The households to be surveyed are usually huge number at the level of a city or metropolitan survey, not to mention a nationwide travel survey. Therefore, household travel surveys to figure out true origin-destination (O/D) trip patterns (population O/D) are conducted through a sampling method rather than by surveying all of the population in the system. Therefore, the population O/D pattern can only be estimated by expanding the sampled O/D patterns to the population. It is very difficult to avoid the errors involved in the process of sampling, surveying and expanding O/D data. In order to minimize such errors while estimating the true O/D patterns of the population, the validation and adjustment process should employed by doing a comparison between the expanded sample O/D data and observed link traffic volumes. This study suggests a method of validation and adjustment of the expanded sample O/D data by comparing observed link volumes at several screenlines. The study also suggests a practical technique to modify O/D pairs which are excluded in the screenline validation process by comparing observed traffic volume with the results of traffic assignment analysis. An empirical study was also conducted as an example applying the suggested methods of validation and adjustment with Korea's nationwide O/D data and highway network.
Transportation planners are increasingly adopting policies aimed at changing travel choices made by general commuter. Theories on the relationship between high-speed technology and transport address changes in travel behavior of regional commuter due to alterations in the Kyung-Bu railroad transportation corridor. The purpose of this paper is to examine the relationships between travel behavior and high-speed technology. The KORAIL data allows us to explore the differences between travel characteristics that are usually hard to discern by guesswork. The effects of travel time were found to be significant in the full decisions that control for commuting KTX. Although many argue that transportation behavior cannot be changed, this paper demonstrates that about 4 years of behavioral data on KTX travel show otherwise. In this paper we explore several possibilities to fill in some of the gaps in our knowledge on the expansion of commuter belt.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.1
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pp.213-221
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2014
Since 2005, when "The Mobility Enhancement for the Mobility Impaired Act" was enacted, special transport systems(SPS) has been introduced by each responsible local entity. For its efficient operations and service enhancements, a clear understanding of travel patterns of SPS users is required. Yet we currently have a very limited understanding about them due to a lack of necessary data. This study represents an attempt to provide a better understanding of SPS user's travel patterns with the data generated by Gyeongsangnam-do SPS Call Center. The data include the number, time and day of calls, origins and destinations of callers, types of callers' impairement etc. The data thus allow one to analyze users' travel patterns, including area-wide O-D patterns. There were a number of interesting findings. For example, wheelchair users are only about 42% and the trips are made mostly on non-peak daytime periods. The results are expected to provide a helpful information not just for Center's SPS operations, but for other local entities that are interested in developing similar call centers as well. By refining the SPS system, periodic patterns of callers could be identified in the future.
Kim, Tea Gyun;Hong, Ki Man;Baek, Ba Ruem;Woo, Wang Hee;Hong, Young Suk;Cho, Joong Rae
Journal of Korean Society of Transportation
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v.32
no.4
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pp.303-314
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2014
This study develops a $CO_2$ emissions estimation method, which considers different O/D travel patterns and through traffic volumes, in different regions for $CO_2$ emissions management in the field of transportation. In the research, O/D and network data provided by the Korea Transport Database (KTDB) Center are used as basic data. The results show that the total emission was similar to the Metropolitan's total emission which was estimated by KTDB (2009). With the analysis focusing on Gyeonggi-do, the results show that $CO_2$ emission from through traffic volumes was greater than $CO_2$ emissions of the Intra-Regional in southern regions; By contrast, $CO_2$ emissions of the Intra-Regional was greater than that from through traffic volumes in northern regions. Therefore, the $CO_2$ emissions management needs to be segregated into local government and nation with each travel pattern.
`Influence Area` means the area that the traffic flow pattern of which is changed remarkably after the construction of highway facilities. The Influence area would be a significant criteria for demand forecasting and economic analysis. However existing methods for defining influence area such as O/D method, traffic volume variation method and rate of traffic volume variation method have no standard criteria. In this paper, some problems which existing methods have are analyzed and a new method travel time method - is introduced. Influence area can be induced as the area where the vehicles reach from starting traffic zone to ending zone to which 95 percentile vehicles want to travel. In addition, the value of standard criteria for defining influence ayes are induced via this method.
