12 research outputs found
์์ธ๋ํ๊ต ์บ ํผ์ค ๋ง์คํฐํ๋ 2012-2016
๋ณธ ๊ณํ์ 5๋
๋จ์๋ก ์๋ฆฝ, ์ ๋นํ๋ ์์ธ๋ํ๊ต ์บ ํผ์ค ๊ณํ์ผ๋ก 2012-2016๋
์ ๊ณํ๊ธฐ๊ฐ์ผ๋ก ํ๊ณ ์๋ค. ๊ณํ์ ๊ณต๊ฐ์ ๋ฒ์๋ ๊ตญ๋ฆฝ๋ํ๋ฒ์ธ ์์ธ๋ํ๊ต ์์ ๋ถ์ง์ ์ธ๊ทผ ์ฌ์ ์ง ์ค ์์ธ๋ํ๊ต ๋ฐ์ ์ ์ํด ํ์ฉํ ์ ์๋ ํ ์ง์ด๋ค. ํนํ ๊ฐ๋ฐํฌํ ์ํ์ธ ์บ ํผ์ค ํํฉ์ ์ฃผ๋ชฉํ์ฌ, ๊ฑด์ถ๋ฌผยท์์ค๋ฌผ์ ๋จ๊ธฐ์ ์ธ ์ถ๊ฐ ๊ฐ๋ฐ๋ณด๋ค ์ค์ฅ๊ธฐ์ ์ธ ์บ ํผ์ค ๊ด๋ฆฌ๋ฐฉํฅ์ ์ค์ ํ๊ธฐ ์ํ ๊ณผ์ ๋์ถ(agenda-setting)์ ์ด์ ์ ๋์๋ค
๊ตํต์์๋ถ์ ๊ธฐ์ด์๋ฃ์ ํตํ์์์์ธก ์ค์ฐจ์ ์๊ด๊ด๊ณ ๋ฐ ์์ธ ๋ถ์
๊ตญ๊ฐ๊ตํตDB์ผํฐ๋ 2003๋
๋ถํฐ ์ ๊ตญ ๋ฐ ๊ด์ญ๊ถ์ ๊ธฐ์ข
์ ํตํํ๋ ฌ๊ณผ ๊ตํต๋ง ์๋ฃ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋ ๊ตญ๊ฐ ๊ตํตDB๋ฅผ ์ ๊ณตํด์ค๊ณ ์๋ค. ์ด ๊ตญ๊ฐ๊ตํตDB๋ฅผ ์ด์ฉํด ๊ทธ๋์ ์๋นํ๋น์ฑ์กฐ์ฌ(๊ธฐํ์ฌ์ ๋ถ)์ ํ๋น์ฑ์กฐ์ฌ(๊ตญํ ๊ตํต๋ถ)๊ฐ ์๋ฐฑ ๊ฑด์ด ์ํ๋์๋ค. ์ด์ค ์ผ๋ถ ์์ค์ด ๊ฐํต๋์ด ํ์ฌ ๊ณต์ฉ ์ค์ด๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ์ด๋ค ์ฌ์
์ ๋ํ์ฌ ๋น์ ์์ธก๊ตํต์์์ ํ์ฌ์ ๊ตํต์์๋ฅผ ๋น๊ตํ๊ณ ๋ค์ํ ์์ฌ์ ์ ๋์ถํ๊ธฐ ์ํ์ฌ ์ํ๋์๋ค. 2010~2011๋
๊ฐํต๋ ๋๋ก/์ฒ ๋ ์ฌ์
๋ค์ ๋์์ผ๋ก ๊ตํต์์, ๊ตํต๊ณํ, ํ ์ง์ด์ฉ๊ณํ, ์ฌํ๊ฒฝ์ ์งํ ์์ธก์ ์ค์ฐจ ํํฉ์ ์ดํด๋ณด๊ณ ํฉ๋ฆฌ์ ๊ตํต์์๋ถ์์ ์ํ ๊ตญ๊ฐ๊ตํต DB์ ๊ตฌ์ถ๋ฐฉํฅ์ ์ ์ํ๊ณ ์ ํ๋ค
๋น๋๋ ฅ ๊ตํต ์ด์ฉ์ ๊ฑด๊ฐ์ฆ์งํจ๊ณผ ๊ณ๋ํ ๋ฐฉ์ ์ฐ๊ตฌ
1980๋
๋๊น์ง ๊ตํตํ์ ํต์ฌํ๋๋ ์ด๋์ฑ(mobility)์ ํฅ์์ด์๋ค. ์ฆ, ์ฌ๋๊ณผ ํ๋ฌผ์ด ๋ ๋น ๋ฅด๊ณ ๋ ์ ๋ ดํ๊ฒ ๋ ๋จผ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ์ด๋ํ ์ ์๋ ๊ตํต์ฒด๊ณ์ ๊ดํ ์ฐ๊ตฌ์ ์ ์ฑ
์ด ์์์ก๋ค. ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ ์ฌ๋๋ค์ ๊ฒฝ์ ์ ยท์ฌํ์ ๋ณต๋ฆฌ(well-being)์์ค์ ๋์์ก๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ์ด์ ๋ชป์ง์๊ฒ ๋ฐ๋๊ธ๋ถ๋ ์๊ฒผ๋ค. ํ์์ฐ๋ฃ์ ๊ณ ๊ฐ, ๊ธฐํ๋ณํ, ํผ์ก, ์น๋ช
์ ์ฌ๊ณ ์ ๋ถ์, ํํ์ฑ ๋ฌธ์ ๋ฑ์ด ๋๋๋์๋ค. ์ด์ ๋ฐ๋ผ 1990๋
