Express subway system is one of the effective systems adapting to improve service level. Express trains make fewer passenger stop, using a double track or a bypass track, than local trains which served all stations, Express service has been very popular with passengers who travel uninterrupted between terminals, but is has generated some dissatisfaction among passengers who experience longer waiting time on stations. This study aims at proposing the methodology to analyze changes of travel pattern in subway system adapting the express service and to estimate the time saving effects resulting from the installation of the express system. This methodology is evaluated in the fifth line under an assumpt ion that express subway system are adapted. Based on the results of the case study, the following conclusions are made: First, express system reduce a total travel time of 13% or above. Second, shorter headway of express trains increases the time saving effects on subway system. although it requests more waiting time to local train passenger. Third, an installation of Express system to Seoul subway system can augment subway demand in seoul metropolitan area.
This paper examines the impact of introducing high-speed trains on consumer welfare, taking the ensuing changes in train schedules into account. Based on the estimated demand model for travel which incorporates consumer's heterogeneous preferences for travel schedules into the standard discrete-choice model, I separately evaluate the impact from adding high-speed trains and that from changes in train schedules. The results indicate that consumers who travel between two cities connected by high-speed trains benefit from the introduction of high-speed trains, while some travelers whose choice set does not include high-speed trains face a reduced frequency of non-high-speed trains, resulting in significant losses.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2023.11a
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pp.259-260
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2023
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.
Many policies, such as transit-oriented development, encouraged use of bicycle and pedestrian, reduction of green house gas (GHG) and etc., have been deployed to support transport sustainability. Although various studies regarding GHG were presented, no one has yet adequately explained the behavior of travelers. This paper proposes a GHG emission model by highlighting its sensitivity, elasticity with regard to such travel cost as travel time, travel fare, and GHG pricing, introduced to reduce the amount of GHG in transportation system. For better estimation of GHG, the proposed model adopts (1) a production-constrained gravity model and (2) the travel distance from the origin and the destination (OD). The gravity model has a merit that it considers travel pattern between OD pairs. The model was tested with an example, and the promising results confirmed its validation and applications.
The multinomial logit model has been applied for various choice problems. Among others, the joint destination mode choice, the mode choice and the route choice are the three major modeling topics for korean transportation planners. This paper examines with real world data (the Olympic road and its competing two major arterials) the usefulness of a Logit route choice model. Quites surpisingly, it is found that the multinomial route choice behavioral model calibrated for this study based on (0,1) individula data base can not provide a good estimate for O-D trips less than 6㎞. 400data points and 3case studies might not be sufficient for a sound conclusion. It is, however, believed from a series of similar studies conducted by the authors that the route choice behavior is more sensitive (more demand elastic with respect to travel time changes) than the mode choice and the shorter trip, the more sensitive. The travel time parameters for destination choice models are usually smalle than the travel time parameters for mode choice models and these parameters (for mode choice models) turn our smaller than the travel time parameters for route choice models from this study. Table 2 in this paper shows parameter changes for three different markets and Table 3 shows the modeling errors when the estimated individual probabilities are aggregated into a route level.
This paper presents the travel demand estimation using interval estimation methods during the trip generation stage, and then followed the other three stages of the four stage trip estimation. We have used real data of Dae-jun City. To estimate travel demand using the interval estimation method, a reliability level was set to 95% by a upper bound value, a middle value and a lower bound value. The four stage traffic demand analysis procedure was equally applied and finally interval traffic was estimated. The result showed a difference between maximum values and middle values depending on the destination during the trip generation stage. It depends on an explanation ability of regression analysis. Most of interval estimation ratio resulted in the traffic assignment stage showed ${\pm}5{\sim}18%$ difference on the average and ${\pm}30{\sim}50%$ at the most.
