The Government of Korea has always focused on developing and maintaining a surplus on the balance of payments as a successful trade policy. The focus should now be on spatial information hiding, revealing patterns in trade activities that enable viewing trade in a more sophisticated manner. This study utilizes trade statistical data such as the United States-South Korea imports and exports from 2003 to 2015 officially released by the two countries. It allows us to analyze and extract the spatial information pertaining to the origin, transit, and destination. First, in the case of export data to the United States, the origin of the trade goods has expanded and decentralized from the metropolitan area. With regard to transit, in 2003, most of the exported goods were shipped by ocean vessels and arrived at the ports on the western coast of the United States. However, trade patterns have changed over the 12-year period and now more of that trade has moved to the southern ports of the United States. In terms of destination, California and Texas were importing goods from South Korea. With the development of the automotive industry in Georgia and Alabama, these two states also imported huge volumes of automobile parts. Second, in case of import data, most imported goods from the United States originated from California and Texas. In this case, 40% of goods were shipped by air freight and arrived at the Incheon-Seoul International Airport; most ocean freight was handled at the Port of Busan. The purpose of this study is to decompose the spatial information from the trade statistics data between Korea and the United States and to depict visualized bilateral trade structure by origin, transit, and destination.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.1
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pp.219-232
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2023
Mobility services need to change according to the regional characteristics of the target service area. Accordingly, analysis of mobility patterns and characteristics based on Origin-Destination (OD) data that reflect travel behaviors in the target service area is required. However, since conventional methods construct the OD data obtained from the administrative district-based zone system, it is hard to ensure spatial homogeneity. Hence, there are limitations in analyzing the inherent travel patterns of each mobility service, particularly for new mobility service like Demand Responsive Transit (DRT). Unlike the conventional approach, this study applies a data-driven clustering technique to conduct spatial analyses on OD travel patterns of regional mobility services based on reconstructed OD data derived from re-aggregation for original OD distributions. Based on the reconstructed OD data that contains information on the inherent feature vectors of the original OD data, the proposed method enables analysis of the spatial characteristics of regional mobility services, including public transit bus, taxi and DRT.
The demand of international intermodal transportation is continuously increasing in accordance with a changing environment on international logistics, Under this circumstance, the Sea&Air intermodal transportation, combined by sea-based and air-based transport, has a potential growth in the future. After analyzing routes for Origin/Destination and implementing portfolio analysis, finally, this research aims to propose alternatives to create additional customers(or cargoes) for the Sea&Air transport. As a result of the analyses, China appeared to be a major customer of the Sea&Air transport in Korea because some of the Chinese areas - i.e. Qingdao, Shanghai, Weihai and Yantai - account for 88.1% of the total throughput. In general, this indicates that it would be more efficient to establish specific strategies targeting those major areas. Excluding the four areas, most of the other area, have much less demands and are relatively unstable. The demands, growth rates and market shares especially in Vladivostok, Dandong and Tianjinxingang are on the decrease, and therefore, stable strategies seems to be appropriate than aggressive strategies for these areas.
We evaluated the availability of Origin-Destination Matrix from traffic counts Using conjugate gradient method to large scale networks by applying it to the networks in 246 zones. As a result of the analysis of the consistency of the model on Nationwide Networks, the upper and lower levels in model had the systematic relationship internally. From the analysis of the estimable power or the model according to the number of traffic counting links, the error in traffic volume had the estimable power in the range of permissible error. In addition, the estimable power of estimation of an Origin-Destination Matrix was more satisfactory than that of existing methods. We conclude that conjugate gradient method cab be applied to nationwide networks if we can make sure that the algorithm of the developed model is reliable by doing various kinds of experiment.
