In recent years, the planning of livable communities has emerged as a new paradigm. The concept of livable communities is related to both the spatial balance of working, playing, and living and the promotion of green modes of transportation, such as walking and biking. This study uses a disaggregate travel survey conducted by the Seoul Metropolitan Area in 2006. I applied a multi-level random intercept logit model to estimate the effects of land-use characteristics on the choice of green modes, holding a traveler's socio-demographic characteristics constant. The empirical results show that higher density and more mixed land-use development encourages people to walk and bike even when individuals have the same socio-economic characteristics. This paper demonstrates that land-use planning by itself can play a role in the creation of livable cities and the decline of greenhouse gas production.
The aim of this study is to empirically identify the differentiating characteristics of determinant factors on sing-person households' commuting mode choice compared to multi-person households' one in order to establish the customized police directions to decrease private car use in commuting. While the study use the 2% sample survey data on the population and housing in 2015, it employ multinomial logit models on relative choice probability of such alternative commuting modes as bus, subway or rail, and walking, rather than driving. As potential determinant factors, the study employs demographic, socio-economic, and housing and residential one for both models of single-person and multi-person households. The study finds that the behavior of commuting mode choice has distinctive difference by gender, marriage status, physical activity constraint, job type, residential period in current housing of the single-person household's workers compared to the multi-person households' ones. Based on the findings, the study deduce ten commuting policy directions customized for the single-person household.
As people get aged, we need to pay more attention to the elderly living condition with respect to welfare policy. The present study focuses on housing condition of elderly people living in rural area, and analyzes its determinants, periodical difference, and regional disparities, incorporating an index of minimum housing standard. This study applies multi-level logit model that has a strong statistical advantage that can take random aspects of household and regional context into account. We found that married couple household, presence of economically-active family members, higher education, specialized profession, migration and higher level of land price tend to lower the probability of residing in substandard housings. We also found that housing conditions for elderly people prove to be different by regions and it is particularly noticeable in mountainous rural areas in Gyeongsangnam-do and Gyeongsangbuk-do with the poorest elderly housing conditions. Results also implies that housing welfare policies should be implemented differently considering the target groups based on regional differences. We conclude with some additional policy implications for the elderly living in rural areas.
본 연구에서는 1일(24시간) 단위로 표현되는 통근통행자의 통행패턴을 분석하기 위해 가정과 직장 및 기타 목적지를 선택하여 이루어지는 하루 동안의 통행패턴을 유형화하여 이들 선택대안의 선택행태를 분석하였다. 이러한 연구목적을 충족시키기 위하여 본 연구에서는 경산시와 영천시에 직장을 가진 직장인(통근통행 자)에 대하여 실시한 통행 설문조사자료를 이용하여 네스티드 로짓모형을 이용한 경험적 모형을 추정하고, 모형의 추정결과를 논의하였다. 본 연구에서는 통근통행자의 통행패턴이 단일목적 혹은 다목적 통행의 선택을 높은 단계, tour의 수를 낮은 단계의 선택으로 하는 네스티드 로짓모형에 의해 표현된다고 가정하였다. 이렇게 표현된 네스티드 로짓모형의 경험적 추정결과로부터 본 연구에서 가설화된 네스티드 로짓모형구조의 타당성을 확인할 수 있었다. 아울러 모형의 경험적 추정결과는 개인의 행태적 측면을 적절히 반영하는 것으로 확인되었다.
Korea's researchers have recently studied the prediction of forest change, but they have not considered landuse/cover change compared to distribution of forest vegetation. The purpose of our study is to predict forest vegetation based on landuse/cover change on the Korean Peninsula in the 2090's. The methods of this study were Multi-layer perceptrom neural network for Landuse/cover (water, urban, barren, wetland, grass, forest, agriculture) change and Multinomial Logit Model for distribution prediction for forest vegetation (Pinus densiflora, Quercus Spp., Alpine Plants, Evergreen Broad-Leaved Plants). The classification accuracy of landuse/cover change on the Korean Peninsula was 71.3%. Urban areas expanded with large cities as the central, but forest and agriculture area contracted by 6%. The distribution model of forest vegetation has 63.6% prediction accuracy. Pinus densiflora and evergreen broad-leaved plants increased but Quercus Spp. and alpine plants decreased from the model. Finally, the results of forest vegetation based on landuse/cover change increased Pinus densiflora to 38.9% and evergreen broad-leaved plants to 70% when it is compared to the current climate. But Quercus Spp. decreased 10.2% and alpine plants disappeared almost completely for most of the Korean Peninsula. These results were difficult to make a distinction between the increase of Pinus densiflora and the decrease of Quercus Spp. because of they both inhabit a similar environment on the Korean Peninsula.
Investment scenarios in the transportation network design problem usually contain installation or expansion of multi-mode transportation links. When one applies the mode choice analysis and traffic assignment sequentially for each investment scenario, it is possible that the travel impedance used in the mode choice analysis is different from the user equilibrium cost of the traffic assignment step. Therefore, to estimate the travel impedance and mode choice accurately, one needs to develop a combined model for the mode choice and traffic assignment. In this paper, we derive the inverse demand and the excess demand functions for the multi-mode multinomial logit mode choice function and develop a combined model for the multi-mode variable demand traffic assignment problem. Using data from the regional O/D and network data provided by the KTDB, we compared the performance of the partial linearization algorithm with the Frank-Wolfe algorithm applied to the excess demand model and with the sequential heuristic procedures.
This study investigated commercial power theory of traditional market through the analysis of literature review. Consumers' store selection models are made up a theory based on normative hypothesis, theory of mutual reaction, utility function estimation model, and cognitive-behavioral model. Detailed models are as follows. Normative hypothesis based theory is divided into Reilly's retail gratification theory and Converse's revised retail g ratification theory. Interaction theory is composed of Huff's probability gratification theory, MCI model and Multi-nominal Logit Model (MNL model). There are four models in retail organization position theory such as central place theories, single store position theory, multi store position - assign model, and retail growth potential model. In case of single store position theory, theoretical and empirical techniques have developed for a decision to optimum single store position. Those are like these, a check list, the most simple and systematic method, analogy, and microanalysis technique. Aforementioned models are theoretical and mathematical commercial power measurement and/or model. The study has rather limitations because the variation factors included in formula are only a part of actual commercial power. Therefore, further study shall be made continuously to commercial power areas and variables.
The purpose of this study is to segment and examine urban farmers behavior by applying a two-step cluster analysis and multi-nominal logit model. The data were collected by a telephone survey with two-staged stratified random sampling in the cities around the country for the purpose of acquiring representative data. Respondents were asked to describe their awareness of urban agriculture, their agricultural activity, and sociodemographic characteristics. Among 2,000 cases, 381 cases(19.1%) which were of participants in urban agriculture were analysed in SPSS. From the findings, 27.3% of respondents had heard the word 'urban agriculture', and 25.5% of them regarded themselves as urban farmers. Four different clusters were derived from two-step clusters based on motive, place, companion, area and hours. They were 'Large scale hobby farming(cluster 1)', ‘Weekend farm/ hobby farming(cluster 2)', 'Land/ Self-supporting farming(cluster 3)', and 'Small scale hobby farming(cluster 4)'. The result of multinomial logistic regression showed that there were significant differences among these four segmented groups in terms of age, city size and housing type. In other words, there is quite a possibility that urbanites select different urban farming types according to their socio-demographic profiles. Therefore, the urbanite profiles can be used as the basis for promoting policy of several urban agriculture types. According to the result, policy directions for facilitating urban agriculture were presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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