๋ ์ดํ๋ก๋ ์ง์๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ์๋๋ผ ๋ถ๋ฆด ๋งํผ ์ง์๊ฐ๋ฅํ ๊ตํต(sustainable transportation)์ ๋ํ ๊ด์ฌ์ด ๊ตญ๋ดยท์ธ ๊ตํตํ๊ณ์ ์ต๋ ํ๋๋ก ๋ฑ์ฅํ๋ค. ์ง์๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ๋ํ ๊ด์ฌ์ด ์ด๋์ฑ์ ์ง๋์น๊ฒ ์์กดํ๋ ์ง๋ ๋ฐ์ธ๊ธฐ ๊ตํตํ๊ณ์ ์ฐ๊ตฌ๋ํฅ์ ๋ํ ๋ฐ์ฑ์์ ๋น๋กฏ๋์๊ธฐ์, ์ง์๊ฐ๋ฅํ ๊ตํต์ ๊ฒฝ์ ์ ํจ์จ์ฑ, ์นํ๊ฒฝ์ฑ, ์ฌํ์ ํํ์ฑ์ด๋ผ๋ ์ธ ๊ฐ์ง ๊ตฌ์ฑ์์์ ์กฐํ์ ๊ท ํ์ ์ถ๊ตฌํ๋ค(์ง์๊ฐ๋ฅ์์ํ, 2005; ์ด์ฑ์, 2007; Transportation Research Board, 1997; UK Department for Transport, 2004; The New Zealand Ministry of Transport, 2008)
์ผ๋ฐํ ๋ก์ง๋ชจํ์ ๊ฐ๋ฐ๊ณผ ์ ์ฉ์ ๊ดํ ์ฐ๊ตฌ : ๊ณ ์ ํจ์ฉ์ ๋น์ ํ ๋ณํ๊ณผ ํ๋ฅ ํจ์ฉ์ ๋ถ๋ฆฌ๋ฅผ ์ค์ฌ์ผ๋ก
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ํ๊ฒฝ๋ํ์ :ํ๊ฒฝ๊ณํํ๊ณผ ๊ตํต์ ๊ณต,2001.Maste
๋ํ ๊ธฐ๋ฐ ์ง์์๋ต ์์คํ ์ ๊ดํ ์ฐ๊ตฌ: ์ค๋ฅ ํ๋ณต์ ์ค์ฌ์ผ๋ก
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์ธ๋ฌธ๋ํ ํ๋๊ณผ์ ์ธ์ง๊ณผํ์ ๊ณต, 2018. 8. ๊นํ๊ธฐ.Question answering systems are a computer system that assists a persons cognitive activity by providing a direct answer to the persons question. However, they lack communication abilities, which limits the task of question answering to simply querying the dataset. There are two reasons why question answering systems do not develop into further communication although question answering is apparently a type of communication: first, the systems are not leveraging the rich information they have. Second, they are inflexible and inadaptable as they aim to be a robust system. In fact, it is difficult to guess the intention of a person precisely because natural language has ambiguities at different levels. Apart from the ambiguity of natural language, people have diversity due to social and cultural factors.
