This study was to investigate the impact of region-wide travel pattern on local fiscal capacity in the Seoul metropolitan area. The study adopted both factor analysis and regression modeling for it, while using fiscal-and travel-related variables as well as urban characteristics determining travel patterns. We used the former method to compress independent variables of travel and urban characteristics because of strong correlationship between them. Four factors identified by the analysis output were adopted in regression models with some dependent variables representing local fiscal capacity. Their results resulting from both analyses showed that local fiscal inequality within the metropolitan area is driven by region-wide travel Patterns such as total trips. inner trip ratio, and the ratio of trips from and to the Seoul city.
In this study, a mobility analysis method is suggested to estimate an O/D trip demand estimation using Mobile Phone Signaling Data. Using mobile data based on mobile base station location information, a trip chain database was established for each person and daily traffic patterns were analyzed. In addition, a new algorithm was developed to determine the traffic characteristics of their mobilities. To correct the ping pong handover problem of communication data itself, the methodology was developed and the criteria for stay time was set to distinguish pass by between stay within the influence area. The big-data based method is applied to analyze the mobility pattern in inter-regional trip and intra-regional trip in both of an urban area and a rural city. When comparing it with the results with traditional methods, it seems that the new methodology has a possibility to be applied to the national survey projects in the future.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.15
no.2
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pp.98-106
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2011
The deck of steel box girder bridges is composed of deck plate, longitudinal rib, and transverse ribs. The orthotropic steel decks have high possibility to fatigue damage due to numbers of welded connection part, the heavy contact loadings, and the increase of repeated loadings. Generally, the local stress by the repeated loadings of heavy vehicles causes the orthotropic steel deck bridge to fatigue cracks. The increase of traffic volume and heavy vehicle loadings are promoted the possibility of fatigue cracks. Thus, it is important to exactly evaluate the structural behavior of bridge considering the contact loading area of heavy vehicles and real load patterns of heavy trucks which have effects on the bridge. This study estimated the effect of contact area of design loads and real traffic vehicles through the finite element analysis considering the real loading conditions. The finite element analysis carried out 4 cases of loading patterns in the orthotropic steel deck bridge. Also, analysis estimated the influence of contact area of real truck loadings by the existence of diaphragm plate. The result of finite element analysis indicated that single tire loadings of real trucks occurred higher local stress than one of design loadings, and especially the deck plate got the most influence by the single tire loading. It was found that the diaphragm attachment at joint part of longitudinal ribs and transverse ribs had no effects on the improvement of structural performance against fatigue resistance in elastic analysis.
Gravity model has had the major problem that the model explains the characteristics of travel behavior with only deterrence factors such as travel time or cost. In modern society, travel behavior can be affected not only deterrence factors but also zonal characteristics or transportation service. Therefore, those features have to be considered to estimate the future travel demand accurately. In this regard, there are two primary aims of this study: 1. to identify the characteristics of inter-zonal travel, 2. to develop the new type of calibration method. By employing accessibility variable which can explain the manifold pattern of trip, we define the zonal travel behavior newly. Furthermore, we suggest 2-phase calibration method, since existing calibration method cannot find the optimum solution when organizing the deterrence function with the new variables. The new method proceeds with 2 steps; step 1.estimating deterrence parameter, step 2. finding balancing factors. The validation results with RMSE, E-norm, C.R show that this study model explains the inter-zonal travel pattern adequately and estimate the O/D pairs precisely than existing gravity model. Especially, the problem with estimation of short distance trip is overcomed. In conclusion, it is possible to draw the conclusion that this study suggests the possibility of improvement for trip distribution model.
The object of this study is a development of a stochastic user equilibrium transit assignment algorithm for multiple user classes considering stochastic characteristics and heterogeneous attributes of passengers. The existing transit assignment algorithms have limits to attain realistic results because they assume a characteristic of passengers to be equal. Although one group with transit information and the other group without it have different trip patterns, the past studies could not explain the differences. For overcoming the problems, we use following methods. First, we apply a stochastic transit assignment model to obtain the difference of the perceived travel cost between passengers and apply a multiple user class assignment model to obtain the heterogeneous qualify of groups to get realistic results. Second, we assume that person trips have influence on the travel cost function in the development of model. Third, we use a C-logit model for solving IIA(independence of irrelevant alternatives) problems. According to repetition assigned trips and equivalent path cost have difference by each group and each path. The result comes close to stochastic user equilibrium and converging speed is very fast. The algorithm of this study is expected to make good use of evaluation tools in the transit policies by applying heterogeneous attributes and OD data.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.2
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pp.719-727
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2013
Four-step travel-demand modeling based on a trip-level has been widely used over many decades. However, there has been a wide variance between forecasted- and real-travel demands, which leads less reliable on the model implications. A primary reason is that person's real travel behavior is not properly captured throughout the model developments. An activity-based modeling (ABM) approach was proposed and developed toward increasing the accuracy and reality of person's travel behavior in the U.S. since 1990', and stands as a good alternative to replace the existing trip-based approach. The paper contributes to the understanding of how the ABM approaches are dissimilar to the trip-based modeling approach in terms of estimation units, estimation process, their pros and cons and etc. We examined three activity-based travel demand model systems (DaySim, CT-Ramp, and CEMDAP) that are most commonly applied by many MPOs (Metropolitan Planning Organization). We found that the ABM approach can effectively explain multi-dimensional travel decision-makings and be expected to increase the predictive accuracy. Overall, the ABM approach can be a good substitute for the existing travel-demand methods having unreliable forecasts.
