The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.5
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pp.1-11
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2009
TCS Data imply characteristics of traffic conditions. However, there are outliers in TCS data, which can not represent the travel time of the pertinent section, if these outliers are not eliminated, travel time may be distorted owing to these outliers. Various travel time can be distributed under the same section and time because the variation of the travel time is increase as the section distance is increase, which make difficult to calculate the representative of travel time. Accordingly, it is important to grasp travel time characteristics in order to compute the representative of travel time using TCS Data. In this study, after analyzing the variation ratio of the travel time according to the link distance and the level of congestion, the outlier elimination model and the smoothing model for TCS data were proposed. The results show that the proposed model can be utilized for estimating a reliable travel time for a long-distance path in which there are a variation of travel times from the same departure time, the intervals are large and the change in the representative travel time is irregular for a short period.
In order to analyze travel mode choice behavior, behavioral models including logit model, based on revealed preference theory, have been using easily measurable variables such as individual socioeconomic characteristics and physical attributes of travel modes. But some recent attitudinal models of travel choice behavior have implied that the negligence of individual psychological variables and individual choice constraints in travel mode choice might preclude better prediction of individual travel mode choice behavior. In this context, this study was attempted to reconstruct an attitudinal model(AM), especially focused on the decision rules in travel mode choice decision making process, consistent with the conceptual framework relating individual attitude and choice constraints to choice behavior. And to evaluate the strengths of the AM to other comparative models(logit, linear-additive, conjunctive, lexicographic model) in predicting travel mode choice bebavior, an empirical study of the mode choice in work-trip to CBD in Seoul was performed. According to the results the percent of correct prediction(PCP) derived from the AM was higher than those derived from comparative models by at least 7 to 20% in predicting travel mode choice. But each model produced a different prediction accuracy depending on market segmentation by travel modal users, individual socioeconomic characteristics, transportation system characteristics, and satisfaction levels. The finding that different groups divided by a certain criterion employ different decision rules supports the necessity of developing a choice model such as the AM combining compensatory and noncompensatory decision rules, and suggests that a proposed transportation system management plan or policy may have different effects on each group.
Proceedings of the Korean Institute of Interior Design Conference
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2005.10a
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pp.213-216
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2005
This work aims on the one hand at the sublation of the typical image of the existing travel agencies and on the other at the making of new image that meets the clients' wishes. Looking in the face that in the existing travel agencies most clients are straying with the overflowing and selling-oriented informations, this design work pursue the image making of a new atmosphere of travel agency, in which the clients can make a rational choice. In complying with the policies of the travel agency in the Karstadt department store I have arrived at the basic design theme: the desire for travel depends on how organically and reciprocally the interest on the travel and the presentation of the travel information are combined with and permeated into each other, and furthermore how multifariously and plentifully these reciprocal combining and permeating are put on the stage. So it follows that the travel agency must let the clients indirectly experience the wished travel through staging various kinds of experience spaces. Consequentially the basic concept of the design can be summarized in the following: overlapping-transmitting and permeating-suspending.
Recent world-wide interest in activity-based travel behavior modeling has generated an entirely new perspective on how the profession views the travel demand process. This paper seeks to further promote the case of activity-based travel behavior models by providing some empirical evidence of relationship between travel time and activity duration decision for worker with transportation panel data. The travel time from home to work and from work to home, without activity involvement, is estimated by the Ordinary Least Squares (OLS) method. And, the travel time to and from the selected activity and the activity duration are modeled simultaneously by the Three Stage Least Squares (3SLS) method due to the endogenous relationship between travel time and activity duration. Two kinds of models, OLS and 3SLS, include selectivity bias corrections in a discrete/continuous framework, because of the inter-relationship between the choice of activity type/travel mode (discrete) and the travel time/activity duration (continuous). Estimation is undertaken using a sample of over 1300 household two-day trip diaries collected from the same travelers in the Seattle area in 1989. The behavioral consequences of these models provide interesting and provocative findings that should be of value to transportation policy formulation and analysis.
