots in Seoul, and can be used as a basis for constructing new public parking lots that meet the actual demand. Future research could include studies on demand estimation models for each type of parking lot, and studies on the impact of parking lot usage patterns on demand.
Purpose: This study aimed to develop a client-centered integrated home nursing care model for rural areas by analyzing public health nursing, hospital-based home care services, and long-term nursing care in Korea. Methods: The literature review performed included data from the National Assembly Library, DBpia, RISS, and KISS, Google Scholar, the Ministry of Government Legislation, Statistics Korea, and the Ministry of Health and Welfare. Results: The client-centered and integrated home nursing care model in a rural area was opened as the Home Nursing Care Center in a public health center operating directly or on consignment. This model provides both a hospital-based home care services as well as long-term care, in accordance with the health status of the client and difficulty of nursing services. Moreover, the nurse who worked in a sub-organization (Centers for Supporting Healthy Living, Public Health Units, and etc.) of the public health center as care coordinator and case manager facilitates to connect home nursing care services and social welfare services. Conclusions: Our data indicates that the client-centered integrated home nursing care model in rural areas effectively combines professional services, regional accessibility, and social welfare services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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