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Chang, Yohan(장요한),Park, Seo hyeon(박서현) 한국측량학회 2021 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2021 No.11
Understanding an accurate trip demand by purpose is crucial for short-term regional planning but also long-term regional planning. In traditional approach, information of purpose-oriented trip demand has been derived from public survey in South Korea such as Travel Diary Survey. This type of data acquiring method maybe useful in a sense that it can capture a meaningful sample regarding to entire country, meanwhile it costs a tremendous amount of budget and time. In this research, we want to offer a novel framework for estimating purpose-oriented trip demand with dynamic and effective fashions using data fusion in conjunction with Machine learning(ML) techniques. With presenting two pre-explored studies by the authors, this study showed how several state-of-the-art algorithms, including Deep neural network, UMAP, and Random forest in conjunction with Genetic algorithm and Tabu-search for optimization, can contribute to this framework. Although tangible results are yet to come, we expect this framework can contribute to resilience planning such as COVID-19.
3차원 도로정보를 이용한 환경비용측면에서의 최적 노선 선택모형연구
장요한(Yohan Chang),한동엽(Dongyeob Han),김대현(Daehyon Kim) 대한공간정보학회 2008 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2008 No.10
최근 ITS (Intelligent Transportation Systems)의 보급으로 개인의 기-종점 간 통행시간에 많은 비용절감을 가져왔다. 지금까지의 주요 최단경로알고리즘은 네트워크의 기-종점(Origin-Destination) 거리 간 최단 통행 시간을 고려하여 연구되어 왔다. 하지만, 최근 대두되는 고유가 시대의 진입과 더불어 환경에 대한 인식이 높아짐에 따라 기-종점 간 통행시간만을 고려하던 기존의 방법들에서 벗어나 추가적인 요인들의 고려 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 지리정보시스템을 이용한 환경오염을 최소화하는 친환경 최단경로 탐색방법 개발을 제안하고자 한다. 이를 위하여 3D 좌표정보 도로를 활용하여, 도로구배 조건에 따른 배출가스의 증감율을 환경오염편익으로 구분하고, 이를 사회적비용으로 환산하여, 경로탐색의 추가적인 요소로 반영하였다.