본 연구는 지점검지체계와 구간검지체계와의 자료합성을 통하여 도심 간선도로 및 지방도로 구간별 효과척도를 산정할 뿐만 아니라 유고검지 및 통행패턴 예측, 네트워크 기종점에 대한 최적/최단 경로를 탐색하는데 기초가 되는 구간 통행시간 추정을 수행한다. 개개 수집원의 자료합성을 위해 퍼지이론과 인공신경 망의 합성모형인 FALEM(Fuzzy Adaptive Learning Estimator for travel time from Multi-information sources)을 개발, 개발된 모형 FALEM에 의해 개개구간의 통행시간을 산출하고 동일시간, 동일구간에서 조사된 실측데이터와의 오차율 비교를 통해 추정된 통행시간을 검증하였다. 테스트 환경은 개발모형에 의해 추정된 구간 통행시간의 적용성을 고려하여 실시간 운영하에서 수행되었다.
이 논문은 혼잡현상을 갖는 교통체계의 사회비용함수를 사회비용 최소화문제로부터 도출하여 분석하였다. 이 논문은 이 분야의 기존 연구에서 다루지 않았던 다음의 두 가지를 중점적으로 분석하였다. 하나는 이용자들의 시간가치가 다를 경우에 비용함수의 구조가 어떻게 달라지는지를 검토하는 것이고, 다른 하나는 사회비용함수를 구성하는 공급자 비용함수의 구조를 파악하는 것이었다. 분석의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 한계사회비용은 특정한 시간가치를 가진 고객이 소비한 시간가치비용과 추가 고객의 처리에 수반되는 시스템 전체의 서비스시간 증가에 따른 한계혼잡비용으로 구성된다. 둘째, 한계혼잡비용은 공급자의 보상한계비용과 같은 바, 후자는 공급자가 추가의 고객을 가장 경제적으로 처리함에 필요한 용량의 변경에 의한 서비스시간의 변화 양에 대한 이용자 전체의 시간가치를 보상해준다는 전제아래서의 공급자 한계비용을 지칭한다. 셋째, 보상한계비용은 서비스시간함수가 산출과 용량에 대해 동차함수일 경우 한계용량비용에 시스템 이용률의 역수를 곱한 값과 같다.
이 논문은 통행선택행위를 간접효용함수 대신 체감비용을 비교하는 평가방법을 제시하였다. 체감비용 비교방법은 가계생산이론을 통행자가 통행비용과 시간 등 정량적 요소와 함께 안락성과 안전성 등 정량적 요소를 동시에 고려하는 경우에 적용하여 도출되었다. 이 분석에서는 통행행위가 통행목적 달성과 함께 여러 정성적 요소를 동시에 산출하는 과정을 기술하는 특수한 형태의 동차 공동생산함수를 고안하여 이용하였다. 통행대안별 체감비용은 금전적인 통행비용에 시간가치 중에서 정량적 요소에 대해 통행자가 느끼는 기회비용을 제한 값을 합하여 산출하였다. 이러한 체감비용은 통계적 측정가능조건을 충족시킬뿐더러 통행선택행위를 보다 합리적으로 설명할 수 있어, 통행선택에 대한 통계분석에서 간접효용함수에 비해 통계측정 대상으로서 보다 우수하다.
Recently the role of a railroad is emphasized as the imprortant part for growth for the low carbon green growth and the social consensus about the railroad investment is actively progressed. The various social economic value in which the travel demand change over of the environment-friendly railroad system can bring becomes with public debate as much as a discussion is not any more necessary. In this research, the influence that it recognized that the travel time improvement by the high speed rail was the most important element among many method that it can increase the railroad use efficiency in which it connects the interregional major cities and the railway travel time improvement reaches to the rate of railway and road travel time, and the environment like the carbon emission quantity was comprehensively inquired.
