In order to analyze travel mode choice behavior, behavioral models including logit model, based on revealed preference theory, have been using easily measurable variables such as individual socioeconomic characteristics and physical attributes of travel modes. But some recent attitudinal models of travel choice behavior have implied that the negligence of individual psychological variables and individual choice constraints in travel mode choice might preclude better prediction of individual travel mode choice behavior. In this context, this study was attempted to reconstruct an attitudinal model(AM), especially focused on the decision rules in travel mode choice decision making process, consistent with the conceptual framework relating individual attitude and choice constraints to choice behavior. And to evaluate the strengths of the AM to other comparative models(logit, linear-additive, conjunctive, lexicographic model) in predicting travel mode choice bebavior, an empirical study of the mode choice in work-trip to CBD in Seoul was performed. According to the results the percent of correct prediction(PCP) derived from the AM was higher than those derived from comparative models by at least 7 to 20% in predicting travel mode choice. But each model produced a different prediction accuracy depending on market segmentation by travel modal users, individual socioeconomic characteristics, transportation system characteristics, and satisfaction levels. The finding that different groups divided by a certain criterion employ different decision rules supports the necessity of developing a choice model such as the AM combining compensatory and noncompensatory decision rules, and suggests that a proposed transportation system management plan or policy may have different effects on each group.
The multinomial logit model has been applied for various choice problems. Among others, the joint destination mode choice, the mode choice and the route choice are the three major modeling topics for korean transportation planners. This paper examines with real world data (the Olympic road and its competing two major arterials) the usefulness of a Logit route choice model. Quites surpisingly, it is found that the multinomial route choice behavioral model calibrated for this study based on (0,1) individula data base can not provide a good estimate for O-D trips less than 6㎞. 400data points and 3case studies might not be sufficient for a sound conclusion. It is, however, believed from a series of similar studies conducted by the authors that the route choice behavior is more sensitive (more demand elastic with respect to travel time changes) than the mode choice and the shorter trip, the more sensitive. The travel time parameters for destination choice models are usually smalle than the travel time parameters for mode choice models and these parameters (for mode choice models) turn our smaller than the travel time parameters for route choice models from this study. Table 2 in this paper shows parameter changes for three different markets and Table 3 shows the modeling errors when the estimated individual probabilities are aggregated into a route level.
Investment scenarios in the transportation network design problem usually contain installation or expansion of multi-mode transportation links. When one applies the mode choice analysis and traffic assignment sequentially for each investment scenario, it is possible that the travel impedance used in the mode choice analysis is different from the user equilibrium cost of the traffic assignment step. Therefore, to estimate the travel impedance and mode choice accurately, one needs to develop a combined model for the mode choice and traffic assignment. In this paper, we derive the inverse demand and the excess demand functions for the multi-mode multinomial logit mode choice function and develop a combined model for the multi-mode variable demand traffic assignment problem. Using data from the regional O/D and network data provided by the KTDB, we compared the performance of the partial linearization algorithm with the Frank-Wolfe algorithm applied to the excess demand model and with the sequential heuristic procedures.
In recent year, especially in the mode choice analysis, it has been perceived that the importance of individual performance data using stated preference(SP) experiments as well as revealed preference data . Since SP experiments present respondent with various hypothetical alternatives, which are produced by a combination of a number of different attribute levels, and ask them to indicate a preference, it is possible to analyze travel behavior under a situation of potential environment change such as proposed alternative mode of transportation. The basic problems, however, remains that SP are not consistent with the actual travel behaviors and the research reports for stability of mode choice model using SP data has not been sufficient. Under this background, this study is to examine the characteristics of mode choice model using the SP data by the following items. $\circled1$ Analysis of factors affecting the mode choice behavior by the variance analysis of orthogonal-arrays-table $\circled2$ The reliability of SP data by transfer intention data $\circled3$ The stability of SP responses obtained from repetitive question by the comparison of model coefficient specified by each repetitive data. $\circled4$ The stability of ranking data in mode choice model For the analysis, we assumed subway operations in the Gwang-Ju , and set up a choice-set of hypothetical options based on Experimental Design Method.
교통수요예측 과정 중 수단선택과정은 적용시 매우 복잡하여, 선택자의 특성을 이해하기도 매우 까다로운 과정이다. 일반적으로 수단 선택시 선택자의 사회경제적인 요소 외에도 심리적인 요인이나 특성들도 중요한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 따라서, 심리적인 요인이나 특정한 선호도를 선택모형 상에서 적용할 수 있는 방법론에 대한 활발한 연구가 진행되고 있으며, 이러한 연구 중에서 잠재계층분석(Latent Class Analysis)는 이론적으로 매우 가능성이 있는 접근 방법으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 심리적인 요인과 특성들이 수단선택에 미치는 영향을 분석하기 위하여 잠재계층분석(latent class cluster analysis)을 실시하여 계층을 분리하였다. 또한, 계층별로 나타나는 수단선택모형과 잠재 계층을 고려하지 않은 수단선택모형을 비교하여 잠재계층의 수단 선택 행태가 각기 다름을 보이고자 한다. 본 연구는 한강 수상교통 도입에 대한 일반 시민의 선호도 조사와 SP자료를 바탕으로 분석되었으며, 잠재계층분석은 잠재 선호를 고려할 수 있는 가능성 높은 접근임을 보였다.
