The increasing use of various types of data to capture travel behavior relatively discredits the utility of traditional national-scale household travel surveys. However, the surveys are still arguably meaningful in their clarification of purposes and means of travel. Accordingly, this study reviews travel survey cases and related literature, to identify the status of the Korean National Household Travel Survey (KNHTS). It discusses improving the KNHTS's survey method, focusing on its long investigation cycle, short survey period, reduction in sample size, and questionnaire format biased toward mandatory travel. To address these issues, this study suggests reducing the survey cycle, conducting a year-round survey, combining weekday and weekend surveys, and specifying items on nonmandatory travel. These practical suggestions duly consider the validity and reliability of the KNHTS within budget constraints and its applicability to related fields, such as tourism, public health, and sociology.
The first and perhaps the most critical and perhaps the most important step in the process of predicting future traffic volume in a region (Zone) is to estimate the number of trips generated in from each traffic analysis zone. Most trip generation models for urban transportation planning, and highway in Korea are regression models. In Korea the category analysis has not been tried for last decades since the proper data such as the household travel behavior data have not been collected. Recently, the comprehensive household travel behavior survey such as ${\ulcorner}$1996 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$2002 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$ has been done. In this paper, the cross-classification tables of Seoul Metropolitan Area including the City of Seoul and Kyonggi Province are estimated by the category analysis. The tables are compared with regression models and ${\ulcorner}$2002 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$ data in terms of predictive capabilities in Seoul Metropolitan Area. Improvement strategies for trip generation forecast in Seoul Metropolitan Area are proposed.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.1
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pp.1-16
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2018
Changes in the life style might vary trip purposes, ultimately leading to the change in the travel behavior. Therefore, this study analyzed the factors affecting travel time change by using the time use survey data in Seoul, surveyed by the Statistics Korea in 1999~2014. We developed multiple linear regression models for travel time, considering individual, household and time-related variables as independent variables. The models were separately estimated weekday and weekend. the model results show that the household, individual, and time related variables have an significant effect on the travel time. In addition, travel time is more influenced by individual characteristics thn household ones. Each activity time positively affects the travel time, indicating that travel is derived demand. The variable that have the greatest influence on the travel time is the activity time for leisure.
The objective of this paper is to construct pseudo-panel data set and estimate price and income elasticities of car travel demand, using 1995-2007 household income and expenditure survey data, in order to provide quantitative information for analyzing related policy effects in the transport sector. We categorized household survey data into 14 cohorts based on the birth year of the household head. As the result, a total of 133 pseudo-panel data sets was created for estimating price and income elasticities of car travel demand. Especially, price and income elasticities of car travel demand were separately estimated both short-term and long-term. We analyzed the panel model considering fixed effect within cohorts, using explanatory variables such as previous year's fuel consumption, real household income after tax, education level of the household head, the number of children under five, and the share of household type averaged by cohorts. As results, the short-term and long-term price elasticities of car travel demand were calculated as 0.2974-0.4280 and 0.4087-0.6275, respectively. Similarly, the short-term and long-term income elasticities were calculated as 0.3364-0.6281 and 0.7098, respectively.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.6
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pp.2503-2508
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2013
Single-person households in the Seoul Metropolitan Area have increased sharply during recent 20-30 years. Despite of decreasing in the total population, the number of single-person household is predicted to increase continuously. However, the effect of single-person household growth on the domestic transport sector has not been studied concretely. In this study, the differences on trip generation characteristics by household size and attributes were figured out by analyzing Seoul Metropolitan Area Household Travel Behavior Survey (SMA-HTBS). Firstly, trip generation rates (trips/day/person) were produced by household attribute, household member attribute and trip attribute based on SMA-HTBS. Secondly, trip generation rate of single-person household and that of multi-person (2 or more) household were compared by significance test. It was found that trips generation characteristics of single-person household is quite different from those of multi-person household by housing type, residential type, living area, and transport mode. The result of this paper is expected to contribute developing more sophisticated trip generation model and transport policy reflecting trip generation characteristics of single-person household.
