As for the travel demand analysis of the past, forcasting has been conducted by the use of revealed preference(RP) informations about actual or observed choices made by individuals. Forcasting method using RP data needs implicit assumptions that there will be no remarkable changes in existing transport conditions. However in case of occuring the great changes in existing conditions or adding a new choice-set of hypothetical options, it is very difficult to predict future travel demand. Fortunately in recent years, especially in the mode choice analysis, it has been perceived that the importance of individual performance data using stated preference(SP) experiments as well as RP data. But the research reports has not been reported sufficiently from models estimated using SP data. Under this background, we analyze the factors affecting the mode choice behavior as a fundamental study against the modelling task with SP choice data. For this analysis, we assumed subway operations in the secondary cities where there are no subway lines until now, and set up a choice-set of hypothetical options based on Experimental Design Method.
An investigation is given to a behavioral analysis of automobile users applying congestion toll theory for the purpose of maintaining the efficiency of transportation system. A case study is performed for the city of Seoul, where modal split behavior of automobile user groups is analysed in various level of congestion toll. Automobile users are grouped with respect to their income levels and work shift times. Automobile user behavior is then explained against the field data. A Logit-type model is applied for modal split changes through the application of congestion toll. It is found in the case study that the users in the monthly income bracket of 1.0~1.5 million won is the most predictable group whose work travel time begins 7:00~9:00 a.m. It is also found in the study that 1,000~1,500 won of congestion toll whould reduce the auto use as much as 5%.
2002년에 한국에 도입된 주 5일 근무제는 사람들의 주중 통행 및 주말 통행 패턴을 바꾸어 왔다. 이러한 변화가 교통 시스템에 미치는 영향을 파악하기 위하여 여러 연구들이 수행되었으나 이 연구들은 공간적 요소를 고려하지 않은 통행 패턴 변화에만 초점이 맞추어졌다. 즉, 개인 통행 패턴의 변화에 대한 연구는 많이 진행되었지만 이러한 변화에 대한 공간적 분석 기법의 부재로 인해 통행 패턴의 변화를 정확하게 분석하지는 못하였다. 본 연구는 주 5일 근무제가 도입된 뒤의 통행변화의 분석을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 통행 벡터 지표처럼 통행 패턴의 변화를 정량적인 관점만이 아닌 공간적인 관점에서 분석할 수 있는 새로운 지표를 이용하는데. 이 새로운 지표는 GIS 기술과 한국 고속도로의 TCS 자료를 이용한다. 본 연구의 결과는 고속도로 TCS 자료에 적용된 이 지표가 주 5일 근무제가 통행 행태에 영향을 미친다는 것을 보여주고 있고, 따라서 통행패턴의 변화를 분석하는데 매우 유용한 방법임을 보여준다.
화물차량의 통행패턴은 여객통행에 비해 연구 성과의 누적이 상대적으로 적은 분야이다. 그럼에도 불구하고 도시 내 통행에서 화물차가 차지하는 중요성에 대한 인식이 증가하고 있으며, 자가용 화물 차주들의 능동적 사업 비율이 증가하고 있어 이 분야에 대한 더 많은 연구의 필요성이 대두된다. 본 연구는, 여객통행에서의 활동기반 수요추정 이론의 발달에 부합하는 화물통행에서의 의사결정 원리에 대한 연구의 기초로서, 화물차량 통행실태 조사의 자료를 분석하여 화물차량 톤급별 평균 통행 특성, 운행효율성, 도착지-도착지유형-적재품목 통행연쇄의 특성을 확인하였다. 분석 결과 이들 화물차량 통행 특성들은 톤급별로 분명한 차이가 있음을 확인하였으며, 그 자체 화물차의 톤급별 특징을 잘 보여주었다. 연구 결과는 화물차량 통행 관련 교통정책 수단 개발에 긍정적 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
Purpose - The main objective of this study was to investigate tourists behavior by applying protection motivation theory and health belief model during COVID-19 pandemic. Specifically, the study examined how risk perception of COVID-19 affects tourists' protection motivation and travel avoidance intention. Design/methodology/approach - The empirical data was collected by self-administered questionnaires to obtain perception and behavior regarding COVID-19 pandemic situation. A total of 486 questionnaires were used for data analysis and SEM analysis was applied in order to examine seven hypotheses. Findings-The results showed that COVID-19 risk perception is a significant antecedent of threat appraisal, coping appraisal, and cue to action (H1, H2, H6). Moreover, protection motivation is affected by threat appraisal and coping appraisal (H3, H4) and influences on travel avoidance intention (H5). However, cue to action does not affect protection motivation (H7). Research implications or Originality - This study provides insightful implications for tourism industry practitioners who will prepare the post-corona field and the results enrich knowledge of the tourist behavior during pandemic situation.
