Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.20
no.1
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pp.66-75
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2012
The purpose of this study is to analyze the effect of intervention variables which may affect the air travel demand for Jeju domestic flights and to anticipate the air travel demand for Jeju domestic flights. The air travel demand forecasts for Jeju domestic flights are conducted through ARIMA-Intervention Model selecting five intervention variables such as 2002 World Cup games, SARS, novel swine-origin influenza A, Yeonpyeongdo bombardment and Japan big earthquake. The result revealed that the risk factor such as the threat of war that is a negative intervention incident and occurred in Korea has the negative impact on the air travel demand due to the response of risk aversion by users. However, when local natural disasters (earthquakes, etc) occurring in neighboring courtiers and global outbreak of an epidemic gave the negligible impact to Korea, negative intervention incident would have a positive impact on air travel demand as a response to find alternative due to rational expectation of air travel customers. Also we realize that a mega-event such as the 2002 Korea-Japan World Cup games reduced the air travel demand in a short-term period unlike the perception in which it will increase the air travel demand and travel demands in the corresponding area.
Although the amount of travel demand is a critical factor in a benefit-cost (B/C) analysis of railway investment, the travel demand changes especially for induced demand have not been considered. Therefore, the basic study of how to estimate travel demand changes after railway investment is worth investigating. This study reviews the methodologies for estimating diverted and induced demand generated after railway investment, and proposes appropriate approaches that will help railway planners to practically apply them in a case study. Further, the research stimulates the needs of consideration of the travel demand changes in the feasibility studies of railway planning.
Travel Demand Forecasting (TDF) is an essential and critical process in the evaluation of the highway improvement Project. The four-step TDF Process has generally been used to forecast travel demand and analyze the effects of diverted travel demand based on the given Origin-Destination trips in the future. Transportation system improvements, however, generate more travel, Induced Travel Demand (ITD) or latent travel demand, which has not been considered in the project evaluation. The Purpose of this study Is to develop a model which can forecast the ITD applied theory of economics and the Program(I.D.A) which can be widely applied to project evaluation analysis. The Kang-Byun-Book-Ro expansion scenario is used to apply and analyze a real-world situation. The result highlights that as much as 15% of diverted travel demand is generated as ITD. The results of this study are expected to improve reliability of the project evaluation of the highway improvement Project.
Understanding demand for travel websites can help hoteliers better evaluate their own multi-channel distribution and reputation management strategies. In this study, we estimated demand for eight major travel websites based on the user percentage in 3,120 U.S. counties. Results highlighted the importance of four types of factors: sociodemographic, economic, Internet use-related, and travel-related. Differences between websites were also compared based on estimated coefficients. For example, the demand for Expedia.com appeared to be driven by age, education background, income, and foreign travel history, whereas the demand for Hotels.com was driven by the proportion of the African American population and domestic travel history. Lastly, implications are provided.
Several travel demand management schemes have been used for controlling overloaded traffics on urban area. To maximize efficiency of the travel management, traffic manager has to set target level that we try to arrive in advance, and then to find optimal variable to attain this goal. In this regard, this paper presents two travel demand management models, expressed by mathematical program, and also presents their solution algorithms. The first is to find optimal travel demand for origin-destination (OD) pair, based on average travel time between the OD pair, and the second is based on the ratio of volume over capacity on congested area. An example is given to test the models.
It is very difficult to find optimal train operation plan when analyzing the economic investment using traditional railroad travel demand estimation method. Train operation plan depends on travel demand and vice versa. To solve this problem, this study suggests a demand estimation method to address an optimal train operation scheme with the modal spilt using initial train operation plan and trip assignment.
This study is focused on the problem of seat allocation for group travel demand in airlines. We first explain the characteristic of group demand and its seat allocation process. The group demand in air travel markets can be classified into two types : incentive and package groups. Allocating seats for group demand depends on the types of group demand and the relationship between airlines and travel agents. In this paper we concentrate on the package group demand and develop an optimization model for seat allocation on the demand to maximize the total revenue. With some assumptions on the demand distribution and the linear approximation technique, we develop a mixed IP model for solving our problem optimally. From the computational experiments, we can find our optimization model can be applied well for real-world application.
The conventional studies on equilibrium network design problem(ENDP) with fixed travel demand models assume that the future OD travel demand might not be changed even if the structure and the capacity of the network are improved. But this fixed demand assumption may loose its validity in the long-range network design because OD travel demand actually shifts with the network service level. Thus, it is desirable to involve the variable travel demand which is determined endogenously in the model in the optimal network design. In this paper a hi-level model formulation and solution procedure for ENDP with variable travel demand are presented. Firstly It is considered how to measure the net user benefits to be derived from the improved in link capacities, and the equilibrium network design problem considered here is to maximize the increase of net user benefit which results from a set of lift capacity enhancements within the budget constraints, while the OD travel demands and link travel times are obtained by solving the lower level network equilibrium problem with variable demand. And secondly sensitivity analysis is carried out to find the links to which the network equilibrium flow pattern is the most sensitive. Finally numerical example with simple network is carried out to test the validity of the model.
Although the amount of travel demand is a critical factor in a benefit-cost (B/C) analysis of railway investment, the travel demand changes especially for induced demand have not been considered. Therefore, the basic study of how to estimate travel demand changes after railway investment is worth investigating. This study reviews the methodologies for estimating diverted and induced demand generated after railway investment, and proposes appropriate approaches that will help railway planners to practically apply them in a case study. Further, the research stimulates the needs of consideration of the travel demand changes in the feasibility studies of railway planning.
The conventional four-step travel demand model is still widely used as the state-of-practice in most transportation planning agencies even though it does not provide reliable estimates of travel demand. In order to improve the accuracy of travel demand estimation, implementing an alternative approach would be critical as much as acquiring reliable socioeconomic and travel data. Recently, the role of travel demand model is diverse to satisfy the needs of microscopic analysis regarding various policies of travel demand management and traffic operations. In this context, the activity-based approach for travel demand estimation is introduced and a case study of developing a spatial-temporal activity presence-based approach that estimates travel demand through forecasting number of people present at certain place and time is accomplished. Results show that the spatial-temporal activity presence-based approach provides reliable estimates of both number of people present and trips actually people made. It is expected that the proposed approach will provide better estimates and be used in not only long-term transport plans but short-term transport impact studies with respect to various transport policies. Finally, in order to introduce the spatial-temporal activity presence-based approach, the data such as activity-based travel diary and land use based on geographic information system are essential.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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