Destination marketing organizations (DMOs) utilize the official website for marketing and promotional purposes, while tourists often navigate through the official website to gather necessary information for their upcoming trips. With the advancement of business analytics, DMOs may need to exploit the clickstream data generated through their official website to develop more suitable and persuasive strategic marketing and promotional activities. As such, the primary objective of the current study is to show whether clickstream data can successfully identify the trip purposes of a particular user. Using a latent class analysis and multinomial logistic regression, this study found the meaningful and statistically significant variations in webpage visits among different trip purpose groups (e.g., weekend getaways, day-trippers, and other purposes). The findings of this study would provide a foundation for more data-centric destination marketing and management practice.
본 연구는 선행연구에서 제시하고 있는 통행기점 정보만을 제공하고 있는 불완전한 대중교통카드 자료로부터 대중교통 통행의 종점을 통행사슬 구조를 이용하여 추정할 수 있는 모형의 국내 자료 적용 가능성을 살펴보고 모형 적용 결과를 제시하였다. 이를 위해 본 연구는 부산에서 2014년 10월 주중에 수집된 선불 교통카드 승 하차 태그 원시자료 1,846,252건을 대상으로 하루 동안 한 대중교통 이용자가 발생시킨 일련의 통행들을 시 공간적으로 연계시켜 통행사슬을 형성하고, 대중교통 이용자의 결측 종점을 연속된 다음 통행의 승차지점 또는 최초 승차지점이 속한 교통존으로 추정하였다. 모형 검증을 위해 대중교통 통행종점이 관측된 자료에 모형을 적용한 결과 실제 통행종점과 추정 통행종점의 일치도는 82.4%로 나타났으며 이 때 통행종점으로 추정된 정류장과 실제 하차 정류장간 거리의 오차는 최소가 되는 것으로 나타나 제안모형의 유용성은 높은 것으로 분석되었다. 통행사슬 구조를 이용한 통행종점 추정 모형을 종점결측 통행에 적용했을 때 종점결측 통행의 비율은 적용 전 71.40%(718,915통행)에서 21.74%(218,907통행)로 감소하였으며 종점추정이 불가한 218,907통행의 대부분은 모형 적용이 불가한 일일 통행횟수 '1회'인 통행(169,359통행, 77.37%)인 것으로 나타났고, 일일 통행횟수가 '2회 이상'인 통행의 종점결측 비율은 69.56%에서 모형 적용 후 6.27%로 크게 감소하였다. 한편 통행종점 추정 모형 적용에 따른 존간 통행 및 존내 통행분포의 변화를 비교하기 위해 순위상관계수 및 카이제곱 적합도 검정을 수행하였으며, 분석 결과 통행종점 추정 모형 적용에 따라 각 중존별 통행량의 순위는 변화하지 않으나 통행량 분포는 유의한 변화를 보였다. 따라서 통행사슬 구조를 이용한 교통카드 이용자의 통행종점 추정 모형 적용은 통행종점이 결측된 불완전 대중교통카드 자료가 수집되고 있는 도시의 대중교통 통행패턴을 보다 현실적으로 반영할 수 있게 도움을 줄 것으로 판단된다.
본 연구는 대도시 화물자동차의 화물통행수요 추정을 위한 목적으로 대도시 화물자동차의 통행수요특성을 분석하고자 하였다. 대도시 화물자동차의 통행수요특성은 활동발생과 도착지선택, 그리고 통행사슬행태를 중심으로 분석하였다. 분석결과 출발존의 서비스업 사업체수가 대도시 화물자동차의 활동발생과 도착지 선택에서 주요한 영향을 미치는 요인으로 분석되었다. 그리고 도착지 유형이 도소매업체이고, 운송품목이 음식료품의 경우 통행사슬 내 통행수가 가장 많은 것으로 드러났다. 향후 대도시 화물자동차 통행수요추정시 이러한 변수와 운송품목을 고려할 필요가 있을 것으로 판단된다.
A network model and a Genetic Algorithm (GA) is proposed to solve the simultaneous estimation of the trip distribution and traffic assignment from traffic counts in the congested networks in a logit-based Stochastic User Equilibrium (SUE). The model is formulated as a problem of minimizing a non-linear objective function with the linear constraints. In the model, the flow-conservation constraints are utilized to restrict the solution space and to force the link flows become consistent to the traffic counts. The objective of the model is to minimize the discrepancies between two sets of link flows. One is the set of link flows satisfying the constraints of flow-conservation, trip production from origin, trip attraction to destination and traffic counts at observed links. The other is the set of link flows those are estimated through the trip distribution and traffic assignment using the path flow estimator in the logit-based SUE. In the proposed GA, a chromosome is defined as a real vector representing a set of Origin-Destination Matrix (ODM), link flows and route-choice dispersion coefficient. Each chromosome is evaluated by the corresponding discrepancies. The population of the chromosome is evolved by the concurrent simplex crossover and random mutation. To maintain the feasibility of solutions, a bounded vector shipment technique is used during the crossover and mutation.
This study providesd an empirical analysis of trip-chaining behavior and its application to transportation planning. In the empirical analysis, changes in trip-chaining patterns since 1970 have been examined and details of current trip-chaining behavior as they describe shopping trip-chaining behavior has changed. Individual trip-chaining has become longer and complex. It appears that the average number of trips per chains has substantially increased over the past 20 years. An increased number of trips in chains means fewer home-based trips. Changes in trip-chaining behavior have several consequences. Important consequences are for transportation and land-use planning. Up to now trips have been treated as if they are independent clusters of home-to-destination-to-home; this approach has not usually taken into account the trip-chaining behavior of individuals. this calls for a different approach to at least the trip generation and trip distribution part of transportation planning. In this study, application of trip-chaining behavior to trip distribution model formulation is proposed and its calibration results are presented.