The rapid urbanization and modernization observed in countries like Myanmar have led to significant concerns regarding traffic congestion, especially in urban areas. This study focuses on the analysis and revitalization of urban transport in selected areas of Myanmar. The core of urban transportation planning lies in travel forecasting, which employs models to predict future traffic patterns and guide decisions related to road capacity, transit services, and land use policies. Travel demand modeling involves a series of mathematical models that simulate traveler behavior and decision-making within a transportation system, including highways, transit options, and policies. The paper offers an overview of the traditional four-step transportation modeling system, utilizing a simplified transport network in the context of Mandalay City, Myanmar.
생활패턴의 변화는 통행의 목적을 변화시키기 때문에 궁극적으로 통행패턴의 변화를 야기한다. 이에 따라 본 연구에서는 1999년부터 2014년까지 통계청에서 조사한 생활시간조사자료를 활용하여 연도별 통행시간에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 가구관련, 개인관련, 시간관련 변수들을 고려한 통행시간에 관한 다중선형회귀모형을 구축하였으며, 요일별 차이를 보기위해 주중과 주말을 분리하여 추정하였다. 모형 추정 결과, 가구관련, 개인관련, 시간관련 변수가 통행시간에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 가구관련변수의 경우 개인관련변수에 비해 비교적 적은 변수들이 유의한 것으로 나타났는데, 이는 통행이 개인특성에 더 큰 영향을 받기 때문인 것으로 판단된다. 각 활동시간들은 통행시간에 양의 영향을 미치는 것으로 분석되어 통행이 파생수요임을 나타내고 있다. 또한 여가활동시간이 가장 큰 영향력이 있는 것으로 도출되어, 여가를 위한 통행시간이 타활동에 비해 증가하는 것으로 분석되었다.
휴게소는 장거리 운전자나 졸음 운전자가 충분히 쉴 수 있는 공간을 조성하여 사고를 미연에 방지하는 중요한 역할을 한다. 따라서 휴게소의 적절한 위치 선정은 필수적이며, 이를 위해 정확한 수요 예측과 이용자 통행 행태를 분석하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 연구는 고속도로에서 RSE를 통해 수집되는 DSRC자료를 이용하여 안성휴게소(상행)를 이용하는 휴게소 이용자의 통행 행태를 분석하였으며, 통행행태지표를 토대로 휴게소 이용 확률 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과, 안성 휴게소(상행) 이용 행태는 통행시간이 평일 90분 이상, 주말 70분 이상일때 가장 이용 빈도가 높았으며, 휴게소부터 통행종료까지 남은 거리가 30km 이하일 때, 휴게소 이용률은 급격히 감소하는 것으로 분석되었다. 본 연구의 휴게소 이용 확률 모형을 통해 추정된 휴게소 이용률은 실이용률과 1~2%오차가 발생했다. 본 연구 결과는 정형화된 자료를 이용하여 휴게소 이용 행태를 분석한데 의의가 있으며, 본 연구의 휴게소 이용차량 분별방법론과 개별휴게소이용확률 모형 개발방법은 향후 휴게소 입지선정과 이용자의 서비스 수준 향상을 위한 차별화 전략에 적극 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 개별형태모형 중에서 다항로짓모형을 이용하여 대구시의 대중교통 이용자를 대상으로 한 환승교통수단선택모형을 구축한 것이다. 다항로짓모형 추정을 위해 사용된 종속변수는 버스${\leftrightarrow}$버스, 버스${\leftrightarrow}$지하철, 지하철${\leftrightarrow}$지하철, 버스${\leftrightarrow}$기타교통수단, 지하철${\leftrightarrow}$기타교통수단의 5가지 유형을 사용하였고, 환승교통 수단선택에 영향을 미칠 것으로 예상되는 설명변수로는 성별, 나이, 교통주체, 통행목적, 환승지역, 통행비용, 통행시간의 7가지를 사용하였다. 구축한 다항로짓모형을 이용하여 주어진 설명변수의 값에 대한 환승확률을 산정하였고, 모형의 적합도를 나타내는 ${\rho}^2$는 0.354로서 적합하게 나타났다. 설명변수(통행시간, 통행비용)값의 변화에 따른 확률변화를 가지고 한계효과를 분석하였다. 통행시간에 따른 환승의 한계효과는 통행시간이 증가하면 할수록 버스${\leftrightarrow}$버스, 버스${\leftrightarrow}$지하철의 이용객들이 지하철${\leftrightarrow}$지하철로 전환되는 것으로 분석되었으며, 통행요금에 따른 환승의 한계효과 분석에서는 버스${\leftrightarrow}$버스, 버스${\leftrightarrow}$지하철의 이용요금이 증가함에 따라 버스 및 지하철${\leftrightarrow}$기타교통수단으로의 전환이 증가하는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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