현재 지하철 운영기관은 만성적인 운영적자를 타개하기 위하여 다각적인 서비스 개선 노력을 하고 있으며, 이를 지원하기 위하여 지하철 통행과 관련된 심층적이고 효과적인 데이터 분석이 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 지하철 인구이동 패턴 발견을 위한 분석환경으로 다차원분석시스템(OLAP)을 제안하였다. 지하철 교통카드의 로그 데이터가 이 시스템의 원시데이터로 사용되었고, 다차원 모델링을 통해 데이터마트를 설계.구현하였으며, 다차원분석도구를 이용하여 탐색된 지하철 인구이동 패턴과 맵을 예시하였다.
Urban transit vehicle that uses electrical energy, is faster, safer and energy-efficient public transit than other means. As a Research method, the Matlab/Simulink are used to modeling a regenerative brake-capable train, and actual parameters such as powering and braking characteristics, all kinds of resistance, passenger load, velocity, gradient, radius of curve etc and powering and breaking commands per time or distance are inputted to train's dynamic equation, then a simulation program is made and used to yield train driving pattern and driving time and the amount of driving energy used thereby at auto and manual operation and at all sector.
본 연구는 대구시 대중교통체계 개편 후 이용자 의식조사를 토대로 대중교통체계 개편 전후의 이용자 통행패턴의 변화 및 환승통행, 서비스 만족도에 대한 분석을 실시하였다. 그 결과 대중교통체계 개편으로 환승통행 수요가 증가하였으며, 특히 버스를 이용한 통행패턴에서 버스와 지하철간의 환승을 통한 통행패턴으로의 변화가 높은 것으로 나타났다. 이는 환승요금 무료할인제 실시로 환승에 대한 경제적 부담감의 감소와 버스노선체계 개편으로 대중교통이용자의 통행패턴이 다양화되었기 때문이다 환승에 대해서는 전반적으로 개선된 것으로 나타났지만, 무환승 희망비율이 높게 나타난 환승에 대해서는 여전히 많은 부담을 느끼는 것으로 나타났다
본 연구는 수도권 광역도시철도 이용에서의 통행 연쇄 패턴으로 구분한 이용자 집단 특성과 총 이용 빈도 및 시간대 별 이용빈도로 구분한 역 집단 특성 간의 관계를 분석함으로써 수도권 광역도시철도 역 이용의 일반 특성을 규명하였다. 이를 위해 2005년도 6월 하루 동안 수도권 광역도시철도 전체 357개 역을 이용한 274만여 명의 역 이용지를 11개 통행 연쇄 패턴으로 구분하고, 이 중 2통행 수 이하의 단순 통행 5개 패턴에 해당하는 240만여 명의 통행 자료를 분석하였다. 분석 결과 이용객 수 및 시간대 별 출발 및 도착 비율에 근거하여 4개의 역 집단 구분이 가능하였으며, 특히 역 집단 간에는 계층적 구조가 존재함을 알 수 있었다. 또한 하루 동안의 역 이용 빈도가 역 집단 별로 일관된 차이를 보이는 것은 모든 이용자 집단에 있어 동일하나, 시간대 별 이용 비율은 역 이용자의 최초 통행의 도착역이 최종 통행의 출발역과 같은가 여부, 최초 통행의 출발역이 최종 통행의 도착역과 같은가 여부 등에 따라 달라짐을 알 수 있었다.
This paper proposes the train control system for the LRT(light rail transit). With regard to information processing in car, we build a computer network in the car, turned the hardware required for train control into software, and developed the train control monitoring system(TCMS) and ATC. Drive type of train control system car can drive with driverless mode basically, and this paper applied special communication type for car control, data analysis, the propulsion efforts and breaking effort can control the cars. It is used vector control in propulsion control and proposed operating pattern for propulsion control thinking operating data of rubber tire LRT.
Guideway Transportation will provide the break-through to solve the traffic problems, which a lot of big cities have over the world. APM (Automated People Mover) system, Guideway Transportation, is classified by PRT, GRT, and MRT according to the capacity of passenger to be carried by its system. In the Application of PRT (Personal Rapid Transit) system, the enact analysis of the traffic problem on the area to be applied should be preceded. PRT system is characterized by Off-Line and Demand Operation. The Network of PRT system depends on the Load Time and Load Pattern. The operation of PRT system will have move efficient way when it is applied to the network with evenly distributed Load Time and Load Pattern.