실시간 자료를 반영한 통행시간 예측 기법은 다양하지만 관련 연구 검토 결과 과거이력데이터가 충분하다면 타 모형에 비해 K 최대근접이웃(K-Nearest Neighbors)의 정확도가 우수하므로 본 연구에서는 이에 대한 적용 방법 도출 및 가능성 평가를 목적으로 한다. 본 연구에서는 KNN의 입력 자료로 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 및 과거 이력자료, 경로통행시간 이력자료를 활용하였다. 통행시간 예측치는 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 자료와 유사한 경로통행시간을 탐색한 후 이를 가중평균하여 산출하였다. 예측 기법을 적용한 결과 DSRC 구간통행시간의 가중치가 증가할수록 정확도는 증가하였으며, 이는 실시간 교통상황 변화를 DSRC 구간통행시간이 잘 반영하기 때문이다. 그러나 TCS 교통량을 기반으로 한 경우 역시 정확도의 차이가 크지 않으며, 변화 추이도 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 볼 때 향후 대용량의 과거이력자료가 축적될 경우 예측오차는 더욱 감소될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 고속도로 교통관리시스템에서 VDS 교통정보 와 대상지역의 TCS로부터 여행시간을 수집하고, 이들 자료를 토대로 신경망 이론을 이용한 여행시간 추정(Estimation)모형을 구축하였다. 또한, 신경망 이론에 칼만필터기법(Kalman Filter Technique)을 연계하여 단위시간 동안의 여행시간을 예측(Prediction)하여, 고속도로 이용자에게 보다 향상된 실시간 여행시간정보를 제공할 수 있는 여행시간 추정 및 예측 알고리즘을 개발하였다. 신경망 모형의 여행시간 추정 방식과 현재 적용되고 있는 여행시간 산출 방식의 비교/분석을 위해 각 각의 여행시간 산출방식에 의한 평가지표별로 시행한 평가의 결과는 신경망 모형이 제시한 대부분의 지표에서 상대적으로 우수하게 나타났다.
Purpose - The purpose of this research is reflected on the rapid development of online tourism industries. The study was to establish the strategy for Korean tourism enterprises to develop tourist commodities suitable for Chinese tourists and attract them to visit Korea by the empirical analysis of the relation between repurchase intention of tourists and its premise variables (e-service quality, perceived value and satisfaction). Research design, data, and methodology - This research carried out a questionnaire survey on Chinese tourists who visited Korea with experience of using the online travel agency web sites. A total 398 answers were recovered, 41 of them were excluded due to the dishonest answers and 357 of them were finally analyzed. The data was analyzed with IBM SPSS AMOS 22.0. Results - The research results show that in the online travel agency web site e-service quality, convenience, interactivity, information validity, credibility had a positive impacts on perceived value and satisfaction. The perceived value of online travel agency website users has positive impart on satisfaction and repurchase intention. Satisfaction of online travel agency web site users have positive impacts on repurchase intention. But safety has no impact on perceived value while positive impacts on satisfaction was affected. Conclusions - First, in the online travel agency web site e-service quality, safety has no impact on perceived value while it was shown to have positive impacts on satisfaction because the users of online travel agency web sites believe that the protection of personal information, the defense of cracker and the safeguard of payment security are the basic premises of website operation. Although safety does not have impacts on perceived value, users benefits will suffer damage when hacker intrusion and other accidents occur so that online travel agency web sites should not ignore the security concerns. Second, credibility is a major concern for online travel agency web site users. At this time, it is necessary for the web site to establish a system to display both the commodity information and the using experience published on the user's SNS, thus improving the credibility of the website information.