본 연구에서는 통행사슬(Trip Chain)개념을 이용하여 개인이 통행시 통행목적과 통행연계수를 고려하는 행태에 대하여 분석하였다. 통행사슬을 먼저 통근통행을 포함하는 통행과 통근통행을 포함하지 않는 기타통행으로 구분하고 각각의 통행사슬에서 한 곳의 경유지만을 이동하는 단순연계통행과 2개 이상을 경유하는 복합연계통행으로 구분하였다. 방법론으로는 2단계 네스티드 로짓모델(Nested logit model)을 이용하여 분석하였으며 그 결과, 출생년도가 높을수록 남성일수록, 고정사무실기반 직장일수록 단순연계통행보다는 복합연계통행을 할 경향이 높게 나타났다. 반대로 차량을 보유할수록, 월수입이 300만원미만일수록, 평균통행시간과 평균체류시간이 오래 걸린 응답자일수록 단순연계통행일 경향이 높은 것으로 분석되었다.(p<0.001) 본 연구에서는 2006년 수도권 가구통행실태 조사자료를 이용하였다.
목적지 선택 행태 분석은 교통 수요 연구의 중요한 주제이다. 본 연구는 일반적인 교통 수요 연구와 달리 일반인과 다른 인구집단적 특성을 갖고 있는 대학생들의 통학 등의 쇼핑, 여가, 오락 활동을 위한 통행의 목적지 선택에 대한 영향 요인을 분석하였다. 대학생들의 일상은 취업자나 중고등학생보다 상대적으로 자율적이나 수업 등의 의무 활동이 혼재되어 있다. 쇼핑, 여가, 오락 활동은 업무나 학업 등의 활동과 달리 그 실행의 구체적인 내용의 선택이 상대적으로 자유롭다. 본 연구는 다항로짓 분석을 통해 대학생들의 거주지 주변, 학교 주변, 강북 지역, 강남 지역 등의 통행 목적지 선택에 대한 영향 요인을 분석하였다. 분석 결과 이들 활동들의 목적지 선택에는 거주지와 성별, 소득 등이 많은 영향을 미치고 있었으며, 대학생에 특징적인 다양한 해석이 도출되었다. 일반인과 다른 특성의 대규모 인구집단인 대학생의 통행 특성 연구는 교통계획에 시사점을 준다.
This paper develops a disaggregate model system for travel behavior of workers in a metropolitan area. We attempt to develop a set of models for predicting trip generation type, trip purpose, destination, mode choices in each trip on the way from work to home by using the concept of utility maximization of base-to-base tour. The model incorporates the concept that decisions of a trip in a trip in a travel tour depend on decisions of the trips having been made before and decisions of trip planned after of this trip, as well as on current trip conditions. As the structure of the model, the nested logit model is used to avoid a simultaneous model's complexity. The data to be used for estimating the model system are from the person trip survey which was carried out in 1981 in Nagoya metropolitan. Empirical tests of the model for Nagoya metropolitan area show encouraging results and prove the validity of the assumption of this model.
통행분포(trip distribution)는 4단계 통행수요추정의 첫 단계인 통행발생(trip generation)에서 구해진 통행생성(trip production)과 통행 유인(trip attraction)을 연결시키는 작업이다. 즉 하나의 존에서 생성 또는 유인되는 통행량을 다른 존에 분포시키는 과정이다. 이에 반해, 통행수단선택(transport mode choice)은 통행자들이 어떤 교통수단을 선택할 것인지를 결정하는 단계이다. 그러나, 이들 통행분포단계와 통행수단선택단계는 서로 밀접한 관계가 있음에도 불구하고, 서로 독립적으로 수행되어온 경향이 있었다. 본 연구에서는 통행분포단계와 통행수단선택단계를 통합한 모형을 제시하고 이를 풀기 위한 알고리듬도 제시한다. 통합모형의 통행분포모형으로는 중력모형(gravity model)을 적용되며, 수단선택모형으로는 로짓모형(logit model)을 이용한다. 본 연구의 통합모형은 각 단계별로 개별적으로 진행되는 추정단계가 하나의 모형 틀 안에서 통합적으로 이루어져 좀 더 현실적이며, 통행비용의 불일치 문제가 해소될 수 있다. 또한, 통합모형에서도 균형조건(equilibrium condition)이 존재함을 증명하며, 통합모형의 민감도 분석을 통하여 기존 모형과의 차이점을 설명한다.
중력모형은 출발 존의 유출통행량과 도착존의 유입통행량, 그리고 출발존 중심에서 도착존 중심까지의 교통저항을 이용하여 장래 분포통행을 예측한다. 중력모형에서 존내통행 예측의 경우 교통저항이 "0"로 산정되기 때문에 중력모형에 의해 예측하지 못하고 성장율법과 같은 타 방법에 의해 예측을 행해야 하는 어려움이 존재했다. 본 연구에서는 중력모형에 의한 분포통행 예측시 구축된 중력모형을 이용하여 존내 분포통행을 예측하는 방법을 제안하였는데, 제안한 방법은 기준연도의 존내 분포통행량과 유출, 유입통행량을 존간통행에서 구축된 중력모형식에 대입하여 존내 교통저항을 산출하고 이를 다시 중력 모형에 대입하여 장래 존내 분포통행 예측을 행하는 것이다. 1988년 O-D표를 기준연도 O-D로 하고, 본 연구에서 제안한 방법과 기존의 방법인 성장률법과 회귀모형법의 1992년과 2004년 예측결과들을 실제 O-D와 $x^2$, RMSE, 상관계수 등으로 비교 분석해 본 결과, 본 연구에서 제안한 방법이 우수한 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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