Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.10
no.1
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pp.44-63
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2007
The purpose of this study is to propose mining processes in the large trip-transaction database of the Metropolitan Seoul area and to analyze the spatial characteristics of travel behavior. For the purpose. this study introduces a mining algorithm developed for exploring trip patterns from the large trip-transaction database produced every day by transit users in the Metropolitan Seoul area. The algorithm computes trip chains of transit users by using the bus routes and a graph of the subway stops in the Seoul subway network. We explore the transfer frequency of the transit users in their trip chains in a day transaction database of three different years. We find the number of transit users who transfer to other bus or subway is increasing yearly. From the trip chains of the large trip-transaction database, trip patterns are mined to analyze how transit users travel in the public transportation system. The mining algorithm is a kind of level-wise approaches to find frequent trip patterns. The resulting frequent patterns are illustrated to show top-ranked subway stations and bus stops in their supports. From the outputs, we explore the travel patterns of three different time zones in a day. We obtain sufficient differences in the spatial structures in the travel patterns of origin and destination depending on time zones. In order to examine the changes in the travel patterns along time, we apply the algorithm to one day data per year since 2004. The results are visualized by utilizing GIS, and then the spatial characteristics of travel patterns are analyzed. The spatial distribution of trip origins and destinations shows the sharp distinction among time zones.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.3
no.1
s.4
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pp.31-44
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2004
The study of Estimation model for the short-term travel time prediction. There is a different solution which has predicted the link travel time to solve this problem. By using this solution, the link travel time is predicted based on link conditions from time to time. The predicated link travel time is used to search the shortest path. Before providing a dynamic shortest path finding, the prediction model should be verified. To verify the prediction model, three models such as Kalman filtering, Stochastic Process, ARIMA. The ARIMA model should adjust optimal parameters according to the traffic conditions. It requires a frequent adjustment process of finding optimal parameters. As a result of these characteristics, It is difficult to use the ARIMA model as a prediction. Kalman Filtering model has a distinguished prediction capability. It is due to the modification of travel time predictive errors in the gaining matrix. As a result of these characteristics, the Kalman Filtering model is likely to have a non-accumulative errors in prediction. Stochastic Process model uses the historical patterns of travel time conditions on links. It if favorably comparable with the other models in the sense of the recurrent travel time condition prediction. As a result, for the travel time estimation, Kalman filtering model is the better estimation model for the short-term estimation, stochastic process is the better for the long-term estimation.
The study is examined to illustrate Korea's status in service trade, including travel deficit, outbound travel market, and inbound travel market. This research will also illustrate what factors generate the growth of travel deficit and suggest some alternatives to solve it even if government notes a steady increase in exports of cultural products and programs and entertainment services, driven by the Korean Wave sweeping across Asia. The study suggested some possible alternatives such as growth of travel balance, improvement of low image on Korean tourism, aggressive participation of government, strengthened role of Korean Tourism Organization(KTO), and appropriate control on overseas studies to lessen an increase of travel deficit. In addition, the study concluded, even if a tourism industry includes a higher multiplier effect, the spontaneous participation intention by Koreans themselves and the strong supports from local governments should be another major successful factors to settle down the travel deficit.
Travel time reduction benefit is the most important benefit item in the feasibility study of transportation infrastructure investment projects and calculated by using the value of travel time. The current feasibility study guideline (5th edition) calculate the value of non-business ravel time in a metropolitan area, using the ratio of the value of non-business travel time to business travel time calculated based on the nationwide inter-regional traffic survey data of 1999. The characteristics of metropolitan trips are different from those of nationwide regional trips. Metropolitan trips have frequent transfers between multiple public transits and long-time commuter trips. Therefore, this research aims to calculate the value of travel time reflecting traffic characteristics in a metropolitan area by improving the limitation of current calculation methods. To reflect these characteristics, this research extracts commuter trips from non-business trips and calculates the value of travel time for commuter trips. The results of the likelihood ratio test for the commuter trip model and the non-business trip model are found to be statistically significant. An integrated public transportation model was also estimated in this study to reflect the trip conditions of the Seoul metropolitan area integrated fare system. The results of comparing coefficients between bus and subway in the integrated public transit model indicated that there were no statistically significant differences between the two modes.