Dialogue-based question answering is a way to overcome the limitations of not properly deploying the large data and not coping with the ambiguity in question answering. The paper defined a dialogue-based question answering system as a system that uses communication strategies: (i) to provide the user with information proactively and (ii) to accommodate user reactions. The use of the systems information allows to enrich the question answering conversation, and the use of the users feedback allows to continue the rich conversation coherently.
First, the paper introduced question answering systems and communication theory to construe question answering as a form of communication. Next, it analyzed the WikiQA dataset and presented eleven types of errors which occurred in the actual use of question answering systems but could not be handled by the performance improvement of each module in the systems. After introducing how dialogue can be integrated in question answering systems in terms of extended speech act and the error types, it pilot-tested a question answering chatbot. The result showed that the two communication strategies could be another interface that helps both the user and the system explore huge data spaces by letting them make agreements and recover errors.Chapter 1. Introduction 1
1.1. Motivation 1
1.2. Related Work 4
Chapter 2. Preliminaries 8
2.1. Question Answering Systems 8
2.2. Communication Theory 13
Chapter 3. Error Analysis 16
3.1. Errors due to Questioners Knowledge State 16
3.2. Errors due to Transmitter or Receiver 19
3.3. Errors due to Addressees Knowledge State 26
Chapter 4. Error Recovery Strategy 30
4.1. Extended Speech Act Theory 30
4.2. Exploiting System-initiative Questions 33
4.3. Exploiting User Feedback 38
Chapter 5. Pilot Study 46
5.1. Method 46
5.2. Quantitative Analysis 50
