• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.466-466
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• 1998

도로 교통의 혼잡이 나날이 증가되고 있는 현실 상황에서 이를 해결하기 위한 새로운 도로의 무제한적 건설은 정보의 예산절약, 필요한 도로용지 확보의 어려움, 환경오염 문제 등으로 인해 현실적인 한계에 이르렀다. 따라서, 이러한 도로의 혼잡상황에 효과적으로 대처하기 위해서는 승용차를 이용하고자 하는 수요를 대량수송이 가능한 대중교통 이용수요로 전환시켜야 하며, 이를 위해서는 대중교통의 서비스수준 제고 및 운영 관리 체계 등의 개선이 필요하다. 이를 위한 전략적 및 운영적 측면에서의 대중교통계획은 미래 대중교통수요의 정확한 예측을 전제로 하여 수립되며, 이러한 수요의 예측은 필수적으로 현실을 보다 더 정확하게 묘사해 줄 수 있는 통행배정모형을 필요로 한다. 대중교통 통행배정은 규칙적인 배차시간과 정해진 노선을 운행하는 고정서비스 시스템으로 구성되어 있어서 한 링크 상에서도 여러 개의 운행노선을 고려해야 하기 때문에 승용차 통행배정과는 독립적으로 취급되어 왔으며, 이로 인해 그 동안 많은 연구가 선행되어 있지 않은 실정이다. 본 연구는 교통예측 프로그램 중의 하나인 EMME/2에서 사용하고 있는 대중교통수요 통행배정 모형인 최적전략모형(Optimal Strategy Model)의 단점을 보완하기 위한 것이다. 최적전략모형은 수요 배정시, 최적전략에 속하는 경로들에 대해 단순히 운행횟수에 비례하여 수요를 배정함으로 인해서, 예를 들면 운행횟수는 많지만 환승이 많은 경로에 수요를 많이 배정하는 것과 같은 비현실적인 결과가 발생하기도 한다. 본 연구는 이를 개선하기 위해서, 두 가지 대안을 제시했다. 먼저, 노선배정에 우선되는 최적경로 탐색시 환승노드에서의 환승에 대한 벌점을 그 노선의 운행회수에 줌으로써 환승이 많은 경로에 수요의 배정이 적게 되도록 하는 방법과 두 번째로 수요의 배정시 운행횟수가 아닌 목적지까지의 통행시간과 대시시간에 따른 확률적 배분을 통해 기존 모형의 단점을 보완하고자 했다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.2
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• pp.53-60
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• 2001

본 논문의 목적은 대중교통 노선배정 시에 여러 수단간의 환승을 고려함으로써 다수단 대중교통망 내에서 수단선택과 노선선택을 동시에 수행할 수 있도록 확률적인 통행배분(traffic assignment) 모형의 하나인 다이알 알고리즘을 응용할 것을 제시하고 그 알고리즘의 속성을 정확하게 규명하는데 있다 승용차의 확률적 통행배분모형으로 잘 알려져 있는 Dial 알고리즘은 로짓모형에 기초한 것이므로 다수단간의 대중교통 수단선택과 노선선택과 같은 선택 행태를 동시에 설명할 수 있는 모형적 특성을 기본적으로 내재하고 있다. 본 연구에서 제시한 대중교통 노선선택에 적용될 수 있도록 수정된 다이알 알고리즘은 기존의 결정적 대중교 통 노선배정 모형들의 단점을 극복할 수 있는 특성을 갖고 있다. 즉 결정적 대중교통 노선배정모형은 기종점간 최단경로에 교통량을 전랑배분(All-or-Nothing)하여 통행자들의 행태적 속성을 제대로 반영하지 못하고 있으며, 다수단 대중교통망 내에서 환승을 포함한 복합 대중교통수단의 선택을 효용극대화 이론에 기초하지 않고 최소비용노선에 전량배분하는 모형의 한계점을 갖고 있다. 이러한 결정적 대중교통 노선배정모형의 단점을 수정된 다이알 알고리즘은 개선할 수가 있다. 본 연구에서는 알고리즘의 특성을 파악하기 위한 모의실험으로 Sioux Falls 형태의 대중교통 네트워크를 이용하여 기존의 알고리즘과 비교 분석하였다. 분석의 탄력성을 갖고 있는 수정된 대중교통 다이알 알고리즘이 현실적 대중교통 통행패턴을 기존 모형보다 합리적으로 설명할 수 있을 것으로 보이며, 특히 다수단 대중교통망이 형성된 대도시의 대중교통 정책분석에 적합한 기법이 될 수 있을 것으로 고려된다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.17 no.2
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• pp.140-147
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• 2014

