In the transportation planning process, origin and destination(O-D) trip matrix is one of the most important elements. There have been developments and applications of the methodology to adjust old matrices using link traffic counts. Commonly, the accuracy of an adjusted O-D matrix depends very much on the reliability of the input data such as the numbers and locations of traffic counting points in the road network. In the real application of the methodology, decisions on the numbers and locations of traffic counting points are one of the difficult problems, because usually as networks become bigger, the numbers of traffic counting points are required more. Therefore, this paper investigates these issues as an experiment using a nationwide network in Korea. We have compared and contrasted the set of link flows assigned by the old and the adjusted O-D matrices with the set of observed link flows. It has been analyzed by increasing the number of the traffic counting points on the experimental road network. As a result of these analyses, we can see an optimal set of the number of counting links through statistical analysis, which are approximately ten percentages of the total link numbers. In addition, the results show that the discrepancies between the old and the adjusted matrices in terms of the trip length frequency distributions and the assigned and the counted link flows are minimized using the optimal set of the counted links.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.3
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pp.617-631
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2019
In the four-step demand model, a gravity mode is used most commonly at the trip distribution stage. The purpose of this study was to develop a new friction factor that can express the accessibility property as a single friction factor to compensate for the variable limits of the gravity model parameters (travel time, travel cost). To derive a new friction factor, a new friction factor was derived using the space syntax that can quantify the characteristics of the urban space structure, deriving the link-unit integration degree and then using the travel time and travel distance relationship. Calibration of the derived friction factor resulted in a similar level to that of the existing friction factor. As a result of verifying the various indicators, the explanatory power was found to be excellent in the short - and long - distance range. Therefore, it is possible to derive and apply the new friction factor using the integration index, which can complement the accessibility beyond the limit of the existing shortest distance, and it is believed to be more advantageous in future utilization.
Park, Jun-Sik;Go, Seung-Yeong;Kim, Jeom-San;Gwon, Yong-Seok
Journal of Korean Society of Transportation
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v.25
no.3
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pp.137-144
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2007
This study involves an analytical approach to determine transit dispatching schedules (headways) Determining a time schedule is an important process in transit system planning. In general, the transit headway should be shorter during the peak hour than at non-peak hours for demand-responsive service. It allows passengers to minimize their waiting time under inelastic, fixed demand conditions. The transit headway should be longer as operating costs increase, and shorter as demand and waiting time increase. Optimal headway depends on the amount of ridership. and each individual vehicle dispatching time depends on the distribution of the ridership. This study provides a theoretical foundation for the dispatching scheme consistent with common sense. Previous research suggested a dispatching scheme with even headway. However, according to this research, that is valid for a specific case when the demand pattern is uniform. This study is a general analysis expanding that previous research. This study suggests an easy method to set a time table without a complex and difficult calculation. Further. if the time axis is changed to the space axis instead, this study could be expanded to address the spacing problems of some facilities such as roads. stations, routes and others.
This paper is described the concepts and limitations for the traditional directional design hour volume estimation. The main objective of this paper is to establish an estimation method of probabilistic directional design hour volume in order to improve the limitation for the traditional approach method. To express the traffic congestion of specific road segment, this paper proposed the link travel time as the probability that the road capacity can accommodate a certain traffic demand at desired service level. Also, the link travel time threshold was derived from chance-constrained stochastic model. Such successive probabilistic process could determine optimal ranked design hour volume and directional design hour volume. Therefore, the probabilistic directional design hour volume can consider the traffic congestion and economic aspect in road planning and design stage. It is hoped that this study will provide a better understanding of various issues involved in the short term prediction of directional design hourly volume on different types of roads.
This study analyzes traffic data which are collected by VDS(Vehicle Detection System) to research the relationship between spacing distribution and vehicles' relative speed. The collected data are relative speed between preceding and following vehicles, passing time and speed. They are also classified by lane and direction. For the result of the analysis, in the same platoon, we figure out that mean of spacing is 40m, which can be a value to determine section A to D. To compare spacing according to time interval, this study splits time intervals to peak hour and non-peak hour by peak hour traffic volume. In conclusion, vehicles in peak hour are in car following because most drive similar speed as preceding vehicle and they have relatively small spacing. On the other hand, non-peak hour's spacing between vehicles is bigger than that of peak hour. This implies driver's behaviors that the less spacing, the more aggressive and want to reduce their travel time in peak hour, whereas most drive easily in non-peak hour and recreational trip purpose because of less time pressure.
