• 한국BIM학회 논문집
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• 제13권4호
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• pp.106-114
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• 2023

In this study, we developed a method to quantify urban social costs using mobile sensing data, providing a novel approach to urban planning. By collecting and analyzing extensive mobile data over time, we transformed travel patterns into measurable social costs. Our findings highlight the effectiveness of big data in urban planning, revealing key correlations between transportation modes and their associated social costs. This research not only advances the use of mobile data in urban planning but also suggests new directions for future studies to enhance data collection and analysis methods.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.443-452
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• 2011

본 연구는 대중교통 카드 자료를 이용하여 대중교통 이용자의 통행행태를 분석한다. 통행행태 분석을 위해 토지 이용방식에 따라 공간적 범위를 주거지역, 업무지역, 쇼핑지역 등 세 종류로 분류하였다. 각 역별 환승 비율 분석 결과 주거지역이 쇼핑지구와 업무지구에 비해 환승 비율이 높게 분석되었으며 주거지역의 경우 마을버스 보다 지선버스 및 간선버스의 통행 비율이 더 높게 나타났다. 또한, 쇼핑지구와 업무지구의 간선 버스 및 기타 버스의 통행 비율이 마을버스 및 지선 버스 보다 더 높게 나타나 토지이용별로 버스 수단 이용에 있어 다소 차이가 있는 것으로 분석되었다. 보행거리는 일반적으로 사용 되어온 400m와 유사한 300m ~ 400m가 최대 보행거리로 분석 되었으며, 일반인보다 청소년의 최대 보행거리가 더 짧은 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제27권5호
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• pp.195-208
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• 2009

일반적으로 교통망 설계문제는 특정 목적함수를 최소 또는 최대화시키는 도로의 용량이나 대중교통망 노선과 같은 교통망의 속성 값을 구하는 문제이다. 이는 수리적인 모형으로 표현되며, 수학적으로 해결 가능한 문제로 구성되기 위해 실제 교통망에서 발생하는 복잡한 현상들을 최대한 단순화하여 고려하게 된다. 이에 따라 통행수요의 근본적인 동기가 되는 활동수요의 발생과정을 고려하지 못하고, 교통패턴에 큰 영향을 미치는 요인 중 하나인 지역계획 측면의 속성변화를 분석의 틀에 포함시킬 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고자 교통망 설계문제를 도시계획 (Urban planning) 범위로 확장한다. 즉, 토지이용 계획과 같은 교통망 계획의 상위에 위치한 계획 속성을 변경했을 때 도시 내의 활동 및 교통 패턴이 어떻게 변화하는지를 모형을 통해 예측하고, 이를 기반으로 도시의 지역 및 교통시스템을 최적화시키는 모형을 제시한다. 본 연구에서 개발된 모형을 실제크기의 지역교통망에 적용해 모형의 실제 적용가능성을 실험하였다.

• 인간식물환경학회지
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• 제23권2호
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• pp.233-243
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• 2020

This study collects social big data used in various fields in the past 9 years and explains the patterns of major keywords of the arboretums and botanical gardens to use as the basic data to establish operational strategies for future arboretums and botanical gardens. A total of 6,245,278 cases of data were collected: 4,250,583 from blogs (68.1%), 1,843,677 from online cafes (29.5%), and 151,018 from knowledge search engine (2.4%). As a result of refining valid data, 1,223,162 cases were selected for analysis. We came up with keywords through big data, and used big data program Textom to derive keywords of arboretums and botanical gardens using text mining analysis. As a result, we identified keywords such as 'travel', 'picnic', 'children', 'festival', 'experience', 'Garden of Morning Calm', 'program', 'recreation forest', 'healing', and 'museum'. As a result of keyword analysis, we found that keywords such as 'healing', 'tree', 'experience', 'garden', and 'Garden of Morning Calm' received high public interest. We conducted word cloud analysis by extracting keywords with high frequency in total 6,245,278 titles on social media. The results showed that arboretums and botanical gardens were perceived as spaces for relaxation and leisure such as 'travel', 'picnic' and 'recreation', and that people had high interest in educational aspects with keywords such as 'experience' and 'field trip'. The demand for rest and leisure space, education, and things to see and enjoy in arboretums and botanical gardens increased than in the past. Therefore, there must be differentiation and specialization strategies such as plant collection strategies, exhibition planning and programs in establishing future operation strategies.

