• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.5
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• pp.87-98
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• 1999

전통적인 교통계획 과정에서 이용되어 온 수요모형들은 대부분 수단선택과 통행배정을 나누어 실시하는 모형이 주를 이루어 왔다. 그러나 교통수단이 다양해짐에 따라 실제 통행자들은 통행 도중 환승을 통해 수단을 전환하는 경우가 발생하게 되며 이 경우 수단선택 과정과 통행배정 과정을 하나로 통합하여 분석할 필요가 있다. 따라서 기종점간 수단 분담율은 기점과 종점에서의 그 값이 다르지만 수단선택과 통행배정이 분리되어 있는 기존 모형을 적용할 경우, 출발과 도착시의 수단 분담율이 동일하게 나타나는 비현실적인 결과를 도출하게 된다. 이러한 문제는 통행수단을 통행의 기본단위로 보고, 수단통행량을 추정하기 때문에 그 수단을 이용하는 통행자들의 행태 대신 수단의 특성만이 모형화되기 때문이다. 따라서 기존의 교통계획 과정에서는 수단분담 과정과 통행배정과정이 분리됨에 따라 수단간 환승이 고려되지 않아 통행자들의 경로 구성과정을 정확히 표현하는데 어려움이 있었다. 또, 수단분담 모형으로 가장 많이 이용되는 로짓 모형의 경우 환승을 고려하면 비관련 대안간 독립성문제(CIA)가 발생하고, 환승경로 수요추정이 불가능해 사실상 통합 교통망과 같이 복수 수단이 운행하는 교통망은 분석하기 어렵게 된다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 사람통행(Person Trip)을 기반으로 하는 수단분담-통행배정 통합모형을 개발하고 기존의 결합모형과 그 결과를 비교하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.4
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• pp.119-128
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• 2010

Mode choice behavior is associated with travelers' latent behavior that is an unobservable preference to travel behavior or mode characteristics. This paper specifically addresses the problem of unobservable factors, that is latent behavior, in mode choice models. Consideration of latent behavior in mode choice models reduces the errors that come from unobservable factors. In this study, the authors defined the latent variables that mean a quantitative latent behavior factors, and developed the combined RP/SP model with latent variables using the mode choice behavior survey data. The data has traveler's revealed preference of existent modes along the Han River and stated preference of new water transit on the Han River. Also, The data has travelers' latent behavior. Latent variables were defined by factor analysis using the latent behaviour data. In conclusion, it is significant that the relationship between traveler's latent behavior and mode choice behavior. In addition, the goodness-of-fit of the mode choice models with latent variables are better than the model without latent variables.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.34 no.2
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• pp.135-145
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• 2016

This study assumes a vehicle choice model based on the multinomial model and analyzes the vehicle choice behaviors of consumer. An SP survey targeting drivers was implemented and data was collected for model estimates, with the possible choice options of the survey takers limited to gasoline, HEV, PHEV, and EV vehicles. The explanatory variable mostly displayed a significance level of under 5%, and excluding variables for price and fuel the remaining variables were all consistent with the logical direction with the plus (+) sign and the results were determined to be rational. Consumers selecting mid-size & full-size vehicles are able to afford more than consumers that selected other vehicle types, so there was relatively little consideration given to low fuel costs when compared to vehicle price. For this reason, it was determined that for the full-size vehicle model the fuel variable could be disregarded. Socio-economic variables that were statistically significant were the age and infor variables for the sub-compact & compact, the age, infor and inc3 variables for the mid-sized & full-size vehicles.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.5
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• pp.791-801
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• 2009

Value-at-Risk(VaR) has been used as an important tool to measure the market risk. However, the selection of the VaR models is controversial. This paper proposes VaR forecast combinations using support vector machine quantile regression instead of selecting a single model out of historical simulation and GARCH.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.2
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• pp.435-443
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• 2005

Coefficients of determination in logistic regression analysis are defined as various statistics, and their values are relatively smaller than those for linear regression model. These coefficients of determination are not generally used to evaluate and diagnose logistic regression model. Liao and McGee (2003) proposed two adjusted coefficients of determination which are robust at the addition of inappropriate predictors and the variation of sample size. In this work, these adjusted coefficients of determination are applied to variable selection method for logistic regression model and compared with results of other methods such as the forward selection, backward elimination, stepwise selection, and AIC statistic.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2007.02a
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• pp.181-190
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• 2007

