본 논문은 ATIS의 효과를 평가할 수 있도록 교통정보제공에 따른 운전자의 노선선택 행태자료를 수집할 수 있는 시뮬레이터 개발에 관한 것이다. 현재 이러한 행태자료를 수집하기 위해서 설문지에 의한 SP(Stated Preference) 설문조사가 널리 수행되어지고 있으나 이러한 설문조사방법은 ATIS와 같은 가상의 환경을 응답자에게 이해시킬 수 있는 설문지를 작성하기가 힘들고, 무엇보다 운전중에 느끼게 되는 time pressure를 현실적으로 반영하지 못하기 때문에 신뢰성있는 자료를 수집하는데 어려움이 있다. 시뮬레이터는 보다 현실적인 교통상황을 계산하고 적절한 인터페이스 구성을 통해 교통상황과 분석자의 설문 의도를 응답자에게 효과적으로 인지시킬 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 세 가지 모듈(교통 시뮬레이션 모듈, 데이터베이스 모듈, 이용자 인터페이스 모듈)로 구성된 프로토타입 시뮬레이터를 개발하였다. 개발된 프로토타입의 유용성을 알아보기 위해 실제로 실시간 교통정보가 제공되는 작은 네트워크를 대상으로 파일럿 테스트를 수행하였고, 수집된 자료는 discrete choice model을 정산하는데 사용하였으며 그 분석결과는 상당히 합리적인 것으로 나타났다. 따라서, 이러한 시뮬레이터는 교통정보전략에 따른 효과를 사전에 분석해보고, 효과적인 교통정보시스템을 설계 및 운영하는데 활용될 수 있을 것이다.
As a part of the 21st Century Frontier Projects, Korea is building a proton linear accelerator complex. Using the discrete choice conjoint analysis method, this study evaluates the complex. Multinomial logit model is employed as an econometric model and Hicks' compensating variation is adopted as a welfare measure. The results show that an average willingness-to-pay (WTP) of a would-be user measured by the compensating variation is estimated by 1.93 million Korean won per hour for the specification of the complex being built.
In mode choice decision, travelers consider not only travel time but also reliability of its modes. In this paper, reliability was expressed in terms of standard deviation and maximum delay that were measured based on triangular distribution. In order to estimate value of time and value of reliability, the Multinomial and Nested Logit models were used. The analysis results revealed that reliability is an important factor affecting mode choice decisions. Elasticity is used to estimate the impacts of the different policies and system improvements for water transportation mode. Among these policies, decision maker can assess and select the best alternative by doing the benefit and cost analysis based on a new market share, the value of time, and the value of reliability. Finally, a set of promising policies and system improvement of the water transportation were proposed.
Freight mode choice models are essential to the analysis of many areas of transport research. However, observations of actual market choices have only been made in a limited number of situations. Therefore, stated preference(SP) techniques have emerged as an alternative source of actual market choices to be used for estimating freight mode choice models. Considerable confidence exists about SP data, but little consideration has been given to the potential for estimation bias. This paper has been motivated by the theoretical side of estimating SP discrete choice models, focusing on a case study of freight mode choice. Recently developed simulation methods are used to construct inherent random heterogeneity legit models, which consider individual heterogeneity, its inheritance to the next choices and overcome the independence from irrelevant alternatives (IIA) property. This Paper contributes to the development of models dealing with heterogeneity and its inheritance, and sheds light on the heterogeneity of freight transport.
PURPOSES : The objective of this study is to analyze factors affecting traffic accident severity for determining countermeasures on freeway climbing lanes. METHODS : In this study, an ordered probit model, which is a widely used discrete choice model for categorizing crash severity, was employed. RESULTS : Results suggest that factors affecting traffic accident severity on climbing lanes include speed, drowsy driving, grade of uphill 3%, gender (male offender and male victim), and cloud weather. CONCLUSIONS : Several countermeasures are proposed for improving traffic safety on freeway climbing lanes based on the analysis of crash severity. More extensive analysis with a larger data set and various modeling techniques are required for generalizing the results.
