• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.113-137
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• 2021

모바일뱅킹의 성장세 뚜렷한 가능성에 따라 이와 관련한 연구들이 다수 진행되고 있으나, 국내의 경우 기술적인 요소나 소비자의 이용 의도 및 행동, 만족에 대한 분석으로 집중되어 있는 실정이다. 또한 20대라는 견고한 고객층을 보유하였음에도 이러한 고객 집단을 특정하여 진행된 연구는 거의 찾아볼 수 없다. 모바일뱅킹이 한 단계 도약하기 위해서는 그 자체에 대한 연구뿐만 아니라 모바일뱅킹에 영향을 미치는 외부요인에 대한 연구를 통해 다양한 관점을 확보하는 전략이 필요하다. 따라서 본 연구는 20대의 모바일뱅킹에 유의미한 영향을 미칠 수 있는 다양한 외부요인 중 충동성, 신용카드사용 여부, SNS 중독을 분석하였다. 충동성의 네 가지 하위요인인 부정긴급성, 긍정긴급성, 계획성부족, 지속성부족과 모바일뱅킹 사용률 간의 관계를 검토하고, 여기에 신용카드 사용 여부가 영향을 미치는지 확인하였다. 또한 충동성의 각 하위요인과 SNS 중독의 세 가지 하위요인인 조절실패 및 일상생활장애, 몰입 및 내성, 부정정서회피 간의 관계를 탐색하였다. 이때 모바일 기반의 SNS 중독이 충동성과 모바일뱅킹 사용률 간의 관계에서 어떠한 매개효과를 보이는지 확인하였다. 이러한 분석을 위해 20대 남녀 150명을 대상으로 설문조사를 진행하였고, 수집된 자료는 SPSS Statistics 25 프로그램을 이용하여 연구문제에 따라 상관분석, 회귀분석 등을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 긍정긴급성은 모바일뱅킹 사용률에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 신용카드 사용 여부는 부정긴급성과 모바일뱅킹 사용률의 관계에서 조절효과를 보였다. 셋째, 충동성의 하위요인은 모두 SNS 중독의 하위요인과 유의미한 정적 관계가 있는 것으로 나타났다. 넷째, 긍정긴급성 및 SNS 중독, 모바일뱅킹 사용률의 관계에서 총효과와 직접효과가 나타나는 것으로 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.99-122
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• 2019

IDC(International Data Corporation) 사(社)의 최근 보고서에 따르면, 2025년에는 2016년에 생성된 데이터의 10배에 달하는 163제타바이트의 데이터가 생성될 것이고 그 주체의 비중은 소비자에서 기업으로 이동하고 있다고 한다. 이러한 소위 '빅데이터의 물결'은 도래하고 있고 그 파장은 산업 전반적으로 영향을 미칠 것이다. 따라서, 방대한 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 기업의 관점에서 그 어느 때보다 더 중요하다. 하지만, IT 투자에 대한 효과를 측정한 선행 연구는 다수 존재함에도 불구하고 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서, 해당 투자 효과를 정량적으로 분석한다면 기업의 의사 결정을 도울 수 있을 것이다. 본 연구는 효율적 시장 가설을 이론적 바탕으로 둔 사건연구방법론(Event Study Methodology)을 적용하여, 기업의 빅데이터 투자가 시장 투자자들의 반응에 미치는 영향을 측정하였다. 또한, 보다 심층적으로 이 효과를 분석하기 위해서 5가지 하위 변수를 설정했고 그 내용은 기업 크기 구분, 산업 구분(Finance와 ICT), 투자 구축 완료 구분, 벤더 유무 구분이다. 분석 결과, 91개 기업은 빅데이터 투자 공시 이후 시장 가치가 평균 0.92% 상승한다는 사실을 확인하였다. 특히 Finance 기업, non-ICT 기업, 시가 총액이 작은 기업, 빅데이터 전문 벤더 기업을 통해 투자한 기업, 그리고 빅데이터 시스템이 구축 완료됐다는 공시에 해당하는 기업의 시장 가치가 두드러지게 상승한다는 사실을 알 수 있었다. 본 연구는 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구가 거의 전무하다는 점에서 학문적인 의의를 지니고, 빅데이터 투자를 고려 중인 기업 의사 결정자들에게 실질적인 참고 자료가 될 수 있다는 점에서 실무적인 시사점을 갖는다.