This paper proposes the Train control system for the LRT(light rail transit}. With regard to information processing in car, we build a computer network in the car, turned the hardware required for train control into software, and developed the Train Control Monitoring System and ATC. Drive Type of Train control system car can drive with Driverless mode basically, and this paper applied special communication type for car control, data analysis, The propulsion efforts and breaking effort can control the cars. It is used Vector Control in Propulsion control and proposed Operating pattern for Propulsion control thinking Operating data of Rubber Tire LRT.
Purpose: Each ethnic group has a unique life style, including diets. Life style affects bowel movement. The aim of this study is to describe the results of colon transit time (CTT) tests in Korean children who had chronic functional constipation based on highly refined data. Methods: One hundred ninety (86 males) out of 415 children who performed a CTT test under the diagnosis of chronic constipation according to Rome III criteria at Konkuk University Medical Center from January 2006 through March 2015 were enrolled in this study. Two hundreds twenty-five children were excluded on the basis of CTT test result, defecation diary, and clinical setting. Shapiro-Wilk and Mann-Whitney U, and chi-square tests were used for statistical analysis. Results: The median value and interquartile range (IQR) of CTT was 54 (37.5) hours in Encopresis group, and those in non-encopresis group was 40.2 (27.9) hours (p<0.001). The frequency of subtype between non-encopresis group and encopresis was statistically significant (p=0.002). The non-encopresis group (n=154, 81.1%) was divided into normal transit subgroup (n=84, 54.5%; median value and IQR of CTT=26.4 [9.6] hours), outlet obstruction subgroup (n=18, 11.7%; 62.4 [15.6] hours), and slow transit subgroup (n=52, 33.8%; 54.6 [21.0] hours]. The encopresis group (n=36, 18.9%) was divided into normal transit subgroup (n=8, 22.2%; median value and IQR of CTT=32.4 [9.9] hours), outlet obstruction subgroup (n=8, 22.2%; 67.8 [34.8] hours), and slow transit subgroup (n=20, 55.6%; 59.4 [62.7] hours). Conclusion: This study provided the basic pattern and value of the CTT test in Korean children with chronic constipation.
환승은 타고 있던 교통수단에서 다른 교통수단으로 갈아타는 것을 의미한다. 환승은 통행의 불편을 겪지만, 효율적인 대중교통을 이용하기 위해서는 어쩔 수 없이 발생할 수밖에 없다. 따라서 환승횟수를 최대한 줄이는 것이 대중교통의 활성화를 제공하고, 대중교통의 편의를 제공함에 있어서 아주 중요한 요소라고 할 수 있다. 본 연구에서 수집한 대중교통카드 자료는 평택시 평일 61,986건, 주말 69,100건이며, 수집된 교통자료카드를 이용하여 패턴분석 및 환승영향요인을 분석하였다. Trip Chain 분석 결과, 주말에 주 통행이 통근 및 통행이 아닌 쇼핑, 여가 등의 목적으로 환승 횟수가 많아지며, 통행거리는 10km이상 증가하며 통행시간도 약 9.9분 늘어나는 것으로 나타났다. 또한 Structural Equation Model의 결과, Factor 1릉 총 통행시간, 총 통행거리, Factor 2는 승 하차 인원수, Factor 3는 환승시간, 대기시간, Factor 4는 버스연계노선 수, 운행대수로 환승통행량에 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구는 경제분석기법에서 편익항목의 통행시간절감편익의 개선안을 살펴보았다. 기존의 경제성분석 시 통행시간절감편익의 계산방법은 피크시간대의 O/D를 이용하여365를 곱하여 산정하고 있다. 이 계산방법의 문제점은 요일에 대한 교통량변화, 달에 대한 교통량변화를 고려하지 못하는 것이다. 이러한 분석점을 개선하기 위하여, 군집분석과 t-검증을 통하여 달별, 요일별 비슷한 교통량 패턴이 가지는 것끼리 묶었다. 이러한 결과값은 요일별과 월별로 교통량의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 요일별, 월별 가중치를 적용하여 pilot 예제를 통해 통행시간절감분을 계산하였더니 기존의 방법에 비해 다소 적게 도출되는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 교통량의 변화패턴을 고려한 가중치 연구에 의의를 둘 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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