• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.3
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• pp.83-92
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• 2002

Freight mode choice models are essential to the analysis of many areas of transport research. However, observations of actual market choices have only been made in a limited number of situations. Therefore, stated preference(SP) techniques have emerged as an alternative source of actual market choices to be used for estimating freight mode choice models. Considerable confidence exists about SP data, but little consideration has been given to the potential for estimation bias. This paper has been motivated by the theoretical side of estimating SP discrete choice models, focusing on a case study of freight mode choice. Recently developed simulation methods are used to construct inherent random heterogeneity legit models, which consider individual heterogeneity, its inheritance to the next choices and overcome the independence from irrelevant alternatives (IIA) property. This Paper contributes to the development of models dealing with heterogeneity and its inheritance, and sheds light on the heterogeneity of freight transport.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.21 no.4
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• pp.57-66
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• 2003

Because the Logit model easily calculates probabilities for choice alternatives and estimates parameters for explanatory variables, it is widely used as a traffic mode choice model. However, this model includes an assumption which is independently and identically distributed to the error component distribution of the mode choice utility function. This paper is a study on the estimation of the Heteroscedastic Logit Model. which mitigates this assumption. The purpose of this paper is to estimate a Logit model that more accurately reflects the mode choice behavior of passengers by resolving the homoscedasticity of the model choice utility error component. In order to do this, we introduced a scale factor that is directly related to the error component distribution of the model. This scale factor was defined so as to take into account the heteroscedasticity in the difference in travel time between using public transport and driving a car, and was used to estimate the travel time parameter. The results of the Logit Model estimation developed in this study show that Heteroscedastic Logit Models can realistically reflect the mode choice behavior of passengers, even if the difference in travel time between public and private transport remains the same as passenger travel time increases, by identifying the difference in mode choice probability of passengers for public transportation.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.11 no.1
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• pp.37-54
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• 1993

본 연구는 화물수송수단 선택 모형이론과 그 적용측면을 개괄적으로 살펴봄으로써 관련 현황수준(state of the art)에 대한 이해를 높이고, 발전방향을 모색함에 그 목적이 있다. 이러한 관점에서 먼저, 모형구성 정황(context)과 집단화(aggregation)를 포함한 화물수송수요 모형화의 몇가지 기본과제를 고찰한다. 이어서 집단모형과 비연속선택 개별모형으로 대별되는 모형이론과 그 세부적 구조(specification)를 설명하고 각 모형들의 중요성(significance)에 관하여 언급하며, 비연속선택모형의 추정과 관련된 기존의 투입자료형태 및 표본추출방법들에 대하여 문헌조사를 통하여 고찰함으로써 그 장단점과 중요성을 검증한다. 마지막으로 이러한 논의 및 검토결과를 토대로 화물수송수요예측을 위한 앞으로의 연구방향을 제시하여 본다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.04a
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• pp.425-428
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• 1996

본 연구에서는 기존문헌에서 논의되어온 수리적 매체선택모형의 한계점을 고려하여 의사결정자에게 유용한 매체선택지침을 제공할 수 있는 모형을 구축하고 이를 실제사례에 적용하여 모형의 현실적용성을 살펴본다. 기존의 매체선택모형들은 가정의 현실성 결여와 특정 요인의 단편적 고려 등으로 인하여 실행상의 문제점을 노출하였다. 최근 매체의 이미지, 소비자에 대한 소구, 편집항목 등 매체현상과 관련된 정성적 요소들을 고려하고자 하는 의도에서 AHP를 매체선택 문제에 활용하고 있으며 이것은 매체선택모형을 보다 현실적인 모형으로 만들고 있다. 또한 AHP에 의해 도출된 매체의 선호정도를 독립적으로 이용하는 것보다 정량적인 요소를 고려한 수리적 모형과 결합하는 것이 보다 효과적인 것으로 이해되고 있으며 이는 매체선택모형의 현실적합성을 한층 증가시키고 있다고 할 수 있다. 이러한 정성적 요소와 정량적 요소를 결합한 매체선택모형은 다양한 의사결정요소들을 모형에 포함시켰다는 의미에서 기존의 모형들과 차별화가 이루어지나 실제 모형을 적용하여 그 효과를 판단하는 것은 광고의 복잡성과 측정상의 문제로 인해서 매우 어려운 일로 보인다. 따라서 매체선택 모형은 더 이상 장량적인 관점에서 최적해를 추구하기 보다는 모형이 광고의 상황과 기업의 전략등에 얼마나 효과적으로 대처하는가에 초점을 맞추는 것이 중요하다. 이에 따라 본 연구에서는 AHP와 정수계획법을 결합한 모형을 이용하여 고려하고자하는 매체선택 관련요소들을 체계화하고 이 모형이 최적해를 산출하는 모형으로서가 아니라 의사결정자에게 매체선택지침을 제시하는 하나의 현실적인 의사결정지원도구로서 역할을 하고 있는가에 초점을 맞춘다. (4) 교수-학생간의 인간적인 관계, (5) 숙제 및 과제물과 같은 5가지의 요인으로 구성되어진 것으로 분석되었다. 특히 한국학생을 대상으로 하여 AHP를 이용하여 각 요인들의 수업효과에 대한 상대적 가중치를 조사하였다. 특이한 결과는, 미국학생의 경우 수업준비 및 강의 방법이 상대적으로 중시된 반면, 한국학생들은 미국학생들이 비교적 덜 중시하는 교수-학생간의 인간적인 관계가 수업효과를 높이는데 가장 큰 기여를 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 한국 문화의 특징이라 할 수 있는 교수-학생간의 인간적인 관계가 중시되는 교육환경하에서, 정보화 사회의 한 수업형태인 재택수업을 외국(특히 미국)의 방법을 그대로 따라 실시할 경우, 많은 부작용이 있을 수 있다는 것을 암시하며, 따라서 우리 교육문화에 맞는 재택수업 형태의 개발이 시급함을 제시한다고 하겠다.column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.19 no.3
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• pp.345-358
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• 2012

