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- 저자 : 빈미영(Bin Mi Young) (검색결과 6 건)
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빈미영(Mi-Young Bin),정윤미,좌승희 경기연구원 2008 경기개발연구원 기본연구 Vol.2008 No.11
Currently, information and communication technology provides, within a very short time, user friendly environment without limitation of time and geographical location to the people who try to search traffic information. Especially, rapidly developed wireless communication services such as wireless internet and Wibro, and Web-based traffic information introduced by Web 2.0 concept are considered as the most potential usage, effectiveness, and customized traffic information tool in the next generation. Based upon the background, this study tried to introduce web based traffic information reflected by recent developed techniques and concepts, and assist to establish it as one of the most effectiveness traffic information device. Firstly, this study examined and analyzed the users’ behavior and their satisfaction associated with current web-based traffic information. Secondly, this study investigated the user preference behavior implementing Stated Preference (SP) survey method as if they were provided traffic information same as Web 2.0 concept. Finally, as it was implicated, this study proposed a business strategy and a policy to substantiate the traffic information platform in Gyeonggi-Do from the analysis and results.
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통행연계 변수를 중심으로 한 경기도 버스정류장 유형 구분
빈미영 ( Mi Young Bin ),정의석 ( Eui Seok Jung ),이원도 ( Won Do Lee ),조창현 ( Chang Hyeon Joh ) 한국경제지리학회 2012 한국경제지리학회지 Vol.15 No.2
본 연구는 합리적 버스 환승체계 구축을 위한 버스정류장의 환승센터로서의 유형 구분이1 목적을 두고 있다. 이 분야 기존 연구는 주로 버스정류장 이용 수요의 특성과 버스정류장을 역세권으로 보았을 때 주변의 토지이용 특성을 확인하고, 이를 근거로 정류장의 유형을 구분한 후 구분된 유형들 각각의 특성을 요약하는 방식으로 진행되었다. 이러한 전통적 역세권 연구들의 공통적인 문제점은 대표적 연구 변수인 토지이용 특성과 정류장 이용 특성 둥 횡단면적 snapshot의 특성만을 고려하여 환승의 본질인 통행 연계의 detail을 확보하지 못한다는 데 있다. 이에 본 연구에서는 환승통행 발생 정류장의 기능 구분을 위해 통행연계 변수로서 교통수단연계, 경유지연계, 이용시간연계 둥의 변수 값 이 각 정류장이 환승센터로서의 특성을 고려할 때 어느 정도와 방향인지를 확인토록 한다. 이를 위해 2009년 4월 20일 월요일 하루 동안 경기도 버스에 승하차한 통행 샘플을 분석하였다. 분석 결과 버스정류장은 연계성 관련 변수를 기준으로 비교적 뚜렷한 구분이 가능하였다. 이러한 결과는 환승센터 입지 선정이나 설계에 유용한 정보를 줄 것으로 기대된다. The current research aims at classifying the bus stops as transfer center in order to establish the rational bus transfer systems. Existing research typically identifies characteristics of demands for bus stops and land use surrounding the bus stops and classifies and profiles the bus stops. A common problem with this type of research is that the results with cross-sectional characteristics of land use and bus stop usage do not capture the details of trip chain, the fundamental characteristics of the trips with transfer. This paper therefore examines bus stop classifications with such variables as transport mode chains, intermediate stop chains and timing chains. The analysis on the data collected on Monday 20 April 2009 for passengers of Gyeong-gi bus results in a clear classification among bus stops in terms of such trip chain variables. The research would provide useful information for the decision support of transfer stops location choice and infrastructure design.
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교통카드자료를 이용한 통행패턴분석과 정책활용방안 연구 -경기도를 중심으로-
빈미영 ( Mi Young Bin ),문주백 ( Ju Back Moon ),조창현 ( Chang Hyeon Joh ) 한국경제지리학회 2012 한국경제지리학회지 Vol.15 No.4
본 연구는 교통카드 데이터를 이용하여 대중교통 이용과 관련하여 통행패턴을 분석하였으며 교통정책에 활 용할 수 있는 방안을 제시하였다. 교통카드 데이터는 경기도권역을 대상으로 하였고 활용방안으로 교통정책 의사결 정자가 버스정류소 시설을 개선할 때 교통카드데이터에서 얻어질 수 있는 여러 변수를 이용하여 대상지를 선정한다는 시나리오를 설정하여 분석하였다. 분석결과, 의사결정방법론인 K평균 군집분석과 CHAID(chi-squared automatic interaction detection)를 이용하였으며, 유의수준 p<0.01에서 정책에 유용하게 이용될 수 있는 결과를 얻었다. 또한 본 연구에서는 이러한 결과들을 근거로 교통카드데이터를 실제로 정책에 활용되기 위해서 개선되어야 할 정책적 함의를 제시하였다. This study analyzed the travel pattern with respect to use of public transportation by using transportation card data and presented the measures that can be used in a traffic policy. Transportation card data targeted Gyeonggi-Do area and as a utilization plan, a scenario that when a traffic policy decision maker improves bus stop facilities, the person selects a target site by using several variables that can be obtained from transportation card data was set and analyzed. The analysis result showed that K means cluster analysis which is decision making methodology and CHAID(Chi-squared automatic interaction detection) were used and it can be used usefully in policies in significance level of p <0.01. Also, based on these results, this study presented policy implications to be improved to actually use transportation card data in policies.
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