The study suggested a demand forecasting method which explicitly reflects transfer between various transport modes especially related light rail transit project with multi-modal transit system. The suggested method classifies several groups depending on characteristic of trips and applies different demand model for each group to explain travel pattern more realistically More specifically. the trips was classified by trips within the LRT route, trips between inside and outside of the LRT route. and through trips via the LRT route. The study also suggested a evaluation measurement of time saving due to the LRT construction, which are consistent along with the do-case and the do-nothing-case even though some mode shift could be happen after introducing the LRT.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.2
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pp.80-93
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2018
Public transit services are generally analyzed based on the correlation of demand and supply. The computation of supply uses accessibility while demand uses travel demands estimation based on residential population. However, the traditional demand estimation has a limitation in analysing in micro-scale compared to the smartcard data traffic. This study analyzed potential improvement of public transit services using smartcard traffic data. The supply of transportation was defined using time distance accessibility. Also, time loss was calculated in those origin destination(OD) pairs where time distance accessibilities are relatively low. The proposed method was applied at Seoul. The results showed that the areas where OD pairs need improvement include Seodaemun-gu, Guro-gu and Nowon-gu.
This paper assessed the weights of attributes in creating transit malls. The aim of the creation was classified as travel demand management and urban revitalization. The attributes were grouped into four aspects, or 4As: attraction, amenity, accessibility, and activity. These dimensions represented land-use, urban design, transport, and socio-cultural characteristics, respectively. The analytical hierarchy process was applied to explore the weights. Accessibility(52.7%), attraction(25.6%), amenity(13.7%), and activity(8.0%) were the order of magnitude in weights for the purpose of travel demand management, while attraction(36.1%), accessibility(30.6%), amenity(17.7%), and activity(15.6%) were that of urban revitalization. The multi criteria analysis also showed different size of weights in the sub planning attributes. These results indicate that the aimin implementingtransit malls should be differentiated and highlight that the combined land-use and transport plan is essential for the successful development. Car accessibility and socio-cultural characteristics are also understood as the important factors.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.656-659
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2017
현대 사회에서는 다양한 이동수단 중 지하철, 버스 등의 대중교통에 대한 수요가 높은 편이다. 본 연구의 배경이 되는 서울특별시의 경우에는 출퇴근 시, 과반 수 이상이 대중교통을 이용한다. 대중교통 이용량에는 날씨, 평일-주말, 연착, 도로현황 등 여러 가지에 원인을 둔다. 본 연구에서는 여러 요인 중에서도 날씨 데이터(기온, 강수량, 미세먼지)에 초점을 두어, 날씨에 따른 대중교통 이용량의 변화양상을 학습하여 예측하는 연구를 진행한다. 서울특별시 25개 자치구마다의 날씨 데이터와 대중교통 이용 데이터를 이용하여 Regression을 통한 데이터 학습을 진행하였으며, 학습된 모델을 통한 날씨에 따른 서울특별시 대중교통 이용량 예측에 따른 평균 오차율은 15.49%로 낮은 오차율을 가진다. 본 연구 결과는 날씨에 따른 버스와 지하철의 배차 간격 조절 등의 대중교통 배치 판단 결정에 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.
In accordance with low carbon and green growth paradigm, a subway is one of major public transit systems for resolving traffic congestion and decreasing traffic accidents. In addition, as subway networks expand, passengers' travel pattern in the subway network change and consequently affect the urban structure. Generally, new subway route has been planned and developed, mainly considering a travel demand forecast. However, it is desired to conduct an empirical analysis on the forecast model regarding change of travel accessibility and passenger demand pattern according to new subway line. Therefore, in this paper, an alternative method, developed based upon a spatial syntax model, is proposed for evaluating new subway route in terms of passenger's mobility and network accessibility. In a case study, we constructed subway network data, mainly targeting the no 9 subway line opened in 2009. With an axial-map analysis, we calculated spatial characteristics to describe topological movement interface. We then analyzed actual modal shift and change on demand of passengers through the number of subway passenger between subway stations and the number of passenger according to comparative bus line from Smart Card to validate suggested methods. Results show that the proposed method provides quantitative means of visualizing passenger flow in subway route planning and of analyzing the time-space characteristics of network. Also, it is expected that the proposed method can be utilized for predicting a passengers' pattern and its impact on public transportation.
