In these days, public transportation has become important because of serious traffic congestion. But. there are few researches in public transportation compared with researches in auto. Accordingly, the purpose of paper is development of transit assignment model, which considers features of public transportation, time table, transfer capacity of vehicle, common line, etc. The transit assignment model developed in this paper is composed of two parts. One part is search for optimum path, the other part is network loading. A Genetic algorithm has been developed in order to search for alternative shortest path set. After the shortest paths have been obtained in the genetic algorithm, Logit-base stochastic loading model has been used to obtain the assigned volumes.
The objective of this study is to develop a supply chain-based freight distribution channel choice model considering shippers' logistics behaviors which will be used for freight demand estimation. For this purpose, this study utilized the distribution channel data of the petrochemical and automobile industries collected by KTDB center. The distribution channel choice models for these industries were developed by including transport mode, time, cost, and shipment size. It was found that the multinomial logit model with transport cost, time and shipment size is the best, and as shipment increases, bigger transport mode is preferred. Generally direct distribution channel with small truck was preferred over the one using distribution center and/or big truck.
On-line consumers have some visit behavior characteristics when they visit internet-shopping mall between visit-stage and purchase-stage. Therefore, information of on-line consumers have influenced on internet-shopping mall's profitabilities at site manager's perspectives. For examples, Are any on-line consumers continuous visiting under any situations? Or are any on-line consumers purchased on any specific internet-shopping mall? Expecially in this paper, researcher tried to understand visit behavioral characteristics of on-line consumers using two-stage mixture regression analysis. Throughout this process, it could be proposed method, which could be reinforced competitiveness of internet-shopping mall by segmental decision-making method. Additionally, it is expected that visit behavioral characteristics' information could be supplied strategic implications between visit-stage and purchase-stage Throughout empirical test it could be proved two-stage decision-making process, which decision-making process of on-line consumers would be processed visit-stage and purchase-stage. In this study, researcher proposed suitable response strategy after understanding visiting behavioral characteristics of on-line consumers. This paper has some academical contributions, which visit behavioral characteristics of on-line consumers could be grasped the meaning by site stickiness and navigation pattern.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.3
no.2
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pp.119-126
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1983
The purposes of this study are to analyze/model the mode choice behavior of the regional traveler by express bus/express train and to offer useful source in deciding the public transportation policy. The data analyzed were trips of both modes from March, 1980 to November, 1981, between Seoul and other nineteen cities; the data were grouped as five groups according to the change of service variables. Service variables were travel time(unit: minute), cost(:won), average allocation time(:won), service hour(:hour), and dummy variables by mode. As model Logit Model with linear or log utility function were postulated. As the result of this study, some reseanable models were constructed at Model Type I(eq. 2. of this paper) based on the above data except the dummy. It was judged that the parameters calibrated by Group III and Group IV data in table 4, were optimal. Among the parameters, the parameter of travel cost was most reliable. There was a tendency preferring express bus to train in October and November. With the constructed model and Pivot-Point Method. the demand change of express train caused by the service variables' change could be forecasted over 99%.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.32
no.4
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pp.39-49
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2016
The main objective of this paper is to analyze university students' modal shift for commuting trip due to the introduction of new urban rail transit in a satellite city of metropolitan area. The paper uses SP(2011)/RP(2013) data collected from Yeungnam University in Gyeongsan City, which is a satellite city of Deagu Metropolitan City. So far few researches, especially using before-and-after individual SP/RP travel survey, have been conducted on analyzing university students' modal shift due to the introduction of new urban rail transit. For this research, some descriptive statistical analyses were conducted. Furthermore, some empirical logit models were estimated for analyzing factors affecting the modal shift. Finally, some important findings and policy implications are discussed. The significant findings from this research are summarized as follows. From the descriptive statistical analyses of SP and RP data, it is found that the rate of modal shift to rail transit is relatively high especially for bus travellers. Furthermore, from the empirical SP model estimation, it is found that time saving is the most important factor affecting the modal shift to urban rail transit. On the other hand, from the empirical RP model estimation, it is found that residential location is the most important factor affecting the modal shift to urban rail transit.
