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.
The first and perhaps the most critical and perhaps the most important step in the process of predicting future traffic volume in a region (Zone) is to estimate the number of trips generated in from each traffic analysis zone. Most trip generation models for urban transportation planning, and highway in Korea are regression models. In Korea the category analysis has not been tried for last decades since the proper data such as the household travel behavior data have not been collected. Recently, the comprehensive household travel behavior survey such as ${\ulcorner}$1996 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$2002 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$ has been done. In this paper, the cross-classification tables of Seoul Metropolitan Area including the City of Seoul and Kyonggi Province are estimated by the category analysis. The tables are compared with regression models and ${\ulcorner}$2002 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$ data in terms of predictive capabilities in Seoul Metropolitan Area. Improvement strategies for trip generation forecast in Seoul Metropolitan Area are proposed.
Due to the limitations in the statistical data, the existing studies adopted rough methodologies with strong assumptions in the estimation of international passenger travel demand forecast in the ASEAN region. This study aims to develop international passenger travel demand models using scientific methodologies. This study proposes a direct demand model using the immigration and emigration data between countries in the region. This is because of the difficulty of estimating trip generation and trip distribution separately due to the data limitation in the region. As there does not exist the mode choice model for the region, this study estimates a mode choice model using the Stated Preference technique. The mode choice model is separated into three categories of models according to the range of distance between the origin and destination of travel; this is to reflect the different behavior in mode choice according to the travel distance. The result of model estimations suggests that the estimated models produce resonable results statistically. It is expected that the proposed models are useful for the future travel demand estimation in the ASEAN region.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.5
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pp.1-11
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2009
TCS Data imply characteristics of traffic conditions. However, there are outliers in TCS data, which can not represent the travel time of the pertinent section, if these outliers are not eliminated, travel time may be distorted owing to these outliers. Various travel time can be distributed under the same section and time because the variation of the travel time is increase as the section distance is increase, which make difficult to calculate the representative of travel time. Accordingly, it is important to grasp travel time characteristics in order to compute the representative of travel time using TCS Data. In this study, after analyzing the variation ratio of the travel time according to the link distance and the level of congestion, the outlier elimination model and the smoothing model for TCS data were proposed. The results show that the proposed model can be utilized for estimating a reliable travel time for a long-distance path in which there are a variation of travel times from the same departure time, the intervals are large and the change in the representative travel time is irregular for a short period.
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.
For the design and maintenance of highways and road structures, the statistical data are needed for the vehicle, especially heavy truck crossing. So far, static weighing has been used but it needs fixed station, crews, and it takes a lot of time. Also truck mix and headway distances cannot be obtained. Bridge Weigh-In-Motion system uses the bridge as a weighing scale and collects the axle weights, axle distances. vehicle types and etc. without stopping or slowing down the vehicle. In this study, for the first time in the country, BWIM system is applied on steel I-girder bridge and its applicability is examined. Also data collected in this system is analyzed to get truck traffic characteristics including average daily truck traffic, weight distribution, typical truck configuration and overweight truck status. The results are compared with other data from weighing station and highway toll gates.
A dynamic traffic assignment (DTA) has recently been implemented in many practical projects. The core of dynamic model is the inclusion of time scale. If excluding the time dimension from a DTA model, the framework of a DTA model is similar to that of static model. Similar to static model, with given exogenous travel demand, a DTA model loads vehicles on the network and finds an optimal solution satisfying a pre-defined route choice rule. In most DTA models, the departure pattern of given travel demand is predefined and assumed as a fixed pattern, although the departure pattern of driver is changeable depending on a network traffic condition. Especially, for morning peak commute where most drivers have their preferred arrival time, the departure time, therefore, should be modeled as an endogenous variable. In this paper, the authors point out some shortcomings of current DTA model and propose an alternative approach which could overcome the shortcomings of current DTA model. The authors substitute a traditional definition for time-dependent OD table by a new definition in which the time-dependent OD table is defined as arrival time-based one. In addition, the authors develop a new DTA model which is capable of finding an equilibrium departure pattern without the use of schedule delay functions. Three types of objective function for a new DTA framework are proposed, and the solution algorithms for the three objective functions are also explained.
The purpose of this study is to analyze the sales area of gas stations to see the quality and the efficiencies of spatial distribution structure for petroleum products in Tae-jeon City. Location pattern of gas station is classified by factors of competitive facilities, transportation, population and landuse in Tae-jeon City. As a result, High profit pattern and low profit pattern is classified. The characteristics of the distribution pattern of gas station are that the while densely populated has a small sales area, the thinly populated region has huge ones. Location-allocation model is used in order to minimize the travel distance from consumer location to gas station and balance the spatial distribution of gas station in case studies. The result reveals that the model-based locations of gas stations are more dispersed and balanced in the whole Tae-jeon City compared with the actual location of gas stations. This study shows the characteristics and spatial distribution patterns of sales area and location in petroleum products distribution facilities.
In both deteministic user Optimal Traffic Assignment Model (UOTAM) and stochastic UOTAM, travel time, which is a major ccriterion for traffic loading over transportation network, is defined by the sum of link travel time and turn delay at intersections. In this assignment method, drivers actual route perception processes and choice behaviors, which can become main explanatory factors, are not sufficiently considered: therefore may result in biased traffic loading. Even though there have been some efforts in Stochastic UOTAM for reflecting drivers' route perception cost by assuming cumulative distribution function of link travel time, it has not been fundamental fruitions, but some trials based on the unreasonable assumptions of Probit model of truncated travel time distribution function and Logit model of independency of inter-link congestion. The critical reason why deterministic UOTAM have not been able to reflect route perception cost is that the route perception cost has each different value according to each origin, destination, and path connection the origin and destination. Therefore in order to find the optimum route between OD pair, route enumeration problem that all routes connecting an OD pair must be compared is encountered, and it is the critical reason causing computational failure because uncountable number of path may be enumerated as the scale of transportation network become bigger. The purpose of this study is to propose a method to enable UOTAM to reflect route perception cost without route enumeration between an O-D pair. For this purpose, this study defines a link as a least definition of path. Thus since each link can be treated as a path, in two links searching process of the link label based optimum path algorithm, the route enumeration between OD pair can be reduced the scale of finding optimum path to all links. The computational burden of this method is no more than link label based optimum path algorithm. Each different perception cost is embedded as a quantitative value generated by comparing the sub-path from the origin to the searching link and the searched link.
The Metropolitan Areas have experienced the phenomenon that some of their peripheral parts emerged as a core business area because of the relocation of residential and economic activities from the central area. An important phenomenon in the spatial transformation of metropolitan area is the weakening of centrality in the center and the increasing strength of centrality in the periphery. This paper examined the changing patterns of spatial interaction in the Seoul Metropolitan area through an analysis on outflow trips. Outflow trip by Seoul decreased in nearby regions and increased in remote regions, however as times goes by, the spatial patterns of the largest outflow trip destination were diversified and the rate of outflow trip to Seoul has decreased in the periphery regions. This research reveals that the most remarkable changes of spatial interactions occurred nearby regions of Seoul and also the changes of outflow trip by Seoul was also distinct. In relation to this, the results arising from the similarity analysis by the variance of trip clearly show the changing spatial patterns of interaction in Yongin, Seoul, Suwon and Hwaseong.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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