Due to the economic growth of China and the geographic advantage that Gunsan and Janghang ports are close to China, recently traffic of China is rapidly increasing and the role of Gunsan & Janghang ports as a gateway port of west coast became more important. There, however, remains that Gunsan and Janghang port still don't equip with enough facilities and strategies to handle increasing traffic. The purpose of this paper is to analyze O/D data of Gunsan.Janghang Port and present the result of O/D as preliminary data. O/D data of Gunsan and Janghang had been analyzed by kinds of general cargoes and from/to China's ports and this paper suggests to the competitive strategies of Gunsan and Janghang port to attract cargoes from/to China particularly.
Conventionally the estimation method of the origin-destination Matrix has been developed by implementing the expansion of sampled data obtained from roadside interview and household travel survey. In the survey process, the bigger the sample size is, the higher the level of limitation, due to taking time for an error test for a cost and a time. Estimating the O-D matrix from observed traffic count data has been applied as methods of over-coming this limitation, and a gradient model is known as one of the most popular techniques. However, in case of the gradient model, although it may be capable of minimizing the error between the observed and estimated traffic volumes, a prior O-D matrix structure cannot maintained exactly. That is to say, unwanted changes may be occurred. For this reason, this study adopts a conjugate gradient algorithm to take into account two factors: estimation of the O-D matrix from the conjugate gradient algorithm while reflecting the prior O-D matrix structure maintained. This development of the O-D matrix estimation model is to minimize the error between observed and estimated traffic volumes. This study validates the model using the simple network, and then applies it to a large scale network. There are several findings through the tests. First, as the consequence of consistency, it is apparent that the upper level of this model plays a key role by the internal relationship with lower level. Secondly, as the respect of estimation precision, the estimation error is lied within the tolerance interval. Furthermore, the structure of the estimated O-D matrix has not changed too much, and even still has conserved some attributes.
Kim, Dae-Seong;Lim, Yong-Taek;Eom, Jin-Ki;Lee, Jun
Proceedings of the KSR Conference
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2011.05a
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pp.1799-1810
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2011
Origin-Destination(OD) trip survey being used in travel demand forecasting has been obtained through totalizing process with direct sample survey techniques such as plate license survey, roadside interview, household travel survey, and cordon line counts. However, the OD survey has many discrepancies in sampling, totalizing process, and such discrepancies contains problems of difference between forecasted traffic volume and observed data. On the other hand, transit smart card data recently collected has credible resource of obtaining travel information for bus and metro. This paper presents parameter estimation of gravity model by using transit smart card data. Through the parameter estimation method, we estimated =0.57, ${\beta}$=0.14 of gravity model for bus, and ${\alpha}$=-0.21, ${\beta}$=0.05 for metro. The statistical test such as T-test, coefficient of correlation, Theil`s inequality coefficient showed no difference between observed volume and estimated volume. Elasticities of bus and metro derived in this paper are also reasonable.
The Origin-Destination(OD) matrix is very important in describing transport movements in a region. The OD matrix can be estimated using traffic counts on links in the transport network and other available information. This information on the travel is often contained in a target OD matrix and traffic counts in links. To estimate an OD matrix from traffic counts, they are the major input data which obviously affects the accuracy of the OD matrix estimated, Generally, the quality of an estimated OD matrix depends much on the reliability of the input data, and the number and locations of traffic counting points in the network. Any Process regarding the traffic counts such as the amount and their location has to be carefully studied. The objective of this study is to select of the optimal location of traffic counting points for the OD matrix estimation. The model was tested in nationwide network. The network consists of 224 zones, 3,125 nodes and 6,725 links except to inner city road links. The OD matrix applied for selection of traffic counting points was estimated to 3-constrained entropy maximizing model. The results of this study follow that : the selected alternative to the best optimal counting points of six alternatives is the alternative using common links of OD matrix and vehicle-km and traffic density(13.0% of 6,725 links), however the worst alternative is alternative of all available traffic counting points(44.9% of 6,725 links) in the network. Finally, it should be concluded that the accuracy of reproduced OD matrix using traffic counts related much to the number of traffic counting points and locations.
The KOTI(Korea Transport Institute) released the new version of KTDB(Korea Transport DataBase) in public. The new KTDB is different from the past KTDB in using the concept of trip generation and trip attraction instead of using the concept of Origin-Destination (OD), which was used in the past KTDB. Thus, the appropriate analysis method for future travel demand became necessary for the new type of KTDB. The method should be based on the concept of PA(Production-Attraction). This study focused on analysis of trip generation and trip distribution related to newly generated trips by future land developments. The study also described clearly the standardized forecasting process and methods with PA travel tables. The study showed that the analysis results with OD-based analysis can be different from the results with PA-based analysis in forecasting travel demand for a simple example case even though they used exactly same orignal travel data. Therefore, this study emphasized that a proper method should be applied with the new PA-based KTDB. It is necessary to prepare and disseminate guidelines of the proper forecasting method and application with PA-based travel data for practician.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.5
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pp.100-111
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2019
The existing selected station analysis (SSA) method analyzes the link transfer mode data between origin and destination of individuals passing through stations from a microscopic standpoint. As such, existing SSA is insufficient as it uses integrated analysis using macroscopic data such as subway lines. This research builds a line chain OD based on path search of individual passenger's movement through the subway, and explores means to utilize the findings. First, a method is proposed that searches the traversed subway path from the linked passage modes that the passenger uses and applies the results to SSA line analysis. Compared to the existing SSA, this method provides for analysis of commonly conflicting features such as the line on which the station is passed, and the stations included on the line thanks to the presence of complete information of the individual passenger's traversed path. It also allows for integrated observation of the line chain OD that approaches a certain station. For enhanced understanding, Seoul Metro Line 9 is used as a case study to demonstrate the integrated formulation concept of line chain OD centered around a certain station as well as the macroscopic features of the traversed path that approaches stations included on the line.