In this study, various usage patterns were analyzed after establishing a data mart for micro mobility analysis based on the rental history of public bicycles in Seoul. Rental history data is origin-destination data that includes the rental location and time, and the return location and time. About 1500 rental locations were classified according to the characteristics of the location to create a 'station type' dimension. We also created a 'path type' dimension that displays whether the rental location and return location are the same. In addition, a derived variable called speed, which is obtained by dividing the distance used by the time used, is added, and through this, the characteristics of the riding area and the reason for the rental can be estimated. Meanwhile, administrative district link, administrative neighborhood link, and station type link were created to apply network analysis. Through this analysis, the roles and proportions of administrative districts, public facilities, and private facilities engaged in micro-mobility services were visualized. 49.9% of rentals occur at rental offices near transportation facilities, and half of them occur at rental offices near subway stations. The number of rentals during the evening rush hour is more than double that of the morning rush hour. When the path type is unidirectional, there is a fixed destination, so the distance and time used are short, and the movement speed tends to be high. In the case of round-trip, the purpose of use is exercise or leisure, so the distance and time used are long, and the movement speed is slow. It is expected that the results of the analysis can be used as reference materials for selecting new rental locations, providing convenient services for users, and developing user-specialized products.
Due to the economic growth of China and the geographic advantage that Gunsan and Janghang ports are close to China, recently traffic of China is rapidly increasing and the role of Gunsan & Janghang ports as a gateway port of west coast became more important. There, however, remains that Gunsan and Janghang port still don't equip with enough facilities and strategies to handle increasing traffic. The purpose of this paper is to analyze O/D data of Gunsan.Janghang Port and present the result of O/D as preliminary data. O/D data of Gunsan and Janghang had been analyzed by kinds of general cargoes and from/to China's ports and this paper suggests to the competitive strategies of Gunsan and Janghang port to attract cargoes from/to China particularly.
Inland transport becomes more and more important in connecting ports with inland. Therefore, studying on cargo flow from ports to regions has been active in progress by many researchers. However current statistical data of freight flow from origin locations to destination locations does not reflect the exact characteristics of freight flow. Also, they also do not reflect the characteristics of multimodal transport system in which cargos go through intermediate locations such as logistics center or inland container depot. In growing up the emergent need of rebuilding statistical data for freight flow from origin locations to destination locations, this paper will propose a freight flow model with logistics center and it will be verified by genetic algorithm through the simulation scenarios.
The purpose of this study is to propose a supplement to current freight demand model by analyzing factors that influence the generation of empty truck movements in regional and urban realms. To achieve this, we examined the relation between the number of empty truck trips and various generators such as truck attributes, origin type and attributes, destination type and attributes, and commodity type. We structured the ordered logit model using 2011 Korea Transport Database (KTDB) data to analyze the generator characteristic of empty truck movements in regional and urban settings. According to the results, the characteristics of regional and urban empty truck movements differed depending on truck attributes, origin type and attributes, destination type and attributes, and commodity type.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.3
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pp.461-467
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2019
Advances in location-aware and IoT (Internet of Things) technology increase the rapid generation of massive movement data. Knowledge discovery from massive movement data helps us to understand the urban flow and traffic management. This paper proposes a method to analyze frequent origin-destination sequence patterns from irregular spatiotemporal taxi pick-up locations. The proposed method starts by conducting cluster analysis and then run a frequent sequence pattern analysis based on identified clusters as a base unit. The experimental data is Seoul taxi trajectory data between 7 a.m. and 9 a.m. during one week. The experimental results present that significant frequent sequence patterns occur within Gangnam. The significant frequent sequence patterns of different regions are identified between Gangnam and Seoul City Hall area. Further, this study uses administrative boundaries as a base unit. The results based on administrative boundaries fails to detect the frequent sequence patterns between different regions. The proposed method can be applied to decrease not only taxis' empty-loaded rate, but also improve urban flow management.
Since the opening of KTX, the number of people coming to KTX stations to use KTX has steadily increased. Passengers have a variety of access modes between a KTX station and their origin/destination. But there is no way to confirm the level of connection strength. So this study examines various connection characteristic variables that can show the connectivity, and examines influencing relationships, and chooses variables that affect connectivity by using a KTX modal split. We will suggest connectivity estimation models between a KTX station and origin/destination based on the selected connected variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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