• 대한교통학회지
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• 제11권2호
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• pp.5-26
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• 1993

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.

• 대한교통학회지
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• 제13권4호
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• pp.31-45
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• 1995

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.

• 대한교통학회지
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• 제7권1호
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• pp.35-42
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• 1989

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.

• 대한산업공학회지
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• 제39권4호
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• pp.253-259
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• 2013

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.

• 대한교통학회지
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• 제29권2호
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• pp.81-89
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• 2011

통행분포(trip distribution)는 4단계 통행수요추정의 첫 단계인 통행발생(trip generation)에서 구해진 통행생성(trip production)과 통행 유인(trip attraction)을 연결시키는 작업이다. 즉 하나의 존에서 생성 또는 유인되는 통행량을 다른 존에 분포시키는 과정이다. 이에 반해, 통행수단선택(transport mode choice)은 통행자들이 어떤 교통수단을 선택할 것인지를 결정하는 단계이다. 그러나, 이들 통행분포단계와 통행수단선택단계는 서로 밀접한 관계가 있음에도 불구하고, 서로 독립적으로 수행되어온 경향이 있었다. 본 연구에서는 통행분포단계와 통행수단선택단계를 통합한 모형을 제시하고 이를 풀기 위한 알고리듬도 제시한다. 통합모형의 통행분포모형으로는 중력모형(gravity model)을 적용되며, 수단선택모형으로는 로짓모형(logit model)을 이용한다. 본 연구의 통합모형은 각 단계별로 개별적으로 진행되는 추정단계가 하나의 모형 틀 안에서 통합적으로 이루어져 좀 더 현실적이며, 통행비용의 불일치 문제가 해소될 수 있다. 또한, 통합모형에서도 균형조건(equilibrium condition)이 존재함을 증명하며, 통합모형의 민감도 분석을 통하여 기존 모형과의 차이점을 설명한다.

• 산업공학
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• 제15권4호
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• pp.474-482
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• 2002

In this paper, we propose a parametric optimization approach to simultaneously determining trip distribution, mode choice, and user-equilibrium assignment. In our model, mode choice decisions are based on a binomial logit model and passenger and cargo demands are divided into appropriate mode according to the user equilibrium minimum travel time. Underlying network consists of road and rail networks combined and mode choice available is auto, bus, truck, passenger rail, and cargo rail. We provide an equivalent convex optimization problem formulation and efficient algorithm for solving this problem. The proposed algorithm was applied to a large scale network examples derived from the National Intermodal Transportation Plan (2000-2019).

• 한국철도학회논문집
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• 제12권5호
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• pp.656-662
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• 2009

일반적으로 교통수단선택 모형은 이용자의 인구 및 개인통행특성 등을 반영한 수단별 선호도를 효용함수로 구축하여 분석하고 있다. 본 연구에서는 이용자의 출발지에 대한 공간적 연관성을 수단선택모형에 고려한 방법을 제시하였다. 이를 위하여 공간적 연관성을 포함하는 공간로지스틱 회귀모형을 고려하였다. 신뢰성있는 추정값을 얻기 위해 베이지안 기법을 적용하였으며 이 연구에서 제시한 방법론은 수단선호도 조사가 이루어지지 않은 지역에 대해서도 수단분담률을 추정할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제28권4호
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• pp.119-128
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• 2010

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.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.87-96
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• 2016

통행자 수단선택 연구에는 확률 효용 최대화 원칙(RUM)에 입각한 다항로짓모형이 주로 사용되어졌다. 그러나 최근 들어 RUM 원칙을 대신할 대안적 방법론의 제시가 이루어지고 있으며, 이러한 대안적 방법의 하나로 제시된 것이 확률적 후회 이론모형(RRM)이다. 본 연구는 지역간 통행자의 수단선택 행태를 모사함에 있어 RRM 모형을 적용하고, RUM 원칙을 적용한 다항로짓모형의 구축결과와 비교를 통하여 RRM 모형의 적용가능성을 검토하였다. 분석결과, RUM 모형과 RRM 모형 모두 모수 추정결과는 직관과 부합하는 결과를 보였으며, 모형의 자료 적합도는 RUM 모형보다 RRM 모형이 조금 더 높게 도출되었다. 결론적으로 자료적합성 측면에서 RRM 모형이 RUM 모형보다 낫다고 판단할 수 있으나, 아직 일부 사례에만 검토되어졌기 때문에 추후 경로선택, 화물 운송수단 선택 등 더 많은 통행자의 선택상황에 대한 추가적인 검토가 필요하다고 하겠다.

• 대한교통학회지
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• 제21권4호
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• pp.57-66
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• 2003

로짓모형은 선택대안에 대한 확률 계산이 용이하고, 설명변수의 파라메타 추정이 용이하기 때문에 교통 수단 선택모형으로 널리 쓰여지고 있다. 그러나 이러한 로짓모형은 수단선택 효용함수의 오차항 분포가 선택 대안간에 독립적이고, 그 분산이 동일하다는(IID:Independent and Identically Distributed)가정을 내포한다. 본 연구는 수단선택 효용오차의 분산이 수단간에 동일하다는 가정을 완화시키는 이분산 로짓모형 추정에 관한 연구이다. 수단선택 효용오차항의 동분산성을 극복함으로써 보다 현실적인 통행자의 수단선택행태를 반영하는 로짓모형을 추정하는데 본 연구의 목적이 있다. 이를 위해 로짓모형 오차항의 분산과 직접적인 관련이 있는 규모인자(scale factor)를 도입하였다. 이는 대중 교통과 승용차의 통행시간차이에 따른 이분산성을 고려하도록 정의되었으며, 이를 통행시간 파라메타 추정에 활용하였다. 본 연구에서 개발된 이분산 로짓모형의 추정 결과. 통행자의 통행시간이 증가하면서 대중교통수단과 승용차의 통행시간차이가 동일하더라도 통행자의 대중교통 수단선택확률이 차이를 보임으로 현실적인 통행자의 수단선택 행태를 반영하는 것으로 판명되었다.