Families form the consumer base of travel market and the family travel patterns are highly dependent on family characteristics. It is therefore crucial to gain a better understanding of the impact of family characteristics on family travel participation. But tourist research has rarely taken notice of family travel participation in Korea. Taking an empirical perspective, this paper examines family tourism participation by Korean household demographics characteristics and derive implications to improve the domestic tourism using 2011 Korea National Tourism Survey data. As the results of analysis, there are significant difference in the total number of family travel days and expenditure by the size of the municipality where the household is located. And there are significant difference in the number of family travels, the total number of family travel days and expenditure by family income and the overall number of family members.
PURPOSES : This investigational survey is to observe a proper spatial aggregation method for path travel time estimation using the hi-pass DSRC system. METHODS : The links which connect the nodes of section detectors location are used for path travel time estimation traditionally. It makes some problem such as increasing accumulation errors and processing times. In this background, the new links composition methods for spatial aggregation are considered by using some types of nodes as IC, JC, RSE combination. Path travel times estimated by new aggregation methods are compared with PBM travel times by MAE, MAPE and statistical hypothesis tests. RESULTS : The results of minimum sample size and missing rate for 5 minutes aggregation interval are satisfied except for JC link path travel time in Seoul TG~Kuemho JC. Thus, it was additionally observed for minimum sample size satisfaction. In 15, 30 minutes and 1 hour aggregation intervals, all conditions are satisfied by the minimum sample size criteria. For accuracy test and statistical hypothesis test, it has been proved that RSE, Conzone, IC, JC links have equivalent errors and statistical characteristics. CONCLUSIONS : There are some errors between the PBM and the LBM methods that come from dropping vehicles by rest areas. Consequently, this survey result means each of links compositions are available for the estimation of path travel time when PBM vehicles are missed.
Two fuzzy travel time estimators for interrupted traffic flow were developed based on field survey data and simulation data 7hat is collected from DETSIM, which is microscopic traffic simulation model that car-following theory is applied. One is FETTOS(Fuzzy Estimator of Travel Time using Occupancy and Spot speed) and the other is FETTOS(Fuzzy Estimator of Travel Speed using Volume and Occupancy). Fuzzy logic controller was applied to the estimators to deal with non-linear relationship between traffic variables and travel time. According to results of simulation and field survey. estimation of travel time can be modeled by using percent occupancy better than any other traffic variables. Detector location from storyline and signal timing Plan of intersection are affected to estimate travel time. With a few findings, the estimator was constructed and its performance was tested for observed travel time data and simulated data. FETTOS which needs signal timing plan and detector location estimates travel time with accurate better than FETSVO does. However. FETSVO has excellent transferability because the estimator needs set of input data only; volume and time mean speed.
We propose a general solution methodology for identifying the optimal aggregation interval sizes as a function of the traffic dynamics and frequency of observations for four cases : i) link travel time estimation, ii) corridor/route travel time estimation, iii) link travel time forecasting. and iv) corridor/route travel time forecasting. We first develop statistical models which define Mean Square Error (MSE) for four different cases and interpret the models from a traffic flow perspective. The emphasis is on i) the tradeoff between the Precision and bias, 2) the difference between estimation and forecasting, and 3) the implication of the correlation between links on the corridor/route travel time estimation and forecasting, We then demonstrate the Proposed models to the real-world travel time data from Houston, Texas which were collected as Part of the Automatic Vehicle Identification (AVI) system of the Houston Transtar system. The best aggregation interval sizes for the link travel time estimation and forecasting were different and the function of the traffic dynamics. For the best aggregation interval sizes for the corridor/route travel time estimation and forecasting, the covariance between links had an important effect.