Chapter 6. Discussion 55
Chapter 7. Conclusion 62Maste
Book Review America in Ruins: The Decaying Infrastructure (๋ฏธ๊ตญ์ ์ธํ๋ผ ์ ํด์ ๋์: 1980๋ ๋ ๊ณต๊ณต์ฌ์ ๊ฐํ)
์ฝ๋ ๋ด๋ด ๋ถํธํ ๋ง์ ๋๋ฌธ์ด์์๊น, 100ํ์ด์ง ๋จ์งํ ๋ถ๋์ด์์ผ๋ ์ฝ๊ฒ ์ฝํ๋ ์ฑ
์ ์๋์๋ค. ์ด ๋ฒ์ญ์๋ ์ฐ๋ฆฌ๊ฐ ์ ์๊ณ ์์ง๋ง ์ฌ์ค์ ์ธ๋ฉดํ๊ณ ์๋ ๋ด์ฉ์ ์ ๋ฉด์ ์ผ๋ก ๋ค๋ฃจ๊ณ ์๋ค. 1980๋
๋ ์ด ๋ฏธ๊ตญ์ ์ฌํ๊ธฐ๋ฐ์์ค์ ์ด๋ฏธ ์ฌ๊ฐํ๊ฒ ๋
ธํํ๋์ด ๋ง๋ํ ํฌ์๋ฅผ ํตํด ์ฌ๊ฑดํ์ง ์์ผ๋ฉด ๊ฒฝ์ ๋ฐ์ ๋, ์ถ์ ์ง ํฅ์๋ ์์ํ๋ค๋ ๊ฒ์ด๋ค. ๋ง์ง๋ง ์ฑ
์ฅ์ ๋ฎ์ผ๋ฉฐ ํ์ค๋ก ๋ค๊ฐ์ ์๋ ์ฐ๋ฆฌ ๊ตํต์์ค์ ๋
ธํํ์ ์ฐ๋ฆฌ๋ ๋ฌด์์ ์ค๋นํด์ผ ํ๋๊ฐ๋ผ๋ ์ด๋ ค์ด ์์ ๋ฅผ ๋ ์์ ์ฌ๊ฒฝ์ด์๋ค
Weights of Attributes for Multi-modal Transfer Centers
๋ณตํฉํ์น์ผํฐ์ ๋ํ ์ ํ์ฐ๊ตฌ๋ ํฌ๊ฒ 3๊ฐ์ง๋ก๋ถ๋ฅํ ์ ์๋ค. ์ฒซ ๋ฒ์งธ๋ ๋ณตํฉํ์น์ผํฐ ๋ด๋ถ์ํตํฉ์ด์์์คํ
์ ๊ดํ ๋ด์ฉ(๊นํํ ์ธ, 2008; ๊น์ฑ์ ์ธ, 2011)์ด๊ณ , ๋ ๋ฒ์งธ๋ ๋ณตํฉํ์น์ผํฐ์ ์
์ง์ ์ ๊ณผ ๋ณตํฉํ์น์ผํฐ๋ฅผ ๋์
ํจ์ ๋ฐ๋ฅธ ์ฃผ๋ณ์ง์ญ๊ฐ๋ฐ์ ๊ดํ ๊ฒ ์ด๋ฉฐ(์ด์ฃผ์ฐ, 2011; ์์ฒ ์, 2014), ๋ง์ง๋ง์ผ๋ก ์ธ ๋ฒ์งธ๋ ๋ณตํฉํ์น์ผํฐ์ ์ค๊ณ๊ธฐ์ค์์ ๋ฆฝํ๊ธฐ ์ํ ์ฐ๊ตฌ(์ฐจ๋๋ ์ธ, 2010; ๊นํฉ๋ฐฐ, 2010)์ด๋ค. ์ด์ฒ๋ผ ๋ณตํฉํ์น์ผํฐ์ ๊ฐ๋ณ ํน์ฑ์ ๊ดํ ์ฐ๊ตฌ๋ ์๋น ๋ถ๋ถ ์ํ๋์์ผ๋ ์ ํ๋ณ ์ฐจ์ด์์ด์ ๋ฐ๋ฅธ ๊ณํ์์์ ์ฐจ๋ณ์ฑ์ ๊ดํ ์ฐ๊ตฌ๋ ๋ฏธํกํ๋ค. ๋ณตํฉํ์น์ผํฐ์ ์ ํ์ ๊ณ ๋ คํ์ง ์๊ณ ํ์ผ์ ์ผ๋ก ์ฌ์
์ ์ถ์งํ๊ฒ ๋๋ฉด ๊ณผ์/๊ณผ๋ค ํฌ์๋ก ์ด์ด์ ธ ๊ฒฝ์ ์ ์์ค์ ์ด๋ํ ์ ์๋ค. ๋ํ ํ์น์ฒด๊ณ๊ฐ์ ์ผ๋ก ๊ตํต์ฒด๊ณ์ ํจ์จ์ด ๋์์ง๋ ๊ฒ์ด ์๋๋ผ์ฉ๋ ์ฐ์ ์ค๋ฅ๋ก ๊ตํตํผ์ก์ ๊ฐ์คํ ์๋ ์๋ค. ์ด์ ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ๋ณตํฉํ์น์ผํฐ์ ์ ํ์ ๋๋์ด์ ํ๊ฐ ๊ณํ์์์ ์ค์๋๋ฅผ ํ๊ฐํ๊ณ ์ ํ๋ค. ์ด๋ฅผ์ํ์ฌ โ
ก์ฅ์์๋ ์ด ์ฐ๊ตฌ์์ ์ ์ฉํ๋ AHP(๋ถ์์ ๊ณ์ธตํ๋ฒ) ์กฐ์ฌ๋ฒ์ ๊ฐ๋ต์ ์ผ๋ก ์ดํด๋ณธ๋ค. ์ด์ด์ โ
ข์ฅ์์๋ ๋ณตํฉํ์น์ผํฐ์ ๊ณํ์์์ ๊ดํด์ ๋ฆฌํ๊ณ ํต์ฌ ๊ณํ์์๋ฅผ ์ ์ ํ๋ค. โ
ฃ์ฅ์ AHP ๋ฅผ ์ ์ฉํ์ฌ ๊ณํ์์์ ์ค์๋๋ฅผ ํ๊ฐํ๋ค. ํนํ๋ณตํฉํ์น์ผํฐ๊ฐ ํ์น ๊ธฐ๋ฅ๊ณผ ๋ณตํฉ ๊ธฐ๋ฅ์ ๊ฒฐํฉํ๋ฏ๋ก ๊ตํต๊ณผ ๋์๊ณํ ๋ถ์ผ ์ ๋ฌธ๊ฐ๋ค์ ๋์์ผ๋ก ๊ทธ๋ฃน๊ฐ ๊ณํ์์์ ์ค์๋ ์ฐจ์ด๋ฅผ ์ดํด๋ณธ๋ค. ๋ง์ง๋งโ
ค์ฅ์์๋ ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์ ๊ฒฐ๋ก ๋ฐ ํฅํ ์ฐ๊ตฌ๊ณผ์ ๋ฅผ ์ ๋ฆฌํ๋ค.