A parking facility choice model. which can be applied to analyze of the driver's parking behavioral changes in response to the local government's parking policy changes and to predict parking demand by the facility types, is developed. Under the context of the stated preference discrete choice model, socioeconomic variables and parking alternative characteristic variables are introduced as explanatory variables. A parking facility choice model for the shopping trip purpose is derived using multinomial logit model and nested logit model and the stated preference data collected in Taegu metropolitan area. The result shows that the sign of all the estimated parameters are logically consistent and the model's goodness of fit is reasonably good. As a result of the elasticity analysis of the model, the elasticity of parking cost is highest, and the elasticity of walking distance between parking place and the destination is higher than parking place searching and ingress time. This means that the parking places are supplied around the destination in the form of small-size parking place. The findings in this study is expected to provide a fundamental data for various short-term parking policy analyses and for parking facility's demand estimations.
Song, Cheol Ho;Eom, Jin Yong;Jang, Ik Hoon;Choe, Young Chan
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.24
no.4
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pp.249-264
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2017
Modeling the consumer demand of fresh meat requires its distinct feature which other types of food product does not have. Most of the fresh meat products are likely to be unbranded, bought on a weight basis and affected by macro shocks such as seasonality, holiday effect and the disease incidence. Furthermore, consumers tend to purchase multiple categories of fresh meat in a week. Therefore, we apply a multiple discrete/continuous model on fresh meat consumption data to study the effect of macro shocks on fresh meat sales as well as of price change. As a result shows, Each fresh meat is relatively more likely to be bought in peak season of each fresh meat compared with imported pork which is set as a 'reference category' in this analysis. For clarity of the effect of disease incidence, we perform further analysis regarding the effect of livestock disease on fresh meat purchase probability. It shows that the avian flu in 2014 has strong negative impact on the purchase probability of chicken and the foot-and-mouth disease has negative impact on the purchase probability of pork and beef for part of outbreak periods.
Recent world-wide interest in activity-based travel behavior modeling has generated an entirely new perspective on how the profession views the travel demand process. This paper seeks to further promote the case of activity-based travel behavior models by providing some empirical evidence of relationship between travel time and activity duration decision for worker with transportation panel data. The travel time from home to work and from work to home, without activity involvement, is estimated by the Ordinary Least Squares (OLS) method. And, the travel time to and from the selected activity and the activity duration are modeled simultaneously by the Three Stage Least Squares (3SLS) method due to the endogenous relationship between travel time and activity duration. Two kinds of models, OLS and 3SLS, include selectivity bias corrections in a discrete/continuous framework, because of the inter-relationship between the choice of activity type/travel mode (discrete) and the travel time/activity duration (continuous). Estimation is undertaken using a sample of over 1300 household two-day trip diaries collected from the same travelers in the Seattle area in 1989. The behavioral consequences of these models provide interesting and provocative findings that should be of value to transportation policy formulation and analysis.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2001.10a
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pp.19-26
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2001
Previously, an improved crack analysis technique based on Element-Free Galerkin Method (EFGM) which includes a discontinuity function and a singular basis function was presented. The technique needs neither addition of nodes nor modification of the model, but it shows some dependency on the formulation and modeling parameters such as the class of weight function, the size of compact support, dilation parameter and the range controlled by the singular basis function. For those parameters, a parametric study was performed on the calculation of a discrete error and then, a guideline for the choice of adequate parameters in the technique was proposed.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.21
no.4
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pp.261-267
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2023
Public research, which requires large computational resources, utilizes the supercomputers of the National Supercomputing Center in the Republic of Korea. The average utilization rate of resources over the past three years reached 80%. Therefore, to ensure the operational stability of this national infrastructure, specialized centers have been established to distribute the computational demand concentrated in the national centers. It is necessary to predict the computational demand accurately to build an appropriate resource scale. Therefore, it is important to estimate the inflow and outflow of computational demand between the national and specialized centers to size the resources required to construct specialized centers. We conducted a logit model analysis using the probabilistic utility theory to derive the preferences of individual users for future supercomputer resources. This analysis shows that the computational demand share of specialized centers is 59.5%, which exceeds the resource utilization plan of existing specialized centers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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