The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.6
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pp.96-110
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2018
As the development of ICT has made it easier to collect various traffic information, research on creating new traffic attributes is drawing attention. Estimation and forecasts of demand and traffic volume are one of the main indicators that are essential to traffic operation, assuming that the traffic pattern at a particular node or link is repeated. Traditionally, a survey method was used to demonstrate this similarity on trip behavior. However, the method was limited to achieving high accuracy with high costs and responses that relied on the respondents' memory. Recently, as traffic data has become easier to gather through ETC system, smart card, studies are performed to identify the regularity of trip in various ways. In, this study, route-level trip data collected in Daegu metropolitan city were analyzed to confirm that individual traveler forms a spatially similar trip chain over several days. For this purpose, we newly define the concept of spatial trip regularity and assess the spatial difference between daily trip chains using the sequence alignment algorithm, Dynamic Time Warping. In addition, we will discuss the applications as the indicators of fixed traffic demand and transportation services.
본 연구를 통하여 대형할인점 이용자, 재래시장 이용자, 그리고 수퍼마켓 이용자들의 각 쇼핑장소를 중심으로 한 거주지역 공간적 분포 및 쇼핑패턴의 차이를 비교한 결과. 이 세종류의 쇼핑장소 이용자들간의 각 쇼핑장소들 중심으로 한 거주지역 분포의 공간적 패턴 및 쇼핑통행 패턴은 상당한 차이를 나타내고 있다. 또한 대형할인점을 이용자를 제외한 재래시장 이용자와 슈퍼마켓 이용자들을 대상으로 그들이 이용하기를 원하는 대형할인점의 이용을 제한하는 주요 요인을 분석한 결과 통행거리, 운전면허 미소지, 자가용 승용차 미보유 등 대형할인점으로의 접근을 위한 과정에서 발생하는 제약 요인들이 가장 큰 비중을 차지하고 있는 것으로 나타난다. 이러한 점들을 볼 때, 재래시장 및 수퍼마켓이 주민들의 일상적인 쇼핑장소의 역할을 할 때와는 달리 대형할인점의 등장은 이곳으로의 주민들의 접근능력의 차이에 따라 주민들간 일상적 소비장소의 차별화가 진행될 수 있음을 시사한다. 특히 최근 대형할인점의 입지가 가속화되고 이에 따라 재래시장 및 수퍼마켓의 기능이 쇠퇴하고 있음을 고려할 때, 신체적 그리고 사회경제적 특성의 차이에 따라 대형할인점으로의 접근에 제한을 받는 주민들의 일상적 소비공간은 더욱 위축되고 고립될 가능성이 있다.
This study analyzed passenger access and egress travel patterns related to a Korean regional railway station (Seoul station), then developed a binomial logit model. This model referred to bus and metro mode of access and egress during a national holiday (Chuseok 2009); obtained from transit smart card data. The results showed that 99% of passengers getting access to, or egress from, the regional railway station did so using less than two transfers, and that most passengers were more likely to choose a metro. However, the passengers that made access or egress trips near Seoul Station were more likely to take a bus. From the results of the mode choice model, it was found that the impact of travel time was greater than that of travel cost, in the choices made for both access and egress. Interestingly, the impact of travel time is much greater in choosing the mode of egress.
There are unique aspects of truck vehicle movements compared with the personal travel in trip chaining. This paper reports an analysis on the truck vehicle trip chaining which intercity/metropolitan/intraregional trips are classified. Data collected from the travel dairy survey is used the truck trip-chaining analysis. The pattern of trip chaining classes is classified by the GIS mapping based on orgin-destination trip information. The physical index and efficiency index for each trip diary is used to the truck vehicle activity. Truck trips lengths and time differs from its truck type, service type and travel patterns. It is shown that the efficiency of the truck trip chaining depends on vehicle types and its delivery patterns. There are many other topics for research on trip chaining modeling such as the classification of trip chain, time use and mode choice by trip chaining.