This study evaluated the weights of attributes for different types of multi-modal transfer centers. They were classified into three types: national, regional, and local multi-modal transfer centers. Attributes for planning were also divided into three types by their functions: mixed-use, transfer, and ripple effects. Using analytic hierarchy process (AHP), the differences in weights for attribute types were found. The dissimilarity in the weights between planners and transportation professionals were also observed from the survey. While both groups evaluated transfer as significant, planners tended to consider mixed-use more importantly.
Attributes for planning of multi-modal transfer centers thus should not be reviewed uniformly but comprehensively, considering their aims of application.N
์ฒ ๋์ ์๋น์ค ํ์ง ํ๊ฐ์์์ ๋ํ ๊ตญ๋ดยท์ธ ์ฐ๊ตฌ๋ํฅ ๋ฐ ์์ฌ์
๊ธฐํ๋ณํ, ์๋์ง ์๊ธฐ ๋ฑ ๋๋ดยท์ธ์ ์ฌ๊ฑด์ด ๋ณํํ๊ณ ์๋ค. ์ด๋ฌํ ๊ธฐ์กฐ์ ํจ๊ป ์ง์๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ๊ตํต์ฒด๊ณ์ ๋ด์ฌํ์ ํ์์ฑ์ด ๊ด๋ฒ์ํ๊ฒ ๊ณต์ ๋๋ฉด์, ๋ํ์ ์นํ๊ฒฝ ๋
น์๊ตํต์๋จ์ธ ์ฒ ๋์ ๋ํ ํฌ์๊ฐ ์ฆ๋๋๊ณ ์๋ค. ๊ธฐํ์ฌ์ ๋ถ์ ๊ตญ๊ฐ์ฌ์ ์ด์ฉ๊ณํ(2011)์ ๋ฐ๋ฅด๋ฉด ํฅํ 5๋
(2011~2015)๊ฐ ์ ๋ถ์ SOC ํฌ์๋ฐฉํฅ์ ๋๋ก ํฌ์ ๋น์ค์ ์ถ์ํ๊ณ , ์ฒ ๋ ํฌ์ ๋น์ค์ ๋จ๊ณ์ ์ผ๋ก ํ๋ํด 2015๋
์๋ ์ ๋ถ๋ถ ๊ฐ 1:1 ํฌ์๊ท๋ชจ๋ฅผ ๋ชฉํ๋ก ํ๊ณ ์๋ค. ์ด๋ ๊ณผ๊ฑฐ ๋๋ก ์์ฃผ ํฌ์์๋ ํฐ ์ฐจ์ด๋ฅผ ๋ณด์ด๋ ๊ฒ์ผ๋ก์ ์์ ์ธ๊ธํ ์ฐ๋ฆฌ ์ฌํ์ ๋๋ดยท์ธ์ ์ฌ๊ฑด๋ณํ๋ฅผ ์์ถ์ ์ผ๋ก ๋ณด์ฌ์ค๋ค. ํํธ, ๊ณ ๋ น ์ธ๊ตฌ๊ฐ ๋์ด๋๊ณ ๊ตญ๋ฏผ ์๋ ์ฆ๊ฐ์ ๋ฐ๋ผ ์ํ์์์ด ๋ค์ํโค๊ณ ๊ธํ๋๋ฉด์ ์ฒ ๋ ์๋น์ค์ ๋ํ ๊ธฐ๋์์ค ๋ํ ๋์์ง๊ณ ์๋ค. ์ด์ ๋ง์ถ์ด ์ฒ ๋ ์ฐจ๋์ ์ฑ๋ฅ ๊ฐ์ ์ ํตํ ๋ค์ํ ์๋น์ค ๊ฐ์ ๋ฐฉ์๋ค์ด ์ถ์ง๋๊ณ ์๋ค. ์ด๋ฌํ ๋ฐฉ์ ์ค ์น์ฐจ๊ฐ, ์พ์ ์ฑ, ํธ๋ฆฌ์ฑ, ๋ฌดํด์ฑ ๋ฑ ์ด๋ฅธ๋ฐ ์๋น์ค ํ์ง(Quality of Service) ์์์ ๋ํ ๊ด์ฌ์ด ํฌ๊ฒ ๋๋๋๊ณ ์๋ค. ์ด๋ฌํ ๊ฒฝํฅ์ ๊ตํต์์ค์ ์์ ๊ณต๊ธ๋ณด๋ค๋ ์ง์ ์์คํฅ์์ ์ค์์ฑ์ ์๋ฏธํ๋ ๊ฒ์ผ๋ก์, ๊ตํตํ๊ณ์ ์๋ก์ด ์ฐ๊ตฌ ๊ณผ์ ๋ฅผ ์ ์ํ๊ณ ์๋ค
