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보행패턴에 영향을 미치는 요소를 고려한 보행성 분석 네트워크 설계에 관한 연구
남대식(Nam, Dae-Sik),신성일(Sin, Seong-Il),이신해(LEE, Shin-Hae) 대한교통학회 2013 대한교통학회 학술대회지 Vol.69 No.-
본 연구는 보행의 서비스 수준에 대한 평가 및 분석을 네트워크 차원에서 수행하기 위한 기본적인 네트워크를 구상하고자 하였다. 이를 위해 보행환경 및 행태에 영향을 미치는 여러 요소들을 기존 연구의 고찰을 통해 정립하였고, 도심부의 보행환경을 모사하는 네트 워크를 설계하였다. 보행은 걸을 수 있는 모든 영역으로 보행하며 보행가능영역은 차로 옆 인도, 이면도로, 골목길, 공원, 운동장 등의 오픈스페이스 내 도로, 보행시설물 등이 있으며 도심부에서는 차량의 네트워크보다 복잡하고 그 총 연장 또한 길다. 또한 보행자는 보 행에 필요한 에너지 소비를 최소화하기 위해 동일한 길이의 경로가 주어진다면 언덕길이나 횡단보도, 육교, 지하보도 등의 보행시설물 을 회피한다. 특히 보행시설물 중 계단, 에스컬레이터, 엘리베이터 등의 보행 장애물 및 편의시설이 경로 선택에 큰 영향을 미친다. 마 지막으로 스페이스신택스 이론적인 관점에서 보행자는 이동시 회전을 최소화 하려한다. 이러한 설계요소를 고려하여 서울시내 도심부 네트워크를 시범적으로 구축하고 이를 평가하였다.
생활물류 서비스의 지역적 형평성 고려를 위한 서비스이용 취약지역 분류에 관한 연구
김진재,남대식,장소영 한국로지스틱스학회 2023 로지스틱스연구 Vol.31 No.6
In the past decade, the last-mile market within the logistics industry has witnessed an unprecedented growth of nearly 100% in the last five years. Gradually recognized as “Customer logistics,” the last-mile market is now considered an essential part of the urban service, leading to the recent implementation of the Last-mile Logistics Service Act. Despite the increasing interest and significance, there are not much thorough researches and studies yet done in this customer logistics field. This research aims to address this gap by designing a predictive model based on real parcel delivery data. By comparing and analyzing the model against actual data, the study classifies 229 administrative regions (municipalities) in Korea into four distinct types. Through this approach, the research provides a framework for analyzing under-served areas in the customer logistics that takes into account various social factors (economy, population, etc.), beyond the traditional papers which focused on geographical factors such as remote areas. The analysis of the predictive model reveals that around 50% of metropolitan cities exhibit lower levels of customer logistics compared to the predicted quantities. Even in highly developed cities like Seoul, there is a likeliness of being an under-served area in approximately 20% of 25 districts. Furthermore, 77% of regions, previously classified as delivery service vulnerable areas (rural areas), are identified as under-served areas. Additionally, it is observed that the actual volume of deliveries in remote areas, particularly in rural and mountainous regions, is insufficient. Thus, resolving the unequal distribution of logistics services between regions requires a comprehensive consideration of multiple factors.