교통수요는 교통정책 및 교통시설 계획의 수립 및 평가에 중요한 영향을 미치게 되므로 교통수요의 예측은 교통연구에서 중요한 부문을 차지하고 있다. 도로밑에 설치된 전자차량감지기(Electronic Vehicle Detector)로부터 자동 수집된 링크 교통량 자료(Traffic Counts)를 주요 입력자료로 이용하여 계획지역의 기종점 통행표(Origin Destination Trip Matrix)를 작성할 수 있는 기법 들이 최근 수년동안 많이 발달하게 되었다. 이러한 새로운 기법들은 가구조사(Home Inteview), 노변면접조사(Road-Side Interview)등을 토하여 조사된 자료를 기초로하는 전통적은 4단계 교통수요추정방법(Conventional 4-Stage Estimation Method)-통행발생(Generation), 통행분포(Distribution), 수단선택(Modal Split), 교통배분(Assignment)-과 비교하여 첫째로 정확도가 높은 링크 교통량 자료를 별도의 조사를 거치지 않고서도 수집이 가능하기 때문에 조사비용이 거의 들지 않아도 되어 경제적이고, 둘째로 전통적인 수요예측방법들에서 요구되어지는 복잡한 모형수립 및 계수조정(Parameter Calibration)이 필요하지 않아 간편하고 셋째로 오래전에 작성된 기종점 통행표를 단순히 링크 교통량 자료만을 이용하여 쉽게 보완할 수 있어 지속적인 자료의 축적(Data Age-ing)이 가능하며 더 나아 가서 소위 연속적인 교통 계획 및 교통시설관리(Continuous Transport Planning and Management)를 가능케 하는 등의 여러 장점 때문에 많은 주목을 받아 오고 최근 몇 년이 꾸준히 실무에 유용하게 적용이 되고 있는 실정이다. 본 연구는 링크 교통량자료를 이용하여 기종점 통행표를 작성하기 위하여 개발된 기존의 여러 기법들 가운데 특히 용량제약조건(Capacity-Restrained Condition)하에서 기존의 방법들을 상호 검토한 후 Wardrop의 교통망 평형원칙(Wardrop's First Network Equilibrium Principle)을 만족하는 새로운 추정기법을 제의하고 이의 시험결과를 논의하는 것을 주요내용으로 한다. 링크 교통량 자료를 이용하여 기종점 통행표를 작성하는 기법들의 근본 목표는 조사된 링크 교통량(Ob-served Traffic Counts)에 가장 근접한 교통망 통행 배정 링크 교통량(Assigned Link Volumes)을 재현(Re-producing)할 수 있는 기종점 통행표들 중에서 최적의 기종점 통행표를 발견하는 것이다. 따라서 교통망에서 통행자의 여행 경로 배정을 가장 잘 반영할 수 있는 현실적인(Realistic) 교통망 통행 배정 모형(Net-work Traffic Assignment Model)의 선택은 중요한 요소가 되며 특히 교통망에 교통체증(Traffic Conges-tion)이 심할 경우 교통망 통행자 평형조건(Network Traffic Equilibrium Condition)을 고려하기 위한 특별한 처리가 요구되어진다. 본 연구는 Whllumsen(Hall, Van Vliet and Willumsen, 1980)에 의하여 개발된 ME2(Maximum Entropy Matrix Estimation)기법에서 반복식 추정방법(Sequential Estimation Method)을 사용할 경우 Wardrop의 평형조건을 만족하는 기종점 통행표를 구할 수 없다는 단점을 극복하기 위한 방안으로서 엔트로피 극대화문제와 교통망 평형 조건(Entropy Maximisation and Network Equilibrium Condition)의 두 문제를 동시에 해결할 수 있는 새로운 수식모형과 이를 풀기 위한 알고리즘(Simultaneous Solution Algorithm)을 제의하였다. 제의된 수식모형과 알고리즘을 예제 교통망(Example Network)을 이용한 시험하고 그 결과를 ME2 의 반복식 추정 방법으로부터 구한 기종점 통행표와 비교 검토하였다.
