The purpose of this study is estimating the value of recreation of the eighteen national parks in Korea. A conditional logit model and a nested logit model have been estimated for the purpose. The data used for the study have been collected via a national level off-site survey. In addition, the annual aggregate data on the number of visitors to each park have been combined with the survey data to derive more reliable estimates. The paper finds that there are substantial differences in preferences for mountain and marine national parks. Not only the value of each park but also the values of the main characteristics of the parks are estimated.
The study examines households' auto ownership and car type choice with a nested legit model. In summary. ${\rho}^2$ and the inclusive values, which represent the goodness of fit of the model, are statistically significant. Therefore. the nested logit model is superior to the standard legit model in this case. Also. the elasticity of operating costs is larger than 1, which means households' car ownership and car type choice is very sensitive to the operating costs. Finally, the elasticity of the operating costs in the lower income group is higher than that or the operating costs in the higher income group.
In general, the analysis of travelers' mode choice behavior is accomplished by developing the utility functions which reflect individual's preference of mode choice according to their demographic and travel characteristics. In this paper, we propose a methodology that takes the spatial effects of individuals' departure locations into account in the mode choice model. The statistical models considered here are spatial logistic regression model and conditional autoregressive model taking a spatial association parameter into account. We employed the Bayesian approach in order to obtain more reliable parameter estimates. The proposed methodology allows us to estimate mode shares by departure places even though the survey does not cover all areas.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.2
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pp.44-57
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2019
It is crucial to understand how people make decisions on mode choice and to accurately predict their behaviors in transportation planning. One of avenues for advancing modeling is, in particular, taking into account for taste heterogeneity in modeling that can incorporate different decision-making processes across group. In this study, we hypothesize that how people make decisions on mode choice would differ by destination in that land use characteristics are heterogeneous by zone even if zones are all in the same area. To this end, we apply Latent Class Modeling (LCM) to commute trips in Seoul by using 2010 household travel diary survey, investigate types of latent classes with the aid of characteristics of destination, and analyze how those classes differently response to factors. The LCM identifies two classes: in the first one, modal split of auto and public transit (bus and metro) is almost half-and-half and the trip destinations are characterized by relatively more residence facilities and less business/commercial facilities; in the second one, public transit has a notably high share and trip destinations are characterized by relatively more business/commercial facilities. In addition, it turns out that demographic and socio-economic variables affect mode choice differently by class.
물류활동에서 운송부분이 차지하는 중요성은 기업의 경영자층에게 더욱 중요하게 인식되고 있는데, 이는 경쟁 환경 때문이다. 경쟁환경에서는 'Output Logistic' 즉, 운송활동의 수행정도에 따라 물류활동의 성패가 결정된다. 따라서 기업물류활동의 근간인 운송활동의 주요 결정요인과 선택형태를 알아보고, 이들이 실제로 기업의 물류활동에 어느 정도 영향을 미치는지를 심층적으로 분석해보는 것도 매우 의미 있는 일이라 하겠다. 더구나 우리 나라의 현재의 경제여건에서는 물류비에 대한 효율화 작업이 필요한데 반해 그 동안의 연구들을 살펴보면 SP 자료를 이용한 가상적 상황하에서의 화주의 선택행태를 분석하였으므로 실제 선택한 수단간의 gap을 극복할 수 없었다. 기업은 운송수단의 선택시 복잡한 결정과정을 갖는다. 이는 운송부문이 총물류비용에서 차지하는 중요도 때문이다. 기업의 운송관리자는 화물을 출하할 때마다 선택의 기로에 서게 된다. 즉, 일부는 조직 체계나 다른 계약 여건에 따라 이전과 동일한 수단을 선택하는 경우도 있지만, 많은 경우에는 매번 출하시 마다 최적의 운송수단을 선택하기 위한 새로운 결정을 하게 된다. 본 연구는 이러한 화주의 수단선택행태를 실제 RP 자료를 이용하여 분석하였다. 수단선택모형의 적용 및 분서결과를 살펴보면 상당히 attractive한 결과를 발견할 수 있는데 각 품목별 추정 값이 운송거리에 대해서는 음으로 운송비용에 대해서는 양으로 나타나고 있다. 다시 말하면 운송거리가 길수록 효용은 감소하고 운송비용이 커질수록 효용은 증가한다는 것을 의미하므로 그 분석결과가 올바른 결과를 도출하고 있지는 않다. 그러나 여기서 알수 있는 것은 운송거리와 운송비용이 각각 주요한 변수라는 것이다. 모형의 타당성을 검증하기 위해서는 logilikelihood 값을 구하여 $\rho$^2분석을 시행하였다. 여기서는 각 품목별로 $\rho$^2값이 약 0.15~0.3의 비교적 높은 수치를 보여주고 있으므로 모형의 설명력이 어느 정도 있다는 것이 아울러 증명이 되었다. 상관관계에 대한 분석에서는 영업용 차량간의 상관관계가 높게 나타났으며, 이는 곧 영업용 화물차량을 적재중량별로 구분하는 것이 별 의미가 없음을 의미한다. 다시 말하면 자가용 차량을 보유하고 있지 않은 회사는 다른 운송전문업체에 화물운송을 의뢰하게 되므로 출하중량에 따라 화물차량을 구분하는 것에 대해서 그다지 큰 고려를 하지 않는 것으로 해석할 수가 있다.