With the hubbing strategy, construction of "Incheon Airport Railroad(AREX)" was proceeded to expand the accessibility at the level of airports in rivalry like Kansai and Chek Lap Kok. At the present 1st phase which routes from Incheon Airport to Kimpo Airport is opened March 2007. 2nd phase which is planned from Kimpo Airport to Seoul station will be opened at the end of October 2010. But the accessibilty to AREX is delinquent because it is connected only in Seoul station and the maximum operation speed is 110km/h which downgrade the time competitiveness with airport limousine. In addition, transfering of user is necessary to access to AREX from Kyungbu KTX. With these reasons, travel demand in 1st phase section is low(7%). According to reestimation of travel demand, demand analysis result compared with convention condition is insufficient, so required annual average government grant-in-aid amounts to 200 billions won, and it is right time to develop the method for revitalization of Incheon airport railroad. In this paper, facilities plan and operating plan to make new travel demand by speed-up which is able through substitution train now running with high speed train(EMU, 180km/h) and direct connection of KTX, will be suggested. This will contribute to offering high speed railroad service to customers and the reduction of government grant-in-aid by way of demand expansion.
This paper investigates some critical errors influencing travel demand estimation in Korea Transportation Data Base (KTDB), and through this investigation reasonable traffic analysis zone (TAZ) size and internal trips ratio are analyzed. With varying zone size, the accuracy of travel demand estimation is studied and appropriate level of zone size in KTDB is also presented. For this purpose zonal structure consisting of location of zone centroid, number of centroid connecters has been constructed by social economic index, and then some descriptive statistical analyses such as F-test, coefficient of correlation are performed. From the results, this paper shows that the optimum levels of zone system were various according to the order and capacity of roads, and also shows that the smaller TAZ, the less error in this research. In conclusion, in order to improve accuracy of traffic demand estimation it is necessary to make zone size smaller.
This paper is to apply an individual travel cost method(TCM) to estimate demand functions for cultural services enjoyed by visiting 3 branches of the National Museum of Modern and Contemporary Art located in the Seoul Metropolitan area. This paper extends the standard TCM by incorporating opportunity costs of leisure time and two different data generating process - 398 respondents from an on-site survey and 600 respondents from a general household survey. Negative binomial models reflecting the non-negative integer nature of visiting frequency with over-dispersed variance were best fitted for demand functions, in which residents of Seoul metropolitan area surveyed from on the site exhibited higher visitation demand for the national art museum. Price elasticity and income elasticity differed by respondents' residency. Price elasticity of long distance visitors (-0.21) was more inelastic from those of Seoul residents (-0.34 ~ -0.5). Moreover, regional residents outside of Seoul area seemed to consider that services from the national art museum is a normal good with income elasticity of 0.5, whereas the Seoul residents seemed to perceive it to be an inferior good with income elasticity of -0.05.
Kim, Ju-Yeong;Lee, Seung-Jae;Kim, Do-Gyeong;Jeon, Jang-U
Journal of Korean Society of Transportation
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v.29
no.6
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pp.97-106
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2011
Mode choice model is an essential element for estimating- the demand of new means of transportation in the planning stage as well as in the establishment phase. In general, current demand analysis model developed for the mode choice analysis applies common parameters of utility function in each region which causes inaccuracy in forecasting mode choice behavior. Several critical problems from using common parameters are: a common parameter set can not reflect different distribution of coefficient for travel time and travel cost by different population. Consequently, the resulting model fails to accurately explain policy variables such as travel time and travel cost. In particular, the nonlinear logit model applied to aggregation data is vulnerable to the aggregation error. The purpose of this paper is to consider the regional characteristics by adopting the parameters fitted to each area, so as to reduce prediction errors and enhance accuracy of the resulting mode choice model. In order to estimate parameter of each area, this study used Household Travel Survey Data of Metropolitan Transportation Authority. For the verification of the model, the value of time by marginal rate of substitution is evaluated and statistical test for resulting coefficients is also carried out. In order to crosscheck the applicability and reliability of the model, changes in mode choice are analyzed when Seoul subway line 9 is newly opened and the results are compared with those from the existing model developed without considering the regional characteristics.
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