This study is concerned with analysis of user satisfaction for travel behavior. It is aimed at investigating the socioeconomic characteristics, motivation, and use pattern of the visitors at tour. For tourists' perception and preference analysis, multi-dimensional scaling was used. It is left that this type of marketing analysis of tourism and travel offers great potentional for those concerned with the developement and management of tourist vacation areas. First, the study demanstrated clearly that different tourist and portential visitors to a tourist area seek different benefit bundles from their vacation in a particular tourist areas. Second, it demonstrated that a benefit segmentation approach to tourism and travel would be the most effective that the demographic segmentation approach usually pursued in the tourism and travel industry. Form a methodological viewpoint, it has demonstrated an application of multidimensional scaling techniques to marketing in an important industry.
Sleeping cars mean railroad cars which are equipped with facilities available business, travel, rest, sleep for long distance travel. Domestic sleeping cars , as the concept of ‘night train’, provide passenger who travel at night with simple berth . German, Japanese, American sleeping cars are classified with sleeping car, coach car, seat car or first class, standard class, family room, room for the handicapped, which offer not only sleep but various facilities and service such as snack, reading, available shower for daytime travel. Accordingly, through the analyzing spatial factor of domestic and foreign sleeping cars, we first should abstract the demand for fundamental design to enhance our passenger's comfort. And then we should try to improve the quality of travel culture by offering it passenger.
Recently the role of a railroad is emphasized as the imprortant part for growth for the low carbon green growth and the social consensus about the railroad investment is actively progressed. The various social economic value in which the travel demand change over of the environment-friendly railroad system can bring becomes with public debate as much as a discussion is not any more necessary. In this research, the influence that it recognized that the travel time improvement by the high speed rail was the most important element among many method that it can increase the railroad use efficiency in which it connects the interregional major cities and the railway travel time improvement reaches to the rate of railway and road travel time, and the environment like the carbon emission quantity was comprehensively inquired.
The important issue for intra-city vehicle scheduling is to measure and store actual vehicle travel speeds between customer locations. Travel speeds(and times) in nearly all metropolitan areas change drastically during the day because of congestion in certain parts of the city road network. We propose three models for estimating departure time-dependent travel speeds between locations that relieve much burden for the data collection and computer storage requirements. Two of the three models use a least squares method and the rest one employs a neural network trained with the back-propagation rule. On a real-world study using the travel speed data collected in Seoul, we found out that the neural network model is more accurate than the other two models.
Due to advance in Internet technology, most tourists tend to search travel information in the Online Travel Communities(OTC). Given this new paradigm in terms of finding travel information, most of relevant studies in this area are still dealt with explaining tourists' behaviors regardless of the types of communications. Therefore, to overcome some limitations in previous studies, we attempt to examine the relationships between both formal and informal communications and tourists' behavioral changes in the OTC context. Specifically, we developed a research model by employing the PPM(push-pull-mooring) framework and tested it to understand why and how tourists' behaviors might be changed. Survey data collected from 323 online tourists were used to test the model the model using SEM(structural equation modeling). The implications of our empirical findings for both research and practice are discussed.
Since the beginning of civilization, people live in the times that changes rapidly everyday. Above all things, In April, 2004 the first opening of KTX(high-speed railway) that has been considered as the greatest revolutionary project shrinks the whole nation into a quarter of a day life zone and has repeated the constant change and development. But now, In comparison with ordinary train system KTX fails to notice revenue for travel-product and other many factors of increased revenue. This study introduces and analyzes the present condition of high-speed railway and indicate 'the plan to increase revenue' and 'the effect of creating revenue' through a travel-product on the basis of the travel-products connected with KTX. This study focuses on 'KTX memory train travel' and propose revenue and advertisement-effect created from targeting the middle-aged market. In addition, For improving KORAIL's image and approaching the customer more and more friendly, it grasp diverse events and advertisement plans.
The important issue for intra-city truck dispatching system is to measure and store actual travel speeds between customer locations. Travel speeds(and times) in nearly all metropolitan areas change drastically during the day because of congestion in certain parts of the city road network. We propose a back-propagation neural network model to recognize the pattern of intra-city vehicle travel speeds between locations that relieve much burden for the data collection and computer storage requirements. On a real-world study using the travel speed data[1] collected in Seoul, we evaluate performance of neural network model and compare with Park & Song model[2] that employs the least square method.
The aim of tins study is to compare the travel time of urban railway with that of arterial roads in the Seoul metropolitan area, focusing on the five main railways and arterials - Ilsan, Bundang, Kwacheon, Kyoungwon, and Kyoungin in order to make suggestions about improvements of railways. We found that the travel times of railways and arterials are about one and a half hour and an hour respectively, also the ratio of railway travel time to arterial travel time is 1.34 at peak and 1.58 at off-peak. We conclude that the competitiveness of the railroads is lower than the arterials. It will be necessary that we research the ways to improve the service of railways and investment ranking among the five main railways.
This paper addresses the analysis of the travel distance and the number of storage location for storage location allocation methods in a warehouse system. The dedicated, randomized, combined and limited storage methods are considered. The combined and the limited storage methods are suggested here, which the combined storage method is to divide the storage locations into the dedicated storage area and the randomized storage area, and the limited storage method is to restrict the storage area of each product. Through a numerical example, the average travel distance between input/output point and the storage locations, and the number of storage location needed in the warehouse are compared between storage location allocation methods. The nearest randomized storage method is shown as the reasonable one in the travel distance and the number of storage location.
신뢰성있는 교통정보를 제공하기 위해서는 정확한 자료의 수집이 무엇보다 중요하다. 현재 자료 수집은 승용차, 택시를 프로브차량으로 이용하고 있어 신뢰도가 떨어지는 문제가 있다. 버스통행시간을 이용하여 일반차량의 통행시간을 산정하는 모형을 개발한다면 승용차, 택시를 프로브 차량으로 이용하는 것보다 수집되는 정보의 양이나 질이 보다 향상될 것이다. 따라서 본 연구는 버스통행시간에 영향을 미치는 변수들을 고려하여 각 CASE에 맞는 모형식을 개발하고, 실제 일반차량 통행시간과 비교를 통해 통계적 적합성을 검증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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