In a parametric sample selection model, the distribution assumption is critical to obtain consistent estimates. Conventionally, the normality assumption has been adopted for both error terms in selection and main equations of the model. The normality assumption, however, may excessively restrict the true underlying distribution of the model. This study introduces the $S_U$-normal distribution into the error distribution of a sample selection model. The $S_U$-normal distribution can accommodate a wide range of skewness and kurtosis compared to the normal distribution. It also includes the normal distribution as a limiting distribution. Moreover, the $S_U$-normal distribution can be easily extended to multivariate dimensions. We provide the log-likelihood function and expected value formula based on a bivariate $S_U$-normal distribution in a sample selection model. The results of simulations indicate the $S_U$-normal model outperforms the normal model for the consistency of estimators. As an empirical application, we provide the sample selection model for car ownership and a car expense relationship.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.5
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• pp.1035-1046
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• 2015

Variance components models incorporate various random factors in the form of linear models. There are two experimental Layouts for the classification of factors under variance components models: nested classification and crossed classification. We consider two-way variance components models and investigate the effect of experimental Layout on the performance of model selection criteria AIC and BIC. The effect of experimental Layout is studied through a simulation study with various combinations of parameters in a systematic fashion. The simulation study shows differences in performance of model selection methods between the two classification. There is a particular tendency to prefer the smaller model than the true model when the variance component of a nested factor becomes relatively larger than a nesting factor that is persistent even when the sample size is not small.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.23 no.3 s.81
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• pp.7-19
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• 2005

Mode choice Analysis is essential analysis stage in transportation demand forecasting process. Therefore, methods for calibration and forecasting of mode choice model in aspect of practical view need to be discussed in depth. Since 1980s, choice models, especially Logit model, are spread widely and rapidly over academic area, research institutes and consulting firms in Korea like other developed countries in the world. However, the process of calibration and parameter estimation for practical application was not clearly explained in previous papers and reports. This study tried to explain clearly the calibration process of mode choice step by step and suggested a forecasting mode choice model that can be applicable in real policy analysis by using household survey data of Pusan metropolitan are. The study also suggested a way of estimating attributes which was not observed during the household survey commonly such as travel time and cost of unchosen alternative modes. The study summarized the statistical results of model specification for four different Logit models as a process to upgrade model capability of explanation for real traveler's choice behaviors. By using the analysis results, it also calculated the value of travel time and compared them with the values of other previous studies to test reliability of the estimated model.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.8 no.1
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• pp.89-102
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• 1990

본 연구에서는 개별모형(disaggregate model)을 이용한 도시권의 교통수요예측 모형체계의 구축을 최종목적으로 하며, 그때 개인이 1일 중에 행하는 복수의 트립에 관한 의사결정간의 상호관계를 적절히 고려함에 의해, 되도록 개인의 교통행동을 논리적으로 설명함과 동시에 모형의 취급이 용이하도록 논리성과 실용성이 잘 조화된 모형의 구축을 시도하였다. 모형의 체계는 비취업자와 취업자 각각의 1일의 통행행태유형의 선택에 관한 2개의 Sub-model로 구성되어져 있다. 본 논문은 그 Sub-model중의 하나인 비취업자의 1일의 통행행태유형(트립발생, 각 트립의 목적지와 교통수단)의 선택에 관한 개별모형의 개발을 행한 것이다. 본 모형의 특징은 tour별 효용최대화행동가설에 기초를 두어 개인이 1일 중에 행하는 각 트립의 선택행동은 해당트립의 전후에 행해지는 트립들의 선택행동의 영향을 고려하여 의사결정을 하는 것으로 가설을 설정하여 트립간의 상호관련성을 표현하였다. 모형의 구조로서는, 모형의 취급이 보다 용이하도록 tour별 효과최대화를 트립단위의 단계형 모형으로 표현하는 nested logit model형의 수차동시효과최대화 모형을 구축하였다 실제의 도시권에 대한 실증적 검토를 행한 결과, 본 연구에서 개발한 별개모형의 유효성이 확인되었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.1
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• pp.57-71
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• 2002

We introduce three types of exponential survival models, such as simple model, change-point model and finite mixture model in this paper. Among these models, in order to choose the best model, the model choice method is proposed using Gelfand and Ghosh(1998)'s idea. Then to avoid the computational difficulties, data augmentation method (Tanner and Wong, 1987) and Gibbs sampler (Gelfand and Smith, 1990) are employed. Our methodology is applied to both simulated data and Stangl (1991)'s On-impramint Hydrochloride data.