Values of Leisure Travel Time of Transit Users in the Context of Mega-events
์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ๋ 1980๋
๋ ์ดํ ์๋์ปต, ์์์๊ฒ์, ๊ตญ์ ์์คํฌ ๋ฑ ๋ฉ๊ฐ์ด๋ฒคํธ๋ฅผ ๋น๋ฒํ๊ฒ ๊ฐ์ตํ๊ณ ์๋ค. ์ฒจ๋์๊ฐ๋์ ์ธํ๊ฐ ๋๊ฑฐ ๋ชฐ๋ฆฌ๋ ๋ฉ๊ฐ์ด๋ฒคํธ์ ๊ตํต์ฒ๋ฆฌ ๋์ฑ
์ผ๋ก, ์ต๊ทผ์๋ ํ์ฌ์ฅ ์ฃผ๋ณ์ ์น์ฉ์ฐจ ํตํ์ ์ ํํ๊ณ , ์ธ๊ณฝ์ ๊ตํต๊ฒฐ์ ์ ์์ ๋ฌด๋ฃ ์
ํ๋ฒ์ค ๋ฑ ๋์ฒด ๊ตํต์๋จ์ ํตํด ๊ด๋๊ฐ๋ค์ ํ์ฌ์ฅ๊น์ง ์์กํ๋ ๋ฐฉ์์ ์ถ์งํ๊ณ ์๋ค. ํ์ง๋ง ์ ์ ๊ธฐ์ค์ ๋ถ์ฌ๋ก ์ธํ ๋นํจ์จ์ ๊ณต๊ธ์ผ๋ก, ๊ด๋๊ฐ๋ค์ ๋ถํธ๊ณผ ๋ฏผ์ ๋ฐ์, ๋ถํ์ํ ์ฌ์ ๋ญ๋น ๋ฑ ๋ฌธ์ ๊ฐ ๋ฐ์ํ๊ณ ์๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ๋ฉ๊ฐ์ด๋ฒคํธ ๊ด๋์ ๋ชฉ์ ์ผ๋ก ์ผ์์ ์ผ๋ก ๋ฐ์ํ๋ ์ฌ๊ฐ์์์ ๋ํด, ๋์ฒด ๊ตํต์๋จ ํฌ์
๋ฑ ๊ตํต์ฒ๋ฆฌ๋์ฑ
์๋ฆฝ ์ ๊ธฐํ๋น์ฉ์ ๊ด์ ์์ ๊ณต๊ธ ์์ค์ ๊ฒฐ์ ํ๊ธฐ ์ํ ๋ฐฉํธ์ผ๋ก์, ๋ฉ๊ฐ์ด๋ฒคํธ ์ฌ๊ฐํตํ์ ์ ์ ์๊ฐ๊ฐ์น๋ฅผ ์ฐ์ ํ์๋ค. 2015๋
๊ฐ์ต๋ ๊ด์ฃผ ํ๊ณ์ ๋๋ฒ์์๋ ๋ํ๋ฅผ ์ฌ๋ก๋ก ๊ด๋๊ฐ ๋๋ฉด์กฐ์ฌ๋ฅผ ํตํด SP์กฐ์ฌ๋ฅผ ์ค์ํ์์ผ๋ฉฐ, ๋ก์ง๋ชจํ์ ์ ์ฉํ์ฌ ํตํ์๊ฐ์ ์ฐ์ ํ๊ณ ํต๊ณํ์ ๊ฒ์ฆ์ ์ํํ์๋ค. ๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ, ์ด๋ฒคํธ ์ฒจ๋ ์๊ฐ๋(ํ๋ง์ ์ข
๋ฃ ์งํ) ๋์ค๊ตํต ์ด์ฉ์์ ํตํ์๊ฐ ๊ฐ์น๋ 3,603์/์๊ฐ/์ธ์ผ๋ก ์ถ์ฐ๋์๋ค. ์ด๋ ์
๋ฌดํตํ ์๊ฐ๊ฐ์น(15,918์/์๊ฐ/์ธ) ๋ณด๋ค๋ ๋ฎ์ง๋ง, ์ฅ๊ฑฐ๋ฆฌ ์ฌํ, ์ผํ, ์น์ง ๋ฐฉ๋ฌธ ๋ฑ์ ํฌํจํ ์ผ๋ฐ์ ๋น์
๋ฌดํตํ ์๊ฐ๊ฐ์น(3,041์/์๊ฐ/์ธ) ๋ณด๋ค๋ ๋์ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ํ๋ฌ๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ๋ฉ๊ฐ์ด๋ฒคํธ ์กฐ์ง์์ํ ๋ฑ ์ด์์ ์
์ฅ์์, ๊ฒฝ์ ์ ์ธก๋ฉด์์ ์คํจ์ฑ์ด ํ๋ณด๋ ๋์ฒด ๊ตํต์๋จ ๊ณต๊ธ์ ์ฑ
์ ์๋ฆฝํ๋๋ฐ ํ์ฉํ ์ ์๋ค.