통행시간가치에 대한 연구는 독립변수를 이용한 통행시간과 비용에 의한 선택모형 을 대개 사용하여 왔다. 통행시간과 비용에 대한 매개함수를 추정한 후에 통행시간가치를 교통시간과 비용의 $\ulcorner$파라메타$\lrcorner$비로써 얻고 있다. 그러나 통행시간가치에 관한 신뢰구간과 통계적 유의성을 설정하기 위한 적절한 과정은 아직 연구되지 않고 있으나 $\ulcorner$로-짓$\lrcorner$ 모형 자체에 대하여는 되어있다. 본 논문은 통행시간가치를 측정하기 위한 기존의 방향을 비평적 으로 검토하여 본 것으로 통행시간가치를 통계적 유의성 검증을 위한 표준화 과정은 아직 이론적으로 정립 가능하다고 생각되지 않지만 통행시간가치평가의 간편식을 제시하여 보았 다. 간편식에 의하여 제시된 결과에 의하면 선택모형에 입각한 통행시간가치의 통계적신뢰 구간이 매우 큰 것으로 나타났는바 이에 대한 선택모형에 입각한 통행시간가치 측정을 위한 과정의 타당성에 대한 많은 의문이 아직도 남는다 하겠다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.538-540
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2001
PCA는 다변수 데이터 해석법 중 가장 널리 알려진 방법 중 하나로 많은 응용을 가지고 있다. 그런데, PCA는 선형 모델이어서 비선형 구조를 분석하는데 효과적이지 않다. 이를 극복하기 위해서 PCA의 조합을 이용하는 PCA 혼합 모형이 제안되었다. PCA 혼합 모형의 핵심은 구조 선택, 즉 mixture 요소의 수와 PCA 기저의 수의 결정 인데 그의 체계적인 결정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 단순화된 PCA 혼합 모형과 이를 위한 효율적인 구조 선택 방법을 제안한다. 각각의 mixture 요소 수에 대해서 모든 PCA 기저를 갖도록 한 상태에서 PCA 혼합 모형의 파라미터를 EM 알고리즘을 써서 결정한다. 최적의 mixture 요소의 수는 오류를 최소로 하는 것으로 결정한다. PCA 기저의 수는 PCA의 정렬성 특성을 이용해서 중요도가 적은 기저부터 하나씩 잘라 내며 오류가 최소로 하는 것으로 결정한다. 제안된 방법은 특히 다차원 데이터의 경우에 EM 학습의 횟수를 많이 줄인다. 인공 데이터에 대한 실험은 제안된 방법이 적절한 모델 구조를 결정한다는 것을 보여준다. 또, 눈 감지에 대한 실험은 제안된 방법이 실용적으로도 유용하다는 것을 보여준다.
This dissertation studied the psychological cost, which converted the mental pain suffered by the victim of a traffic accident and his/her family, friends and people around him/her into social costs. Three methodologies - Choice Experiments, Direct Question and Dichotomous Choice Question - were used to design questionnaires, and models were built for each questionnaire design method. When building models, a logit model was used, which is used most frequently in probabilistic choice model. And the tobitmodel was used to make direct questionnaires. When verifying these models, although there were some differences in each model, suitability of most models and credibility of each coefficient were meaningful around the credibility level of 95%. According to the analysis, domestic psychological cost produced through the assessment model of psychological cost was 15.63 million won per person or 5.1 trillion in total, assuming 37.1% of total traffic accident cost.
Using the sample of bituminous coal prices, this study calculates the cash flows of selective procurement strategies compared to the previous routine procurement strategies, and analyzes the revenue-improvement and revenue-stabilization effects of different procurement strategies. In empirical analyses, these effects of routine and selective procurement strategies are compared by forecasting model and forecasting period. The revenue-improvement and revenue-stabilization effects are analyzed to compare the distribution of return flows, that is the means and standard deviations of procurement revenue flows. The revenue-improvement and revenue-stabilization effects of selective procurement strategies compared to the previous routine procurement strategies are as follows. Compared with routine procurement strategies, the selective procurement strategies turn out to yield higher means of returns (except for some forecasting periods and models). On the contrary, the standard deviations of returns decrease. With longer forecasting periods, the amounts of increases in the means become larger, but the degrees of decreases in the standard deviations vary. Although there exist some variations, some forecasting models outperform the others in terms of means and standard deviations.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.21
no.4
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pp.30-37
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2020
The purpose of this study is to compare and contrast the amount of overseas construction orders of South Korea and China by using various time series models that measure the overseas construction orders. Based on the analysis we propose better specification (model selection) with much more predictive power and prove the universality of the model developed by applying our findings with respect to the prediction power of overseas construction orders from other countries viewpoints (verification of generalization). The input variables include Dubai crude oil and exchange rates by country from 1981 to 2019. The VAR model is proposed based on the prediction power test, with respect to MAPE, RMSE, and MAE between the estimates and actual measurements from 2016 to 2019. We also conclude the results of the prediction of overseas construction orders time series of China are again consistent with the actual numbers. These analyses suggest the possibility of developing a comprehensive model that predict the potential construction orders of other countries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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