본 논문에서는 대우엔지니어링 철도사업부가 연구하였던 A공장 내의 철도시스템의 제어 시스템 설계 및 구현에 관한 사례를 중심으로, 철도시스템의 특성 및 자동제어시스템의 특성을 정리하고 시스템 설계방법을 논의 하고자 한다. 철도상의 최소경로 진로설정 문제는 철로의 특성상 특수한 제약이 있기 때문에 다른 일반적인 최소경로 선택방법에 따라서 기관차의 진로를 결정 할 수 없다. 따라서 본 연구팀이 연구대상으로 하였으며 구현한 철도제어시스템에서는 각 출발지와 목적지별로 가능한 경로를 나열한 table들을 자성하였으며, 이 table들을 이용하여 최소경로를 선택하였다.
The purpose of this paper is to propose a new transit assignment model for intercity rail networks. The characteristics of intercity rail are different from that of public transit in urban area. Line selection probability on route section is introduced to include the characteristics of intercity rail into transit assignment model. Network expansion is more simplified by a assumption line selection probability is externally given. The generalized cost is used to decide the volume of each transit line in most of existing transit assignment models. But, many variables have influence on the volume of each line such as time schedule of transit lines, inter-station distance, passengers' income, seasonal variation of demand and regional characteristics. The influence of these variables can be considered to decide the volume of each line by introducing line selection probability on route section. The tests on a small scale network show that the model proposed in this paper is superior to existing models for predicting intercity rail demand. Proposed model is suitable to consider the complicated fare structure of intercity rail and to draw inter-station demand directly as a result of assignment procedure.
This paper evaluates the performance of transit assignment algorithms for urban rail networks. The accuracy of the algorithms is essential not just for travel forecasting but also for the area of applications such as the assessment of road vulnerability and the fare adjustments between train operating companies. Nonetheless, the suitability and caveats for the series of computational steps have not yet been much discussed. This study thus considers the characteristics that are appropriate for investigating Seoul rail travelers using three representative transit assignment algorithms: the optimal strategy algorithm, route choice algorithms, and the Dial's algorithm. Both the theoretical foundation and the empirical performance are examined. The results demonstrate that the Dial's algorithm is superior in terms of the theoretical soundness and the computational efficiency.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.6
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pp.146-164
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2022
Recently, the Korean government promoted the construction of metropolitan express subway to connect major transportation hub in the metropolitan area within 30 minutes. Most stations of the metropolitan express subway are connected to existing subway stations, so the importance of transfer increased. Although many studies have been conducted on the effect of transfer penalty on route choice, there are few studies on the transfer behavior of the metropolitan express subway. Therefore, in this study, a transfer behavior analysis was conducted on the Shinbundang Line, a representative metropolitan express subway. To analyze the transfer behavior according to the degree of traffic congestion and the presence of fare payment, route choice models were made using transport card data divided according to week, time, and user characteristics. As a result of the analysis, users of the metropolitan express subway had greater disutility to the transfer waiting time compared to the transfer moving time. Furthermore, especially during the peak time, EIVM(Equivalent in-vehicle minutes) of the transfer waiting time was 3.51. In this study, EIVM for metropolitan express subway users were analyzed to be 2.6 minutes, which is significantly lower than the results of previous studies on subways. This suggests that there is a difference in the transfer penalty between subways and metropolitan express subway, and that it is necessary to apply the transfer penalty between subways and express subway differently when forecasting subway traffic demand.
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.
Rail transport has grown over the Past decades, and rail networks have highly concentrated in urban area, and it is possible for rail passengers to choose a route anions a number of alternative routes. Analysis of factors influencing the choice of route, are required to estimate the rail travel demand of each route. In this paper, we describes route choice model for the transit assignment and characteristics of the route choice(i.e., by relative travel time and fares), and attempts to estimate travel demand of new rail transit based on the slated preference(SP) survey data of Nanko Porttown, which is located in Osaka, Japan.
This paper investigates how to change passengers' preferences for express trains according to line extension in Seoul Metro Line 9. Before-and-after line extension, we traced passengers' path choices using Smart Card data via the method suggested by Kim et al. (2015). We developed two multinomial logit models before-and-after line extension. Transferability test showed that there is no difference between the two models. However, the load factor of the express train increased by 6.7% and the gap between the local and express trains became significantly wider.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.36
no.6
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pp.1083-1091
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2016
This research uses public transportation card data to analyze the inter-regional transfer times, transfer frequencies, and transfer resistance that passengers experience during transit amongst the metropolitan public transportation modes. Currently, mode transfers between bus and rail are recorded up to five times during one transit movement by Trip Chain, facilitating greater comprehension of intermodal movements. However, lack of information on what arises during these transfers poses a problem in that it leads to an underestimation of transfer resistances on the Trip Chain. As such, a path choice model that reflects passenger movements during transit activities is created, which attains explanatory power on transfer resistance through its inclusion of transfer times and frequencies. The methodology adopted in this research is to first conceptualize the idea of metropolitan public transportation transfer, and in the case that mode transfers include the city-rail, to newly conceptualize the idea of transfer resistance using transportation card data. Also, the city-rail path choice model within the Trip Chain is constructed, with transfer time and frequency used to reevaluate transfer resistance. Further, in order to align bus and city-rail station administrative level small-zone coordinates to state and regional level mid-zone coordinates, the big node methdod is utilized. Finally, case studies on trip chains using at least one transfer onto the city-rail is used to determine the validity of the results obtained.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.3
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pp.60-67
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2016
In cumulative transfer functions, as number of transfer increase, the impact of individual transfer to transfer cost increase linearly or non linearly. This function can effectively explain various passengers's travel behavior who choose their travel routes in integrated transit line networks including bus and railway modes. Using the function, it is possible to simulate general situations such that even though more travel times are expected, less number of transfer routes are preferred. However, because travel cost with cumulative transfer function is known as non additive cost function types in route search algorithms, finding an optimal route in integrated transit networks is confronted by the insolvable enumeration of all routes in many cases. This research proposes a methodology for finding an optimal path considering cumulative transfer function. For this purpose, the reversal phenomenon of optimal path generated in route search process is explained. Also a heuristic methodology for selecting an optimal route among multiple routes predefined by the K path algorithm. The incoming link based entire path deletion method is adopted for finding K ranking path thanks to the merit of security of route optimality condition. Through case studies the proposed methodology is discussed in terms of the applicability of real situations.
The multinomial logit model, based on random utility maximization (RUM) theory, has been the predominant model used in travel mode choice contexts. In this paper, the travel mode choice model based on random regret minimization (RRM) theory is proposed as an alternative to the RUM model, and the applicability of the RRM model is examined. The presented model is applied to the case of inter-city travel mode choice in Korea. The empirical results show that the RUM model and RRM model have parameters that are consistent with the intuition. The goodness of fit statistics in the RRM model improved compared with the results of the RUM model. Consequently, these results show the possibility of using the RRM model in the context of travel mode choice.
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