Hong Sung-Kwon;Jang Ho-Chan;Lee Seok-Ho;Kim Jae-Hyun
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.32
no.5
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pp.1-10
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2004
This study applied the leisure constraints and negotiation concept to the travel context, especially for traveling in national parks. More specifically, it tries to identify how constraints and negotiation impact a person's travel behavior. The population of this study is the people who intend to visit the national parks for their summer vacations. The data was collected through the panel study, which surveyed the same set of people before and after their trip. Among 527 samples, 39.7% traveled what they planned without any changes. 24.7% did not travel or postponed their trip, and 35.7% enjoyed their vacation but with changes of destination, time or travel periods. These results support that people may use negotiation strategies to overcome their constraints in a travel context. However, there were no statistically significant differences in the impact of constraints on travel behavior among the three groups. The results also confirm that people have to overcome intra-, inter-, and structural constraints for visiting the national parks. Thus, the findings of the study suggest that the concepts of leisure constraints and negotiation is applicable to the travel contexts. Because of its exploratory characteristics, several limitations and cautions were raised.
Purpose: This study seeks to explore the impact of COVID-19-induced boredom, a prevalent form of pandemic-related stress, on travel motivation and post-pandemic travel intentions. Additionally, it examines the interplay among travel motivation, travel constraints, and the willingness to pay more for travel experiences in the post-pandemic context. Methods: A PLS-SEM analysis was conducted to analyze the data. Data collection took place through an online survey in February and March 2021, with a total of 575 respondents participating. Participants provided responses regarding their current levels of boredom due to COVID-19, five different travel motivations, seven travel constraints, and their post-pandemic travel intentions. Additionally, participants were asked about their willingness to pay more for travel. Results: This study highlights the significant role of COVID-19-induced boredom in predicting post-pandemic travel intentions and the willingness to pay more for travel. Contrary to previous perceptions, boredom emerges as a driving factor, enhancing travel intentions during the pandemic. Additionally, relaxation becomes the primary motivation for travel during COVID-19, and structural constraints exert a noticeable impact on travel intentions, challenging previous assumptions. Stress levels directly influence the willingness to pay more during travel experiences, expanding the understanding of additional payment behavior in the context of travel. Conclusion: This study offers practical insights for tourism stakeholders. Recognizing and addressing boredom in marketing strategies, implementing aggressive additional payment options, and focusing on relaxation-oriented travel products are recommended to cater to post-pandemic traveler preferences and revive the tourism industry effectively.
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.
Due to the fact that the set point regulation scheme by the variable structure control method concerns only the initial and final locations of a manipulator, many constraints may exist in the application of path tracking with obstracle avoidance. The variable structure parameter should be selected in the trajectory planning step by satisfying the constraints of the travel time and the path deviations This paper presents the selection algorithm of the variable structure parameters with the constraints of the system dynamics and the travel time and the path deviation. This study makes unify the trajectory planning and tracking control using the variable structure control method.
The network equilibrium theory is to estimate the travel choices on a transportation network when the resulting travel times and costs are one basis for the choices. Increasing use of this principle on travel assignment problem lead to develop the combined choice models including not only travel options such as mode and route, but location options like trip distribution problems. This paper, first, reviews earlier developments of variable demand network equilibrium models, combined modeles of trip distribution and assignment, and entropy constrained combined models. Then various model structures of combining travel choice models based on network equilibrium theory and entropy constraints are discussed.
