고도의 산업화성장에 따라 도시의 기능이 지역간의 완전분리가 아닌 경제적 사회적 상호 연관성이 점점 증가하고 그 내용도 복잡하고 다양해짐에 따라 이에 대한 체계적인 분석이 필요하게 되었으며, 그에 대한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존에 연구에서 제시하고 있는 각 지역단위별로 취업자수에 대한 고용자수 비율 또는 출근통행의 유출량에 대한 유입량 비율 등의 단순지표를 이용한 지역간의 경제적 의존성을 설명하는 데는 한계가 있다고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 지역간의 경제적 연관관계 즉 경제적 의존성을 복합적이고 표준화 할 수 있는 계량치로 추정하기 위해 두 변수 집합간의 연관성을 추정하는데 매우 유용한 분석기법인 정준상관분석 기법을 이용하여 추정하고자 하였다. 이에 수도권 72개존의 출근통행자료을 이용하여 지역간의 경제적 의존성을 측정하였으며, 각 존들로 구성된 지역간의 정준상관계수 및 각 존들의 정준가 중계수를 통해 통계적으로 정산되어진 표준화된 계수를 산출하였다. 그 결과 대존의 경우 경기도와 인천시는 각각 0.9753. 0.2968 정도의 서울에 대한 경제적 의존정도를 보이는 것으로 나타나 서울에 대한 경기도의 경제적 의존성이 높은 것으로 나타났으며, 산출된 정준가중계수를 살펴보면 분당구와 서울시의 중구는 서울에 대한 경기도의 경제적 의존성에 가장 높은 영향을 미친 것으로 나타났으며, 또한 중존에 해당되는 인천의 3개 권역, 경기의 16개 권역의 서울 5개 권역에 대한 경제적 의존성도 분석되었다.
Smart card data is representative mobility data and can be used for policy development by analyzing public transportation usage behavior. This paper deals with the problem of classifying metro stations using metro usage patterns as one of these studies. Since the previous papers dealing with clustering of metro stations only considered traffic among usage behaviors, this paper proposes clustering considering traffic time as one of the complementary methods. Passengers at each station were classified into passengers arriving at work time, arriving at quitting time, leaving at work time, and leaving at quitting time, and then the estimated shape parameter was defined as the characteristic value of the station by modeling each transit time to Weibull distribution. And the characteristic vectors were clustered using the K-means clustering technique. As a result of the experiment, it was observed that station clustering considering pass time is not only similar to the clustering results of previous studies, but also enables more granular clustering.
The traditional trip-based modeling approach has assumed that a trip is generated for a purpose. However, the approach has not considered trips as a set of connected trips nor has it considered trip chaining. The purpose of this study is to identify general characteristics of trip chaining, and to explore relationships between trip purposes and trip chains using multivariate regression models. The data for this study come from the 2006 Seoul household travel diary survey. It is found that simple trip chains are dominant phenomena, and socio-economic characteristics such as occupation, income, age, and gender are closely related to types of trip chains. People aged less than 20, females, or high-income people are more likely to have a higher number of home-based trip chains. In addition, commute and school trips for workers and students respectively tend to be strongly associated with simple trip chains, while shopping and leisure trips for housewives tend to be related to simple trip chains.
The compact city usually provides good accessibility of residents with multiple transportation modes. However, in a compact city, annual average of travel distance per household by car is relatively short due to more congested traffic condition and larger travel cost than disperse city. As a result, total travel demand is decreasing when the region becomes more compact. Therefore compact development is regarded as one of the sustainable choices for future urban planning in many countries. This study aims at an empirical analysis of the relationship between urban compactness and travel demand based upon land-use and travel data for city of Seoul. In this study, 424 sub-districts with the mixed land-use patterns are assessed in a hexagonal diagram. The measurement is based on the relative deviation of each sector's characteristics including numbers of residence, manufacture, and trade & service. Multiple linear regression models are developed to analyze the effects of urban compactness on zonal trip generations. As a result, the trip generation rate in the residence-intensive and mixed-use areas is found to be relatively low. Furthermore, residents in high-compact areas tend to use public transport more often than residents in less compact areas.
HAN, He;HONG, Kiman;KIM, Taegyun;WHANG, Junmun;HONG, Young Suk;CHO, Joong Rae
Journal of Korean Society of Transportation
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v.36
no.3
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pp.203-215
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2018
This study suggests a method to construct large scale dynamic O/D reflecting the characteristic that the passengers' travel patterns change according to the land use patterns of the destination. There are limitations in the existing research about dynamic O/D estimation method, such as the difficulty of collecting data, which can be applied only to a small area, or limiting to a specific transportation network such as highway networks or public transportation networks. In this paper, we propose a method to estimate dynamic O/D without limitation of analysis area based on transportation resources that can be easily collected and used according to the big data era. Clustering analysis was used to calculate the departure time trip distribution ratio based on arrival time and departure time trip distribution function was estimated by each cluster. As a result of the comparison test with the survey data, the estimated distribution function was statistically significant.
