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잠재계층분석에 따른 Great Train eXpress(GTX)의 수단선택모형 추정
오하람(Haram Oh),최민제(Minje Choi),구동균(Donggyun Ku),이승재(Seungjae Lee) 대한교통학회 2021 대한교통학회 학술대회지 Vol.85 No.-
최근들어 교통수단의 다양화로 인한 수단선택모형 재산정의 필요성이 대두되고 있다. 일반적으로 수단선택 시 이용자의 사회경제적인 요소외에도 심리적 요인 및 특성도 중요한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 이에 따라 사람들의 심리와 선호도를 수단선택모형에 반영하여 사용한다. 그 중에서도 잠재계층모델이 설명력이 뛰어나며, 적합성을 향상시킬 수 있다. 현재 서울은 Great Train eXpress(GTX)가 등장함에 따라 일반철도와 광역급행철도 간에 통행자의 수요에 대한 경쟁 및 보완관계가 형성될 것이다. 이에 따라 GTX의 특성을 반영한 수단선택 모형이 필요한데, SP조사에 잠재계층모형을 포함하여 구조방정식 모델링을 통해 수단선택모형을 재산정하였다. 잠재계층분석은 BIC(Bayesian Information Criterion)를 사용하여 통행중시 속성(Cluster 1), 역사위치중시 속성(Cluster 2), 환승중시 속성(Cluster 3)과 같이 통행자의 속성을 구분하였다. 각 Cluster별로 시간가치에 대해서 비교 후, 단거리와 장거리 상황에서 GTX선호 비중을 분석하였으며, SEM 다이어그램을 제작하였다. 본 연구는 통행자의 특성과 선호도를 잘 반영할 수 있는 모형을 제안하는 것에 의의가 있다. 추후 단거리, 장거리 상황에서의 전략 수립이 가능하며, GTX와 일반철도를 융합하여 운영효율화를 달성할 수 있다.
오하니(Ha Ni Oh),한남익(Nam Ik Han) 한국발육발달학회 2019 한국발육발달학회지 Vol.27 No.2
The purpose of this study was to prove the effects of new-sports on health-related physical fitness of elementary school students. The subjects in this study were 50 students of 6th grade in D-elementary school which located in J city, J province. The experimental group was composed of 25 students with 25 in the control group. Creative experiential activities in accordance with new sports program were conducted in experimental group, and the control group continued existing creative experiential activities. Data management was performed using SPSS 18.0, and frequency analysis and two-way ANOVA were used. The experimental group’s improvement was much greater than that of the control group’s in a long-distance running, trunk flexion forward, grip strength and BMI. In conclusion, it was found out that new-sports activities produced a meaningful difference in physical fitness of elementary school students. Therefore, if effective new-sports program are to be implemented in school, it will have a positive influence on physical fitness.
송의석,오하랑,김준형 대한전자공학회 1995 전자공학회논문지-B Vol.b32 No.11
The edge detection process serves to simplify the analysis of images by drastically reducing the amount of data to be processed, while preserving useful structural informations about object boundaries. At first, this paper proposes an edge detection algorithm to reduce the amount of computation. The gradients of pixels are calculated by using first order differential equations on the pixels with even rows and even columns or odd rows and odd columns, and they are compared with a threshold to decide edges. As a result, the computational complexity is reduced to one third or one forth compared with the provious ones. To enhance the accuracy of edge detection, a method with the adaptive threshold for each pixel window which is calculated by using characteristic values is proposed. In this case, the performance can be improved since the threshold is calculated properly for each window according to the local characteristics of corresponding window.