• 한국경영과학회지
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• 제39권1호
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• pp.29-48
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• 2014

The recent keyword advertising does not reflect the individual customer searching pattern because it is focused on each keyword at the aggregate level. The purpose of this research is to observe processes of customer searching patterns. To be specific, individual deal-proneness is mainly concerned. This study incorporates location as a control variable. This paper examines the relationship between customers' searching patterns and probability of purchase. A customer searching session, which is the collection of sequence of keyword queries, is utilized as the unit of analysis. The degree of deal-proneness is measured using customer behavior which is revealed by customer searching keywords in the session. Deal-proneness measuring function calculates the discount of deal prone keyword leverage in accordance with customer searching order. Location searching specificity function is also calculated by the same logic. The analyzed data is narrowed down to the customer query session which has more than two keyword queries. The number of the data is 218,305 by session, which is derived from Internet advertising agency's (COMAS) advertisement managing data and the travel business advertisement revenue data from advertiser's. As a research result, there are three types of the deal-prone customer. At first, there is an unconditional active deal-proneness customer. It is the customer who has lower deal-proneness which means that he/she utilizes deal-prone keywords in the last phase. He/she starts searching a keyword like general ones and then finally purchased appropriate products by utilizing deal-prone keywords in the last time. Those two types of customers have the similar rates of purchase. However, the last type of the customer has middle deal-proneness; who utilizes deal-prone keywords in the middle of the process. This type of a customer closely gets into the information by employing deal-prone keywords but he/she could not find out appropriate alternative then would modify other keywords to look for other alternatives. That is the reason why the purchase probability in this case would be decreased Also, this research confirmed that there is a loyalty effect using location searching specificity. The customer who has higher trip loyalty for specificity location responds to selected promotion rather than general promotion. So, this customer has a lower probability to purchase.

• 대한교통학회지
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• 제32권4호
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• pp.303-314
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• 2014

본 연구는 우리나라 도로 교통부분의 이산화탄소 배출량 관리를 위한 지역별 배출량 산정 방법에 대한 연구로서 지역별로 서로 다른 통행패턴(기종점 통행, 통과 통행)을 고려하였다. 기초자료는 국가교통DB센터(KTDB)에서 제공하는 O/D 및 Network 자료를 이용하였다. 분석 결과, 기존 연구에서 제공하는 수도권의 총 이산화탄소 배출량은 매우 유사한 수준으로 분석되었다. 경기도를 중심으로 권역을 설정하여 분석한 결과, 경기도 남부 지역에서는 통과교통량에 의한 이산화탄소 배출량이 지역 배출량에 비해 높게 나타났으며, 북부 지역에서는 지역 배출량의 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 통행의 구분에 따라 지자체에서 관리할 수 있는 배출량과 국가 차원에서 관리할 수 있는 배출량을 구분할 필요가 있을 것으로 판단된다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제2권1호
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• pp.127-143
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• 1976

The purpose of this thesis is to study the optimal arrangement of aircraft instrument panels through the human factors approach. Human factors engineering is the process of effectively fitting the human component to the machine component in any man-machine system. The human factors. are especially important to an aircraft pilot who must constantly shift his attention between the instrument panel within the cockpit and the surrounding area of the aircraft. The preliminary part of this study is to find the general patterns of the Korean pilot's eye movements during their various flying maneuvers, and which instruments require the most attention while in flight. It is assumed that all pilots have a general pattern of eye movement when observing the aircraft instrument panel and that an optimum arrangement would be to minimize the eye travel distance between instruments. In this thesis the arrangements of instruments is taken to be the independent variable and the eye travel distance between instruments the dependent variable. la order to compile the information necessary for this study, sixty Korean Air Force pilots were interviewed and requested to complete information forms. These information forms listed various flying maneuvers and listed each instrument used on the instrument panel. The compilation of the information on these completed forms listed the instruments most frequently used by the pilots. The second part of this study was to determine the optimum instrument arrangement. It was necessary to study the various number of possible arrangements of instruments depending upon the number of instruments involved. Therefore, these instruments are grouped by two major functions, The flight instruments were subdivided into three groups, and the engineering instruments were subdivided into six groups. With this subdivision we arrive at the possible number of arrangements of 4,320. Through the simulation method, total eye travel distance for each of these 4,320 arrangements is calculated and the arrangement which appears to be of optimum distance between the most frequently used aircraft instruments is determined. The results of this study indicate that the optimum distance between instruments would be 33,028cm and that the corresponding distance of the instrument panel now being used is 34,288cm. Therefore, an increased efficiency of $3.8\%$ would be realized if the existing aircraft instrument panel were re-arranged according to layout proposed in this thesis.

