다수의 앱 개발업체가 사업에 어려움을 겪고 있는 상황에서 수익을 높일 수 있는 분야로 본 연구에서는 자동차용 앱을 선정하고, 자동차를 운전하거나 관리하는 용도로 쓰이는 모바일 앱을 분석하여 분류하였다. 총 697개의 자동차용 앱(애플의 앱 스토어에서 273개와 구글 플레이 스토어에서 424개)을 분류한 결과 8개 집단으로 나뉘었는데, 대부분 차량 뉴스 및 정보(28%), 위치 서비스(23%), 대여 서비스(15%), 안전/효율 운전(12%) 집단에 속하였다. 나머지는 매매, 운전자 소통, 유지보수 관리, 경비 관리용 이었다. 하지만, 다수의 앱들이 주 기능면에서 너무 비슷한 경우가 많았고, 단지 소수의 앱만이 둘 이상의 집단에 속할 만큼 다양한 기능을 제공하고 있었다. 분류 체계의 실용성을 높이기 위하여 분류자간 신뢰성 검사를 두 번에 걸쳐 실시한 결과 Cohen's Kappa 값이 0.886과 0.828로 수용할 만한 수준이었다. 본 연구의 결과는 자동차용 앱 개발업체가 기존 앱이 제공하지 않는 기능을 발굴내거나 다기능을 복합한 앱을 개발하는데 유용할 것이며, 향후 유망 앱을 찾기 위한 방안을 연구할 필요가 있다.
연구에서 우리는 국내 및 국외의 자동차산업의 사례를 통해 과거의 제조중심에서 서비스 분야로 가치창출이 이루어짐을 보여준다. Servicizing이라고 불리는 이러한 새로운 전환은 새로운 IT기술에 의해 더욱 더 발전이 가속화 되고 있다. 이미, 미국, 일본, EU등에서는 산업의 경쟁력 향상을 위해 전략적으로 추진하고 있다. 단지 자동차 산업뿐만 아니라 물류, 보험 등 연관산업에까지 파급효과가 크기 때문인 것으로 풀이되고 있다. Telematics, 충돌방지 시스템, 중고자 판매, 렌탈등의 다양한 분야에 어떻게 IT기술이 응용되고 있고 부가가치가 창출되는지 다양한 사례를 본 논문에서 보이고자 한다.
본 연구는 카셰어링의 대중교통 접근성이 카셰어링 이용수요에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 수원시에서 운영 중에 있는 그린카의 대여이력 데이터베이스와 대중교통 GIS DB를 활용하여 카셰어링 대여소별로 대중교통 접근성에 따른 카셰어링 이용수요 모형을 구축하고 이를 해석하였다. 연구 결과 카셰어링 대여소로의 접근수단은 도보가 73%로 가장 많으며, 자전거 3%, 버스와 도시철도는 20%로 나타났다. 버스와 도시철도의 접근성이 반영된 카셰어링 이용 모형의 적합도는 0.818로 대중교통 접근성은 유의한 변수임을 확인하였다. 즉, 카셰어링의 대여소는 대중교통과의 환승이 용이한 장소에 설치되는 것이 보다 이용수요를 증진시킬 수 있음을 확인하였다. 특히 대중교통 수단 중 버스 접근성은 유의한 변수로 확인된 반면, 도시철도 접근성은 유의하지 않은 것으로 나타났는데, 타 대중교통 수단과의 상호 이용수요 증진 측면에서 도시철도와 카셰어링간의 원활한 연계를 위한 환승할인 및 편도 반납 정책 등 다양한 보완적 정책이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 카셰어링에 대한 기초적 연구에 불과하지만, 대중교통간 환승수요를 증진시키는데 기여할 것으로 기대된다.