• 마케팅과학연구
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• 제19권1호
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• pp.37-46
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• 2009

The Census Bureau of the Department of Commerce announced in May 2008 that U.S. retail e-commerce sales for 2006 reached $ 107 billion, up from $ 87 billion in 2005 - an increase of 22 percent. From 2001 to 2006, retail e-sales increased at an average annual growth rate of 25.4 percent. The explosive growth of E-Commerce has caused profound changes in marketing channel relationships and structures in many industries. Despite the great potential implications for both academicians and practitioners, there still exists a great deal of uncertainty about the impact of the Internet channel introduction on distribution channel management. The purpose of this study is to investigate how the ownership of the new Internet channel affects the existing channel members and consumers. To explore the above research questions, this study conducts well-controlled mathematical experiments to isolate the impact of the Internet channel by comparing before and after the Internet channel entry. The model consists of a monopolist manufacturer selling its product through a channel system including one independent physical store before the entry of an Internet store. The addition of the Internet store to this channel system results in a mixed channel comprised of two different types of channels. The new Internet store can be launched by the independent physical store such as Bestbuy. In this case, the physical retailer coordinates the two types of stores to maximize the joint profits from the two stores. The Internet store also can be introduced by an independent Internet retailer such as Amazon. In this case, a retail level competition occurs between the two types of stores. Although the manufacturer sells only one product, consumers view each product-outlet pair as a unique offering. Thus, the introduction of the Internet channel provides two product offerings for consumers. The channel structures analyzed in this study are illustrated in Fig.1. It is assumed that the manufacturer plays as a Stackelberg leader maximizing its own profits with the foresight of the independent retailer's optimal responses as typically assumed in previous analytical channel studies. As a Stackelberg follower, the independent physical retailer or independent Internet retailer maximizes its own profits, conditional on the manufacturer's wholesale price. The price competition between two the independent retailers is assumed to be a Bertrand Nash game. For simplicity, the marginal cost is set at zero, as typically assumed in this type of study. In order to explore the research questions above, this study develops a game theoretic model that possesses the following three key characteristics. First, the model explicitly captures the fact that an Internet channel and a physical store exist in two independent dimensions (one in physical space and the other in cyber space). This enables this model to demonstrate that the effect of adding an Internet store is different from that of adding another physical store. Second, the model reflects the fact that consumers are heterogeneous in their preferences for using a physical store and for using an Internet channel. Third, the model captures the vertical strategic interactions between an upstream manufacturer and a downstream retailer, making it possible to analyze the channel structure issues discussed in this paper. Although numerous previous models capture this vertical dimension of marketing channels, none simultaneously incorporates the three characteristics reflected in this model. The analysis results are summarized in Table 1. When the new Internet channel is introduced by the existing physical retailer and the retailer coordinates both types of stores to maximize the joint profits from the both stores, retail prices increase due to a combination of the coordination of the retail prices and the wider market coverage. The quantity sold does not significantly increase despite the wider market coverage, because the excessively high retail prices alleviate the market coverage effect to a degree. Interestingly, the coordinated total retail profits are lower than the combined retail profits of two competing independent retailers. This implies that when a physical retailer opens an Internet channel, the retailers could be better off managing the two channels separately rather than coordinating them, unless they have the foresight of the manufacturer's pricing behavior. It is also found that the introduction of an Internet channel affects the power balance of the channel. The retail competition is strong when an independent Internet store joins a channel with an independent physical retailer. This implies that each retailer in this structure has weak channel power. Due to intense retail competition, the manufacturer uses its channel power to increase its wholesale price to extract more profits from the total channel profit. However, the retailers cannot increase retail prices accordingly because of the intense retail level competition, leading to lower channel power. In this case, consumer welfare increases due to the wider market coverage and lower retail prices caused by the retail competition. The model employed for this study is not designed to capture all the characteristics of the Internet channel. The theoretical model in this study can also be applied for any stores that are not geographically constrained such as TV home shopping or catalog sales via mail. The reasons the model in this study is names as "Internet" are as follows: first, the most representative example of the stores that are not geographically constrained is the Internet. Second, catalog sales usually determine the target markets using the pre-specified mailing lists. In this aspect, the model used in this study is closer to the Internet than catalog sales. However, it would be a desirable future research direction to mathematically and theoretically distinguish the core differences among the stores that are not geographically constrained. The model is simplified by a set of assumptions to obtain mathematical traceability. First, this study assumes the price is the only strategic tool for competition. In the real world, however, various marketing variables can be used for competition. Therefore, a more realistic model can be designed if a model incorporates other various marketing variables such as service levels or operation costs. Second, this study assumes the market with one monopoly manufacturer. Therefore, the results from this study should be carefully interpreted considering this limitation. Future research could extend this limitation by introducing manufacturer level competition. Finally, some of the results are drawn from the assumption that the monopoly manufacturer is the Stackelberg leader. Although this is a standard assumption among game theoretic studies of this kind, we could gain deeper understanding and generalize our findings beyond this assumption if the model is analyzed by different game rules.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.151-171
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• 2014

