This study aims to evaluate the availability of ABM (Active-Based Model), FEATHERS, as a policy evaluation tool. To achieve the goal, scenario analysis on flexible working policy was conducted to measure its impact on activity-travel behavior. As a consequence, there seems no significant change in worker's daily life, other than mitigating traffic congestion due to decreasing commuting travel in the rush hour. The result of VKT (vehicle kilometers traveled) shows an opposite pattern according to given household/individual constraints. The scenario analysis on telecommuting indicates a decreasing trend in both travel frequency and distance because of the diminished number of commuting trips. As the activity space of telecommuters is shifted to a residential area, there are more short-distance trips by using non-motorized transport, which leads to decrease in VKT (using a private vehicle). Thus, the sensitivity of VKT by population groups varies due to transport mode shift (between personal and another mode) and growing non-work trips (using a private mode). This study found few things. First, it is necessary to evaluate the details of policy impact by population groups since it can be varied depending on household/individual characteristics. Second, the case study shows a promising performance of ABM as policy measurement that provides reality in policy evaluation. Third, ABM allows us to do more accurate analysis (i.e. time-series analysis by population groups) of policy assessment than those of FSM (Four-Step Model). Lastly, a further effort in data collection, literature review, and expert survey should be made to enhance the accuracy and confidence of future research.
Purpose: The purpose of this study was to examine perceived needs for exercise programs among adults in the workforce based on sociodemographic characteristics and health-related behaviors. Methods: The sample consisted of 182 office workers, sales workers, and service workers recruited at a worksite in Seoul (97 males and 85 females, Mean age=34.6, SD=7.71). Study participants completed a structured questionnaire on health-related behaviors and areas of needs for exercise programs. Analysis of data was performed using descriptive statistics and chi-square tests. Results: Workers with greater interest in exercise reported to engage in exercise. Significant differences were observed in goals of exercise, preferred exercise, preferred methods for delivery of exercise, preferred exercise monitoring, and social support for exercise maintenance according to age, sex, marital status, education, commuting time, occupation, alcohol use, smoking, and current participation in exercise. There were no differences in areas of exercise program needs by consumption of high calorie foods. Conclusion: Public health nurses can use these findings for development and implementation of tailored exercise programs to promote health for workers whose physical activity is insufficient.
각 지역특성에 맞는 ATIS사업이 실현되기 위해서는 각 지역 통행자들의 노선선택 및 전환행태를 정확히 파악하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경상대를 연구대상으로 하여 대학출근운전자들의 노선선택 및 전환 행태를 정확히 파악하고 이들을 모형화하였다. 본 연구 대상지의 경우, 2개의 주 출근노선이 있으며 하나는 시내통행노선(노선 1)이고 다른 하나는 시외곽 통행노선(노선 2)이다. 노선1은 노선2에 비해 연장은 짧은 반면에 통행시간은 길며 신호교차로수. 우회전수도 많다. 먼저, 운전자의 노선선택행태모형을 통해 해석된 결과를 보면 시내노선에 대한 외곽노선의 상대적 효용이 아주 높으며, 전체적으로 출근운전자들은 짧은 통행시간을 선호하는 것으로 나타났다. 또한, 출근소요시간이 길고 라디오정보의 이용빈도가 높을수록 시내노선을 이용할 확률이 크며, 반면에 남성과 교직원인 운전자는 외곽노선을 이용할 확률이 큰 것으로 나타났다. 다음으로 행태조사에 기초한 노선전환행태모형을 통해 해석된 결과를 보면 연령, 출근시간, 라디오정보의 이용빈도들이 전환성향에 유의한 영향을 가져오는 것으로 분석되었다. 가상의 교통정보제공시의 운전자의 노선전환을 모형화한 노선전환의사모형에서는 대개의 정보에 대해 운전자가 노선전환을 하는 것으로 나타났다. 이 모형에서 지체길이에 따른 전환경향을 보면 지체의 길이가 길수록 전환경향이 높아 30분정도의 지체길이에서는 반드시 변경하는 것으로 나타났다. 본 연구대상 운전자의 경우 전반적으로 기술적인 유고(Incident)정보보다는 정량적인 지체정보에 더 민감한 것으로 나타났다.