Advanced Traveler Inoformation Systems*ATIS) , as a subsystem of ITS influence the travel choices of dreivers by providing them with historical, real-time and predictive information to supprot travel decisions and consequently improves the speed and quality of travel. For thesuccessul accomplishment of ATIS, the time-dependent variations of traffic in a road network and travel times of vehicles during their journey must be predicted . The purpose of this study is to evaluate the past developments in the dynamic route choice models and to apply the instantaneous dynamic user optimal route choice model. recently formulated with flow propagation constraints by Ran, Boyce and LeBlanc, to the real transportation network of Seocho-Ku in Seoul. As input data for this application, the time-dependent travel rates are estimated and the link travel time function is derived. The modelis validated from three view points : the efficiency of model itself the ability to predict traffic volume and travel time on links, and the optimal traffic control.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.4
no.1
s.6
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pp.1-13
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2005
For integrated transit networks operated with diverse transit modes, it is difficult to find related literatures on the provision of multiple travel time routes information. This study proposes a methodology on how to select K number of least time transit routes in the integrated transit network with two modes, bus and subway. In the Proposed method, three constraints usually (will be) encountered for decision by users-(1) service time constraints of travel modes, (2) maximum payment fare constraints under the integrated distance based fare system, and (3) maximum number of transfer constraints - are taken into consideration in the searched routes. The experimental studies shows that the proposed method properly provides K number of least time routes. In addition, it somehow proves that by combinatorially considering three constraints the proposed method can be evaluated as to enlarge the quality as well as the diversity of route information demanded by users.
The travel-related applications on a smartphone help tourists make a reservation before their trip conveniently; use a map, direction guidance, and translation services during the travel; evaluate and recommend travel services communicating with others after their journey. This study examines the relationships among affordances and constraints provided by the mini-program, users' perceived value, and travel-related mini-program (TRMP) usage by analyzing the structural equation modeling. An online questionnaire was developed from the available scales in the published literature. A total of 651 TRMP users responded to the survey, and 448 valid responses were included for analysis. Affordance, including physical, cognitive, sensory, and functional affordance, significantly influenced the hedonic value of TRMP; utilitarian value except for cognitive affordance. There were negative relationships between unfamiliarity and both types of value. The utilitarian and hedonic value of TRMP significantly influenced both the exploitative and explorative use of TRMP. Travel-related mobile applications are dramatically increased in the tourism field. This research sheds light on TRMP usage, as a new and smart device, from a user's perspective based on the affordance theory. This study represents a valuable direction regarding the emerging travel-related online platforms in tourism.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.3
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pp.99-106
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2017
With the increased interest in the quality of life of modern people, the implementation of the five-day working week, the increase in traffic convenience, and the economic and social development, domestic and international travel is becoming commonplace. Furthermore, in the past, there were many cases of purchasing packaged goods of specialized travel agencies. However, as the development of the Internet improved the accessibility of information about the travel area, the tourist is changing the trend to plan the trip such as the choice of the destination. Web services have been introduced to recommend travel destinations and travel routes according to these needs of the customers. Therefore, after reviewing some of the most popular web services today, such as Stubby planner (http://www.stubbyplanner.com) and Earthtory (http://www.earthtory.com), they were supposed to be based on traditional Traveling Salesman Problems (TSPs), and the travel routes recommended by them included some practical limitations. That is, they were not considered important issues in the actual journey, such as the use of various transportation, travel expenses, the number of days, and lodging. Moreover, although to recommend travel destinations, there have been various studies such as using IoT (Internet of Things) technology and the analysis of cyberspatial Big Data on the web and SNS (Social Networking Service), there is little research to support travel routes considering the practical constraints. Therefore, this study proposes a new mathematical model for applying to travel route recommendation service, and it is verified by numerical experiments on travel to Jeju Island and trip to Europe including Germany, France and Czech Republic. It also expects to be able to provide more useful information to tourists in their travel plans through linkage with the services for recommending tourist attractions built in the Internet environment.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.2
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pp.156-161
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1997
In this thesis, based on Genetic Algorithm, a new route search algorithm is presented to search an optimal route between the origin and the destination in intelligent route guidance systems in order to minimize the route traveling time. The proposed algorithm is effectively employed to complex road networks which have diverse turn constrains, time-delay constraints due to cross signals, and stochastic traffic volume. The algorithm is also shown to significantly promote search efficiency by changing the population size of path individuals that exist in each generation through the concept of age and lifetime to each path individual. A virtual road-traffic network with various turn constraints and traffic volume is simulated, where the suggested algorithm promptly produces not only an optimal route to minimize the route cost but also the estimated travel time for any pair of the origin and the destination, while effectively avoiding turn constraints and traffic jam.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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