This paper addressed the issue of a generalized cost model for transit assignment. The model composed of walk time, waiting time (including transfer waiting time), line-haul time, transfer walk time, and fare. The weights of each component were supposed to be calculated using the stated preference (SP) data, which were collected prudently in order to reflect reality. The marginal rate of substitution and wage rate were applied to calculate the weights. The results showed that the weight of walking time per in-vehicle travel time (IVTT) was 1.507, the weight of waiting time (per IVTT) was 1.749, that of transfer time (per IVTT) was 1.474, and that of fare (per IVTT) was 1.476 for trips between inner-city areas in Seoul. Weights for each component were identified as 1.871, 1.967, 1.015, and 0.857, respectively, for trips between Seoul and Gyeonggi. Statistical significance existed between two cases and each variable was also statistically significant. Transit assignment using the relative weights estimated in this study was implemented to analyze the travel index in a macroscopic and quantitative basis. The results showed that average total travel times were 30.23 minutes and 63.29 minutes and average generalized costs were 2,510 won and 3,880 won for trips between inner-city areas in Seoul and between Seoul and Gyeonggi, respectively.
The purpose of this study is to increase the competitiveness of big data in the maritime port organization, by understanding the expected performance and the intention to accept and use big data. In the empirical analysis of factors affecting the intention to use the big data technology for maritime port organizations, the variables employed are based on the Technology Organization Environment(TOE) and Diffusion of Innovations(DOI) theories, which are related to the acceptance of information and communication technologies. To achieve the objective of this study, an empirical analysis was conducted; this analysis targeted the personnel involved in the department of strategic planning and information technology in the related field. We set up eight hypotheses to examine the relevance between variables having three characteristics-technology, organization, and environmental characteristics. The empirical results are summarized as follows. First, it was seen that the technology characteristic, including relative advantage, complexity, and compatibility, has a significant effect on the expected performance. Second, the top management support of the organization characteristic has a significant effect, but the firm size of this characteristic has no significant effect on the expected performance. Third, the competitive pressure of the environment characteristic has a positive effect on the expected performance, while the regulatory support has no significant effect. Finally, the expected performance has a significant effect on the intention to use big data.
In this study our main focus is to verify the relationship between social value of transportation system and its perceived features. To achieve this objective, we investigated the value of public bike system (PBS) through willingness to pay (WTP) analysis using contingent valuation method (CVM) and the survey was conducted for 1726 respondents who live in Suwon, Korea. Moreover the determinants related to features related to bicycle use were also gathered. The estimated binary logistic regression and censored regression reveal that the value of PBS is influenced by perceived features towards bicycle use incorporating non-congestion, transportation mode like auto and bus, and high mobility system as well as other variables such as income, bicycle ownership etc. Furthermore the results show that the perceiving of positive features to bicycle use leads to higher social value of PBS. Based on the findings, we discuss the importance of pre-review for transport policy implementation, and also explore the possibilities for application to PBS.
The objective of this research is investigating the mediating effect of job engagement on the relationship between job autonomy and innovative behavior in public organizations. Major findings from Structural Equation Model analysis demonstrates that the variable 'job engagement' took a positive role between job autonomy and innovative behavior. From theoretical point, this result provides the empirical evidence of causal relationship in the three components of attitude-cognition, emotion, and action, which contributes to the advancement of action theory. Some policy implications can be drawn from the empirical findings. Firstly, job autonomy need to be seriously considered as a strategic instrument for the encouragement of innovative behavior. Secondly, job engagement of employees need to be more carefully monitored to stimulate the innovative behavior in the public organizations. In public organizations, enhancement of innovative behavior can not be achieved from institutional arrangements. Provision of job autonomy is more effective method of behavior change than performance management approach.
