This study investigates the diurnal pattern of transit ridership in the Metropolitan Seoul area. For the purpose, we use a weekday Smart Card passenger transaction data in 2005. Eleven passenger trip patterns are found from 2.74 million passengers moving on the Metropolitan Seoul Metro system. Among them, we analyze 2.4 million passengers blonging to five trip types having only one or two transaction record during a day. A total of 357 metro stations are classified to four types according to their diurnal pattern of passenger riderships. We analyze the relationships between passenger's trip chain patterns and subway station's diurnal transit ridership patterns. The result shows that the ratio of the number of passengers of particular time of the day is hierarchically related with trip chain patterns.
이 논문은 O-D 접근방법과 P-A 접근방법을 이론적으로 서로 비교한 연구이다. O-D 접근방법은 전통적인 교통수요 4단계 분석기법의 모든 과정에서 통행수 산출을 통행 유출과 통행유인의 개념을 적용하여 O-D 통행량을 사용한 기법으로 정의되었다. 이러한 O-D 접근방법은 우리 나라에서 보편적으로 사용되고 있는 기법이다. P-A 접근방법은 통행 발생, 통행분포, 교통수단선책 분석과정까지 통행생성과 통행유인의 개념을 적용하여 P-A 통행량을 사용한 기법으로 정의되었으며, 노선배경 분석단계에 앞서 P-A 통행량을 O-D 통 행량으로 전환되어져야 한다. P-A 접근방법은 구미국가들에서 보편적으로 사용되는 기법이 다. 이러한 두 접근방법은 통행목적 분류에서 귀가통행이 별도로 분류되어있는가 혹은 아닌 가에 따라 쉽게 구분되어 질 수 있다. 만일 귀가통행이 통행목적의 분류에서 별도로 구분되 어 있으면 O-D 접근방법이 적용되고 있음을 의미하는 것이다. 이 연구는 전통적 교통수요 4단계 분석과정 중 통행발생, 통행분포 및 교통수단선택의 각 분석과정에서 두 접근방법간 의 이론적 차이점을 명확히 비교 분석하고자 하였다. 그러므로써 형태적 통행패턴을 상대적 으로 잘 설명하며 또한 집합적 오차를 상대적으로 초 lth화할 수 있는 기법이 어느 것인가 를 이론적으로 찾고자 하였다. 이 연구에서는 행태적 측면에서 통행패턴을 P-A 접근방법이 더 잘 표현하고 있으며 또한 집합화 오차도 P-A 접근방법이 더 적으므로 P-A 접근방법이 O-D 접근방법보다 이론적으로 더 우수하다고 결론지었다. 또한 이 연구는 통행발생, 통행 분포, 교통수단선택 분석과정이 끝난 후 P-A 통행량에서 O-D 통행량으로 전환하는 것이 통행발생, 통행분포의 분석과정이 끝난 후에 O-D 통행량으로 전환하는 것보다 더 바람직하 다고 추천하였다.
Transportation policy to facilitate the public mode use is of the foremost importance to the local governments of Metropolitan Seoul, regarding the economic and environmental consequences of the increasing use of car. Understanding the travel behaviour is essential to the establishment of proper policy to guide more people to the use of public modes instead of private. The paper reports a result of sequential analysis of individual travel behaviour in Metropolitan Seoul, using a multi-dimensional motif search technique applied to Smart Card data that integrates individuals' different public mode uses. Groups of travel patterns with similar sequential information identified distinctive travel behaviour between Seoul north and south and between metro and bus uses. Travel patterns are more bounded within north Seoul and south Seoul respectively than crossing Han River between north and south. Within north and south, travel patterns visiting northern CBD and southern CBD, respectively, as well as their local neighbour in north and south, often use metro and metro-local bus combination, while travel patterns visiting only the north and south locals without CBDs more use only the local bus line and even only the areal bus line.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.4D
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pp.559-564
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2006
The purpose of this study is to minimize negative effect of VMS travel time information service by sensitivity analysis, which forecasts the change in link traffic volume. As a result, strategies for providing travel information that can change driving patterns for minimizing travel time were found. The framework for analysis is recently expanded with the application of game theory. According to the experiment, the algorithm generated for travel time information service reduces total travel time and yields travel patterns that is very close to the system optimization. Also, this study found that the route the travel time service information is provided about could play the important role.
The Korea Transport Institute (KOTI) builds the origin and destination(O-D) trip data with relatively smaller zone size such as Eup, Myeon, Dong administration unit districts in metropolitan area. Otherwise, O-D trip data was built by bigger size of traffic analysis zone(TAZ) such as Si, Gun, Gu administration unit districts for rural area. In some cases, it is needed to divide a zone into several sub-zones for rural area in order to analyze travel distribution pattern in detail for a certain highway and rail project. The study suggested a method to estimate O-D trips for sub-zones in the larger-size zones in rural area. Two different distribution models, direct demand model and gravity model, were calibrated for sub-zone's intra-zonal O-D trip pattern with metropolitan area O-D data which has smaller zone-size (sub-zone) data categorized by low, middle and high population density. The calibration results were compared between the two models. The gravity model with impedance function of power functional form was selected with better explanation for all groups in the metropolitan area. The adjusted $R^2$ was 0.7426, 0.6456 and 0.7194 for low, middle and high population density group, respectively. The suggested O-D trip estimating method is expected to produce enhanced trip patterns with sub-divided small zones.