SaaS는 사용자가 필요한 소프트웨어를 인터넷을 통해 원격으로 서비스 받을 수 있도록 하는 모델로 소프트웨어 시장에서 차지하는 비중이 커짐과 동시에 관련 분야의 비즈니스 요구사항의 증가에 따라 지속적인 성장이 기대되는 분야이다. 이에 본 연구는 SaaS 공급업체들을 대상으로 기업에서 추구하는 차별화 전략 및 낮은 가격전략과 고객획득성과와의 관계를 살펴보고 더 나아가 이들 간의 관계에서 SaaS 기술성숙도 수준의 매개효과와 조절효과를 알아보고자 하였다. 이를 위해 SaaS 제공업체 및 국내 CNK(commerce net Korea) 데이터베이스에 등록된 업체의 어플리케이션을 대상으로, 175개 기업 총 199개 SaaS 전략사업단위의 설문결과를 분석에 활용하였다. SaaS 기술성숙도가 차별화전략 및 낮은가격전략과 고객획득성과와의 관계를 매개하는지 검증하기 위해 Baron and Kenny (1986)가 제안한 절차에 따라 회귀분석을 실시하였고, SaaS 기술성숙도의 조절효과를 살펴보기 위해 위계적 회귀분석(hierarchical regression analysis) 방법을 적용한 상호작용효과를 검증하였다. 분석결과, 첫째, SaaS 제공업체가 추구하는 차별화 전략(업종특화, 파트너활용, 전담인력수) 및 낮은 가격전략(월이용료, 초기설치비)과 같은 기업전략은 고객획득에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, SaaS 공급업체의 기술성숙도 수준(어플리케이션 서비스 제공, 웹 기본 어플리케이션, 웹 서비스 어플리케이션)과 고객 획득성과 간에 유의미한 긍정적인 관계가 있는 것으로 확인되었다. 마지막으로, SaaS 기술성숙도 수준의 기업전략과 고객획득성과와의 관계에 대한 조절효과는 주로 차별화 전략에 대해 나타난 반면, 매개효과는 주로 낮은 가격전략에 대해 나타남을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.59-87
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• 2014

