This paper develops a disaggregate model system for travel behavior of workers in a metropolitan area. We attempt to develop a set of models for predicting trip generation type, trip purpose, destination, mode choices in each trip on the way from work to home by using the concept of utility maximization of base-to-base tour. The model incorporates the concept that decisions of a trip in a trip in a travel tour depend on decisions of the trips having been made before and decisions of trip planned after of this trip, as well as on current trip conditions. As the structure of the model, the nested logit model is used to avoid a simultaneous model's complexity. The data to be used for estimating the model system are from the person trip survey which was carried out in 1981 in Nagoya metropolitan. Empirical tests of the model for Nagoya metropolitan area show encouraging results and prove the validity of the assumption of this model.
This paper reviews a single trip decision to visit individual sites of a natural park within a random utility framework as an alternative to travel cost model. The model is applied to a 1998 survey of on-site visitors to Mu Deung Mt. neighboring Kwang Ju. city. Out of four sites considered, the model seemed to provide a reasonable description of behavior for three sites. In addition to travel costs as an implicit price, variables reflecting characteristics of each site also influenced decisions to visit the site. Moreover, benefits estimates derived from the RUM implied that visitors placed three times higher values on a site based on cultural inheritance compared with those of two recreational sites.
In this paper, we introduce a reinforcement learning-based algorithm for personalized tourist path recommendations. The algorithm employs a reinforcement learning agent to explore tourist regions and identify optimal paths that are expected to enhance tourism experiences. The concept of tourism experience is defined through points of interest (POI) located along tourist paths within the tourist area. These metrics are quantified through aggregated evaluation scores derived from reviews submitted by past visitors. In the experimental setup, the foundational learning model used to find tour paths is the Deep Q-Network (DQN). Despite the limited availability of historical tourist behavior data, the agent adeptly learns travel paths by incorporating preference scores of tourist POIs and spatial information of the travel area.
Conventional traffic assignment techniques usually do not consider traveler's route choice behavior affected by hierachicla strucfture in urban highway system. This study realizes the route choice behavior such that travelers tend to choose more higher level of highway rather than lower level of highway for longer trops. Otherwise, for shorter trips, travelers tend to choose lower level of highway unless they can get sufficient travel time saving by using mojor arterial street or freeway (higher level of highway). Therefore, this study suggests a traffic assignment technique incorrporating route choice behavior related to hierachical highway structure by introducing some perception costs to generalized cost function such as perceptional preference measureemnt for higher level higheay and perceptional penalty when changing to different level of highway. Through simulation analysis, it is shown that the simulation results with the new traffic assignment echnique can be different a lot from the results with the convential method.
Experiments are conducted to study bubble flow behavior during the instability of subcooled boiling under uniform and non-uniform transverse heating. The non-uniform heat distribution introduces nonuniform bubble generation and condensation rates on the heated surface, which is different from the uniform heating. These bubble generation and condensation characteristics introduce a non-uniform local pressure distribution in the transverse direction, which creates an extra non-uniform pressure on the flowing bubbles. Therefore, different bubble flow behavior can be observed between uniform and non-uniform heating conditions. In the uniform heating, bubble velocity fluctuations are low, and the bubbles travel straight along the axial direction. In the non-uniform heating, more fluctuation in the bubble velocity occurs at low mass flow rate and high subcooled inlet temperatures, and reverse flow is observed. Additionally, the bubbles show a zigzag trajectory when they pass through the channel, which indicates the existence of cross flow in the transverse direction.
도시철도역은 역사의 위치 및 기능에 따라 해당역의 이용객 수, 첨두집중률, 승강장 형태 등이 상이하고 이용행태도 서로 달라 이러한 특성을 고려한 역사 유형 구분이 필요하다. 그러나 현재 도시철도역사 유형은 각 연구의 목적에 따라 분류하고 있으며, 법적 기준 또한 단순히 보통역, 간이역으로 구분하고 있고, 열차유형, 승강장 형태, 설치 형태에 따라 분류하고 있다. 따라서 본 연구에서는 도시철도의 역사 유형을 분류하기 위한 기준을 정립하고, 그 기준에 따라 수도권의 모든 도시철도역사에 대한 전수조사를 수행하며, 이를 데이터베이스화하여 향후 다양한 정책 수립 및 연구개발에 활용하고자 하는 데에 목적이 있다. 본 연구에서는 도시철도역사 조사 자료를 활용하여 다양한 통계적 분석을 통해 역사의 물리적 지리적 특성과 이용자의 통행 패턴간에 서로 상관관계가 있음을 밝혀내었고, 상대적인 통계값을 이용하여 정책수립 및 연구 개발에 반영한다면 향후에 그 활용성이 더욱 클 것으로 기대된다.