In this study, a new analytical techniques is proposed for seeking policy alternatives aimed at objectives of TDM, increasing the transit rideshare. Determinants of travel mode such as personal characteristics, lifestyle, and urban spatial characteristics are interdependent and have combined effect on decision. In addition, individuals, groups, and regional characteristics have interdependencies at different levels. Unlike traditional regression analysis, hierarchical analysis model has the advantage of identifying interdependencies and complex relationship between the combined impact factors. This analysis technique is expected to be a significant contribution to seek a more efficient TOD policy.
Purpose: The purpose of the study is to analyze the relationship between travel behavior and urban spatial characteristics in a hierarchical manner. Method: This study analyzed the relationship between traffic patterns and urban spatial characteristics for 83 cities in Korea by using a hierarchical linear model. Results: It was found that the urban spatial characteristics influenced the choice of transportation mode and travel time with personal attributes. However, the degree of influence on the choice of the means and the time required is relatively low through the policy of changing the city attribute, so the policy effect of mobilizing the land use policy for the traffic is theoretically, but the scale is not bigger than expected. Conclusion: In high density or the bigger scale of the city, the mass transportation system is widely supplied and used, but it does not overcome the drawback that it takes more time than the autos.
Kim, Su jae;Choo, Sang ho;Kim, Ji yoon;Han, Jae yoon
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.1
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pp.55-70
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2018
Recently, as shared transportation services has expanded, integrated mobility services that link personal transportation and public transportation are paid attention. To do this, it is necessary to analyze trip mode chaining behavior. This study analyzed the characteristics of the trip mode chaining behavior using the 2010 travel diary survey in Seoul, and analyzed factors to affect mode choice of trip chaining through the multinomial logit model. The transportation means were classified into passenger cars, city buses, intercity buses, railways, taxis, and others, and 25 trip mode chaining types were identified. Among them, the trip share connected between city bus and railways was the highest. It was also found that the trip mode chaining occurred mainly at commuting and in the morning and afternoon peak. According to the model results, the mode choice of trip chaining is significantly influenced by individual attributes (sex and age), household attributes (car ownership and income), trip attributes (trip purpose, trip time and trip length), and arrival area attributes (number of subway lines and bus lines, ratio of commercial area, land use mix and central region).
According to the "Population and Housing Census of 2010", announced by the National Statistical Office, "House Nomad group" was increased by more than 70% compared to 2005. Emergence of House Nomad tribe about the cause of the increase of influence and House Nomad tribe give the housing market, but prior to the discussion often, there is no place that still it became clearly evident in the research. The purpose of this study, are looking for the emergence and increasing cause of House Nomad group in terms of consumption behavior of the house. For this reason, We use the Population and Housing Census 1% of the data 2010. and Multinomial Logit Models., is a useful method that can be utilized when there is no rank and order the consumer choice. The results were as follows. House Nomad group was found to be higher probability of living place and good environmental characteristics of housing that has been expressed in the properties of the housing. Also appeared to have a relatively longer time commuting. And that residential mobility is high.