Travel Time is an important characteristic of traffic conditions in a road network. Currently, there are so many road users to get a unsatisfactory traffic information that is provided by existing collection systems such as, Detector, Probe car, CCTV and Anecdotal Report. This paper presents the results achieved with Data Fusion Model, Hybrid Neuro Fuzzy System for on - line estimation of travel times using RTMS(Remote Traffic Microwave Sensor) and Probe Data in the signalized arterial road. Data Fusion is the most important process to compose the various of data which can present real value for traffic situation and is also the one of the major process part in the TIC(Traffic Information Center) for analyzing and processing data. On-line travel time estimation methods(FALEM) on the basis of detector data has been evaluated by real value under KangNam Test Area.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.15
no.2
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pp.98-106
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2011
The deck of steel box girder bridges is composed of deck plate, longitudinal rib, and transverse ribs. The orthotropic steel decks have high possibility to fatigue damage due to numbers of welded connection part, the heavy contact loadings, and the increase of repeated loadings. Generally, the local stress by the repeated loadings of heavy vehicles causes the orthotropic steel deck bridge to fatigue cracks. The increase of traffic volume and heavy vehicle loadings are promoted the possibility of fatigue cracks. Thus, it is important to exactly evaluate the structural behavior of bridge considering the contact loading area of heavy vehicles and real load patterns of heavy trucks which have effects on the bridge. This study estimated the effect of contact area of design loads and real traffic vehicles through the finite element analysis considering the real loading conditions. The finite element analysis carried out 4 cases of loading patterns in the orthotropic steel deck bridge. Also, analysis estimated the influence of contact area of real truck loadings by the existence of diaphragm plate. The result of finite element analysis indicated that single tire loadings of real trucks occurred higher local stress than one of design loadings, and especially the deck plate got the most influence by the single tire loading. It was found that the diaphragm attachment at joint part of longitudinal ribs and transverse ribs had no effects on the improvement of structural performance against fatigue resistance in elastic analysis.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.14
no.4
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pp.540-552
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2011
Freight travel pattern has been less studied comparing with the field of passenger travel. Nonetheless, the importance of the freight travel has been increasing in urban travel sector, and the research needs on the freight travel demand hence is increasing. The current paper aims to identify, by tons of freight trucks and cargos, the characteristics of mean travel pattern, efficiency or performance, and the characteristics of freight trip chain regarding destination location, destination type and freight type. The study analyzed the nation-wide data of freight travel behavior survey. This study intended to set the starting framework of decision-making principle in freight travel, which has already been popular in passenger travel study. Findings suggest that those characteristics are clearly distinguished among trucks and cargos of different sizes of tons. The results are expected to provide important insight to the development of relevant transportation policy measures.
This paper develops a dynamic structural equation model, which captures relationships among socio-demographics, activity participation(i.e., time use) and travel behavior in consideration with time variation effects. The data used in developing the model are two waves(the year 1991 and 1992) from Puget Sound Transportation Panel (PSTP). which is surveyed in Puget Sound Region in United States. The PSTP is widely used in transportation behavior analysis and includes various information of traveler's socio-economic, travel patterns, and activity participation. In the model, we use 10 endogenous variables including activity participations and travel behaviors and 10 exogenous variables composed of time variant and invariant traveler's socio-demographic variables. The empirical model shows that strong relationships exist not only between socio-demographics and travel behavior, but between waves. We also confirm needs of panel data set to identify and understand time variation effects and travel behaviors.
Trail might be the primary recreational space to appear the use impact by visitors on ecological space in National park. On the basis of this concept, the carrying capacity was estimated on the trail. Impact rating class and pattern of passersby were surveyed on the 22 valid trails in Bukhansan National Park. Using two variables, the width of trail and amount of passersby, the correlation coefficient was analysed and the regression model was derived by raising x to a higher power. And carrying capacity estimation equation was devised by considering the pay fee visitors and average passersby in a trail section. With carrying capacity estimation equation to apply Bukansan National Park, it is desired that maximum carrying capacity is about 3 million persons a year under conditions of trail width 2.2m when National Park Authority wants to keep the existing management level. If they strengthen the management goal far resource conservation like that they want to keep the trail width 2.0m, the number of visitors might be decreased to about 2 million persons a year.
PARK, Seungjun;HONG, Kiman;KIM, Taegyun;SEO, Hyeon;CHO, Joong Rae;HONG, Young Suk
Journal of Korean Society of Transportation
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v.36
no.2
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pp.155-168
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2018
In this study, we studied the directional pattern of entering the intersection from the intersection upstream link prior to predicting short future (such as 5 or 10 minutes) intersection direction traffic volume on the interrupted flow, and examined the possibility of traffic volume prediction using traffic assignment model. The analysis method of this study is to investigate the similarity of patterns by performing cluster analysis with the ratio of traffic volume by intersection direction divided by 2 hours using taxi DTG (Digital Tachograph) data (1 week). Also, for linking with the result of the traffic assignment model, this study compares the impact area of 5 minutes or 10 minutes from the center of the intersection with the analysis result of taxi DTG data. To do this, we have developed an algorithm to set the impact area of intersection, using the taxi DTG data and traffic assignment model. As a result of the analysis, the intersection entry pattern of the taxi is grouped into 12, and the Cubic Clustering Criterion indicating the confidence level of clustering is 6.92. As a result of correlation analysis with the impact area of the traffic assignment model, the correlation coefficient for the impact area of 5 minutes was analyzed as 0.86, and significant results were obtained. However, it was analyzed that the correlation coefficient is slightly lowered to 0.69 in the impact area of 10 minutes from the center of the intersection, but this was due to insufficient accuracy of O/D (Origin/Destination) travel and network data. In future, if accuracy of traffic network and accuracy of O/D traffic by time are improved, it is expected that it will be able to utilize traffic volume data calculated from traffic assignment model when controlling traffic signals at intersections.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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