• 대한교통학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.57-66
• /
• 2003

로짓모형은 선택대안에 대한 확률 계산이 용이하고, 설명변수의 파라메타 추정이 용이하기 때문에 교통 수단 선택모형으로 널리 쓰여지고 있다. 그러나 이러한 로짓모형은 수단선택 효용함수의 오차항 분포가 선택 대안간에 독립적이고, 그 분산이 동일하다는(IID:Independent and Identically Distributed)가정을 내포한다. 본 연구는 수단선택 효용오차의 분산이 수단간에 동일하다는 가정을 완화시키는 이분산 로짓모형 추정에 관한 연구이다. 수단선택 효용오차항의 동분산성을 극복함으로써 보다 현실적인 통행자의 수단선택행태를 반영하는 로짓모형을 추정하는데 본 연구의 목적이 있다. 이를 위해 로짓모형 오차항의 분산과 직접적인 관련이 있는 규모인자(scale factor)를 도입하였다. 이는 대중 교통과 승용차의 통행시간차이에 따른 이분산성을 고려하도록 정의되었으며, 이를 통행시간 파라메타 추정에 활용하였다. 본 연구에서 개발된 이분산 로짓모형의 추정 결과. 통행자의 통행시간이 증가하면서 대중교통수단과 승용차의 통행시간차이가 동일하더라도 통행자의 대중교통 수단선택확률이 차이를 보임으로 현실적인 통행자의 수단선택 행태를 반영하는 것으로 판명되었다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
• /
• pp.259-260
• /
• 2023

The rapid urbanization and modernization observed in countries like Myanmar have led to significant concerns regarding traffic congestion, especially in urban areas. This study focuses on the analysis and revitalization of urban transport in selected areas of Myanmar. The core of urban transportation planning lies in travel forecasting, which employs models to predict future traffic patterns and guide decisions related to road capacity, transit services, and land use policies. Travel demand modeling involves a series of mathematical models that simulate traveler behavior and decision-making within a transportation system, including highways, transit options, and policies. The paper offers an overview of the traditional four-step transportation modeling system, utilizing a simplified transport network in the context of Mandalay City, Myanmar.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
• /
• 한국ITS학회 2008년도 제7회 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.403-410
• /
• 2008

• 대한교통학회:학술대회논문집
• /
• 대한교통학회 1999년도 제36회 학술발표회논문집
• /
• pp.77-82
• /
• 1999

• 교통기술과정책
• /
• 제10권1호
• /
• pp.53-72
• /
• 2013

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
• /
• 대한용접접합학회 1998년도 특별강연 및 춘계학술발표 개요집
• /
• pp.126-130
• /
• 1998

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제26권3호
• /
• pp.171-185
• /
• 2017

Purpose Recently, there has been an increase in attempts to analyze social phenomena, consumption trends, and consumption behavior through a vast amount of customer data such as web search traffic information and social buzz information in various fields such as flu prediction and real estate price prediction. Internet portal service providers such as google and naver are disclosing web search traffic information of online users as services such as google trends and naver trends. Academic and industry are paying attention to research on information search behavior and utilization of online users based on the web search traffic information. Although there are many studies predicting social phenomena, consumption trends, political polls, etc. based on web search traffic information, it is hard to find the research to explain and predict tourism demand and establish tourism policy using it. In this study, we try to use web search traffic information to explain the tourism demand for major cities in Gangwon-do, the representative tourist area in Korea, and to develop a nowcasting model for the demand. Design/methodology/approach In the first step, the literature review on travel demand and web search traffic was conducted in parallel in two directions. In the second stage, we conducted a qualitative research to confirm the information retrieval behavior of the traveler. In the next step, we extracted the representative tourist cities of Gangwon-do and confirmed which keywords were used for the search. In the fourth step, we collected tourist demand data to be used as a dependent variable and collected web search traffic information of each keyword to be used as an independent variable. In the fifth step, we set up a time series benchmark model, and added the web search traffic information to this model to confirm whether the prediction model improved. In the last stage, we analyze the prediction models that are finally selected as optimal and confirm whether the influence of the keywords on the prediction of travel demand. Findings This study has developed a tourism demand forecasting model of Gangwon-do, a representative tourist destination in Korea, by expanding and applying web search traffic information to tourism demand forecasting. We compared the existing time series model with the benchmarking model and confirmed the superiority of the proposed model. In addition, this study also confirms that web search traffic information has a positive correlation with travel demand and precedes it by one or two months, thereby asserting its suitability as a prediction model. Furthermore, by deriving search keywords that have a significant effect on tourism demand forecast for each city, representative characteristics of each region can be selected.