교통체계가 지하철 중심의 대중교통체계로 변화되면서 지하철이용을 활성화하기 위한 적절한 연계체계를 구축할 필요성이 고조되고있다. 따라서, 본 연구에서는 부산시를 대상으로 타 목적통행에 비해서 중요한 비중을 차지하면서 비교적 안정적인 행태를 보이는 지하철 이용 통근 통학자를 대상으로 대표적인 연계교통수단인 시내버스, 마을버스, 택시 이용시 통행특성에 대한 체계적인 분석과 연계교통수단 선택행태에 대한 다항로짓모형을 구축하였다. 모형의 구축결과 연계교통수단선택시 큰 영향을 미치는 설명변수는 차외시간(OVTT), 차내시간(IVTT), 요금(T-FARE, S-FARE, B-FARE), 소득(INCOME), 성별(SEX), 연령(AGE) 순으로 나타났다. 그리고, 연계교통수단의 이용은 환승을 위한 단거리 통행이기 때문에 차외시간이 차내시간보다 수단선택시 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 통행비용관련 변수들은 통행시간 변수들에 비해 연계수단선택시 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 따라서 요금인하로 인한 수요증가 정책보다는 적정수준으로 요금을 인상하여 이로 인한 수입 등을 이용하여 교통시설의 확충 등 서비스 개선에 의한 대중교통의 통행시간을 단축시킬 수 있는 서비스의 개선이 요구된다. 또한 통행시간가치는 타의시간의 시간가치가 차내시간의 시간가치보다 현저히 높게 나타났으며, 아침 통근 ·통학시 요금보다는 시간을 중요하게 인식하여 택시의 시간가치가 시내버스, 마을버스의 시간가치보다 훨씬 높게 나타났다.
지능형교통체계의 핵심적인 부분으로써 첨단교통정보체계가 제 역할을 효율적으로 수행하기 위해서는 실시간으로 교통정보제공을 위해 도로에 설치된 각종 정보수집체계들로부터 수집된 정보를 적절히 처리하여 정확하고 신속하게 통행시간 변화를 파악하고 산출하는 것은 무엇보다도 중요하다. 현재 구간통행시간은 Beacon, GPS, AVI 등을 이용한 구간검지체계나 Loop 검지기, 영상검지기, RTMS 등을 이용한 지점검지체계로부터 산출$\cdot$추정되어진다. 구간검지기체계로부터 산출되는 통행시간은 정확하나 이미 정보제공 구간을 통과한 차량에 의해 산출되기 때문에 실시간 정보제공을 위한 수단으로서는 한계가 있다. 또한 동시간대 지점검지기 자료를 이용하여 추정되는 통행시간은 산출방법에 따라서 그 정확도가 크게 달라지며 각 구간에 존재하는 다른 차량의 교통특성에 의해 산출되기 때문에 실제 통행시간값과 차이가 발생 한다. 본 연구에서는 지점별 검지기자료와 구간통행시간의 관계를 고려하여 신경망을 이용한 통행시간추정방법을 제시하였다. 입력변수에 따라 분류된 모형을 남산1호터널구간의 검지기 데이터와 AVI 자료를 이용하여 통행시간을 추정해본 결과 지체발생시간대 90$\%$ 이상이 5$\~$15분 이내로 수렴하였으며 시간에 따른 추정 통행시간의 변화가 전반적으로 실제통행시간과 비슷한 추세를 보였다. 또한 기존에 발생하던 정보제공시점의 시간처짐 현상 및 뒤늦게 발생하던 지체발생 및 해소가 완화되었다.
본 연구는 거리에 따른 유류비를 고려하여 시간가치를 산정하고, SP 조사를 통해 경로선택 시 통행시간, 통행요금과 함께 거리에 대한 유류비를 반영함이 타당한지 분석하는 것을 목적으로 하였다. 수준 차이를 고려한 SP 조사설계기법을 이용하여 SP 자료를 구축하여 분석하였으며, 통행시간, 통행요금 및 유류비에 대한 가치를 추정하기 위한 모형식을 구축하였다. 모형추정 결과, 경로선택 시 통행요금과 함께 유류비 역시 운전자의 경로선택에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 경로선택에 있어 통행요금이 유류비에 비해 더 큰 것으로 나타났는데, 이는 통행요금이 현금지불경비(out-of-pocket expenses)인 반면 유류비 지출은 주기적이라는 특성 때문에 유류비가 통행요금에 비해 덜 민감하게 나타난 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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