In Korea, almost 700 industrial parks are under operation. Generally, industrial parks consist of national industrial parks and local industrial parks which are managed by a central government and by local governments respectively. The developing countries such as Korea, China and Vietnam etc. have constructed many industrial parks, which result in the change of land use pattern and also affect future trip demands. Therefore, in estimating traffic demands, it is very important to consider the industrial park development. This study aims to improve the methodology in estimating a freight trip generation rate with the data based on a nationwide commodity freight survey. The result showed that it is desirable to apply freight trip generation rate by the industry sector in estimating freight trip generations and using the production area of firm as an indicator. Specially, the reliability of the rates through a survey could be made sure because a sample rate based on firms in industrial parks was over 25% and the response rate was over 67%. The sample rate and response rate are very superior as compared to surveys conducted in many other countries. Because industrial parks have significant effects on forecasting transportation demand in pre-feasibility studies of transport and logistics projects, it is expected that the accuracy of freight trip demands would be improved through the results of this study.
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.
The objective of this study is to reveal a shipper's preference for road freight transport according to commodity classification code. The shipper's preference in freight transport can be obtained by using value of travel-time savings. The characteristics of freight are so various that the shipper's preference also appear widely different. In these days, there were few attempts to estimate value of freight travel-time savings in Korea. but most of them included only rail or marine freight transport so it couldn't obtain unique travel-time savings for road freight transport. In this study the value of travel-time savings of road freight transport was estimated according to commodity classification code. Revealed preference method and associated binominal logit models were applied to estimate the value of travel-time savings in transit from a Seoul metropolitan commodity flow survey data in 1998. Data sets were segmented by commodity classification code and nineteen binominal legit models were estimated according to segmented groups. The results of this study showed that the value of freight travel-time savings varied wide ranges from 16,441 won to 66,769 won per hour a vehicle along with commodity classification code.
Purpose - In recent years, many firms have attempted various approaches to cope with the continual increase of aviation transportation. The previous research into freight charge forecasting models has focused on regression analyses using a few influence factors to calculate the future price. However, these approaches have limitations that make them difficult to apply into practice: They cannot respond promptly to small price changes and their predictive power is relatively low. Therefore, the current study proposes a freight charge-forecasting model using time series data instead a regression approach. The main purposes of this study can thus be summarized as follows. First, a proper model for freight charge using the autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, which is mainly used for time series forecast, is presented. Second, a modified ARIMA model for freight charge prediction and the standard process of determining freight charge based on the model is presented. Third, a straightforward freight charge prediction model for practitioners to apply and utilize is presented. Research design, data, and methodology - To develop a new freight charge model, this study proposes the ARIMAC(p,q) model, which applies time difference constantly to address the correlation coefficient (autocorrelation function and partial autocorrelation function) problem as it appears in the ARIMA(p,q) model and materialize an error-adjusted ARIMAC(p,q). Cargo Account Settlement Systems (CASS) data from the International Air Transport Association (IATA) are used to predict the air freight charge. In the modeling, freight charge data for 72 months (from January 2006 to December 2011) are used for the training set, and a prediction interval of 23 months (from January 2012 to November 2013) is used for the validation set. The freight charge from November 2012 to November 2013 is predicted for three routes - Los Angeles, Miami, and Vienna - and the accuracy of the prediction interval is analyzed using mean absolute percentage error (MAPE). Results - The result of the proposed model shows better accuracy of prediction because the MAPE of the error-adjusted ARIMAC model is 10% and the MAPE of ARIMAC is 11.2% for the L.A. route. For the Miami route, the proposed model also shows slightly better accuracy in that the MAPE of the error-adjusted ARIMAC model is 3.5%, while that of ARIMAC is 3.7%. However, for the Vienna route, the accuracy of ARIMAC is better because the MAPE of ARIMAC is 14.5% and the MAPE of the error-adjusted ARIMAC model is 15.7%. Conclusions - The accuracy of the error-adjusted ARIMAC model appears better when a route's freight charge variance is large, and the accuracy of ARIMA is better when the freight charge variance is small or has a trend of ascent or descent. From the results, it can be concluded that the ARIMAC model, which uses moving averages, has less predictive power for small price changes, while the error-adjusted ARIMAC model, which uses error correction, has the advantage of being able to respond to price changes quickly.