A dynamic transportation management should be applied specially in AM peak because AM peak is more critical than PM peak in traffic volume and demand. AM peak trip can be characterized by commuting and schooling. which have the high level of usage on public transportation, and constraint on arrival time. So transportation management applied in AM peak could deal with a mode choice and an arrival time constrain. Researchers were involved in the dynamic transportation assignment models for management of congested traffic network. But, there were no models which considered a mode choice and an arrival time constrain should be included in management of AM peak. So there are limits to use exist models to control and analyze AM peak traffic. In this study, it is proposed the combined dynamic transportation model, considering a mode choice and the start time selection with arrival time constrains, based on Ran and Boyce's model. The proposed model is verified the compatibility by applying to the newly designed time space expanded network. The result shows that proposed model consistent with dynamic user optimal travel pattern. From this we certificate the applicability of the proposed model to control and analyze AM peak traffic.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.5D
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pp.709-716
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2006
The rapid changes of family structure such as singles, working couples and so on have effects on a travel behaviour. One of the characteristics from this is the increasing portion of trip-chain, in which plural activities were conducted in a "single outgoing" travel. Therefore travel must be considered as location change to conduct various activities instead of pursuing single travel purpose. This paper specifies a behavioral homogeneous person group by a job, a possession of cars. Based on this classification of person groups and their activity diary, the sequence, time and travel mode of activities in a day can be verified. As a case study household survey was conducted in city Kongju. The survey result shows that the classification of behavioral homogeneous person group based on criteria like employment status and car ownership bring a good result to forecast trip generation in traffic zone.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.2
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pp.44-57
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2019
It is crucial to understand how people make decisions on mode choice and to accurately predict their behaviors in transportation planning. One of avenues for advancing modeling is, in particular, taking into account for taste heterogeneity in modeling that can incorporate different decision-making processes across group. In this study, we hypothesize that how people make decisions on mode choice would differ by destination in that land use characteristics are heterogeneous by zone even if zones are all in the same area. To this end, we apply Latent Class Modeling (LCM) to commute trips in Seoul by using 2010 household travel diary survey, investigate types of latent classes with the aid of characteristics of destination, and analyze how those classes differently response to factors. The LCM identifies two classes: in the first one, modal split of auto and public transit (bus and metro) is almost half-and-half and the trip destinations are characterized by relatively more residence facilities and less business/commercial facilities; in the second one, public transit has a notably high share and trip destinations are characterized by relatively more business/commercial facilities. In addition, it turns out that demographic and socio-economic variables affect mode choice differently by class.
An asymptotic distribution of the ratio of two normal vectors is estimated. Using the estimated asymptotic distribution, an approximation method to estimate confidence interval of passenger's value of travel time is proposed. As a result of empirical study the 95% confidence interval of value of travel time of home-to-work trips in city of Seoul is estimated at ₩7341.25$\pm$1945.05/hr.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.71-73
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2015
2009년 7월 개화에서 신논현까지 서울 지하철 9호선이 개통했다. 2010년 9호선 일평균 통행량은 예측 통행량 대비 97%수준이었으나, 2013년은 110%를 달성했다. 2015년 3월 2단계구간이 개통되어 평일 평균 이용객이 15만명 정도가 더 늘어났다. 국회 자료에 따르면, 출근시간 염창역에서 당산역까지의 혼잡도가 237%로 나타났다. 이는 다른 지하철 혼잡도 2배 뛰어넘는 수치이다. 당산역에서 여의도역(234%), 여의도역에서 노량진역(212%), 노량진역에서 동작역(216%)으로 기록이 될 만큼 특정 구간의 혼잡도가 높게 나타났고 급행노선을 선호하는 인원이 많아 시간이 지날수록 정체현상이 가중되고 있다. 따라서 본 연구는 혼잡도의 주 원인인 정체현상을 감소시키고 여객 수송율을 증가시키기 위해 기존의 급행 프로세스를 변경하는 방안을 제시한다. 여기에 적용된 연구방법은 혼잡도 수준을 낮추기 위해 필요한 프로세스 설정하고 아레나 시뮬레이션 프로그램 분석을 통해 본 연구에서 제시한 방안에 대해 검증한다. 본 연구에서 제안한 방식을 통해 지하철의 혼잡도 해소에 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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