Kim, Ho-Jung;Jo, Yong-Seong;Baek, Seung-Geol;An, Byeong-Ha
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.05a
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pp.1040-1046
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2005
지능형교통시스템(Intelligent Transportation System: ITS)의 기술발전에 따라 고속도로 상에도 각종 검지 센서가 설치되고 교통정보가 다양한 형태로 제공되고 있으며, 전자요금징수시스템(Electronic Toll Collection System: ETCS) 또한 시범운영단계를 마치고 모든 고속도로를 대상으로 확대적용을 준비 중에 있다. 본 논문에서는 ITS 관련시스템 중 고속도로를 대상으로 적용되는 전자요금징수시스템과 유고관리 시스템을 대상으로 수행되었던 시뮬레이션 사례를 소개하고, ITS 분야에서의 시뮬레이션 적용 필요성에 대해서 논의하고자 한다. 전자요금징수시스템을 대상으로 한 시뮬레이션의 경우 현재 시범운영중인 영업소를 대상으로 향후 다양한 요금지불수단 도입에 따른 효과적인 영업소 운영방안을 도출하는 것을 목적으로 개발되었으며, 운전자들의 영업소 차로선택모형 등에 대한 사전연구를 통하여 모델링에 반영하였다. 또한, 고속도로 유고관리시스템의 경우 사고 직후 사고영향에 대한 실시간 시뮬레이션을 수행하여 지체지속시간 및 지체영향구간을 예측하여, 향후 교통정보제공에 활용하는 것을 목적으로 개발되었다. 개발된 시뮬레이션 모델을 통하여 각종운영방안에 대한 평가를 수행하였으며, 실제 유고상황에서의 검지자료와의 비교를 통하여 성능평가를 수행하였다.
In order to analyze travel mode choice behavior, behavioral models including logit model, based on revealed preference theory, have been using easily measurable variables such as individual socioeconomic characteristics and physical attributes of travel modes. But some recent attitudinal models of travel choice behavior have implied that the negligence of individual psychological variables and individual choice constraints in travel mode choice might preclude better prediction of individual travel mode choice behavior. In this context, this study was attempted to reconstruct an attitudinal model(AM), especially focused on the decision rules in travel mode choice decision making process, consistent with the conceptual framework relating individual attitude and choice constraints to choice behavior. And to evaluate the strengths of the AM to other comparative models(logit, linear-additive, conjunctive, lexicographic model) in predicting travel mode choice bebavior, an empirical study of the mode choice in work-trip to CBD in Seoul was performed. According to the results the percent of correct prediction(PCP) derived from the AM was higher than those derived from comparative models by at least 7 to 20% in predicting travel mode choice. But each model produced a different prediction accuracy depending on market segmentation by travel modal users, individual socioeconomic characteristics, transportation system characteristics, and satisfaction levels. The finding that different groups divided by a certain criterion employ different decision rules supports the necessity of developing a choice model such as the AM combining compensatory and noncompensatory decision rules, and suggests that a proposed transportation system management plan or policy may have different effects on each group.
This paper presents a new method for estimating potential transit ridership residential population and number of employees that have accesses to transit services. A standard procedure that can be used to determine transit accessibility by pedestrians ad automobiles are developed to improve its transit demand forecasting capability. The analysis results are compared with those from the traditional buffer method as well as the network ratio method. It was found that the proposed method is more accurate than the traditional methods. The new method can be used to better estimate the "Walk Access" transit trips and "Auto Access" transit trips in the Mode Choice Model.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.6
no.2
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pp.57-69
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2007
The most important problem in logistic activities may be to decrease the transportation efficiency due to the traffic congestion in urban areas. The traffic congestion reduces the average travel speed of freight vehicles, and then increases the travel time. These problems can lead the logistic system to be inefficient. As a result, it causes an increase of transportation costs. In addition, the increased cost is a main barrier for the transition to an advanced logistic system. This study focuses on the analysis of key factors choosing commercial freight vehicles using Logistic regression-analysis with RP (Revealed Preference) data to solve the increase of private freight cars and transportation costs. Additionally, this paper presents policies to promote good use of commercial freight vehicles based on the results of this study.
Factors causing traffic accidents are various and traffic law violations can be among them. The efforts to increase traffic law obedience rates of drivers are common in many other countries to reduce traffic accidents, and one of generally applied methods is to increase the amounts of violation fines. Expensive levels of traffic law violation fines could have drivers choose "obey the law" in their decision-making stages since they are economically better-off by following the law. In this sense, this study has developed an economic model to verify whether the current levels of the traffic violation fines of Korea are effective for drivers to choose "obey-the-law" decisions. Speed violations and traffic signal violations have been selected for the case study to verify the relationships between "expected probabilities of being-caught" and "levels of violations fines".
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[게시일 2004년 10월 1일]
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