KIM, Sang Bum;KIM, Chil Hyun;YOO, Byung Young;KWON, Yong Seok
Journal of Korean Society of Transportation
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v.33
no.3
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pp.315-321
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2015
ATMS calculates section travel time using two-way communication system called DSRC(Dedicated Short Range Communications) which collects data of RSE (Road Side Equipment) and Hi-pass OBU (On-board Unit). Travel time estimation in urban area involves uncertainty due to the interrupted flow. This study not only analyzed real-time data but also considered pattern data. Baek-Je-Ro street in Jeon-Ju city was selected as a test site. Existing algorithm was utilized for data filtering and pattern data building. Analysis results repoted that travel time estimation with 20% of real-time data and 80% of pattern data mixture gave minimum average difference of 37.5 seconds compare to the real travel time at the 5% significant level. Results of this study recommend usage of intermixture between real time data and pattern data to minimize error for travel time estimation in urban area.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.1
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pp.28-38
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2019
The smart card data stores the transit usage records of individual passengers. By using this, it is possible to analyze the traffic demand by station and time. However, since the purpose of the trip is not recorded in the smart card data, the demand for each purpose such as commuting, school, and leisure is estimated based on the survey data. Since survey data includes only some samples, it is difficult to predict public transport demand for each purpose close to the complete enumeration survey. In this study, we estimates the purposes of trip for individual passengers using the smart card data corresponding to the complete enumeration survey of public transportation. We estimated trip purposes such as commute, school(university) considering frequency of O-D, duration, and departure time of a passenger. Based on this, the passengers are classified as workers and university students. In order to verify our methodology, we compared the estimation results of our study with the patterns of the survey data.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.9
no.3
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pp.379-395
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2006
The purpose of this study is to analyze the spatial characteristics of travel patterns and travel behaviors of transit users in the Metropolitan Seoul area. We apply the data mining techniques to explore the travel patterns of transit users from the T-money card database which has been produced over 10,000,000 transaction records per day. The database contains the information of locations and times of origin, transfer, and destination points for each transaction as well as the informations of transit modes taken via the transaction. We develop an data mining algorithm to explore traversal patterns from the enormous information. The algorithm determines the travel sequences of each passenger, and produce the volumes of support on each points (stops) of transportation networks in the Metropolitan Seoul area. In order to visualize the spatial patterns of travel demands for transit systems we apply GIS techniques, and attempt to investigate the spatial characteristics of travel patterns and travel demand. Subway stops located in the Gangnam area appear the highest peak for the travel origin and destination, while the CBD in the Gangbuk stands at the second position. Two or three sub-peaks appear at the densely populated residential areas developed as the high-rise apartment complex. Subway stations located along the Subway Line 2, especially from Guro to Samsung receive heavy travel demand (total support), while bus stops located at the CBD in the Gangbuk stands the highest travel demand by bus.
Kim, Byungsoo;An, Soyoung;Son, Jungmin;Park, Hyemi
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.29
no.5
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pp.949-960
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2016
This paper uses all sections of highway data (VDS) for two years (Jan. 2014-Dec. 2015), with 15 minute units. The first purpose of this study is to find clusters with similar patterns that appear repeatedly with time variables of month, week and hour. The cluster analysis results indicate a variety of patterns of average traffic speeds by time variables depending on the clusters; subsequently, these can be utilized to model for the forecast of the speed at a specific time. The second purpose is to do cluster analysis for grouping sections by effect nets that are closely related to each other. For the similarity measure we use cross-correlation functions calculated after pre-whitening the speed of each section. The cluster analysis gets 19 clusters, and sections within a cluster are geographically close. These results are expected to help to forecast a real-time speed.
Transportation planners are increasingly adopting policies aimed at changing travel choices made by general commuter. Theories on the relationship between high-speed technology and transport address changes in travel behavior of regional commuter due to alterations in the Kyung-Bu railroad transportation corridor. The purpose of this paper is to examine the relationships between travel behavior and high-speed technology. The KORAIL data allows us to explore the differences between travel characteristics that are usually hard to discern by guesswork. The effects of travel time were found to be significant in the full decisions that control for commuting KTX. Although many argue that transportation behavior cannot be changed, this paper demonstrates that about 4 years of behavioral data on KTX travel show otherwise. In this paper we explore several possibilities to fill in some of the gaps in our knowledge on the expansion of commuter belt.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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