결제서비스에 대한 기존의 연구는 결제서비스의 채택요인 또는 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인 등 행동이론을 중심으로 진행되어 왔다. 이러한 요인들이 미치는 영향에 대한 결과는 결제서비스의 종류에 따라 또는 연구 지역에 따라 상이하게 나타나고 있다. 본 연구는 결제 서비스의 종류나 문화등의 변수에 관계없이 새로운 결제 서비스가 성공할 수 있는 일반적인 요인이 무엇인지에 대한 의문에서 시작하게 되었다. 기존 연구에서 중요한 영향을 미친다고 제시한 채택요인들은 실제 결제사례의 결과에 비추어 보면 기존 연구에서 주장한 바와 일치하지 않는 경우를 볼 수 있다. 이러한 이론과 현실사이의 괴리를 발견하고 새로운 결제서비스가 성공하기 위한 근본적이고 결정적인 요인이 무엇인지에 대해 제시하고 사례연구를 통해 가설을 입증하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하기 위해서는 기존 결제서비스의 비고객에게 이들이 결제할 수 있는 수단을 제공함으로써 새로운 결제 시장을 창출해야 함을 주장한다. 이를 위해 성공한 결제사례인 신용카드, 휴대폰 소액결제, PayPal, Square을 채택하였으며, 기존 결제서비스의 비고객을 3개의 계층으로 분류하여 분석하였다. 그리고 새로운 결제서비스가 어떠한 계층을 타겟으로 하였으며 이들에게 어떠한 결제수단을 제공하여 새로운 시장을 창출하였는지 제시한다. 사례 분석 결과, 성공 사례 모두 본 연구의 가설을 지지하는 것으로 나타났다. 따라서 새로운 결제서비스는 결국 기존의 결제수단으로 거래를 할 수 없었던 이들이 결제를 할 수 있도록 함으로써 성공할 수 있다는 가설을 입증하였다. 모바일 결제서비스가 아직 대중화되지 못한 원인을 본 가설에 비추어 분석해 보면 보면, 기존의 결제 인프라를 이용할 수 있는 바코드, QR코드 기반의 모바일 결제 서비스뿐만 아니라 NFC, BLE, 음파 등의 새로운 기술이 적용된 모바일 결제 서비스가 출시되는 등 새로운 시도가 계속되고 있다. 또한 모바일 월렛은 사용자들이 소지하고 있는 카드정보를 스마트폰에 저장하여 지갑 없이도 결제가 가능하며, 쿠폰 제공, 적립카드 관리, 신분증을 저장하는 등의 다양한 부가적인 기능을 제공하고 있어 성공할 것이라는 전망이 대두되고 있다. 하지만 이러한 서비스들은 본 연구 관점에서 보자면 기존 결제서비스의 비고객이(기존 결제수단을 이용할 수 없었던 사용자) 거래할 수 있는 새로운 결제 수단을 제공해 주지 못하고 있기 때문에 결국 초기사용자에게만 채택될 뿐 대중화되는데 한계가 있을 것으로 예상된다. 반면, 새로운 모바일 결제서비스의 성공사례 중 하나인 PaybyPhone은 기존 코인주차 결제서비스의 비고객인 현금 미소지 고객에게 스마트폰을 이용한 새로운 결제수단을 제공함으로써 새로운 주차 결제 시장을 창출하였으며 현재 미국뿐만 아니라 유럽시장까지 진출하는 등 급성장하고 있다. 결론적으로, 많은 이해관계자들이 모바일 결제시장을 선점하기 위해 다양한 형태의 모바일 결제 서비스를 출시하고 있지만 캐즘을 뛰어넘어 주류 시장에 성공적으로 정착할 수 있느냐는 결국 기존 결제서비스의 비고객군에게 그들이 필요로 하는 새로운 결제수단을 제공하는지의 여부에 달려있다고 볼 수 있다. 따라서 모바일 결제 서비스의 기획자나 매니저들은 서비스 기획 시 기존 결제서비스의 비고객군은 누구인가? 그들은 어떠한 결제수단을 원하는가?를 먼저 고려해야 한다. 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하는데 미치는 요인에 대한 가설을 검증하기 위해 4개의 성공사례를 선택하였으며 각 사례에 동일한 가설을 검증하는 '반복연구논리'를 적용하였다. 본 가설을 더욱 공고히 하기 위해 사례연구방법론에서 제시하고 있는 경쟁가설을 포함한 후속 사례연구가 진행되어야 할 것이다.