The goal of this article is to ascertain the factors that govern consumers' choosing to outbound travel product. The authors assess the consumers' travel product choosing processes with information search(internal knowledge, external information knowledge). alternative evaluation(perceived image, emotional experience, price acceptability, appeal, trust), and alternative choice(purchasing intention). Using data on Thailand travel product, the authors find considerable results and conclude by discussing prescriptive recommendations for the travel industry.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.1
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pp.27-36
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2020
The popularization of smartphones allows people to instantly get the information that they want, through mobile apps, including financial services, movies and public transportation reservations, games and shopping. Furthermore, leisure activities through overseas travel are increasing due to the improvement of the living standards of people. These increases in overseas travel and the use of mobile apps lead to the increased use of mobile travel apps when booking tour packages. Although there are many studies on the usability assessment and user interface improvement for mobile apps, studies on the usability assessment for mobile travel apps are limited. We tested the usability for mobile travel apps to present some suggestions for improvements so that anyone can purchase travel packages easily and simply. We selected the top three mobile travel apps on Rankey.com that have different UIs. The heuristic method was used to evaluate usability. We present a better UI to allow users to use the app functions more easily by analyzing user interaction, ease of learning, readability, efficiency, and satisfaction for the entire use.
This paper discusses models for estimating dynamic travel times based on probability theory. The dynamic travel time models proposed in the paper are formulated assuming that the travel time of a vehicle depends on the distribution of the traffic stream condition with respect to the location along a road when the subject vehicle enters the starting point of a travel distance or with respect to the time at the starting point of a travel distance. The models also assume that the dynamic traffic flow can be represented as an exponential distribution function among other types of probability density functions.
When people go to travel, sometimes one writes many articles about the destination. Existing travel information services such as Blog, Internet Cafe, and SNS are difficult to provide realistic information since the provided information may not be a place directly on the road. This paper presents a travel information system including recommended courses, theme courses, and travel map. In addition, the proposed system can provide the functions of writing, reading, and deleting a message note that stores the travel information based on the augmented reality if a defined marker among the community members is recognized in a smartphone App. Therefore, this paper can present an implementation method for new community system using augmented reality and image processing as well as providing the conventional travel information services, and allows the user to take advantage of the realistic and accurate information.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.14
no.4
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pp.540-552
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2011
Freight travel pattern has been less studied comparing with the field of passenger travel. Nonetheless, the importance of the freight travel has been increasing in urban travel sector, and the research needs on the freight travel demand hence is increasing. The current paper aims to identify, by tons of freight trucks and cargos, the characteristics of mean travel pattern, efficiency or performance, and the characteristics of freight trip chain regarding destination location, destination type and freight type. The study analyzed the nation-wide data of freight travel behavior survey. This study intended to set the starting framework of decision-making principle in freight travel, which has already been popular in passenger travel study. Findings suggest that those characteristics are clearly distinguished among trucks and cargos of different sizes of tons. The results are expected to provide important insight to the development of relevant transportation policy measures.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.32
no.1
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pp.61-73
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2006
This paper deals with traveling salesman problem(TSP) with the stochastic travel time. Practically, the travel time between demand points changes according to day and time zone because of traffic interference and jam. Since the almost pervious studies focus on TSP with the deterministic travel time, it is difficult to apply those results to logistics problem directly. But many logistics problems are strongly related with stochastic situation such as stochastic travel time. We need to develop the efficient solution method for the TSP with stochastic travel time. From the previous researches, we know that Q-learning technique gives us to deal with stochastic environment and neural network also enables us to calculate the Q-value of Q-learning algorithm. In this paper, we suggest an algorithm for TSP with the stochastic travel time integrating Q-learning and neural network. And we evaluate the validity of the algorithm through computational experiments. From the simulation results, we conclude that a new route obtained from the suggested algorithm gives relatively more reliable travel time in the logistics situation with stochastic travel time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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