With the extension of the average life span and the rapid aging of the population, defining elderly population as a single group is difficult as the physical, economic and social conditions of individual have become different. Therefore, policies that take into account the characteristics of each group are required. The purpose of this study is to classify individual travel types and to analyze the characteristics of each travel type, based on individual public transportation trajectory data as known as smart card data. Among the four classified types, the long-distance low-frequency stay type and the short-range medium-frequency mobile type show external activity traffic characteristics for retirement leisure, while the long-distance high-frequency stay type and the long-distance high-frequency mobile group include regular commuting. Traffic variability and residence areas of stay were identified in terms of each classified travel type. The results of this study provide the important suggestions for establishing a transportation policy that takes into account the characteristics of each type of elderly population in Seoul.
Recently, urban and transportation planning for Transit Oriented Development(TOD) has become a major issue. For the effective policy implementation of TOD, it is important to understand the travel behavior of residents in housing areas. In this study, we compared the travel behaviors of residents by housing types based on 'the 2010 Household Travel Survey Data' focusing on metropolitan areas. By building an estimation model for subway trip frequency by housing types, it was identified that the factors influencing subway trips and ultimately suggested implications to increase the use of the subway. The highest share of bus mode was for detached house residents with 22.8%, whereas the share of subway mode was highest by efficiency apartment residents with 17.5%. Walking distance to the subway from efficiency apartment and row house were verified as 661meters and 749meters. As the residents of each housing type have more cars and bicycles, their subway trips were decreased. It was also found that subway trips were increased when the population density of residence was high with good accessibility to subway stations and poor accessibility to bus service. In this study, the statistical findings to differentiate the planning factors of public transportation by housing types were also provided. The results of this study would be used for urban design considering the travel behaviors of residents by housing types and can also be utilized for promoting the patronage of public transportation. Some limitations and a future research agenda have also been discussed.
지체함수는 교통량과 속도의 관계를 단조 증가함수로 단순화하여 교통수요예측의 교통배정모형에 사용되게 된다. 이 지체함수를 구하는 방법은 두가지로 구분할 수 있는데, 첫째는 교통배정을 통해 구해지는 추정 링크통행량과 실측 교통량을 비교해 가면서 정산하는 방법이고 둘째는 교통량-속도 관계로부터 직접 구하는 방법이다. 첫째 방법은 구해진 O/D 통행량표의 부정확성과 모형에 내재하는 오류가 이 지체함수에 포함될 가능성이 매우 높은 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 교통량-속도 관계로부터 직접 도로유형별 지체함수를 구하여 교통배정에 적용하는 새로운 방법을 정입하였다. 교통망 전체에 대하여 단일 지체함수를 적용하는 기존의 방법은, 교통량 변화에 따른 통행시 간의 변화가 보다 둔감한 고급도로에 변화는 고급도로일수록 둔감하게 나타나며, 교통배정에 도로유형별 지체함수를 적용할 경우 단일 지체함수 적용시에 비하여 고급도로에 더 많은 교통량이 배정되게 된다. 본 연구의 결과, 교통망상에서 보다 현실적인 도로유형별 분담을 이룰 수 있는 방안이 정립됨으로써, 지금까지 교통배정에 있어 상대적으로 과소평가되어 왔던 고속도? 등 고급도로의 실제 타당성을 반영할 수 있게 되어 도로의 기능적 배차구조가 확립된 효율적인 교통망을 구성할 수 있는 계기를 마련한 것으로 판단된다.
This research develops a model of participation and scheduling choice of urban leisure activity. A nested legit model was found to be an appropriate approach. Data collected from Deagu and Pohang City were used for empirical estimation of model parameters. The empirical results confirmed several behavioral aspects associated with participation and scheduling choice of urban leisure activity. The paper presents a discussion on implications that can be inferred from the empirical results. Finally, future potential research question are also discussed.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.17
no.4
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pp.759-770
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2014
The aim of this study is to examine how time-use and activities are affected by work hours. To achieve this, we focused on the weekday time-use of full-time workers in Seoul Metropolitan Area(SMA). The long 'work hours' are under active discussions since it is related to the quality of life. However, many Social researcher thought that problem of Korean working hours is linked to quality of life in the abstract. Because activity connects time-use and quality of life, the key point is activity under time constraints. Therefore, travel patterns should be understood by time-use and activity patterns. This study composes trip-chains from travel data of 2010 Household Travel Survey(HTS). Grouping trip-chains by activity patterns, we could make sure that a few of activities after work is affected by a short free time. This study has potential implications for the policy of work hours and traffic problems in the evening, and will provide new geographical perspective related to measuring quality of life.