This study investigates the factor that influences commuting time to work when individuals allocate their time for different types of activities. The commuting time is an important indicator for an individual to determine the residence and choose the means of transportation. The analysis uses the data collected from people who live in Seoul metropolitan area including Seoul, Incheon and Gyeonggi Province, and commute to work and making the simple linkage travel (home-work-home) within the area. For the analysis, the Cox hazard proportional methodology was adopted. The method is known to be well applied without assuming any distribution in case of the dependent variable being continuous. For the covariate, the interaction effect between the space variable of the work place and the variable of transportation has been also included in the model. The commuting time to work has been estimated for both 1) the whole metropolitan area and 2) the separate regions i.e., Seoul, Incheon and Gyeonggi-Do. The result reveals that characteristic variables related to individual, household and travel properties influence the mode of transportation and the time allocated for commuting to work (p<0.01). This study also demonstrates the usefulness of the Cox hazard proportional model. The data used in this study is the actual household travel data surveyed in 2006 in the metropolitan area, and analyzing the survey data in 2010 is currently in progress. Comparison of the two survey data sets seeking any behavioral change is suggested for the future study.
The Purpose of this Paper is the development of the day-to-day dynamic combined model on the evaluation of traveller's traffic information for multi-mode and multi-class environments. Information is assumed to be provided for multi-mode such as bus and automobile. and multi-class such as a driver with and without route guidance equipment when they depart for their trips. The information provision strategies have been developed in the base of user equilibrium, system optimum and in between them. The Sioux Falls network is used for the evaluation of the model and information provision strategies. In the numerical analysis, a Braess' paradox for the information provision, which is the increase of travel time even though the number of information usage level and user are increased, has been occurred so that these kinds of information strategies should be implemented with special care.
Kim, Ju-Yeong;Lee, Seung-Jae;Kim, Do-Gyeong;Jeon, Jang-U
Journal of Korean Society of Transportation
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v.29
no.6
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pp.97-106
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2011
Mode choice model is an essential element for estimating- the demand of new means of transportation in the planning stage as well as in the establishment phase. In general, current demand analysis model developed for the mode choice analysis applies common parameters of utility function in each region which causes inaccuracy in forecasting mode choice behavior. Several critical problems from using common parameters are: a common parameter set can not reflect different distribution of coefficient for travel time and travel cost by different population. Consequently, the resulting model fails to accurately explain policy variables such as travel time and travel cost. In particular, the nonlinear logit model applied to aggregation data is vulnerable to the aggregation error. The purpose of this paper is to consider the regional characteristics by adopting the parameters fitted to each area, so as to reduce prediction errors and enhance accuracy of the resulting mode choice model. In order to estimate parameter of each area, this study used Household Travel Survey Data of Metropolitan Transportation Authority. For the verification of the model, the value of time by marginal rate of substitution is evaluated and statistical test for resulting coefficients is also carried out. In order to crosscheck the applicability and reliability of the model, changes in mode choice are analyzed when Seoul subway line 9 is newly opened and the results are compared with those from the existing model developed without considering the regional characteristics.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.2
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pp.68-79
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2014
This paper analyzes the characteristics of trip chaining activities of elderly and explores temporal and spatial distribution. The research also estimates ordered probit model and binary logistic model to investigate various factors affecting trip chaining and mode choice patterns. We utilized household survey data for elderly conducted in 2006 and 2010 in Seoul metropolitan area. Research results indicate that trip chaining showed an increasing trend and simple trip chaining counts for more than 85%. GIS mapping expressed spatial distribution of trip departure and arrival areas, particularly showing regional changes in job-related trips. We also found that more factors influence trip chaining in 2010, compared with 2006, and travel cost is more sensitive than travel time in determining travel mode. The research contributes to establish transportation policies based on travel behavior of elderly in a upcoming super-aged society.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.3
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pp.625-637
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2015
This study aims to calculate optimal travel speeds based on analysis of the AVI data collected in the uninterrupted traffic flow, and the results are as follows. Firstly, we looked into the distribution of the sectional travel times of each probe vehicle and compared the difference in the sectional travel speeds of each probe vehicle. As a result, it is shown that outliers should be removed for the distribution of the sectional travel times. Secondly, there were differences among type 1(passenger automobiles) & type 2(automobiles for passengers and freight) and type 4(special automobiles) in the non-congestion section. thus it was revealed that there is a necessity to remove type 4(special automobiles) when calculating the sectional travel speeds. Thirdly, Based on the results of these, the optimal outlier removal procedures were applied to this study. As a result, it showed that the MAPE was between 0.3% and 2.0% and RMSE was between 0.3 and 2.3 which are very similar figures to the actual average traffic speed. Also, the minimum sample size was satisfied at the confidence level of 95%. The result of study is expected to serve as a useful basis for the local government to build the AVI. In the future, it will be necessary to study to integrate AVI data and other data for more accurate traffic information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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