Line planning is an important step to determine the optimal frequencies of trains given the forecasted demand for each train type. The main input data for line planning is the leg traffic demand which can be derived using suitable traffic assignment models. However most assignment models require a line plan, in other words, train frequencies or headways, so that inconsistent results just by the procedural approach to find an optimal line plan after determining leg traffic can be avoided. This paper suggests a unified model that can consider the traffic assignment and line planning, simultaneously. We further provide an elaborated approximation algorithm and, finally, provide experimental results determined for the Korean railway network.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.4
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• pp.205-215
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• 2008

As static traffic assignment has reached its limitation with ITS policy applications and due to the increase of interest in studies of ITS policies since the late 1980's, dynamic traffic assignment has been considered a tool to overcome such limitations. This study used the Dynameq program, which simulates route choice behavior by macroscopic modeling and dynamic network loading and traffic flow by microscopic modeling in consideration of the feasibility of the analysis of practical traffic policy. The essence of this study is to evaluate the feasibility for analysis in practical transportation policy of using the dynamic traffic assignment technique. The study involves the verification of the values estimated from the dynamic traffic assignment with South Korea's expressway network and dynamic O/D data by comparing results with observed link traffic volumes. This study used dynamic O/D data between each toll booth, which can be accurately obtained from the highway Toll Collection System. Then, as an example of its application, exclusive bus-lane policies were analyzed with the dynamic traffic assignment model while considering hourly variations.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.171-180
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• 1998

본 연구의 목적은 차량주행안내시스템(CNS)이 최단거리 통행노선을 제공하였을 때 운전자 노선선택 행태를 분석하는데 있다. 본 연구에서 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의 노선선택 행태를 도출한 결과, 쇼핑통행과 레저통행시 CNS에서 제공하는 노선을 선택을 하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 또한, CNS에서 최단거리 정보를 제공했을 경우는 운전자 특성에 따라 노선선택행태가 차이가 있으며 통행목적별로 노선선택에 영향을 미치는 운전자 특성이 달라지는 것으로 분석되었다. 본 연구의 분석을 통하여 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의노선선택 행태를 도출해 운전자 특성과 통행특성에 따른 노선선택 행태를 반영한 통행배정모형을 구출할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1999.10a
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• pp.59-64
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• 1999

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.25 no.2 s.95
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• pp.133-143
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• 2007

Previous studies on the transit assignment hardly show its achievement in research but have many limitations not only in theory but also in practice. This paper presents an integrated transit assignment model taking into account cost functions of multiple modes, such as auto, bus and subway, which represent an integrated network. An integrated transit network including cost functions and in-vehicle congestion needs to be developed. In addition, a link fare calculation model needs to be developed and applied to the model to calculate path travel costs. Based on these sub-models, a path-based traffic assignment model, which considers in-vehicle congestion and an integrated distance-based fare system in the integrated traffic network, is developed.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.12 no.4
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• pp.488-498
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• 2009

The characteristics of intercity rail network are different from those of public transit network in urban area. In this paper, we proposed a new transit assignment model which is generalized form of deterministic assignment model by introducing line selection probability on route section. This model consider various characteristics of intercity rail and simplify network expansion for appling search algorithms developed in road assignment model. We showed the model availability by comparing with existing models using virtual networks. The tests on a small scale network show that this model is superior to existing models for predicting intercity rail demand.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.34 no.5
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• pp.476-488
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• 2016

This study reviewed factors and causes that affect on reliability and accuracy of transportation demand forecasting. In general, the causes of forecasting errors come from variety and irregularity of trip behaviors, data limitation, data aggregation and model simplification. Theoretical understanding about the inevitable errors will be helpful for reasonable decision making for practical transportation policies. The study especially focused on traffic assignment with the KTDB data, and described the factors and causes of errors by classifying six categories such as (1) errors in input data, (2) errors due to spacial aggregation and representation method of network, (3) errors from representing values for variations of traffic patterns, (4) errors from simplification of traffic flow model, and (5) errors from aggregation of route choice behavior.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.2 s.73
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• pp.121-130
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• 2004

In these days, multiple-path generation method is highly demanded in practice and research areas, which can represents realistically travelers behavior in choosing possible alternative paths. The multiple-path generation algorithm is one of the key components for policy analysis related to ATIS, DRGS and ATMS in ITS. This study suggested a method to generate multiple Possible paths from an origin to a destination. The approach of the suggested method is different from an other existing methods(K-shortest path algorithm) such as link elimination approach, link penalty approach and simulation approach. The result of the multi-label vine-building shortest path algorithm(MVA) by Kim (1998) and Kim(2001) was used to generate multiple reasonable possible paths with the concept of the rational upper boundary. Because the MVA algorithm records the cost, back-node and back-back node of the minimum path from the origin to the concerned node(intersection) for each direction to the node, many potential possible paths can be generated by tracing back. Among such large number of the potential possible paths, the algorithm distinguishes reasonable alternative paths from the unrealistic potential possible paths by using the concept of the rational upper boundary. The study also shows the very simple network examples to help the concept of the suggested path generation algorithm.