The rail passenger demand for the railroad operations required a short-term demand rather than a long-term demand. The rail passenger demand can be classified according to the purpose. First, the rail passenger demand will be use to the restructure of line planning on the current operating line. Second, the rail passenger demand will be use to the line planning on the new line and purchasing the train vehicles. The objective of study is to analyze the travel behavior of rail passenger for modeling of short-term demand forecasting. The scope of research is the passenger of KTX. The travel behavior was analyzed the daily trips, origin/destination trips for KTX passenger using the ANOVA and the clustering analysis. The results of analysis provide the directions of the short-term demand forecasting model.
In this paper, an acceleration based passenger evacuation simulation is performed. In order to describe a passenger‘s behavior in an evacuation situation, a passenger is modeled as a rigid body which translates in the horizontal plane and rotates along the vertical axis. The position and rotation angle of a passenger are calculated by solving the dynamic equations of motions at each time step. The destination force, the contact force, and the group force are considered as external forces and the moments due to each force are also considered. With the passenger model proposed in this paper, the test problems in International Maritime Organization, Maritime Safety Committee/Circulation 1238(IMO MSC/Circ.1238) are implemented and the effects of passenger rotation on the evacuation time are confirmed.
This paper presents a simulation for passenger ship evacuation considering the inclination of a ship. In order to describe a passenger's behavior in an evacuation situation, a passenger is modeled as a rigid body which translates in the horizontal plane and rotates along the vertical axis. The position and rotation angle of a passenger are calculated by solving the dynamic equations of motions at each time step. To calculate inclined angle of damaged ship, static equilibrium equations of damaged ship are derived using "added weight method". Using these equations, physical external forces due to the inclination of a ship act on the body of each passenger. The crowd behavior of the passenger is considered as the flock behavior, a form of collective behavior of a large number of interacting passengers with a common group objective. Passengers can also avoid an obstacle due to penalty forces acting on their body. With the passenger model and forces acting on its body, the test problems in International Maritime Organization, Maritime Safety Committee/Circulation 1238(IMO MSC/Circ.1238) are implemented and the effects of ship's inclination on the evacuation time are confirmed.
본 논문은 규칙기반 에이전트를 이용하여 여객선 화재시 피난행동특성을 고려한 승객행동모델을 제안한다. 기존 시스템들은 승객의 속도만을 반영한 속도기반모델을 사용하였다. 속도기반모델은 승객의 신체적 특징만 고려한 모델로 피난행동특성을 반영하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 에이전트로 피난행동특성을 반영한 승객모델을 모델링하였다. 규칙기반 에이전트는 지식베이스와 추론엔진으로 구성된다. 지식베이스에는 피난행동특성들 중에서 다양한 행동 패턴을 보여줄 수 있는 예제를 선택하여 규칙형태의 지식으로 표현하고, 추론엔진은 지식을 전방추론하여 승객의 행위를 결정하도록 구현하였다. 이승객모델을 IMO MSC/Circ.1238의 문제 8에 적용하여 시뮬레이션을 진행한 결과 규칙기반 에이전트로 모델링한 승객이 다양한 인간의 행동 패턴을 표현할 수 있음을 검증하였다.
This paper develops a finite element model for studying the occupant behavior and injury cofficients of a large-sized cab-over type truck. Since it does not have a room to absorb collision energy and deformation in front of the passenger compartment the deformation is directly transmitted to the passenger compartment. Moreover, since its steering column is attached on the frame, severe deformation of the frame directly affects on the steering wheel's movement. Therefore, if the occupant behavior and injury coefficients analysis is performed using a finite element model developed based on a sled test, it is very difficult to expect acquiring satisfactory results. Thus, the finite element model developing in this paper is based on the frontal crash test in order to overcome the inherent problems of the sled test based model commonly used in the passenger car. The occupant behavior and injury coefficients analysis is performed using PAM-CRASH installed in super-computer SP2. In order to validate the reliability of the developed finite element model, a frontal crash test is carried out according to a test method used fur developing truck occupant's secondary safety system in european community and japan. That is, test vehicle's collision direction is vertical to the rigid barrier and collision velocity is 45kph. Thus, measured vehicle pulses at the lower parts of the left and right B-pilla., dummy chest and head deceleration profiles, HIC(head injury criterial) and CA(chest acceleration) values, and dummy behavior from the frontal crash test are compared to the analysis results to validate reliability of the developed model.