• 시큐리티연구
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• 제39호
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• pp.185-215
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• 2014

한국은 지금까지 북한의 테러범죄로 인해 많은 피해를 입었다. 현재 북한정권에 의한 테러 범죄행위 발생 가능성은 그 어느 때보다 높은 시점이고, 김일성 정권의 북한 테러범죄 행위는 통치자금 확보라는 목적 하에 독재로 자행되어 왔다. 이후 김정일 김정은 정권 동안 테러범죄 행위를 살펴보면, 비(非)권력 집단의 목표인 권력쟁취 경제이권 확보 등을 성취하고자 하는 갈등이 원인으로 작용하여 범죄행위로 표출되고 있음이 드러난다. 본 연구는 테러 대책의 궁극적인 목적이 장차 발생할 가능성 높은 위협에 대하여 사전예측 대비해야 한다는 측면에 초점을 맞추었으며, 이를 위해 집단 간 권력 갈등이 범죄의 한 요인이 된다고 설명하는 George B. Vold(1958)의 이론을 적용했다. 이에 다양한 북한 테러범죄 원인 중 각 시대별 고위층 권력 갈등으로 인한 테러범죄 행위를 분석하고, 이러한 시대적 흐름에 맞는 향후 대응방안을 제시하였다. 북한의 테러범죄 행위는 김정일 정권 이후, 고위층 간 권력 판도가 시대별로 급격히 변화하면서 세력 쟁취와 이권 강탈을 위한 권력 갈등으로 인해 더욱 심화되었다. 북한 고위층의 권력 갈등이 북한 테러범죄에 많은 영향을 미치고 있음에도 불구하고, 이에 관련된 정보 첩보 수집이 단편적인데다가 미국에 의존하는 등 실제적인 대응이 미약한 실정이다. 게다가 북한 테러범죄에 대한 심각성 및 시급함의 공감도 역시 높지 않아서 체계적인 국제공조가 이루어지지 않고 있으며, 공조 방안에 대한 논의조차 원활하게 진행되지 않고 있다. 더욱이 최근 DDoS공격 청와대 홈페이지 변조 GPS 교란전파 발사 무인정찰기 침투 등 수 많은 테러범죄 행위가 있었음에도 불구하고, 한국은 이 같은 비(非)대칭 테러범죄 행위가 미칠 파문에 비해 그 심각성을 깊이 인식하지 못하고 있다. 이제 북한 테러범죄의 원인을 밝히고 대응하기 위해 휴민트(HUMINT) 테킨트(TECHINT) 등을 통한 고위층 정보 수집을 확대하고, 이를 종합 분석하는 전담부서를 설치하는 한편, 탈북자 등 정보원의 보호 및 감독을 통한 포괄적인 수집체제를 확립해야 한다. 그리고 북한 테러와 관련된 국제협력에 적극 동참하여, 국제협약을 이끌어낼 수 있도록 국제적인 공조를 구축해야 한다. 또한 핵 미사일 테러와 함께 한층 정교해지고 첨단화 되어가는 사이버 전자 테러 전문기술에 대비하기 위해 법령 제 개정 및 관련 기구 예산 등 제도적 정비와 기술을 보완할 수 있는 전문 인력 양성 및 기술개발 등 실질적인 대응방안을 마련해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.125-140
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• 2013

어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.101-113
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• 1995

The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.