The evaluation of public transit service quality is more complicated than evaluating other aspects of transportation service. Although various measures of effectiveness [MOEs] for transit service have been studied and applied, a more comprehensive and accurate MOE is still required. In the past, either data from user surveys or the experience of bus agency administrators and/or engineers used to measure the quality of service. However, recently, with reliable and accurate real time data from BMS(Bus Management System) and BIS(Bus Information System), more reliable and accurate MOEs are available. This study develops a service evaluation model from users' perspectives, which is based on user' cost models that consider passenger access time, riding time, waiting time, and discomfort due to in-vehicle overcrowding, violation of traffic laws, and accident rate. For validating proposed model, data from the BMS and transit-fare cards (T-Money Card) for Seoul's No. 472 main bus line were used. Models developed in this study provided reliable results.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.5D
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pp.477-483
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2010
The existing mass transport system, with its limited capacity and the saturated road networks, has given cause for a new means of transport to be developed, and strong demands for such new means of transport are observed more than ever. However, the traffic authority is seeking a new transport system that focuses more on LRT(Light Rail Transit), a downsized version of the existing urban railroad, rather than one that is appropriate to solve the traffic problems. Moreover, local governments are experiencing difficulties in planning their own mass transportation(bus or urban railroad) as they have no specified criteria for selecting a mass transport system. Accordingly, there has been an increasingly loud voice that calls for criteria to determine which mass transport system befits each transportation corridor. This paper develops a mass-transport demand forecasting model based on the GIS Buffering analysis of each transportation corridor in the city, sets up the capacity for each mass transport system and presents the criteria for selecting an optimal mass transport system for each transportation corridor. It also presents a methodology that identifies necessary and sufficient conditions for selection and evaluation, since it is most important to select the optimal mass-transport system that can meet the demand by each mass-transportation corridor.
교통계획의 목적은 교통체계를 분석하여 교통과 활동간의 상호작용을 효율화시켜 도시 및 지역사회의 목표를 달성하는데 있으며, 합리적인 교통계획을 수립하여 한정된 투자재원을 효율적으로 배분하기 위해서는 교통수요에 대한 합리적 접근이 필요하다. 교통수요예측의 접근방법은 미시적인 개별적 접근방법과 거시적인 집단적 접근방법으로 구분되며, 다시 모형화 기법이 결정적인가 확률적인가에 따라 개별결정적, 개별활률적, 그리고 집단결정적, 집단확률적 모형의 4가지로 구분될 수 있다. 이 중에서 일반적으로 관심의 대상이 되는 2가지 형태는 집단결정적, 개발확률적 모형이다. 집단결정적모형은 전통적 교통수요예측모형에 해당되며, 개별확률적모형은 1970년대 Mc Fadden을 시작으로 Ben-Akiva, Manheim을 중심으로 한 소비자 행동선택 이론에 근거한 개별행태모형이 이에 해당된다. 개별행태모형은 개개인의 통행행태를 다른 모든 조건이 동일할 때 개개인은 비용의 최소화를 추구하고, 비용과 관련한 통행행태는 거시적 수준에서의 주어진 제약 조건과 관계가 있으며, 의사결정은 확률분포에 의해서 결정되는 효용원칙(Efficiency Principle)에 입각하여 해석한다. 도시내와 도시간, 취업자와 비취업자, 출퇴근 시, 목적별 등의 여러 가지 통행에 있어서 다양한 변수들을 사용하여 교통수단 선택모형의 파라메카 값을 추정하고 통행패턴을 분석해 왔다. 본 논문에서는 개별행태모형인 로짓모형 중에서 집단다항로짓모형을 이용하여 여러 통행 중 공항시설의 접근에 필요한 교통수단 효용함수의 파라메타 값 추정 시, 일반적으로 사용되는 통행시간, 통행비용이라는 변수를 공통으로 두고, 대중교통의 경우에만 해당하는 환승이라는 특정대안변수(Specific alternative variable)를 첨가하여 그것이 수단선택에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 대중교통의 속성을 가지고 있는 지하철과 버스를 하나의 대안으로 묶어서 효용함수를 구한 다음 다시 승용차, 택시, 대중교통을 독립된 대안으로 두고 모형을 정립하는 NESTED LOGIT모형으로 파라메타를 추정하여 대중교통의 효용에 관해 분석·비교하였다. 본 논문에 이용된 자료는 공항을 이용하는 이용객들을 대상으로 직접 설문·면접조사한 자료이며 대상 교통수단은 승용차, 택시, 지하철, 버스로 설정하였다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.1
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pp.28-38
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2019
The smart card data stores the transit usage records of individual passengers. By using this, it is possible to analyze the traffic demand by station and time. However, since the purpose of the trip is not recorded in the smart card data, the demand for each purpose such as commuting, school, and leisure is estimated based on the survey data. Since survey data includes only some samples, it is difficult to predict public transport demand for each purpose close to the complete enumeration survey. In this study, we estimates the purposes of trip for individual passengers using the smart card data corresponding to the complete enumeration survey of public transportation. We estimated trip purposes such as commute, school(university) considering frequency of O-D, duration, and departure time of a passenger. Based on this, the passengers are classified as workers and university students. In order to verify our methodology, we compared the estimation results of our study with the patterns of the survey data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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