최근 개인차량의 증가로 인해 도로교통의 혼잡은 심화되고 있다. 개인차량의 운행 억제를 위한 여러 방편 중 카쉐어링, 렌트카 등의 시스템이 IT 기술과 접목되어 등장하고 있다. 또한, 차량의 소유를 억제하고 아울러 지속가능한 교통환경을 위한 차량공유 시스템에 대한 도입이 검토되고 있다. 이러한 차량 공유는 도로교통의 혼잡을 줄이고 차량의 효율성을 증대시키며 보다 친환경적인 교통의 구현을 목적으로 한다. 본 논문에서는 차량공유시스템에 대한 개념, 체계도, 운영시나리오 등을 소개하고자 한다. 아울러 차량 공유시스템 운영에 있어 최우선 과제인 차량 대여소 입지선정 및 수요를 추정하였다. 연구지역은 부산시 남구, 해운대구, 수영구를 연구 지역으로 선정하고 인구수, 종사자수, 학생수, OD 통행량 등 주요 교통현황을 분석하고 이용 설문조사를 통해 설정된 존의 수요를 추정하였다. 각 존의 발생통행과 도착통행을 고려하고, 이용 빈도 평균사용시간을 분석해 필요 수요를 산정하였다. 대여소 입지선정은 입지후보지를 인구 밀도와 접근성을 통해 평가하고 평가단위를 통일하기위해 평과결과를 정규화 하여 각 후보지를 평가하였다. 평가점수에 따라 선정된 입지후보지의 CTS 존 수요에 따른 차량 대수 및 주차면수를 산정하였다. 산정결과 대표존으로 해운대구 우1동의 3개의 후보지중 해운대광장공영주차장과 동백사거리공영주차장이 선정되었으며 각각의 차량대수와 주차면은 11대와 14.23면, 7.9대와 10.29면으로 추정되었다. 향후연구로 클라우드 교통 구현시 발생된 실데이터의 적용을 통한 정확한 수요추정이 필요하며 선정된 대여소간의 차량 재분배를 위한 효율적인 네트워크 설계와 알고리즘이 연구되어야 할 것이다.
국내 자동차 보급률은 매년 3%대로 성장하고 있으나 꾸준한 가격인상으로 중고자동차를 구매하는 소비자가 늘고 있다. 그럼에도 불구하고 중고차 수출시장은 최근 주요국가의 수입 규제와 수출단지의 낙후된 환경 등으로 인해 하락세가 예상되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 Fuzzy-AHP를 통해 새롭게 조성하는 인천항 중고자동차 물류단지에 대한 운영 요인을 도출하여 현실적인 운영방안을 제시하고자 하였다. Fuzzy-AHP는 각 계층 속성의 중요도를 산출하고 인간의 언어적인 모호함을 퍼지 수로 변환하는 방법론으로 현실적인 의사결정 방안을 제시할 수 있다. 운영요인 분석 결과 대요인에서는 물류단지비용요인이 가중치 0.306을 기록하여 가장 중요한 요인으로 도출되었으며 세부요인은 단지임대료, 단지 접근성, 물류부지규모 순으로 높게 나타났다. 선진화된 중고자동차 물류단지를 위해 경쟁력 있는 임대료 산정이 필요하며 임대료 지원 정책 실현 및 자유무역지구 지정을 고려해야한다 또한 해외 바이어를 위한 접근 인프라 확충 및 단지규모 확보가 필요하며 정부 차원의 전반적인 제도 개선 및 미래를 위한 IT 시스템의 도입이 필요하다.
제주특별자치도는 제주의 관광산업의 다양한 문제해결를 위해 제주데이터허브를 통한 제주의 다양한 관광데이터, 렌터카의 이동정보등을 제공하고 있다. 본 논문에서는 관광객 증가 및 렌터카 이용자의 증가로 인한 교통문제, 렌트카의 반납장소 문제등을 해결할 수 있도록 렌터카 차량의 군집데이터를 이용한 체류빈도를 시각화 하고자 한다.
펌프카는 콘크리트를 타설하는 장소에 필요한 만큼 운반하는 장비로, 짧은 시간에 많은 양의 콘크리트 타설하기 위해서는 펌프카를 사용하는 것이 경제성 및 품질관리 측면에 가장 효율적이다. 그러나 최근에는 콘크리트 타설중에 붐 파손으로 인한 인명피해가 많이 발생하고 있으므로 본 연구에서는 장비 제작단계, 노후장비에 대한 검사기준, 장비대여제도 등의 개선이 필요함을 제언한다. 그 이유는 펌프카의 유한요소해석 결과, 붐 2단에서 작용하는 상당응력과 붐상단에서 최대응력이 895.39MPa로 나타났고, M.S. 0.04로 가장 낮게 평가되었으므로 보강의 필요성을 인식했다. 그리고 2단계 붐은 1~5단계 붐대 중 가장 스트레스가 많고, 취약한 부분임을 확인했다. 따라서 설계 및 제작 단계에서 부재의 두께와 강성을 높이고, 현재 사용되는 장비의 강판에 대한 보강이 필요하다. 또한, 일반 건설기계 전체에 대한 비파괴 검사를 의무적으로 반영하고, 비파괴검사 및 정기검사시 붐대 결함 누락에 대한 책임을 검사기관에 부담시키는 제도 구축이 시급하다.