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량의 데이터에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 효율적으로 탐색하여 이를 모형화함으로써, 유용한 정보로 추출 변환하는 일련의 과정이다. 특히 베이지안 망 (Bayesian Network)은 신경망, 유전자알고리즘 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)를 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 기존에 적용된 바가 없는 데이터마이닝의 베이지안 망을 이용하여 수도권 교통수단선택 모형을 구축한다. 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 사회 경제적 특성과 교통체계 특성을 반영하여 베이지안 망을 이용한 교통수단선택 모형을 설계 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 성과 연령의 구성비가 변하였을 때, 교통수단선택의 변화율(확률)을 예측한다. 이 연구를 통해 현실에서는 내재하나 설명변수간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수들과 교통수단선택간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 교통수단선택 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 교통수단에 대한 정보의 부족으로 인한 교통수단선택 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 다양한 교통정책에 따른 교통수단선택의 변화를 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있는 방법론을 개발한다.
통행자의 통행수단선택행태는 개인의 사회경제적 속성과 수단의 속성뿐만 아니라 통행자 개인의 잠재된 통행행태 즉, 통행행태적 선호도 역시 큰 영향을 미친다. 통행수단선택행태에 특정한 영향을 미치는 잠재통행행태를 수단선택모형에 반영한다면 비관측요인에서 기인하는 오차를 크게 줄일 수 있고, 통행행태에 대한 다양하고 보다 합리적인 해석이 가능하다. 본 연구에서는 한강 수상대중교통 도입에 따른 수단선택행태조사 자료를 활용하여 잠재변수를 정의하고 새로운 수단에 대한 분석이 가능한 RP/SP 결합모형을 구축하였다. 잠재변수는 행태설문조사자료를 기반으로 요인분석을 통해 계량화하였다. 모형구축결과 통행자들의 잠재된 통행행태는 수단선택행태에 유의한 영향을 미치고, 잠재변수를 반영한 경우 모형의 적합도가 향상되었다. 또한 잠재행태 관점에서도 RP/SP 결합모형이 SP모형에 비해 합리적인 것으로 분석되었다.
본 연구는 우리나라에서 이루어진 화주의 운송수단 선택 요인 연구들을 분석하여 정책적 시사점과 향후 보완방향을 도출하고자 수행하였다. 연구의 결과 우리나라의 화물 운송수단 선택 요인 연구는 외국에 비해 다소 미흡하게 나타났다. 이를 보완하기 위해서는 연구 횟수를 확대하는 것이 우선되어야 하며, 운송수단별 특징이 반영되도록 연구를 심화하는 것도 병행되어야 한다. 특히 공로와 연계되는 철도와 해운을 포함한 복합운송 특성을 파악하는데 주안점을 둘 필요가 있다. 반면에 우리나라 화주의 운송수단 선택에 영향을 미치는 주요 요인은 외국의 사례와 상당부분 일치하는 것이 확인되었다. 또한 개별 운송수단 및 운송범위를 국내와 국외로 구분하여 분석한 결과에서도 정책적으로 활용할 만한 시사점이 도출되었다. 이러한 연구 성과는 화주의 운송수단 선택 효율성을 증진시키는 정책 발굴과 운송수단 선택 모형 추정 등 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 서울시의 대중교통체계 개편에 따른 통근시에 교통수단선택의 변화를 분석하는데 목적을 두었다. 특히 개인의 사회 경제적 특성, 통행목적, 출발지와 도착지의 공간적 특성에 따라 두 시점동안 통근 교통수단선택의 변화가 어떻게 차별화되어 나타났는가를 파악하는데 초점을 두었다. 조건부 로짓모형을 이용하여 통행수단선택에 영향을 미치는 결정요인들이 어떻게 변화되었는가를 비교하였으며, 특정 통행수단에 대한 대체 통행수단의 한계효과도 분석하였다. 연구결과 저소득계층일수록 지하철 선택확율이 가장 크게 증가하였으며, 도착지에서의 대중교통 접근도와 밀도가 높고 혼합용도 비율이 높을수록 대중교통을 선택하는 확률이 더 높아지는 것으로 나타났다. 통근 시 통행수단간의 대체 한계효과를 보면 자가용 승용차와 지하철간의 대체확률이 가장 높은 것으로 나타났다. 본 연구결과 서울시 대중교통체계 개편이 교통수단선택의 변화에 미친 영향력은 상당히 차별적으로 나타나고 있음을 시사해주고있다.
A firm seeking to enter a foreign market must make an important strategic decision of which market entry mode to use. Because entry modes involve resource commitments, the initial choice by a firm on a particular entry mode is difficult to change without a considerable loss of time and money. Substantial prior research has been undertaken to explain why firms select a particular entry mode into global markets. However, there exists limited research on this area in the field of foreign apparel brands in Korea, although some research has analyzed influential entry mode factors when Korean textile and clothing companies went overseas. This study reviews prior research on the entry mode choice and analyzes the factors that influence the entry mode choice for 510 foreign clothing brands in Korea. Price range, clothing types, distribution strategy, and cultural distance were considered as influential determinants for different entry mode choices. Crosstabs with a chi-square test and logistic regression are used for analysis. This study shows that high-priced brands and luxury brands are associated with the export orientated entry mode in the Korean market. Brands that pursued the strategy of multiple distribution channels showed a preference for a licensing mode or direct investment over other entry modes, and brands from higher-cultural-distance countries entered the Korean clothing market by licensing mode. The findings of this study are appropriate for the strategic planning of foreign apparel intent on entering the Korean market or for Korean apparel firms planning to enter the global market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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