This study focuses on the efforts of rail freight industry in Europe to adapt to the change of freight market. Nearly $80\%$ of freight is transported in short and medium distance market and due to e-commerce the freight becomes small and requires more frequencies than before. Rail freight industry tries to change their operation practices and to create measures to catch the market share. Trials in the two market segments, sea port to/from inland rail terminal and airport to/from inland rail terminal, are reviewed in this study.
Road freight transport industry in Korea contains many and complicate problems such as over supply of the vehicle caused by rapid policy changes, illegal multilevel transactions, poor truck drivers working environment, lack of road freight transport related statistics and so on. Korean government has developed various logistics industrial policy trying to solve these problems in various ways. However, the relationship among the problems and action plans has been more and more entangled since the part of suggested policies have made another perverted problems. These complex structure of the toad freight transport industry in Korea makes difficult to identify and to solve the problems. Causal map method helps to give a clean picture to understand the complex industry at a glance. This study contributes for visualization of the causal relationships among the existing problems and related policy issues in the road freight transport industry in Korea by causal map. This study could be helpful to develop the actual road freight transport industrial policies including the illogical multilevel and unfair transaction in Korea.
Recently, it has been trending toward speed-up not only in the passenger car but in the freight cu. In this study, we thus performed stress analysis for the carbody for high speed container freight car in use and field test of the freight car in Gyungbu-line so that we may utilize the results as a design guide for speed-up hereafter- Five vertical loading conditions due to dynamic effect and the weight of the carbody and the container applied to locking devices of the carbody and its results are compared with that of a test, As a result, we found that there is need to complement the strength of the carbody in some measure when speed up the present freight car.
Many foreign freight forwarders make inroads into domestic markets. Korean freight forwarders are not competitive on th domestic logistics area because of higher customer services by foreign freight forwarders in Korea. The purpose of this research is to analyze degree of satisfaction on customer services attributes of freight forwarders in Korea, and to strengthen the competitiveness of customer services by Korea freight forwarders in contrast to foreign investment freight forwarders in Korea. The results of the research could be summarized as follows.: When freight forwarders are selected, the most important customer service attributes have been ranked in order with 'the accuracy management of shipping order' , the reasonable offers of freight rate' and 'the quick arrangement of vessels' when freight forwarders are selected.
In korea, Freight generation models developed in korea were estimated by spatial unit method which predict freight flow by traffic zone. But it is difficult to predict freight generation using these models, because there are the difference of the totality method of sampling data on freight volume and the variability of the variables by these models on each case study, This study developed new estimation model to predict freight flow which is generated from each company using the characteristics of each company such as the freight outbound & inbound volume, the number of employee, sales, gross area, land area. This model is simpler than the that of spatial unit and can apply to the other region. The subjects of study were companies in metropolitan area and types of model were exponential regression models. The adequate explanatory variable in the models were sales. this study have a uniqueness apply micro research method to estimate freight generation not use spatial unit method but use flow unit method by each company unit.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.12
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pp.2853-2858
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2013
This paper proposes the ITMS(Intelligent Transport Monitoring System) which manages the route and state of freight by using the Meteorological Office, the Transportation Management Center, GPS and Sensors, etc. The ITMS consists of the CIMS(Container Inner Monitoring System) transmitting the inner temperature and humidity of a container, the TMM(Transport Management Module) computing an estimated time of arrival with Freight Vehicle location information and transmits the result to the CIMS, the FMM(Freight Management Module) checking and managing the freight freshness by using the temperature and humidity of the collected containers, and the SMM(Stevedoring Management Module) selecting the container loading and unloading places with the information transmitted from the CIMS, the TMM, and the FMM and attaching the freight formation to containers using an RFID label. The ITMS not only checks the freight condition at intervals but also acquires and manages the freight information with RFID labels rapidly and accurately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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