Kim, Ji yoon;Kim, Su jae;Lee, Gyeong jae;Choo, Sangho
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.1
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pp.22-39
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2021
This study estimated mode choice models for access travel and neighborhood travel from an SP survey in metropolitan areas where shared e-scooter services are offered. Model results show that travel time and travel cost have negative effects on mode utility. It is also revealed that people are more sensitive to travel time in access travel, whereas they are more influenced by travel cost in neighborhood travel. Looking at individual and household attributes, it has a positive effect when under 40 yerars of age, owning bikes, being a public transportation user, while it has been shown a negative effect in less than 3 million won in monthly household income and owning individual cars.
This study analyzed factors affecting daily travel times at each stage of commuters' life cycle. In this study, travel times were dealt with in the context of trip chain. That is, the travel time was defined as the total amount of time commuters had spent to move for daily activities from leaving to coming back home. A commuter's life cycle was divided into 6 stages on a basis of both householder's age and family type: i.e., the unmarried youth period, the family forming period, the children education period, the children youth period, the children independence period, and the aged period. Variables such as commuting times, home-based trip cycle recurrences, and the number of stops differed for each stage of life cycle, the latter of which represents how many places a commuter dropped by during a trip cycle. Several factors were found to affect commuting times at each stage of life cycle as a result of applying a Cox proportional hazard model. The empirical study was conducted using 2010' household travel survey data collected from Gyeonggi-do.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.5D
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pp.657-662
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2011
The relationship between household attributes and trip generation can only be found in Seoul Metropolitan Household Travel Survey, which has been implemented every 5 years. However, various household attributes' impact on trip generation has not been analyzed closely. This paper compared and analyzed those impact. The results could be useful when trip generation models are studied in the future. They are as follows. The household size should be an important classification criteria when household trip generation is estimated. The traditional assumption that the relationship between household auto ownership and trip generation is positive and linear correlation should be reconsidered. Weekday travel data only did not showed that housing type has an influence on trip generation. Household income is unrelated with trip generation among single-person household, while multi-person household is related strongly. However, when trips are classified by purpose, impact of household income on trip generation are varied by trip purpose. Especially, the increase in single-person household can not be overlooked when trip generation is forecasted.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.3
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pp.92-101
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2012
Trip demands and patterns on weekends have been changed significantly over the past decade due to the income growth and the spread of the 5-day workweek in Korea. The increased weekend trips for shopping, leisure activities, entertainment and friendship have exacerbated traffic congestion in major highways or principal arterial roads from Friday afternoon through Sunday. Therefore, it is necessary to focus on travel demand forecasts and transport policies for weekend trips by investigating specific characteristics of the trips. Previous research efforts focus on simple analysis of characteristics of weekend trips and comparison of travel characteristics between weekdays and weekends. The paper analyzes the differences between weekday and weekend trips via statistical analyses to derive multiple types of characteristics of weekend trips, and develops Tobit models to identify key factors that may affect the number of trips, using Seoul city's weekend trip survey data in 2006. The model results show that weekend trips appear differently from weekdays by household or individual characteristics. Age, residence area and type of residence affected the number of trips, regardless of the type of the day, whereas gender, occupation, income, presence of household vehicle showed different impacts on trips between weekdays and weekends.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.11
no.2
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pp.192-202
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2008
Typical activity-based travel analysis has been focused on passenger travel using household survey data. The current research focuses on freight transport using one-day travel survey data. Passenger travel can be seen as the outcome of traveller's subjective decision-making, whereas freight transport is the outcome of shipper or transport company's optimized scheduling. The research conducts an activity-based analysis of freight-vehicle trip chains. In particular, the research focuses on the difference in travel pattern between shipper-oriented private vehicle and transport company-oriented business vehicle. The research analyzed the travel diary of freight vehicles collected as part of the third national logistic survey in 2005. The diary is freight driver's one-day travel record including the information of loading capacity, item transported, destination, arrival time, etc. The analysis results show the difference between private and business vehicles in the travel pattern regarding the sequences of destination, destination type and item transported and the multi-dimensional information of the three sequences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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