Purpose The purpose of this study is to propose a methodology to derive positive keywords and negative keywords through deep learning to classify reviews into positive reviews and negative ones, and then refine the results of topic modeling using these keywords. Design/methodology/approach In this study, we extracted topic keywords by performing LDA-based topic modeling. At the same time, we performed attention-based deep learning to identify positive and negative keywords. Finally, we refined the topic keywords using these keywords as filters. Findings We collected and analyzed about 6,000 English reviews of Gyeongbokgung, a representative tourist attraction in Korea, from Tripadvisor, a representative travel site. Experimental results show that the proposed methodology properly identifies positive and negative keywords describing major topics.
In order to maximize the efficiency and the quality of care in a hospital, hospitals in general operate by appointments. Patient no-shows or missed appointments waste the time of staffs who prepare for appointments, deprive patients of needed care, and increase burden on clinic capacity. The purpose of this study is to examine the importance and significance of factors that affect patient no-shows. The actual data of 50,000 outpatient appointments is compiled and analyzed from a VAMC in the United States with aims to identify the factors that contribute to outpatient no-shows and to draw meaningful implications. Random forest along with logistic regression analysis identify the factors affecting no-shows; appointment leadtime, show-up rate, travel distance, no-show rate in previous period, patient age, severity, complexity of disease, chronic pain, depression, drug dependence. The appointment leadtime, show-up rate, travel distance and previous no-show rate can be improved by enhancing SMS pre-notification and by improving afterwards telephone counseling. For other factors, it needs to study on the service differentiation with the characteristics of each patient group.
Purpose: Today, travelers are provided large amount information which includes Web sites and tourist magazines about introduction of tourist spot. Many approaches have been proposed to analyze the large amount of available information with the aim of discovering the most popular Points of Tourist Interest and routes. However, it is not easy for users to process the information in a short time. Therefore travelers prefer to receive pertinent information easier and have that information presented in a clear and concise manner. Research Design, Data and Methodology: Whether you are looking for banks by company, foreign exchange services, free wireless hotspots, touristic attractions, campsites, supermarkets, restaurants, cinemas, The aim of POI Tourism Services is to enable tourists to find spots that only the locals know, giving the tourists opportunity to the tourists to explore new areas of the place like never before. This paper proposes find the scope for a personalized service for tourist "Special Interest Tourism" recommendation for tourists who travel within India & for the benefit of Foreign Nationals who visit the country. Results: The major focus of the study is to understand the demand for such a service being integrated into the conventional tour package. The major findings made during the course of the show that the market for "Special Interest Tourism" based services stands at approximately 63%. Travel today is mainly for the people from the middle income group having a fixed budget while traveling and would like economic travel solutions that fit their budget. Conclusion: This accounts for a major part of the market for the service. Most tourist prefer to go on week end getaways or trips that last more than a week, this means that a specialized trip plan based on the travelers interests is feasible with these type of travelers. Maximum demand for "Special Interest Tourism" based services would be during the festive seasons.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.3D
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pp.215-222
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2010
Average speed denotes a travel speed based on the average travel time of vehicles to traverse a segment of roadway, and average travel speed is used as a measure of effectiveness (MOE) suggested in the highway capacity manual (HCM) for evaluating the level of service (LOS) of roadway. Most of the urban freeways in our country are having congestion problem regardless of the rush hours as a high-speed highway with a speed limit of 80km/h or less. Especially traffic congestion within the ramp junction areas is becoming worse by the increased traffic and lack of links with the arterials around the urban freeway. So, the purpose in this study is to identify the traffic characteristics within the ramp junction areas of urban freeway, predict the average speed within the ramp junction areas based on the traffic characteristics identified, and finally prove the validity of the average speed predicted.
In modern society, the range of time and space in life is continually expanding due to increase of income and diversification of life. In order to respond to these changes and to satisfy needs and to secure the mobility of citizens, the construction of transport infrastructure and public transport services should be provided continually. In particular, to ensure mobility during late-night hours, providing metropolitan public transport services is urgently needed. Due to expansion of life zone, tension of time and space of metropolitan transportation is essential to construct transport infrastructure in preparation for entry into 24-hour community. This study was based on analysis of travel resource and survey data conducted by passengers of express trains, conventional trains, and metropolitan bus. This study is to investigate use characteristics of passengers and characteristics and problems of Gyeongin-line. Moreover, this study's purpose is to suggest plans in order to improve express train operation and extend hours of the midnight express. It is also important to vitalize public transportation.