A method to evaluate and to reduce the source- and receiver- consistent noise in a cross-well travel time data was proposed. These systematic noises, which can cause some serious effects on the result of a travel time tomography, can be considered as the source and receiver statics. The method evaluates the statics through a curve-fitting of the first arrival travel times in the common source and common receiver gathers. Feasibility study was conducted on a synthetic data which simulates the cross-well travel time tomography to detect a small scale tunnel in a uniform background medium. First arrival travel times at a given source and receiver points are computed by a raytracing method, and the source consistent- and receiver consistent noises are added to the record. In case of the added noise with rms amounting to 25% of the maximum expected anomalous travel time delays, it is confirmed that the method successfully extracted the noise at the 7th step of iteration.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.1D
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pp.43-50
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2011
The monitoring system for link travel speed using taxi probe is one of key sub-systems of ITS. Link travel speed collected by taxi probe has been widely employed for both monitoring the traffic states of urban road network and providing real-time travel time information. When sample size of taxi probe is small and link travel time is longer than a length of time interval to collect travel speed data, and in turn the missing state is inevitable. Under this missing state, link travel speed data is real-timely not collected. This missing state changes from single to multiple time intervals. Existing single interval prediction techniques can not generate multiple future states. For this reason, it is necessary to replace multiple missing states with the estimations generated by multi-interval prediction method. In this study, a multi-interval prediction method to generate the speed estimations of single and multiple future time step is introduced overcoming the shortcomings of short-term techniques. The model is developed based on Non-Parametric Regression (NPR), and outperformed single-interval prediction methods in terms of prediction accuracy in spite of multi-interval prediction scheme.
B2B2C distribution channel between travel agencies, the travel franchiser's fairness become a big issue. So this study examines the effects of B2B transaction fairness between travel agencies on relationship-orientation and travel franchisee's performance. The research results are as follows: First, the most influential factor on the franchisee's performance was found as relationship-orientation factor. Second, among the 3 variable factors of B2B transaction fairness, the most influential factor on the franchisee's relationship-orientation was found as interactional fairness. And procedural fairness was found as next. Third, distributive fairness and interactional fairness were found to have a significant effect on franchisee's financial performance. And distributive fairness and procedural fairness were found to have a significant effect on franchisee's non-financial competency. Conclusively, excellent employees of travel franchiser' are the most valuable factors in B2B2C transactions due to the nature of the travel industry where human services are valued above everything else.
The purpose of this study is to investigate the influence of benefit sought and service quality of the travel show visitors who are used as advertisements of tourism companies due to increase of tourism on the behavioral intentions and to use as a useful information to plan travel show. For this study, 240 visitors from Hanatour International Travel Show are selected. And 203 valid questionnaires are analyzed. With collected materials, SPSS 17.0, AMOS 7.0 program was used to verify research problems. As a result, travel show visitors' benefit sought don't have any influence on the behavioral intentions to revisit and to recommend. Second, travel show visitors' service quality have a positive influence on the behavioral intentions to revisit and to recommend. Thus travel show host should try hard to make travel show be an important tourism resource by continuous improvement of service quality.
Data for travel information Provision are regularly aggregated to Provide travel time information in a reliable and convenient manner and to manage traffic data and information efficiently. In most of practices in Korea, the GPS based travel time data are mainly aggregated every 5 minutes As a result, some probes can't pass by a link within aggregation interval and thereby create uncompleted link passing data. But these data are mostly generated during the congested times and therefore a method that uses such uncompleted link passing data are required. This study estimated queue dissipation length, green time and cycle that use GPS spot speed and developed a link travel time estimation method using such uncompleted link passing data. It also presents method and the overall process of using such data to estimate link travel time in a more accurate manner. As a result, MAPE 1.98% and MAE 4.75 sec of link travel time accuracy improvement has been reported, which is not much different from the real link travel time. The method Proposed here would be an alternative to increase the amount of GPS probe data, especially in congested urban arterial case.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.1
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pp.56-73
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2019
Probe-based systems have been gaining popularity in advanced traveler information systems. However, the high possibility of providing inaccurate travel-time information due to the inherent time-lag phenomenon is still an important issue to be resolved. To mitigate the time-lag problem, different prediction techniques have been applied, but the techniques are generally regarded as less effective for travel times with high variability. For this reason, current 5-min aggregated data have been commonly used for real-time travel-time provision on highways with high travel-time fluctuation. However, the 5-min aggregation interval itself can further increase the time-lags in the real-time travel-time information equivalent to 5 minutes. In this study, a new scheme that uses both individual probe and 5-min aggregated travel times is suggested to provide reliable real-time travel-time information. The scheme utilizes individual probe data under congested conditions and 5-min aggregated data under uncongested conditions, respectively. As a result of an evaluation with field data, the proposed scheme showed the best performance, with a maximum reduction in travel-time error of 18%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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