Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.12
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pp.4795-4802
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2010
In order to solve the traffic problem in jeju, we must reduce demand for car travel. In addition, demand for passenger travel by public transport policy is needed for conversion. And to improve the quality of public transport services are desperately needed. The purpose of this study, personal characteristics of the trip traveler and the relationship between transportation choice, and personal effectiveness as a factor in travel costs and travel time on the impact of transportation choices will investigate. Restructure its public transportation routes, when to switch to buses to car traffic on the data as a basis for the factors that may be. In addition to improving the quality of public transport services is expected to be able to contribute. To study the performance of the May 2010 survey was conducted. And multinominal logit model were conducted. According to the analysis, People who own homes and families with more than 5 people are likely to use cars. If a prolonged travel time is likely to use buses. However, increasing the cost of travel increases the likelihood that the car is available.
Truck traffic accounts for a substantial fraction of the traffic stream in many regions and is often the source of localized traffic congestion, potential parking and safety problems. Truck trips tend to be ignored or treated superficially in travel demand models. It reduces the effectiveness and accuracy of travel demand forecasting and may result in misguided transportation policy and project decisions. This paper presents the development of speed-flow relationships with truck impacts based on CORSIM simulation results in order to enhance travel demand model by incorporating truck trips. The traditional BPR(Bureau of Public Road) function representing the speed-flow relationships for roadway facilities is modified to specifically include the impacts of truck traffics. A number of new speed-flow functions have been developed based on CORSIM simulation results for freeways and urban arterials.
A diversity of railway network function enhancement projects such as the double tracking, electrification, and direct operation have been actively executed to improve the railway service. When the new rapid railway is provided, how many people will use it instead of other transports? How will the railway choice behavior be changed? Accordingly, in this paper, the applicability of diverted travel demand forecast method by Stated Preference(SP) and Transfer Price(TP) data was reviewed for Daegu metropolitan railway service. As the result of implementing the Revealed Preference(RP) and RP+SP model, the total travel time and travel cost parameters are of the right sign and are highly significant. In particular, when TP data is used as the complementary investigation of SP, the boundary value of diverted travel demand can be easily identified by railway fare and travel time service level. Therefore, it is considered that this will practically apply even in other regions as well as Daegu metropolitan railway.
This research suggested the traffic signal timing calculation model for signal intersections based on sectional travel time. A detection system that collects sectional travel time data such as Urban Transport Information System(UTIS) is applied. This research developed the model to calculate saturation flow rate and demand volume from travel time information using a deterministic delay model. Moreover, this model could determine the traffic signal timings to minimize a delay based on Webster model using traffic demand volume. In micro simulation analysis using VISSIM and its API ComInterface, it checked the saturation conditions and determined the traffic signal timings to minimize the intersection delay. Recently, sectional vehicle detection systems are being installed in various projects, such as Urban Transportation Information System(UTIS) and Advanced Transportation Management System(ATMS) in Korea. This research has important contribution to apply the traffic information system to traffic signal operation sector.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.11a
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pp.239-242
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2003
The supply chain of the airline industry includes multiple airline companies, travel agencies and customers. Various air fares are offered by travel agencies. The travel agencies grant deposit to the airline company in advance and preoccupy seats with deep discount, which called group-discount-ticket. The group-discount-ticket offers the lowest air fare but it does not base on real demand. So the information flow generated by group-discount-ticket can cause the information distortion in airline supply chain. This study analyzes the bullwhip effect in the airline industry. A mathematical model is formulated and managerial suggestions is provided.
The study attempts to estimate the recreational benefits of Chilgap multi-purpose reservoir using the on-site survey sample of 130 visitors. The individual travel cost method is used for measuring the recreational benefits of Chilgap multi-purpose reservoir and a zero-truncated negative binomial model is used to elicit the travel demand function. The price elasticities of visit demand are ranged from 0.29 to 0.39. Recreational benefits are ranged from 119 to 156 thousand won per visit and are ranged from 292 to 383 thousand won per annual. When the number of annual visitors to Chilgap reservoir is appled, then the recreational benefits are ranged from 2.7 to 3.6 billion won. This study could contribute to the advancement of post-construction evaluation in the public construction field similar to Chilgap reservoir.
The vehicle travel time between the demand points in downtown area is greatly influenced by complex road condition and traffic situation that change real time to various external environments. Most of research in the vehicle routing problems compose vehicle routes only considering travel distance and average vehicle speed between the demand points, however did not consider dynamic external environments such as traffic situation by service time zones. A realistic vehicle routing problem which considers traffic situation of smooth, delaying, and stagnating by three service time zones such as going to work, afternoon, and going home was suggested in this study. A mathematical programming model was suggested and it gives an optimal solution when using ILOG CPLEX. A hybrid genetic algorithm was also suggested to chooses a vehicle route considering traffic situation to minimize the total travel time. By comparing the result considering the traffic situation, the suggested algorithm gives better solution than existing algorithms.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.1
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pp.183-192
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2012
This study analyzes the travel behavior for short-term demand forecasting model of KTX. This research suggests the following. First, the outlier criteria is considered to appropriate twice the standard deviation of the traffic. Second, the result of a homogeneity test using ANOVA analysis has been divided into weekdays(Mon Thu and weekends(Fri Sun). Third, a cluster analysis for O/D pairs using trip frequency, traffic averages and th distance between stations was performed.
Recent world-wide interest in activity-based travel behavior modeling has generated an entirely new perspective on how the profession views the travel demand process. This paper seeks to further promote the case of activity-based travel behavior models by providing some empirical evidence of relationship between travel time and activity duration decision for worker with transportation panel data. The travel time from home to work and from work to home, without activity involvement, is estimated by the Ordinary Least Squares (OLS) method. And, the travel time to and from the selected activity and the activity duration are modeled simultaneously by the Three Stage Least Squares (3SLS) method due to the endogenous relationship between travel time and activity duration. Two kinds of models, OLS and 3SLS, include selectivity bias corrections in a discrete/continuous framework, because of the inter-relationship between the choice of activity type/travel mode (discrete) and the travel time/activity duration (continuous). Estimation is undertaken using a sample of over 1300 household two-day trip diaries collected from the same travelers in the Seattle area in 1989. The behavioral consequences of these models provide interesting and provocative findings that should be of value to transportation policy formulation and analysis.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.4
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pp.253-259
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2013
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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