An Origin-Destination (O/D) is considered as one of the important information in route choices and trip assignments. A household interview survey is deemed to be the traditional and the most widely used method in making sample O/D and its conversion to the total O/D. Some researchers have studied to estimate dynamic O/D from the relationship between link volumes and trip assignment model. Nowadays, owing to the recent rapid spread of cellular phones. Location information of the cellular phone through the Base Station(BS) is considered as an alternative to O/D estimation. In this study, the methodology of generating BS-based O/D and the methodology of converting this O/D into an administrative district-based O/D are proposed. The information of GPS positions and cellular BS positions have acquired by establishing GPS equipment and cellular phone on taxies in Cheongju. Three weeks data are collected and used in estimating O/D by matching them on a digital map. Scatter diagram and sample correlation coefficients are used to investigate the similarity of the GPS-based O/D pattern among weeks, among days, and among times in day. The results show that there are few significant differences among weeks. But there is a difference in O/C pattern between weekday and weekend. Furthermore, there is a difference between morning peak and afternoon peak. Two methodologies are proposed to convert BS-based O/D into an administrative district-based O/D. The first one is to use the distribution pattern of GPS coordinates, the other is to use the coverage area of the BSs. To validate such converted O/D, GPS O/D is used as a true value. The statical analyses through scatter diagram, MAE and RMSE shows that there is few significant defference of pattern between the estimated BS-based O/D and GPS O/D. In the case of using only cellular information, the methodology using coverage area of the BSs is recommended for estimating O/D.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.11
no.1
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pp.59-77
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2008
The purpose of this study is to investigate the impact of traffic-related air pollution on the urban population in the Metropolitan Seoul area. In particular, this study analyzes urban population exposure to traffic-related particulate materials(PM). For the purpose, this study examines the relationships between traffic flows and PM concentration levels during the last fifteen years. Traffic volumes have been decreased significantly in recent year in Seoul, however, PM levels have been declined less compare to traffic volumes. It may be related with the rapid growth in the population and vehicle numbers in Gyenggi, the outskirt of Seoul, where several New Towns have been developed in the middle of 1990's. The spatial pattern of commuting has changed, and thus and travel distances and traffic volumes have increased along the main roads connecting CBDs in Seoul and New Towns consisting of large residential apartment complexes. These changes in traffic flows and travel behaviors cause increasing exposure to traffic-related air pollution for urban population over the Metropolitan Seoul area. GIS techniques are applied to analyze the spatial patterns of traffic flows, population distributions, PM distributions, and passenger flows comprehensively. This study also analyzes real time base traffic flow data and passenger flow data obtained from T-card transaction database applying data mining techniques. This study also attempts to develop a space-time model for assessing journey-time exposure to traffic related air pollutants based on travel passenger frequency distribution function. The results of this study can be used for the implications for sustainable transport systems, public health and transportation policy by reducing urban air pollution and road traffics in the Metropolitan Seoul area.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.341-344
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2006
유고란 도로상에서 교통량의 주기적인 집중에 의한 혼잡과는 구별되는 개념으로 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 비 반복적인 정체의 상황을 일컫는다. 이러한 유고는 막대한 통행시간이 추가로 발생하고 연료소모, 환경피해 등의 문제가 발생하므로 이러한 교통손실을 최소화하기 위하여 자동유고감지 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위하여 현재 다양한 검지기에서 수집된 교통 데이터를 바탕으로 유고를 감지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 각종 유고 상황을 인지하여 제2의 사고를 예방할 수 있는 효율적인 유고감지 알고리즘을 개발하기 위하여 퍼지논리와 패턴을 함께 사용하였다. 먼저 퍼지논리와 패턴에 사용되는 데이터는 루프 검지기에서 5분 마다 수집된 교통정보(교통량, 점유율, 속도)를 이용하였다. 교통정보를 이용하여 구축된 요일 및 시간대별 패턴과 함께 퍼지논리를 이용하여 도출된 유고 소속도를 가지고 유고를 감지하였다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.4
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pp.44-55
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2013
Intelligent transportation systems allow us to have valuable opportunities for collecting reliable wide-area coverage traffic and weather data. Significant efforts have been made in many countries to apply these data. This study identifies the critical points for classifying rain intensity by analyzing the relationship between rainfall and the amount of speed reduction. Then, traffic prediction performance by rain intensity level is evaluated using relative errors. The results show that critical points are 0.4mm/5min and 0.8mm/5min for classifying rain intensity (slight, moderate, and heavy rain). The best prediction performance is observable when previous five-block speed data is used as inputs under normal weather conditions. On the other hand, previous two or three-block speed data is used as inputs under rainy weather conditions. The outcomes of this study support the development of more reliable traffic information for providing advanced traffic information service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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