The aim of this research is to develop the sentiment indicators of housing welfare for evaluating housing welfare policies conducted by the Korean government. The methods of this research are used by analysis of related documents, FGI (Focus Group Interview), and survey. The survey was made by experts and consumers. To analyze the survey, this research also uses confirmatory factor analysis by SPSS (Statistical Package for the Social Science) program, AHP (Analytical Hierarchy Process) by Expert Choice program, frequency, average, percentages, Factor analysis etc. As a result of this research, selected housing welfare indicators are settled as follows: In the housing welfare aspect, 11 indicators in the department of 'Housing Satisfaction' and 11 indicators in the department of 'Community Satisfaction' (22 in total) are suggested. The indicators are 1) Water Supply and Distribution Equipment 2) Heating equipment 3) the size of the exclusive residential area 4) the number of rooms 5) Ventilation and Lighting 6) Sound Insulation (Indoor Noise) 7) Air Pollution/Odor 8) House Deposit 9) Rent Paid 10) Maintenance (Dwelling) Cost 11) The length of Occupation 12) Proximity to Welfare Facilities 13) Educational Environment 14) Convenience of Facilities (shops, hospitals etc.) 15) Convenience of Transportation and Commuting 16) Distance from Workplace 17) Landscape and Green Space (Tree, Flowers, Grass etc.) 18) Vandalism (Destruction Behavior, graffiti etc.) 19) Privacy 20) Noise in Public Places (Drinking, Loudly Talking etc.) 21) Safety from Crime 22) Safety from a Disaster. As of 2007, the housing welfare sentiment index is measured by the survey of 1,000 inhabitants in the public housing, which shows 3.51.
Currently, subway crowding is estimated by observing a specific point at specific hours once or twice every 1 or 2 years. Given the extensive subway network in Seoul Metropolitan Area covering 588 stations, 11 lines and 80 transfer stations as of 2017, implementing crowding mitigation policy may have its limitations due to data uncertainty. A proposal has recently been made to effectively use smart card data, which generates big data on the overall subway traffic related to an estimated 8 million passengers per day. To mitigate subway crowding, this study proposes two viable options based on data related to smart card used in Seoul Metropolitan Area. One is to create a subway passenger pattern model to accurately estimate subway crowding, while the other is to prove effectiveness of early bird policy to distribute subway demand that is concentrated at certain stations and certain time. A subway passenger pattern model was created to estimate the passenger routes based on subway terminal ID at the entrance and exit and data by hours. To that end, we propose assigning passengers at the routes similar to the shortest routes based on an assumption that passengers choose the fastest routes. In the model, passenger flow is simulated every minute, and subway crowding level by station and line at every hour is analyzed while station usage pattern is identified by depending on passenger paths. For early bird policy, highly crowded stations will be categorized based on congestion level extracted from subway passenger pattern model and viability of a policy which transfers certain traveling demands to early commuting hours in those stations will be reviewed. In particular, review will be conducted on the impact of policy implemented at certain stations on other stations and lines from subway network as a whole. Lastly, we proposed that smart card based subway passenger pattern model established through this study used in decision making process to ensure effective implementation of public transport policy.
Lee, Suji L.;Park, Chang-hyun;Ha, Eunji;Park, Shinwon;Hong, Haejin;Park, Su Hyun;Ma, Jiyoung;Kang, Ilhyang;Kang, Hahn;Song, William Byunghoon;Kim, Jungyoon;Kim, Jieun E.
Korean Journal of Biological Psychiatry
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v.24
no.2
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pp.59-67
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2017
Shift workers experience a disruption in the circadian sleep-wake rhythm, which brings upon adverse health effects such as fatigue, insomnia and decreased sleep quality. Moreover, shift work has deleterious effects on both work productivity and safety. In this review, we present a brief overview of the current literature on the consequences of shift work, especially focusing on attention-associated cognitive decline and related behavioral changes. We searched two electronic databases, PubMed and RISS, using key search terms related to cognitive domains, deleterious effects, and shift work. Twenty studies were eligible for the final review. The consequences of shift work can be classified into the following three categories extracted from the literature review : 1) work accidents ; 2) commuting accidents such as car accidents that occur on the way to and from work ; and 3) attendance management at work (i.e., absenteeism, tardiness, and unscheduled early departure). These cognitive and behavioral consequences of shift work were also found to be associated with sleep disorders in shift workers. Thus, improvements in the shift work system are necessary in order to enhance workers' health conditions, work productivity, and safety.
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