교통정보제공을 통한 교통량 분산효과에 대한 관심이 높아짐에 따라, 효율적인 교통정보제공을 위한 기초 연구로써 운전자의 반응행태 및 우회효과에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 연구는 실제 조사를 통해 추정된 우회율과 소통상황과의 상관분석을 통해, 우회가 어떻게 결정되며, 그 효과가 어떤지를 알아보고자 하였다. 속도-교통량 분석결과, 고속도로의 속도가 떨어짐에 따라 우회교통량이 증가하고, 우회교통량의 증가로 고속도로 교통량이 줄어 소통상황이 원활해지면서 다시 우회교통량이 줄어드는, 우회 메커니즘을 확인하였다. 또한 상관분석을 통해 우회율과 통행속도는 음(-)의 관계를, 통행시간과는 양(+)의 관계를 갖는다는 것을 밝혀냈으며, 혼잡상황별로, 통행방향별로 우회율과 소통상황과의 관계가 다양함을 밝혀냈다. 마지막으로 본선교통량과 통행속도, 통행시간을 변수로 하는 우회율 회귀식을 제시하였으며, 이 때 결정계수는 38.5%로 나타났다. 이 값은 고속도로 소통상황이 운전자의 우회결정시 영향을 미치는 다양한 변수 중에서 약 40%를 차지한다는 것을 의미한다.
본 연구는 고령자의 통행사슬(trip chaining)의 유형별 특성을 살펴보고, 시 공간적 분포 패턴을 분석한다. 또한 순서형프로빗모형(ordered probit model)과 이항로지스틱모형(binary logistic model)을 구축하여 고령자 통행사슬에 영향을 미치는 다양한 요인을 규명하고, 고령자 통행의 수단선택 특성을 분석해 본다. 이를 위해 2006년과 2010년에 실시한 수도권 가구통행실태조사의 고령자 자료를 활용하였다. 분석결과, 고령자 통행사슬은 전반적으로 증가추세이며, 단순통행사슬이 전체의 85% 이상을 차지하는 것으로 나타났다. GIS 맵핑을 통해 통행사슬의 공간적 이동 패턴을 분석하였으며, 단순직장 통행사슬이 과거 서울과 인접지역에 집중되어 있던 반면 2010년에는 경기도 지역으로 점차 확산되고 있음을 알 수 있었다. 또한 모형구축을 통해 2010년에 통행사슬에 영향을 미치는 개인 가구 통행특성이 과거에 비해 상대적으로 많아지고, 통행시간보다는 통행비용이 고령자가 교통수단을 결정하는 요인임을 규명하였다. 본 연구의 결과는 다가오는 초고령사회에 대응한 교통정책을 수립하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
2007년 7월부터 시행되고 있는 수도권 대중교통 통합요금제는 이용자의 통행비용 절감 및 활발한 환승행위의 유도로 긍정적인 평가를 얻고 있다. 그러나 수도권 대중교통 통합요금제를 고려한 철도 수요예측 방법론, 특히 수단분담과 관련된 연구가 많지 않았다. 이에 본 연구는 수도권 대중교통 통합요금제를 반영할 수 있는 수단별 효용산정기법을 제시하였으며, 2006년 가구통행실태조사 자료를 활용하여 통행시간과 통행비용 산정에 적용되는 계수를 현실화하였다. 그리고 다양한 요금제를 적용하기 위한 철도 수요예측 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 철도 수요예측 방법론은 철도 수요예측의 정확성과 유용성을 향상시키는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 고속버스 이용자가 고속버스 터미널에서 경험하는 불편함을 개선함으로써 대중교통 체계의 경쟁력을 높이고 효율성을 개선하기 위하여 터미널 내 연계/환승 시 체감환승시간으로 환산된 환승저항을 산정하는 모형을 구축하고 이를 바탕으로 주요 고속버스 터미널의 환승저항을 산출하였다. 그 결과 외부보행거리 100m의 증가(감소)는 통행시간 3분의 증가(감소)와 같으며, 내부보행거리 100m의 증가(감소)는 5분, 계단 100개의 증가는 약 13분의 통행시간 증가, 에스컬레이터 1대 설치는 약 3분의 통행시간 감소와 같음을 알 수 있었다. 본 연구에서 체감시간으로 산출된 환승저항은 환승센터의 환승 여건을 비교하고 시설개선의 우선순위를 판단하는 데에 객관적 지표로 활용될 수 있으며, 신규 환승센터 설계 시 시설 가이드라인을 만드는 데에도 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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