Kim, Tae-Ho;Rho, Jeong-Hyun;Kim, Young-Il;Oh, Young-Taek
International Journal of Highway Engineering
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v.12
no.4
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pp.93-100
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2010
Trip generation is the first step in the conventional four-step model and has great effects on overall demand forecasting, so accuracy really matters at this stage. A linear regression model is widely used as a current trip generation model for such plans as urban transportation and SOC facilities, assuming that the relationship between each socio-economic index and trip generation stays linear. But when rapid urban development or an urban planning structure has changed, socio-economic index data for trip estimation may be lacking to bring many errors in estimated trip. Hence, instead of assuming that a socio-economic index widely used for a general purpose, this study aims to develop a new trip generation model by type based on the market separation for the variables to reflect the characteristics of various zones. The study considered the various characteristics (land use, socio-economic) of zones to enhance the forecasting accuracy of a trip generation model, the first-step in forecasting transportation demands. For a market separation methodology to improve forecasting accuracy, data mining (CART) on the basis of trip generation was used along with a regression analysis. Findings of the study indicated as follows : First, the analysis of zone characteristics using the CART analysis showed that trip production was under the influence of socio-economic factors (men-women relative proportion, age group (22 to 29)), while trip attraction was affected by land use factors (the relative proportion of business facilities) and the socio-economic factor (the relative proportion of third industry workers). Second, model development by type showed as a result that trip generation coefficients revealed 0.977 to 0.987 (trip/person) for "production" 0.692 to 3.256 (trip/person) for "attraction", which brought the necessity for type classifications. Third, a measured verification was conducted, where "production" and "attraction" showed a higher suitability than the existing model. The trip generation model by type developed in this study, therefore, turned out to be superior to the existing one.
Almost domestic cycleways have been established without characteristic of land uses. These cycleways can always not provide optimal condition for safety and convenience not to speak of efficiency. This research having a purpose to accomplish more safety and convenience has tried to classify cycleways detail and to analyze cycleways types by land uses. It verified the difference among the characteristic of traffic on the land uses using the Chi-square test, and found the land use that had the strongest characteristic. Finally, it has proposed the suitable cycleway types to land uses.
Using 2006 metropolitan household travel survey data, this study analyzes trip behaviors based on a concept of trip chains using both trip purpose and number of trip linkages. For the analysis, trip chains are classified into two groups depending on including commute trips. Each group is further classified into a single linkage (i.e., Origin-Destination trips without any intermediate stop-by) and multiple linkages (Origin-Destination trip with at least one intermediate stop-by). The analysis is conducted using the two-step Nested Logit Model. Computational results identifying the characteristics of single and multiple linkages show that the young, male and office employee drivers tend to have more multiple linkages than single linkages in their trips. In contrast, it is shown that a driver whose monthly income is less than 3,000,000 Korean Won with a longer commute time more likely to make a trip chain with single linkages (p<0.0001).
Activity-based models analyze individuals' various daily activities that are identified as a decision-making unit for transportation planning. In other words, it is the model that determines the types of activities according to the social, economic and situational characteristics of the groups with the same activity patterns and predicts individuals' activity time, distance, spatial movement and transportation mode. The activity-based model is a method of estimating more efficient and realistic demand in transportation forecasting because traffic is regarded as a complex decision-making process that an individual and other people participate in. In this paper, we grasp the factors affecting choice behavior of activity pattern and analyze choice behavior of activity pattern based on multi-dimensional characteristic of each person. First, we classify activity types of reviewing the trip chain and activity purpose. Next, we identified preferable activity types using complicated characteristics of main agent of activity. We concluded that choice behavior of activity pattern is dependent on complex characteristics of each agent, and further multi-dimensional characteristics of each person are affected over the whole decision process of activity schedule.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.15
no.2
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pp.332-342
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2012
The current research aims at classifying the bus stops as transfer center in order to establish the rational bus transfer systems. Existing research typically identifies characteristics of demands for bus stops and land use surrounding the bus stops and classifies and profiles the bus stops. A common problem with this type of research is that the results with cross-sectional characteristics of land use and bus stop usage do not capture the details of trip chain, the fundamental characteristics of the trips with transfer. This paper therefore examines bus stop classifications with such variables as transport mode chains, intermediate stop chains and timing chains. The analysis on the data collected on Monday 20 April 2009 for passengers of Gyeong-gi bus results in a clear classification among bus stops in terms of such trip chain variables. The research would provide useful information for the decision support of transfer stops location choice and infrastructure design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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