KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.3
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pp.247-255
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2021
Individual passenger transfer information is not included in Seoul metropolitan subway Automatic Fare Collection (AFC) data. Currently, basic data such as travel time and distance are allocated based on the TagIn terminal ID data records of AFC data. As such, knowledge of the actual path taken by passengers is constrained by the fact that transfers are not applied, resulting in overestimation of the transport index. This research proposes a method by which a transit path that connects the TagIn and TagOut terminal IDs in AFC data is determined and applied to the transit index. The method embodies the concept that a passenger's line of travel also accounts for transfers, and can be applied to the transit index. The path selection model for the passenger calculates the line of transit based on travel time minimization, with in-vehicle time, transfer walking time, and vehicle intervals all incorporated into the travel time. Since the proposed method can take into account estimated passenger movement trajectories, transport-related data of each subway organization included in the trajectories can be accurately explained. The research results in a calculation of 1.47 times the values recorded, and this can be evaluated directly in its ability to better represent the transportation policy index.
The term, travel-time reliability, refers to variations in journey time that travelers cannot predict. The purpose of this paper is to suggest a standard way to measure travel time reliability. A modified buffer time indicator is proposed. The index is represented by the difference between planned and actual travel times based on lognormal type travel time distribution. Using this framework, a constant function for railways and a negative parabola function for roads are discussed. The model developed is applied to the real data of Korean road and rail usages to empirically verify the methodology proposed. In this process, the unit value of travel time reliability for each group is estimated. The result of this research is expected to be helpful of conducting more cautious economic feasibility studies of transport.
There are unique aspects of truck vehicle movements compared with the personal travel in trip chaining. This paper reports an analysis on the truck vehicle trip chaining which intercity/metropolitan/intraregional trips are classified. Data collected from the travel dairy survey is used the truck trip-chaining analysis. The pattern of trip chaining classes is classified by the GIS mapping based on orgin-destination trip information. The physical index and efficiency index for each trip diary is used to the truck vehicle activity. Truck trips lengths and time differs from its truck type, service type and travel patterns. It is shown that the efficiency of the truck trip chaining depends on vehicle types and its delivery patterns. There are many other topics for research on trip chaining modeling such as the classification of trip chain, time use and mode choice by trip chaining.
Kim, Jae-Hun;Chung, Jin-Hyuk;Choi, Min-Hwan;Chang, Hoon
Journal of Korean Society of Transportation
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v.26
no.3
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pp.75-84
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2008
In 2002, the 5-day workweek policy was effective in Korea. As we have expected, the 5-day workweek policy has changed people's travel behavior during weekdays and weekends. Several studies have been done to understand these changes and impacts on transportation systems. However, these studies have only focused on travel pattern changes without considering spatial factors. Said in another way, although individual travel pattern changes are usually investigated, indices adopted cannot describe travel pattern changes in a proper way due to lack of the spatial distribution measure. This study aims to analyze travel change since the 5-day work week policy in effect using a new index (i.e. Travel Vector Index) developed in this study, which can explain travel pattern changes in terms of magnitude and spatial point of views. The new index uses a GIS technology and TCS (Toll Collection System) databases in Korea. The results in this study show that the index is very useful and reliable to measure the travel patterns changes. They are applied to TCS data set and the results show that the 5-day workweek policy significantly affects on travel behaviors.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.6
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pp.1-13
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2015
Travellers consider extra travel time to be arriving their destination because of uncertainty of travel. So it is important to make predictable highway by providing information of travel time variability to traveller so as to enhance level of service at highway. In order to make predictable highway, it is necessary to develope measures of travel time variability that travellers can easily understand. Recently advanced country including the United States, travel time variability index are actively studied. In earlier study, 95percentile of travel time is considered to be most important calculation index of travel time variability. In this study, is has focused on the propriety analysis of 95percentile of travel time in domestic transportation environment. Result of analysis, All of measures(80percentile of travel time, 90percentile of travel time, 95percentile of travel time) show the tendency to increase when case of weather factor occur compare to normal condition under LOS A~D. Especially 95percentile of travel time increased sensitively.
Kim, Bong-Seok;Nam, Seung-Yeon;Ahn, Sun-Young;Son, Bong-Soo
Journal of Korean Society of Transportation
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v.30
no.3
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pp.83-91
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2012
The objective of this study is to build a methodology for evaluating intelligent transportation systems (ITS) projects, by selecting measures of effectiveness (MOEs) and developing an approach to collect and process traffic data. While reviewing the existing MOEs and evaluation methodologies for ITS projects, several problems were found, such as the complication in delineating study areas, the absence of standardized evaluation methodologies, and the duplication in selecting MOEs. To tackle these problems, two MOEs capable of directly evaluating traffic conditions were chosen: i.e., average vehicle speed and traffic volume. Both MOEs can not only include all the functions of the existing MOEs, but also be simpler and more objective in evaluating real traffic conditions. The traffic volume can be measured by using either "cordon line" or "all point average" methods. On the other hand, measuring the average vehicle speed depends on site-specific characteristics such as traffic flow states (interrupted or uninterrupted) and traffic conditions (congested or uncongested). The present methodology is easily understandable for anyone and applicable for any ITS project, and is also expected to contribute to building a standardized evaluation system.
Favorable policies for freight vehicles (i.e., trucks), such as exclusive "Truck-ways," have been proposed, and at the same time restricted policies for freight vehicles have been suggested because transportation of goods by truck aggravates traffic congestion and environmental conditions in urban areas. This study discusses the limitations of assessment processes for freight vehicle route management systems which have been carried out from limited perspectives such as physical distribution efficiency and traffic circulation. The objective of this study is to propose an assessment method of truck route management systems in urban areas which includes more varied criteria. This research modified the two existing assessment indices of physical distribution efficiency and traffic circulation. In addition two new assessment indexes are proposed: (i) exposure indices for population directly influenced by nitrous oxide, a representative pollutant, and (ii) a friction index between trips for attending elementary school and freight vehicle trips. It was found that from the perspective of physical distribution efficiency and traffic circulation, the "before" alternative is better than "after". However, from the aspect of traffic safety and environmental impacts the "after" alternative is better than "before". It is expected that the proposed evaluation method in this study would be useful when identifying reasonable policies for truck route management in urban areas.
현재까지 개발된 교통량 기반 O/D 추정기법들은 추정된 O/D의 신뢰성을 평가하는 기준으로 통계적 오차분석을 통한 참O/D(true O/D)와 추정O/D간의 타이를 분석하는 방법이 주류를 이루었다. 문제는 이러한 오차분석기법들이 현실적인 대규모 교통망상에 적용될 때 탐O/D를 알 수 없을 뿐만 아니라, 알 수 있다고 하더라도 추정된 O/D와의 비교 평가시에 그러한 평가방법으로 추정된 O/D의 신뢰성을 부여하기에는 많은 문제점을 가지고 있다는 점이다. 통행조사에 의한 O/D는 비록 포함되어 있는 정보가 과거의 정보라고 할지라도 현재의 통행흐름에 대하여 가장 많은 정보를 가지고 있다고 할 수 있다. 즉, 선행O/D의 정보를 크게 변화시키지 않으면서도 관측교통량으로 O/D를 추정할 수 있는 방법이 이 관점에서 매우 뛰어난 추정방법이라고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 선행O/D정보 중 통행수요예측시 가장 중요한 지표의 하나인 통행시간빈도분포 (TriP Length Frequency Distribution:TLFD)를 이용하여 추정O/D의 신뢰성 지표로 삼았다. TLFD는 4단계 모형에서 통행분포(trip distribution)시 모형을 정산하는 데 사용되는 방법으로써 죤간 통행시간을 단위별로 나누어 조사된 통행시간분포와 추정된 O/D의 통행시간분포가 유사한 지를 살피는 방법이라고 할 수 있다. 조사된 TLFD와 추정O/D의 TLFD가 유사한 모양을 이를 때 추정O/D의 신뢰성이 높다고 인정한다. 또한 TLFD는 전통적으로 조사된 표본O/D를 전 수화하는데 이용되어 그 타당성 또한 많이 검증되어 왔다. 그러나 아직까지 TLFD를 가지고 교통량으로 O/D를 추정하는 모형의 결과를 검증한 연구 결과는 없는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 최종적인 이러한 분석결과를 평가할 수 있을 뿐 아니라, 평가된 지표가 신뢰할 만한 수준이 아니라면, 추정된 결과를 보정할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.
Highway is mainly in charge of middle-long distance of vehicular travel. Trip length has shown a growing trend due to increased commute distances by the relocation of public agencies. For this reason, the proportion of driver-driven accidents, caused by their fatigue or sleepiness, are very high on highways. However, existing studies related to accident prediction have mainly considered external factors, such as road conditions, environmental factors and vehicle factors, without driving behavior. In this study, we suggested an accident index (FDR, Fatigued Driving Rate) based on traffic behavior using large-scale Car Navigation path data, and exlpored the relationship between FDR and traffic accidents. As a result, FDR and traffic accidents showed a high correlation. This confirmed the need for a paradigm shift (from facilities to travel behavior) in traffic accident prediction studies. FDR proposed in this study will be utilized in a variety of fields. For example, in providing information to prevent traffic accidents (sleepiness, reckless driving, etc) in advance, utilization of core technologies in highway safety diagnostics, selection of priority location of rest areas and shelter, and selection of attraction methods (rumble strips, grooving) for attention for fatigued sections.
In most of the urbanized cities, socio-economic attributes tend to cluster as patterns of similarity in space, namely spatial autocorrelation, by agglomeration forces. The classical linear regression model, the most frequently adopted in the trip generation step, cannot sufficiently represent this effect. In order to take into account the effect properly, we need a model which adequately deals with the spatial dependence patterns. In this study, the Geographically Weighted Regression (GWR) model is adopted as an alternative method for the local analysis of relationships in multivariate data sets; that is GWR extends this traditional regression framework by estimating local rather than global parameters. This study shows the existence of spatial effects in the production and attraction of home base/non-home based trips through the GWR model using travel data collected in Daegu metropolitan area. Furthermore, LISA is employed to verify the fact that the local spatial autocorrelation exists.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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