In the recent times, a personalized travel path recommendation based on both travelogues and community contributed photos and the heterogeneous meta-data (tags, geographical locations, and date taken) which are associated with photos have been studied. The travellers using social media leave their location history, in the form of paths. These paths can be bridged for acquiring information, required, for future recommendation, for the future travellers, who are new to that location, providing all sort of information. In this paper, we propose a personalized travel path recommendation scheme, based on social life log. By taking advantage, of two kinds of social media, such as travelogue and community contributed photos, the proposed scheme, can not only be personalized to user's travel interest, but also be able to recommend, a travel path rather than individual Points of Interest (POIs). The proposed personalized travel route recommendation method consists of two steps, which are: pruning POI pruning step and creating travel path step. In the POI pruning step, candidate paths are created by the POI derived. In the creating travel path step, the proposed scheme creates the paths considering the user's interest, cost, time, season of the topic for more meaningful recommendation.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.3
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pp.1-19
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2023
Bikes have recently emerged as an alternative to carbon neutrality. To understand the demand for public bikes, we endeavored to estimate travel frequency of public bike by considering the intermediate stops. Using the GPS trajectory data of 'Ttareungyi', a public bike service in Seoul, we identified a stay point and estimated travel frequency reflecting population, land use, and physical characteristics. Application of map matching and a stay point detection algorithm revealed that stay point appeared in about 12.1% of the total trips. Compared to a trip without stay point, the trip with stay point has a longer average travel distance and travel time and a higher occurrence rate during off-peak hours. According to visualization analysis, the stay points are mainly found in parks, leisure facilities, and business facilities. To consider the stay point, the unit of analysis was set as a hexagonal grid rather than the existing rental station base. Travel frequency considering the stay point were analyzed using the Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB) model. Results of our analysis revealed that the travel frequency were higher in bike infrastructure where the safety of bike users was secured, such as 'Bikepath' and 'Bike and pedestrian path'. Also, public bikes play a role as first & last mile means of access to public transportation. The measure of travel frequency was also observed to increase in life and employment centers. Considering the results of this analysis, securing safety facilities and space for users should be given priority when planning any additional expansion of bike infrastructure. Moreover, there is a necessity to establish a plan to supply bike infrastructure facilities linked to public transportation, especially the subway.
This study was to investigate if there were any significant relationships between cultural destination selection attributes and travel satisfaction according to segmented groups of cultural destination attributes. Survey questionnaire was developed based on the previous study and data were collected from on site survey, which was one of the famous cultural tourism destination in Korea such as Booyoe and Kongjoo. Six dimensions of cultural destination attributes were identified from factor analysis and three different segmented groups were determined from cluster analysis. Then, Multiple regression analysis conducted with six destination attributes as independent variables and one travel satisfaction as dependent variable, while Fisher's Z score for three segmented groups were considered as moderator's variable. The results showed that cultural destination attribute affected respondents' level of travel satisfaction and there was differences among segmented groups in terms of their affecting factors to the travel satisfaction. These findings suggested that there were different segmented groups of cultural destination selection attributes and each group pursued different cultural travel products and services.
P wave travel-time delays have been analyzed and average travel-time anomalies due to lateral variation of the crustal structure have been calculated at the broad-band earthquake observatories of Korea Meteorology Administration (KMA) using the teleseismic deata collected during the period from 2000 to 2001. Maximum variation in the relative travel-time residuals is almost 1.5 seconds Azimuthal variation in the travel-time residuals is observed to indicate the existence of lateral P velocity heterogeneity beneath the stations with velocity contrasts of -4~4%. The estimated average travel-time delays are ranging from 0.05 to 0.3 seconds at the stations including Seoul, Chuncheon, Kanneung, Uljin, and Ulleung Island showing slow velocity contrasts of 0~4% P through the crust. Faster velocity contrasts of 0~4% have been observed at the stations including Seosan, Taejeon, Daegu, Seoguipo, and Busan showing average travel-time delays ranging from -0.05 to -0.3 seconds.
The objective of this study is to reveal a shipper's preference for road freight transport according to commodity classification code. The shipper's preference in freight transport can be obtained by using value of travel-time savings. The characteristics of freight are so various that the shipper's preference also appear widely different. In these days, there were few attempts to estimate value of freight travel-time savings in Korea. but most of them included only rail or marine freight transport so it couldn't obtain unique travel-time savings for road freight transport. In this study the value of travel-time savings of road freight transport was estimated according to commodity classification code. Revealed preference method and associated binominal logit models were applied to estimate the value of travel-time savings in transit from a Seoul metropolitan commodity flow survey data in 1998. Data sets were segmented by commodity classification code and nineteen binominal legit models were estimated according to segmented groups. The results of this study showed that the value of freight travel-time savings varied wide ranges from 16,441 won to 66,769 won per hour a vehicle along with commodity classification code.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.10
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pp.455-464
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2015
As the number of overseas travelers with smartphones increases, there is a growing interest in smartphone applications, which can assist traveling. Typically, travelers need applications to obtain basic information, such as weather, map, currency, etc. However, existing smartphone applications are not suitable to do so because they require network connection that is expensive and unstable in overseas. For example, one of the most frequently used smartphone map application requires a network connection, and much battery to download images. Since travelers spend most of their time outside, there is no chance to charge the battery. In this paper, we propose a study on implementation of a smartphone application for overseas travelers, called Travel Manager, which aims to reduce usages of network connection and battery. Travel Manager first checks whether smartphone is connected to the network, and then synchronizes the travel information. It also automatically calculates traveling expenses by considering currency rate. That is, the proposed smartphone application can be used regardless of the network connection and minimizes the battery usage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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