• 한국경제지리학회지
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• 제11권1호
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• pp.59-77
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• 2008

자동차를 중심으로 하는 도로교통량이 크게 늘면서 교통에 기인한 다양한 피해 현상들이 나타나고 있다. 특히 교통량이 집중되는 대도시에서는 교통에 기인한 도시민의 건강피해가 심각한 것으로 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 교통에 기인한 미세먼지의 피해를 직접적으로 받는 도시인구는 미세먼지의 주 발생원인 교통흐름이 있는 도로변에 가까이에 노출되는 도시민들이라고 보고 도시 공간 내에서 교통흐름과 미세먼지, 그리고 도시 통행인구의 공간적 분포를 분석하였다. 특히 본 연구에서는 대기오염문제가 심각한 서울을 대상으로 교통에 기인한 미세먼지의 실태를 살펴보고, 서울을 둘러싸고 있는 경기도 일대에 대단위 주거지들이 밀집된 신도시들이 개발되면서 나타나는 인구분포와 통행패턴, 그리고 교통흐름 및 미세먼지 농도에 나타나는 공간적 변화와 이들 간의 공간적 관계를 종합적으로 파악하기 위하여 GIS를 적용하였다. 또한 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 데이터마이닝기법으로 추출해낸 통행흐름 자료를 이용하여 통행시간별 통행인구분포도를 작성하고, 이를 바탕으로 교통에 기인한 미세먼지에 직접 노출하게 되는 도시인구를 산정하는 시 공간적 모형개발을 시도하였다.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.7-16
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• 2004

국도의 단속교통류의 특성을 고려한 교통량 동질구간이란 도로의 공급측면에서 주요 신호교차로의 분기, g/C 비율, 신호교차로간 거리등으로 분할할 수 있으며, 교통수요측면에서는 교통량 변화 패턴곡 서로 유사하면서 정량적인 교통특성(예를 들어, 교통량의 크기나 속도의 범위 등)이 거의 같은 인근 검지기들로 이루어진 구간을 말한다. 본 연구에서는 국도 3호선의 곤지암 IC에서 장지 IC간의 10.72km를 대상으로 수집한 구간통행시간 자료와 검지기에서 수집한 지점 교통량과 속도 자료를 이용하여 기존의 이상치 제거방법에서의 문제점을 제시하고 참조자료를 활용한 새로운 유효 데이터 확보방안을 제시한다. 나아가, 향후 통행시간 추정모형 제작 및 검지기 자료의 이상치 및 결측 자료의 보정을 위한 동질구간의 선정방법을 KHCM 방식에 의한 공급자 측면과 교통류의 특성을 고려한 수요자 측면을 동시에 고려하여 제시하였다. 이러한 구간자료와 지점자료를 공유한 국도 구간의 교통류 특성에 관한 연구는 향후 소요시간 추정과 결측 및 데이터 보정에 필요한 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.55-65
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• 2008

텔레매틱스 교통정보(해당 도로의 통과 시간이나 속도)를 제공하기 위해 교통자료를 수집하는 다양한 장비들이 존재하지만, 최근 GPS(Global Positioning System) 위성 신호가 민간에 공개된 이후 수신 기술의 발달과 더불어 교통 자료를 수집하는 수단으로써 많은 주목을 받고 있다. GPS를 사용하면 기존의 도로 상에 직접 매설하여 쓰이던 검지기에 비해 투자 유지비용이 낮고 차량 운행 축을 따라 지속적으로 세밀한 자료를 자동적으로 수집할 수 있다는 장점을 가진다. 하지만, 기존의 타 검지기에 의해 수집된 자료에 적용해 온 교통 정보 필터링 기법들을 GPS 자료에 그대로 적용하기에는 여러 가지 제약사항이 존재한다. 본 논문에서는 GPS로부터 수집되는 교통 자료 중 비정상적인 흐름으로 도로를 통과한 자료를 필터링하여 사용자들에게 보다 정확한 교통 정보를 제공할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 가까운 과거의 자료로부터 사분위수(quartile)와 해당 도로의 가중치에 의한 패턴을 구축하고, 이후 이를 실시간 자료에 적용해 비정상적인 자료를 필터링 해냄으로써 더욱 신뢰성 있는 교통정보를 생성할 수 있게 되는 것이다. 또한, 서울 강남대로를 대상으로 실제 GPS 수신기를 장착하고 운행한 차량들이 수집한 통행속도 자료를 바탕으로 이력 자료를 활용해 비정상적인 자료를 필터링한 대표 통행 속도가 기존의 필터링 방법들을 통한 값보다 더욱 정확한 결과를 보임을 증명하였다.