• 산학경영연구
• /
• 제11권
• /
• pp.149-171
• /
• 1998

관광의 영향력을 파급시키는 주체인 관광객이 어떤 요인들로부터 영향을 받아 어떻게 관광 목적지를 선택하게 되는지의 문제는 가장 기본적이면서도 중요한 것이라 하겠다. 이들 관광객의 행동에 영향을 미치는 요인으로는 개인적, 사회 환경적, 판매 촉진적 영향 요인이 있으며, 이 가운데 개인적 영향요인(지자, 학습, 성격, 동기, 태도)에 대하여는 최근 들어 국내에서도 활발히 연구가 이루어지고 있는바, 사회환경적 요인(가족, 사회계층, 준거집단) 가운데 가장 기본적이고 중요한 요인인 "가족"을 중심으로 가족의 동적인 영향력이 가장 잘 설명해 줄 수 있는 하나의 강력한 인구 통계적 집단 변수로서 가족생활주기(Family Life Cycle)에 따른 관광객의 관광지 선택행동을 분석하였다. 본 연구의 목적은 가족생활주기와 국민 국내관광자의 목적지 선택 특성과의 관계를 파악하여 마케팅측면에서 관광시장 세분화 기준으로서의 가족생활주기의 타당성을 검증하고 각 단계별로 유의한 영향변수를 파악하여 최근 관광시장의 양적 대량화 및 질적 다양화라는 이중 구조적 환경에 효과적으로 대응하기 위한 전략 수립에 일조하는데 있다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
• /
• 한국철도학회 2007년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.734-743
• /
• 2007

고속철도 정차역은 시설현황, 정차역의 위치, 주변 토지이용 등 역세권 주변의 개발 정도에 따라 정차역에서 유발 및 유입되는 통행량에 큰 차이를 보이게 되며, 역과 역세권이 잘 발달된 정차역은 유동인구가 상당히 많음에 따라 특별구역(시설물)으로 정의되어질 수 있다. 이러한 특별구역은 많은 통행량을 발생시키는 토지이용 구역으로서 대학교, 공항, 대형쇼핑몰 등이 해당되어 왔으며 고속철도의 이용자가 증가함에 따라 정차역이 지역 내 통행수요에 미치는 영향을 고려하였을 때 특별구역으로 정의 될 필요가 있다. 지역내 교통처리 계획 및 연계교통계획 수립을 위해 특별구역에 대한 통행수요추정은 예전부터 상당한 관심이 요구되어 왔다. 그러나 전통적인 4단계 모형의 통행발생 및 분포 모형으로는 이러한 특별구역의 통행수요를 예측하는데 한계가 있으므로 개인별 통행행태를 고려할 수 있는 새로운 분석방법인 활동기반모형(Activity-Based Travel Demand Model)의 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속철도 정차 역의 교통수요추정을 위해 활동기반 모형의 적용방안에 대하여 소개하며 향후, 적용가능성에 대하여 제시하도록 한다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.92-101
• /
• 2012

최근 소득의 증가와 주5일제 근무확대로 인해 주말의 통행행태 및 수요가 크게 변화하고 있다. 이러한 주말통행은 평일통행과는 달리 주로 쇼핑, 여가, 레저 등과 연관되어 있어 주로 금요일 오후부터 일요일까지 주요 고속도로나 간선도로의 교통혼잡을 가중시키고 있는 것으로 나타났다. 따라서 주말통행수요예측이나 교통정책수립측면에서 주말통행에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것은 매우 필수적일 것이다. 이에 본 논문에서는 2006년에 수행한 서울시 가구통행실태조사자료 중 동일가구에 실시한 평일 및 주말 통행조사자료를 이용하여 평일과 비교분석을 통해 주말통행의 특성을 분석 하였다. 또한 토빗모형을 개발하여 평일과 주말(토요일과 일요일)의 통행빈도에 영향을 미치는 요인을 규명하였다. 모형추정결과, 평일과 주말통행에 미치는 요인은 서로 다르게 나타났으며 주로 성별, 직업, 소득, 미취학아동수, 자가용보유 여부 등의 변수가 주말통행에 미치는 영향이 큰 것으로 분석되었다.