The purpose of this study is to analyze the flow of e-commerce freight transported by maritime transportation for China and to identify the characteristics of cargo by region/item for finding the ways to promote e-commerce export to China. Thus, this study analyzed the e-commerce export and import data on cargo moved via maritime transportation between Korea and China from 2015 to 1Q18, using Origin-Destination(OD) analysis and visualization techniques. The results indicated that the largest number of Chinese e-commerce cargoes were imported at Incheon Port, which has a clearance facility for e-commerce cargo. In the case of Pyeongtaek Port, e-commerce cargo imported from China has transported to Incheon Customs again, causing the inefficiency through the customs clearance process. Unlike the case of e-commerce imports where the final destination is distributed nationwide, e-commerce products exported to China through maritime transportation were found to be mainly confined to Seoul and Gyeonggi provinces, where freight forwarding companies and forwarders are concentrated. In addition, unlike e-commerce import cargoes, e-commerce items exported through maritime transportation were mainly confined to clothing and cosmetics, and export volume was also less than imports. This study provides some possible strategies to increase the volume of freight and to attract export products as follows: i) to diversify products exported to China through e-commerce transshipment, ii) to diversify export items by building the cold chain in e-commerce transport with China.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.55
no.7
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pp.303-312
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2006
This paper proposes the architecture and protocol of a data communication network for the safety system in nuclear power plants. First, we establish four design criteria with respect to determinability, reliability, separation and isolation, and verification/validation. Next we construct the architecture of the safety network for the following systems: PPS (Plant Protection System), ESF-CCS (Engineered Safety Features-Component Control System) and CPCS (Core Protection Calculator System). The safety network consists of 12 sub-networks and takes the form of a hierarchical star. Among 163 communication nodes are about 1600 origin-destination (OD) pairs created on their traffic demands. The OD pairs are allowed to exchange data only during the pre-assigned time slots. Finally, the communication protocol is designed in consideration of design factors for the safety network. The design factors include a network topology of star, fiber-optic transmission media, synchronous data transfer mode, point-to-point link configuration, and a periodic transmission schedule etc. The resulting protocol is the modification of IEEE 802.15.4 (LR-WPAN) MAC combined with IEEE 802.3 (Fast Ethernet) PHY. The MAC layer of IEEE 802.15.4 is simplified by eliminating some unnecessary (unctions. Most importantly, the optional TDMA-like scheme called the guaranteed time slot (GTS) is changed to be mandatory to guarantee the periodic data transfer. The proposed protocol is formally specified using the SDL. By performing simulations and validations using Telelogic Tau SDL Suite, we find that the proposed safety protocol fits well with the characteristics and the requirements of the safety system in nuclear power plants.
This paper analyzed the interregional flow changes of software (SW) industries using a GIS Flow Map. Employment data for SW enterprise headquarters from 1999 until 2008 were constructed according to the Origin-Destination Matrix, and were mapped and analyzed using the Flow Mapper and ArcGIS Flow Data Model. From the result we can identify the decentralization of interregional flow in SW industries and recognize the possibilities of the larger SW enterprises' employment, the higher locational footlooseness. The GIS Flow Map was identified as useful tool for researching growth, decline and spatial movement of industrial clusters that experience business relocation. This method can be applied to understand and visualize urban spatial changes.
The Korea Transportation Database (KTDB) is used to obtain data on the origin and destination (OD) of inter-city travel, which are currently used in railroad planning when estimating traffic demand. The KTDB employs the trip assignment method, whereby the total traffic volume researched for inter-city travel in Korea is divided into road, rail and air traffic, etc. However, as regards rail travel, the railroad stations are not identical to the existing zones or the connector has not been established because there are several stations in one zone as such, certain problems with the applicable methods have been identified. Therefore, estimates of the volume of railroad traffic using the KTDB display low reliability compared to other modes of transportation. In this study, these problems are reviewed and analyzed, and use of the aggregate model method to estimate the direct demand for rail travel is proposed in order to improve the reliability of estimation. In addition, a method of minimizing error in traffic demand estimation for the railroad field is proposed via an analysis of the relationship between the aggregate model and various social-economic indicators including population, distances, numbers of industrial employees, numbers of automobiles, and the extension of roads between cities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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