Gravity model has had the major problem that the model explains the characteristics of travel behavior with only deterrence factors such as travel time or cost. In modern society, travel behavior can be affected not only deterrence factors but also zonal characteristics or transportation service. Therefore, those features have to be considered to estimate the future travel demand accurately. In this regard, there are two primary aims of this study: 1. to identify the characteristics of inter-zonal travel, 2. to develop the new type of calibration method. By employing accessibility variable which can explain the manifold pattern of trip, we define the zonal travel behavior newly. Furthermore, we suggest 2-phase calibration method, since existing calibration method cannot find the optimum solution when organizing the deterrence function with the new variables. The new method proceeds with 2 steps; step 1.estimating deterrence parameter, step 2. finding balancing factors. The validation results with RMSE, E-norm, C.R show that this study model explains the inter-zonal travel pattern adequately and estimate the O/D pairs precisely than existing gravity model. Especially, the problem with estimation of short distance trip is overcomed. In conclusion, it is possible to draw the conclusion that this study suggests the possibility of improvement for trip distribution model.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.3D
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pp.263-270
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2010
This research has reviewed the ways to improve the benefits of shortening of transit hours among the benefit items in analysis of economic efficiency. The existing way of calculating the benefits of shortening the transit hours in analysis of economic efficiency has been using O/D in peak to multiply by 365. This method has a problem of not considering the change of traffic according to the month and the day of the week. To improve such problem, the volume of traffics at 361 regular research branches of the chronological statistics of traffic volume was used to analyze the pattern change of traffic volume per day of the week and per month by t-test and cluster analysis. The results show a difference in traffic volume according to the day of the week and the month. In the research example, a supposed O/D and network were used to apply weight per day of the week and per month to see a slight difference with the existing method of calculating benefits of shortening the transit hours. This signifies the necessity to study about the weight to consider the change pattern of traffic volume.
The Korea Transport Institute (KOTI) builds the origin and destination(O-D) trip data with relatively smaller zone size such as Eup, Myeon, Dong administration unit districts in metropolitan area. Otherwise, O-D trip data was built by bigger size of traffic analysis zone(TAZ) such as Si, Gun, Gu administration unit districts for rural area. In some cases, it is needed to divide a zone into several sub-zones for rural area in order to analyze travel distribution pattern in detail for a certain highway and rail project. The study suggested a method to estimate O-D trips for sub-zones in the larger-size zones in rural area. Two different distribution models, direct demand model and gravity model, were calibrated for sub-zone's intra-zonal O-D trip pattern with metropolitan area O-D data which has smaller zone-size (sub-zone) data categorized by low, middle and high population density. The calibration results were compared between the two models. The gravity model with impedance function of power functional form was selected with better explanation for all groups in the metropolitan area. The adjusted $R^2$ was 0.7426, 0.6456 and 0.7194 for low, middle and high population density group, respectively. The suggested O-D trip estimating method is expected to produce enhanced trip patterns with sub-divided small zones.
Park, Jun-Hwan;Kim, Soon-Gwan;Cho, Chong-Suk;Heo, Min-Wook
Journal of Korean Society of Transportation
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v.26
no.2
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pp.109-119
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2008
The number of card users has grown steadily after the adaption of smart card. Considering the diverse information from smart card data, the increase of card usage rate leads to various useful implications meaning in travel pattern analysis and transportation policy. One of the most important implications is the possibility that the data enables us to generate transit O/D tables easily. In the case of generating transit O/D tables from smart card data, it is necessary to filter data error and/or data missing. Also, the correction of data missing is an important procedure. In this study, it is examined to compute the level of data error and data missing, and to correct data missing for transit O/D generation.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.1
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pp.28-38
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2019
The smart card data stores the transit usage records of individual passengers. By using this, it is possible to analyze the traffic demand by station and time. However, since the purpose of the trip is not recorded in the smart card data, the demand for each purpose such as commuting, school, and leisure is estimated based on the survey data. Since survey data includes only some samples, it is difficult to predict public transport demand for each purpose close to the complete enumeration survey. In this study, we estimates the purposes of trip for individual passengers using the smart card data corresponding to the complete enumeration survey of public transportation. We estimated trip purposes such as commute, school(university) considering frequency of O-D, duration, and departure time of a passenger. Based on this, the passengers are classified as workers and university students. In order to verify our methodology, we compared the estimation results of our study with the patterns of the survey data.
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