본 논문에서는 자전거 쉐어링 사업을 중심으로 창원시 누비자 자전거 쉐어링 서비스의 최적 재고 수준을 유지하며 시스템 운영비용을 최소화하는 방법을 제안한다. 쉐어링 서비스란 일반적으로 시간단위로 차량을 렌트하는 개념으로 렌터카보다 편리한 서비스로 이용자의 수가 많아지고 있는 추세이다. Vehicle sharing service는 다음 세대 차량과 함께 sustainable transportation 의 수단으로써 급부상하고 있다. 지구 온난화의 심화와 함께 이산화탄소 배출량의 감소에 관심이 집중되면서 기존의 차량의 내연 기관을 하이브리드 혹은 전기차로 변화하고 있으며, 기존의 대중교통 시스템을 다각화로 발전하고 있다. 그 중 실현 가능성이 높은 분야인 자전거 쉐어링 분야이며, 이미 지방 자치 단체 중심으로 자전거 쉐어링 사업이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 자전거 쉐어링 서비스의 각 터미널간 최적 자전거 보유수준(S-s)을 제안하는 시뮬레이션을 설계하여 운영비용을 최소화시키는 자전거 터미널의 재고수준을 제안하였다.
본 논문에서는 카셰어링 서비스(car sharing service)에서 차량 상태 무인 검수를 위한 흠집 탐지 딥 러닝 모델을 제안한다. 기존의 차량 상태 검수 시스템은 대여 전, 후 사진에서 각각 흠집을 탐지하는 딥 러닝 모델과 탐지된 두 흠집 영상을 수작업으로 대조하여 새롭게 발생한 흠집을 탐색하는 두 단계로 구성되어 있다. 따라서 수동작업이 필요한 두 단계 모델을 한 단계로 줄이는 무인 흠집 탐지 모델을 위성영상에서 변화를 탐지하는 딥 러닝 모델에 전이 학습을 적용하여 구축한다. 그리고 광택 처리된 자동차 표면의 휘도가 비등방성이고 비전문가인 이용자가 일반 카메라로 촬영하기 때문에 정반사(specular reflection)가 흠집 탐지 성능에 크게 영향을 미친다. 따라서 정반사광으로 발생하는 오탐지를 감소시키기 위하여 정반사광 성분을 제거하는 전처리 과정을 적용한다. 이용자가 휴대폰 카메라로 촬영한 데이터에 대해 제안하는 시스템은 주관적인 측면과 정밀도(precision), 재현율(recall), F1, Kappa 척도면에서 각각 67.90%, 74.56%, 71.08%, 70.18%로서 높은 일치도를 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권2호
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pp.217-234
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2018
Copulas are a tool for constructing multivariate distributions and formalizing the dependence structure between random variables. From copula literature review, there are a few asymmetric copulas available so far while data collected from the real world often exhibit asymmetric nature. This necessitates developing asymmetric copulas. In this study, we discuss a method to construct a new class of bivariate asymmetric copulas based on products of symmetric (sometimes asymmetric) copulas with powered arguments in order to determine if the proposed construction can offer an added value for modeling asymmetric bivariate data. With these newly constructed copulas, we investigate dependence properties and measure of association between random variables. In addition, the test of symmetry of data and the estimation of hyper-parameters by the maximum likelihood method are discussed. With two real example such as car rental data and economic indicators data, we perform the goodness-of-fit test of our proposed asymmetric copulas. For these data, some of the proposed models turned out to be successful whereas the existing copulas were mostly unsuccessful. The method of presented here can be useful in fields such as finance, climate and social science.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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