The purpose of this study is to analyze the effects of the regional characteristics on traveler's mode choice - private car, bus, and subway - by developing multinomial legit model for commuting and shopping trips respectively. In results, this study argues that the regional characteristics affecting commuting trips are very different from those influencing shopping trips. The research on the regional characteristics and their impact on the individuals' travel mode choice can find these variables have a significance.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.7
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• pp.4580-4587
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• 2014

This study provides an improved transportation mode choice models applicable to the Busan-Ulsan Metropolitan area by scrutinizing previous study results developed using the multinomial logit model. Although the previous model has an appropriate modeling structure in terms of the sign of coefficient estimates and goodness-of-fit, the model ignores the total number of trips and traffic congestion condition between the two zones and partially reflects zone-specific variables and choice set. Therefore, this study considered all of these modeling faults by re-constructing the representative utility functions. The modeling results show that travelers in Busan-Ulsan metropolitan area tend to choose their mode using mode-specific characteristics rather than the classical travel time and/or cost variables.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1995.12a
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• pp.111-124
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• 1995

첨단 교통 체계(Intelligent Transport Systems)의 중요한 요소인 첨단 교통 관리 체계(Advanced Traffic Management Systems)의 성공 여부는 교통정보를 어떻게 제공하고 통제하는데 의존하다. 즉, 정보 제공 방식과 이데 대한 운전자의 반응을 정확하게 파악하고 예측하여야 ITS를 성공적으로 구축할 수 있다. 이 논문에서는 동적 차량 길잡이 장치의 효용성을 평가하기 위한 확률적 통행배정모형을 개발하는 것이다. 개발된 통행배정모형은 운전자의 동적행태조정(Dynamic Behavioural Adjustment)을 명백하게 확솔 과정(Stochastic Process)으로 표현하여 기존의 모형에 비해 통해자들의 행태를 더욱 실제적으로 반영한다. 특히, 각 통행자들에게 K개의 최소경로시간을 제공해줌으로 인하여 통행자의 노선선택에 대한 선택폭을 증가시켜준다. 통행경로의 선택폭의 증가는 쟁점으로 대두되는 문제(교통항제소에서는 차량 길잡이 보유 운전자에게 체계최적(System Optimum)와 이용자최적(User Equilibrium)중 어떠한 원칙하에 교통정보를 제공하여야 하는가에 대한 해결 방안이다. 왜냐하면 만약 교통급제소에서 운전자에게 통행정보를 체계 최상을 하기 위해 정보를 제공하고자 하면, 길잡이 장착 운전자는 더 이상 제공된 정보를 따르지 않고 자기 스스로의 경에 의해 이용자 최상을 달성하고자 할 것이다. 이 논문의 목적은 이러한 복잡한 통행자의 경로선택행위를 반영하는 확률적 평형 통행 배정 모형을 여러가지 통계기법을 도입하여 개발하는 것이다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.1
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• pp.77-86
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• 2010

The study developed physical distribution channel choice models reflecting decision making of the firms and studied how choice decision factors influence selection of distribution channel. The distribution channel survey data in Korea was used to do empirical study. As a choice set, distribution channels were classified into two main choice channels: direct and indirect channels. In addition, indirect channels were classified into other three channels according to the type of intermediate point: distribution center, wholesale store, and agency. This study developed choice models by applying both binary and multinomial logit model with various set of factors. The results showed that the developed logit models seemingly reflect distribution channel choice behaviors. The hypothesis tests on how each factor influences choice of distribution channel were performed and discussed as well.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.103-108
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• 2003

데이터마이닝을 위한 대용량 데이터베이스를 축소시키는 방법 중에 속성선택 방법이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 세 가지 속성선택 방법을 사용하여 조건속성 수를 60%이상 축소시켜 결정나무와 로지스틱 회귀모형에 적용시켜보고 이들의 효율을 비교해 본다. 세 가지 속성선택 방법은 MDI, 정보획득, ReliefF 방법이다. 결정나무 방법은 QUEST, CART, C4.5를 사용하였다. 속성선택 방법들의 분류 정확성은 UCI 데이터베이스에 주어진 Credit 승인 데이터베이스와 German Credit 데이터베이스를 사용하여 10층-교차확인 방법으로 평가하였다.