Mega-event is an official function held irregularly (occasionally regularly) on a large scale, such as the 2002 World Cup, Expo 2012 Yeosu, 2014 Incheon Asian Game, etc. These mega-events attract participants and spectators everywhere, resulting in high concentration of traffic around the venue and the nearby areas. Event organizers make efforts to mitigate traffic congestion by providing various means of transport service. In that, it is meaningful to develop a tool to make a decision to provide an appropriate level of transport service for the event. Thus, as the basic indicator of the opportunity cost approach, this paper estimates monetary value of the travel time of spectators in the event peak times. A discrete choice model is applied to the analyses along with an SP data from the interviews of 313 visitors in the 2015 Gwangju Universiade. It reveals that the value of travel time of public transit (bus) users at the event peak time is 3,603 won per hour per person, which is lower than that of the average business trips of 15,918 won but is higher than the average non-business trips of 3,041 won.N
Hedonic estimates of rail noise in Seoul
The paper offers a valuation of urban rail noise in South Korea using the hedonic pricing method. It considers trade-offs in the context of housing prices, locality, and environment intrusion. The model adopted provides a reasonable explanation of the determinants of property values, with a unit increase in dB(A) decreases property value by 0.53% in the Seoul area. (c) 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.OAIID:oai:osos.snu.ac.kr:snu2013-01/102/0000010499/1SEQ:1PERF_CD:SNU2013-01EVAL_ITEM_CD:102USER_ID:0000010499ADJUST_YN:YEMP_ID:A078151DEPT_CD:941CITE_RATE:1.291DEPT_NM:ํ๊ฒฝ๊ณํํ๊ณผSCOPUS_YN:NCONFIRM: