본 연구의 목적은 차량주행안내시스템(CNS)이 최단거리 통행노선을 제공하였을 때 운전자 노선선택 행태를 분석하는데 있다. 본 연구에서 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의 노선선택 행태를 도출한 결과, 쇼핑통행과 레저통행시 CNS에서 제공하는 노선을 선택을 하는 경우가 많은 것으로 나타났다. 또한, CNS에서 최단거리 정보를 제공했을 경우는 운전자 특성에 따라 노선선택행태가 차이가 있으며 통행목적별로 노선선택에 영향을 미치는 운전자 특성이 달라지는 것으로 분석되었다. 본 연구의 분석을 통하여 통행목적 및 운전자 특성에 따른 운전자의노선선택 행태를 도출해 운전자 특성과 통행특성에 따른 노선선택 행태를 반영한 통행배정모형을 구출할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.5D
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pp.709-716
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2006
The rapid changes of family structure such as singles, working couples and so on have effects on a travel behaviour. One of the characteristics from this is the increasing portion of trip-chain, in which plural activities were conducted in a "single outgoing" travel. Therefore travel must be considered as location change to conduct various activities instead of pursuing single travel purpose. This paper specifies a behavioral homogeneous person group by a job, a possession of cars. Based on this classification of person groups and their activity diary, the sequence, time and travel mode of activities in a day can be verified. As a case study household survey was conducted in city Kongju. The survey result shows that the classification of behavioral homogeneous person group based on criteria like employment status and car ownership bring a good result to forecast trip generation in traffic zone.
본 연구의 목적은 일주일간 조사된 개인통행행태를 고려한 각 특성별 통행발생예측 방법을 제시하는데 있다. 이를 위하여 일주일간 통행빈도수의 차이를 고려한 집단간 차이를 검정하고, 그 원인을 분석하여 이에 따른 특성별 개인 통행발생예측 모형을 정립하였다. 전체 표본의 각 특성별 개인 내부 변이성을 분석해 본 결과 기간의 차이에 따른 개인 통행행태의 변화는 직업별, 나이별, 성별, 차량소유 유무, 주택소유 형태, 통행목적, 통행수단, 가구원수에 따라 집단간 차이를 보여주었다. 이러한 변수를 이용한 통행발생 예측모형의 분석결과 개인소득이 높을수록, 주책을 자가로 소유한 경우, 자동차를 소유한 경우, 학생일수록, 유직일수록 개인 통행발생량이 많은 것으로 분석되었다. 반면, 아니는 연령대가 높아질수록 통행수가 적어졌다.
서울과 일산 신도시의 출근통행 교통수단 선택모형을 구축하고, 두 도시간 수단선택행태를 분석.비교하였다. 분석을 위한 자료로는 1996년 서울시에서 수행한 가구통행실태조사자료를 이용하였으며, 수단선택모형으로는 다항로짓모형을 사용하였다. 두 지역 출근통행 수단선택모형의 모형구조상의 차이 및 모형의 지역간 이전가능성을 분석하였고, 출근통행의 시간가치 및 탄력성을 분석하고 비교하였다. 통계적 검증의 결과 출근통행의 수단선택에 있어서, 모형구조적 측면에서나 선택행태적 측면에서 수단 선택모형의 두 도시간 이전은 불가능한 것으로 나타났다. 서울의 출근통행의 시간가치가 일산보다 전반적으로 큰 것으로 분석되었고, 특히 서울의 경우, 택시이용자의 시간가치가 자가용 이용자의 시간가치보다 큰 것으로 나타났다. 두 도시 모두 통행시간에 대한 탄력성 통행비용에 대한 탄력성보다 전반적으로 크며, 버스와 지하철간의 통행시간에 대한 교차탄력성이 매우 높은 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 지금가지 통근통행자의 활동참여 분석(activity Participation analysis)이 주로 일과후 활동참여(postwork activity participation)에 초점이 주어졌다는 점을 감안하여 일과전 활동참여(preworkactivity Participation)를 분석하고자 하였다. 이러한 연구배경하에서 본 연구는 통근통행자의 통근통행 이전의 비 통근통행 발생여부와 교통수단 선택의 행태를 네스티드 로짓모형을 이용하여 분석하였다. 본 연구는 모형의 경험적 추정을 위해 1995년 미국 Nationwide Personal Transportation Survey (NPTS)의 일부분으로 수집된 뉴욕 대도시지역의 설문조사자료를 이용하였으며, 추정된 경험적 모형을 바탕으로 의미 있는 결과를 논의하였다. 본 연구에서 추정된 통근통행 이전의 비 통근통행 발생여부와 교통수단 선택의 네스티드 로짓모형은 통계적 측면이나 행태적 측면에서 볼 때 대체로 타당한 분석결과를 보여준다. 교통수단 선택모형(조건부 모형)의 추정결과를 보면 나이, 운전면허 소지여부, 가구내 차량보유대수, 가구내 직장인수, 연간 가구소득, 교통수단의 통행시간이 통근통행자의 교통수단 선택에 의미 있는 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편 통근통행 이전의 비통근통행 발생여부 선택모형(한계모형)의 추정결과를 보면 나이 성별, 가구내 차량보유대수, 가구의 생애주기가 통근통행자의 비 통근통행 발생여부에 의미 있는 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구로부터의 중요한 발견은 추정된 네스티드 로짓모형의 inclusive value의 추정계수값을 살펴봄으로써 가능한데, 모형의 경험적 추정결과는 본 연구에서 가설화된 네스티드 로짓모형구조의 타당성을 입증시켜 준다. 아울러 직장인의 교통수단 선택은 통근통행 이전의 비 통근통행 발생여부의 선택과 밀접한 관련을 가지면서 이루어진다는 사실을 확인할 수 있었다.
This paper presents a comprehensive analysis of intercity rail passengers' and travel patterns based on the 2001 Seoul-Busan rail passengers' Travel Survey. Results representing personal characteristics such as age and income seem to affect on destination the income was not seen to be a critical effect on destination choice. The variables such as travel time, transfer status, and date for travel seem to be and recreation activity. However, the destination choice would be relationship between Seoul and all four destination cities. The insights gained of an activity-based rail travel demand model.
각 지역특성에 맞는 ATIS사업이 실현되기 위해서는 각 지역 통행자들의 노선선택 및 전환행태를 정확히 파악하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경상대를 연구대상으로 하여 대학출근운전자들의 노선선택 및 전환 행태를 정확히 파악하고 이들을 모형화하였다. 본 연구 대상지의 경우, 2개의 주 출근노선이 있으며 하나는 시내통행노선(노선 1)이고 다른 하나는 시외곽 통행노선(노선 2)이다. 노선1은 노선2에 비해 연장은 짧은 반면에 통행시간은 길며 신호교차로수. 우회전수도 많다. 먼저, 운전자의 노선선택행태모형을 통해 해석된 결과를 보면 시내노선에 대한 외곽노선의 상대적 효용이 아주 높으며, 전체적으로 출근운전자들은 짧은 통행시간을 선호하는 것으로 나타났다. 또한, 출근소요시간이 길고 라디오정보의 이용빈도가 높을수록 시내노선을 이용할 확률이 크며, 반면에 남성과 교직원인 운전자는 외곽노선을 이용할 확률이 큰 것으로 나타났다. 다음으로 행태조사에 기초한 노선전환행태모형을 통해 해석된 결과를 보면 연령, 출근시간, 라디오정보의 이용빈도들이 전환성향에 유의한 영향을 가져오는 것으로 분석되었다. 가상의 교통정보제공시의 운전자의 노선전환을 모형화한 노선전환의사모형에서는 대개의 정보에 대해 운전자가 노선전환을 하는 것으로 나타났다. 이 모형에서 지체길이에 따른 전환경향을 보면 지체의 길이가 길수록 전환경향이 높아 30분정도의 지체길이에서는 반드시 변경하는 것으로 나타났다. 본 연구대상 운전자의 경우 전반적으로 기술적인 유고(Incident)정보보다는 정량적인 지체정보에 더 민감한 것으로 나타났다.
Transportation policy to facilitate the public mode use is of the foremost importance to the local governments of Metropolitan Seoul, regarding the economic and environmental consequences of the increasing use of car. Understanding the travel behaviour is essential to the establishment of proper policy to guide more people to the use of public modes instead of private. The paper reports a result of sequential analysis of individual travel behaviour in Metropolitan Seoul, using a multi-dimensional motif search technique applied to Smart Card data that integrates individuals' different public mode uses. Groups of travel patterns with similar sequential information identified distinctive travel behaviour between Seoul north and south and between metro and bus uses. Travel patterns are more bounded within north Seoul and south Seoul respectively than crossing Han River between north and south. Within north and south, travel patterns visiting northern CBD and southern CBD, respectively, as well as their local neighbour in north and south, often use metro and metro-local bus combination, while travel patterns visiting only the north and south locals without CBDs more use only the local bus line and even only the areal bus line.
Bin, Miyoung;Lee, Won Do;Moon, Juback;Joh, Chang-Hyeon
Journal of Korean Society of Transportation
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v.31
no.4
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pp.47-57
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2013
This study aims at analyzing transportation equity between geographical areas of Gyonggi Province, by taking both the transportation infrastructure and travel behavior into account. Indicators of transportation infrastructure include the indices of road infrastructure, transit infrastructure and regional characteristics. Travel behavior concerns information from bus card data on a survey day. The hot-spot analysis conducted included spatial cluster analysis and global/local regression analyses. The analysis results identified geographical areas of four different classes of transportation equity, from the area with high level infrastructure surrounded by the areas with high level infrastructure (HH) to the area with low level surrounded by the areas with low level (LL). The area of HH type showed big numbers of passengers, trips and transfers, whereas the area of LL type shows big figures of internal trip frequency, travel time, travel distance, travel speed and transit fare. Global regression analysis showed that number of passengers, number of transfers, number of internal trips and mean travel speed are important to the level of transportation infrastructure. GWR with these four significant variables significantly improved the AICs and ANOVA results, which implies that the infrastructure is likely explained by travel characteristics differently between geographical areas in Gyonggi Province.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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