본 논문에서는 여객선의 비상 상황에서의 승객 탈출 시 승객의 집단 행동을 고려한 cellular automata 모델을 제안하였다. 승객이 이동 가능한 영역을 규칙적인 격자 형태의 cell들로 표현하고, 한 명의 승객이 일반적으로 차지하는 공간의 크기를 cell 의 크기로 정의한다. 각 cell은 이웃 cell들의 상태를 고려하여 정해진 규칙에 따라 승객이 이동함으로써 매 단위 시간마다 cell의 상태가 업데이트 된다. 규칙은 탈출구로의 이동 규칙과 집단 행동 규칙의 두 가지로 구성되어 있다. 첫째, 탈출구로의 이동 규칙을 정의하기 위해 각 cell에는 탈출구로의 최단 거리가 저장되어 있고, 인접한 8개의 이웃 cell에 저장된 거리 값들을 비교하여 거리 값이 작아지는 방향으로 승객이 이동한다. 둘째, 집단 행동 규칙은 응집(cohesion), 분리(separation), 정렬(alignment) 행동 규칙으로 구성되어 있다. 이러한 승객의 집단 행동을 규칙화 한 cellular automata 모델을 사용하여 International Maritime Organization, Maritime Safety Committee / Circulation 1238(IMO MSC/Circ. 1238) 기반의 여객선 승객 탈출 분석을 수행하여 승객의 이동 경로 및 탈출 시간을 계산하였다.
In this study we have studied running stability, safety and passenger comfort of the Chinese first class passenger car made by our company and CCRW. A fine analysis model of 72 d.o.f. was constructed for simulating dynamic behavior of the car on straight and curved tracks having irregularity configurations. We have calculated the various characteristic values such as critical speed, lateral force, derailment ratio, wheel unloading ratio and passenger comfort index, then evaluated them by comparing with reference values.
In this study, the car crash analysis that simulates the crushing behavior of car forestructure during a frontal impact is carried out. The analysis model for front impact of a car consists of the lumped mass and the spring model. The characteristics value of masses and springs is obtained from the static analysis of a target car. The deceleration-time curve obtained from the simulation are compared with NCAP test data from the NHTSA. They show a good agreement with frontal crash test data. The deceleration-time curve of passenger compartment is classified into 3 stages; beginning stage, middle stage, and last stage. And the behavior of masses at each stage is explained. The effect of stiffness variation on deceleration of passenger compartment is resolved. The maximum loaded peak-time of torque box and dash is the main factor to control the passenger compartment's maximum deceleration.
Currently, subway crowding is estimated by observing a specific point at specific hours once or twice every 1 or 2 years. Given the extensive subway network in Seoul Metropolitan Area covering 588 stations, 11 lines and 80 transfer stations as of 2017, implementing crowding mitigation policy may have its limitations due to data uncertainty. A proposal has recently been made to effectively use smart card data, which generates big data on the overall subway traffic related to an estimated 8 million passengers per day. To mitigate subway crowding, this study proposes two viable options based on data related to smart card used in Seoul Metropolitan Area. One is to create a subway passenger pattern model to accurately estimate subway crowding, while the other is to prove effectiveness of early bird policy to distribute subway demand that is concentrated at certain stations and certain time. A subway passenger pattern model was created to estimate the passenger routes based on subway terminal ID at the entrance and exit and data by hours. To that end, we propose assigning passengers at the routes similar to the shortest routes based on an assumption that passengers choose the fastest routes. In the model, passenger flow is simulated every minute, and subway crowding level by station and line at every hour is analyzed while station usage pattern is identified by depending on passenger paths. For early bird policy, highly crowded stations will be categorized based on congestion level extracted from subway passenger pattern model and viability of a policy which transfers certain traveling demands to early commuting hours in those stations will be reviewed. In particular, review will be conducted on the impact of policy implemented at certain stations on other stations and lines from subway network as a whole. Lastly, we proposed that smart card based subway passenger pattern model established through this study used in decision making process to ensure effective implementation of public transport policy.
The purpose of this study is to investigate the impact of negative emotions on the intention to share negative experiences caused by unruly passengers on flights. 163 questionnaires were collected and an SEM model was used to measure the relationship between passengers' negative emotions and sharing intentions. We empirically analyzed the impact of unruly passenger behavior on social media sharing intention through negative emotions, airline trust, and satisfaction with service recovery. Theoretically, we established a clear causal relationship between these variables. The results of this study shed light on the importance of developing a sustainable service strategy for passengers by analyzing the impact of negative emotions and sharing intentions. Based on our findings, we recognized that airlines should respond to disruptive behavior while understanding the negative emotional feelings of surrounding passengers. Therefore, this study strongly recommends that airlines should respond appropriately to in-flight disruptive behavior and ensure that passengers' negative emotions do not damage the overall reputation and image of the airline.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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