For accurate demand forecasting of railway logistics, we estimated intercity freight mode choice models based on the binary logit model and using production-consumption data from the Korea Transport Database. We estimated two types of models and compared the results by major item of railway logistics, such as container, cement, and steel: 1) The aggregate freight mode choice models are based on the revealed preference (RP) data and 2) The disaggregate models are based on the stated preference (SP) data. With respect to the container, the travel time variable was found to be statistically significant; however, the travel cost variable was not statistically significant in the RP model, while the travel cost variable was statistically significant in the SP model. For cement and steel, the travel cost variables were statistically significant but the travel time variables were not statistically significant in either the RP or the SP models. These results are inconsistent with results from previous studies based on SP data, which showed that the travel time variables were significant. Consequently, it can be concluded that the travel time factor should be considered in container transport, but that this factor is negligible for cement and steel transport.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.4D
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pp.565-571
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2006
This study aimed to analyze access mode choice behavior for KTX Passengers. To fulfill the aims of this study, Dong-Daegu Station was selected as a station for a case study. This study takes place in two stages. These are (i) descriptive statistical analysis of transportation status before and after introduction of the KTX, (ii) empirical model estimation for analyzing access mode choice behavior. This study makes use of the data from travel survey from Daegu metropolitan area. The main part of the survey was carried out in the KTX Dong-Daegu station. The data was collected from a sample of 1,800 individuals. The survey data includes the information on travel from Dong-Daegu station to Seoul. From descriptive statistical analysis of transportation status before and after introduction of the KTX, it is found that revealed demand of the KTX is lower than that expected. Moreover, it is found that the low demand of the KTX stems from high cost for the KTX itself and inconvenience( including travel time and cost) of access mode. In order to analyze mode choice behavior for accessing Dong-Daegu station, multinomial logit model structure is used. For the model specification, a variety of behavioral assumptions about the factors which affect the access mode choice, were considered. From the empirical model estimation, it si found that access travel time and access travel cost are significant in choosing access mode. Given the empirical evidence, we see that improvement of access transportation system for Dong-Daegu station is very important for enhancing the use of KTX.
In general, Shopping centers are located in the center of transportation, which induce more traffic concentration than other facilities. As a result, it becomes to one of the aggravating factors of urban & transportation problem such as traffic conjestion, parking problems. Thus, in planning shopping-center, it is desirable that consumer\`s trip pattern is should lie more carefully analyzed in order to alleviate the above problems. This study is aimed at finding the characteristics of shopping tripes and analyzing the choice behavior of shopping center and mode-to-shop. This study has developed a nested logit model in which consumers choose shopping center and mode-to-shop with a sequential structure. The model was estimated using household data from the 1989 May, Seoul metropolitan area and the 18 alternatives of shopping center and 5 mode alternatives. The estimated model have been evaluated and it may be concluded that this model for shopping trips is effective and fesible. The conclusion of this study are as fellows. 1. Out-of-vehicle travel time is more important factor affecting behavior of mode choice than in-vehicle travel time. 2. All of direct-elasticities for mode with respect to the travel time is more elastic than travel cost. 3. Accessibility to shop is more important factor affecting the choice of shopping center than parking space. 4. The value of out-of-vehicle travel time exceeds the value of in-vesicle travel time by 1.64 times.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.21
no.1
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pp.12-20
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2020
To estimate collusion effects on bid award in Public Construction works, this paper uses Logit Model, which is a choice variable model. Price, design, competition, and other factors are included, with a special focus on collusion, as independent variables in the model. The empirical results are as follows. First, collusion has little effects on bid award, but great impacts on bidding behavior. Secondly, the score of design is the most important and significant factors among all variables. Thirdly, competition has also significant effects on bid award. Finally it is analyzed that institutional framework and characteristics of public work have some effects on bidding award.
The objectives of this study were to develop a probabilistic model for both hypotheses testing and mobility prediction. Methodologies being used for the analysis include multivariated analysis for descriptive statistics and logit model for hypotheses testing and prediction. The study used questionaire survey data conducted by Korean Research Institute for Human Settlements (KRIHS) in 1988. There were a total of 1,620 Samples, and both SPSS and Limdep software packages were used for statistical analysis and model testing. The major findings were highlighted as follows; The residential mobility over family life span by the social class were developed with the use of the probability model. Most of households in low class moved downwardly. They had lived the small-owned single detached house in first family life span and moved into the small-rented single detached house in next family life span. Most of households in middle class moved upwardly. They had lived the small-owned apartment in first family life span and moved into the large-owned single detached house in last family life span. Most of households in high class horizontally. They had lived the large-owned single detached house in first family life span and moved into the same one except in last family life span.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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