The purpose of this study was to find the characteristics of travel behavior and accessibility in terms of spatial structure. We analyzed travel behaviors and accessibility using a mode choice model and the Complementary Accessibility Index(CAI). The urban spatial structures that were compared were a compact city (CC) versus a sprawled city (SC), and high residential density districts (HD) versus low residential density districts (LD). First, CC and HDs residents had a shorter commuting distance than the CC and LDs residents. Second, behavior models showed that the use of Private cars for commuting in SCs was found to be greater than private car use in CCs, and that public transportation modes would be encouraged in CCs. Third, changes associated with the time and cost of commuting by private car generally affect the demand for public transportation modes in the CC. Also, analysis of cross elasticity suggests that changes of subway travel time affect the demand for buses very elastically. Fourth, the CAI of SC and LD were superior to the CC and HD even though the SC inefficient urban forms in terms of spatial structure. So, the spatial distribution of population density was also found to be an important factor affecting accessibility and energy savings.
Su-hwan Jeong;Kyeung-hee Han;Jaehyun (Jason) So;Choul-ki Lee
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.1
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pp.65-80
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2023
In this study, a classification analysis was performed based on the type of traffic situation. The purpose was to derive the major variable factors that could represent the traffic situation. The TTI(Travel Time Index) was used as a criterion for determining traffic conditions, and analysis was performed using data generally detected by the Vehicle Detecting System(VDS). First, the major factors influencing the traffic situation were selected through factor analysis, and traffic conditions were clustered through a cluster analysis of the major factors. After that, variance analysis for each cluster was performed based on the TTI, and similar clusters were merged to categorize the type of traffic situation. The analysis derived, the maximum queue length and occupancy as major factors that could represent the traffic situation. Through this study, it is expected that efficient management of traffic congestion would be possible by just concentrating on the main variable factors that affect the traffic situation.
Jo, Jong-Seok;Sin, Seong-Il;Im, Gang-Won;Mun, Byeong-Seop
Journal of Korean Society of Transportation
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v.24
no.5
s.91
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pp.77-88
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2006
The purpose of this study is to Propose the time dependent K-least time path algorithm applicable to a real-time based operation strategy in multi-modal transportation network. For this purpose, we developed the extended method based on entire path deletion method which was used in the static K-least time path algorithm. This method was applied to time dependent K-least time path algorithm to find k least time paths in order based on both time dependant mode-link travel time and transfer cost In particular, this algorithm find the optimal solution, easily describing transfer behavior, such as walking and waiting for transfer by applying a link-based time dependent label. Finally, we examined the verification and application of the Proposed algorithm through case study.
The regularity of railway track alignment is a crucial component fur maintaining travel safety and the smoothness of passenger ride. The conventional spectral analysis has been considered to estimate the severity of the track irregularity from measured data. The time domain data used to be changed into the frequency domain by Fourier transform. Because the measuring points can be regarded as the time points, the spatial-frequency can be introduced instead of the time-frequency. Although FFT(Fast Fourier Transform) and/or PSD(Power Spectral Density) function could provide fairly localized information within frequency domain, but chronical configurations of data could be missed. In this study, we attempt to apply the Morlet wavelet transform for the purpose of a frequency-time-domain analysis rather than a frequency-domain analysis. The applicability of wavelet transform is examined for the estimation of the track irregularity with real measured track data on the section of Kyoung-bu line by EM-120 measuring vehicle. It is shown that the wavelet transform can be an effective tool to manage the track irregularity.
Purpose - The purpose of this study was to examine the variations in emotions during vacation and to explore if such variations depend on psychological distance perceived by vacationers. We proposed that there are changes in affect balance during the course of vacation as well as the mental construal of psychological distance. Research Design, Data, and Methodology - Repeated measures ANOVA was used to examine the variation in emotion and psychological distance of 66 holiday makers who were traveling to different destination for vacation. Data were collected in 2 months with the help of a travel agency. Results - We find that there are variations in emotions during the vacation at different points in time as well as perceived psychological distance. Also we find some evidence that suggests emotional happiness does depend on perceived mental distance to some extent. Conclusion - Our study replicates the findings of previous studies in a novel way and illustrates the robustness of the nature of emotions during vacation and indicates certain time points where the happiness of vacationers can be enhanced. Perceived psychological distance do have an effect on how happy an individual feels during the vacation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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