With improvements in living conditions, an increasing number of people are choosing to spend their time traveling. Comfortable tour routes are affected by the season, time, and other local factors. In this paper, the influencing factors and principles of scenic spots are analyzed, a model used to find the available routes is built, and a multi-route choice model based on a game theory utilizing a path recommendation weight is developed. A Monte Carlo analysis of a tourist route subjected to fixed access point conditions is applied to account for uncertainties such as the season, start time, end time, stay time, number of scenic spots, destination, and start point. We use the Dijkstra method to obtain multiple path plans and calculate the path evaluation score using the Monte Carlo method. Finally, according to the user preference in the input path, game theory generates path ordering for user choice. The proposed approach achieves a state-of-the-art performance at the pseudo-imperial palace. Compared with other methods, the proposed method can avoid congestion and reduce the time cost.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.3D
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pp.409-416
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2006
Real-time traveler information disseminated through Variable Message Signs (VMS) is known to have effects on driver route choice decisions. In the past, many studies have attempted to optimize the system performance using VMS message content as the primary control variable of driver route choice. This research proposes a VMS information provision optimization model which searches the best combination of VMS message contents and display sequence to minimize the total travel time on a highway network considered. The driver route choice models under VMS information provision are developed using a stated preference (SP) survey data in order to realistically capture driver response behavior. The genetic algorithm (GA) is used to find the optimal VMS information provision strategies which consists of the VMS message contents and the sequence of message display. In the process of the GA module, the system performance is measured using micro traffic simulation. The experiment results highlight the capability of the proposed model to search the optimal solution in an efficient way. The results show that the traveler information conveyed via VMS can reduce the total travel time on a highway network. They also suggest that as the frequency of VMS message update gets shorter, a smaller number of VMS message contents performs better to reduce the total travel time, all other things being equal.
The purpose of this study is to analyze the choice behavior of the mode of transportation for travel from Korea to China. Discrete choice analysis is utilized to establish the factors that affect travelers' choice and to quantify the importance of these factors in transportation mode choices. The proposed choice models were constructed by using stated-preference (SP) data obtained from Chungcheongnam-do. This study also examined different choice behavior in order to capture any previously unobserved differences in the residence area. Results showed that the access time and frequency attributes are the most significant factors, while the travel time attributes are the least significant factors for travelers' choice behaviour. The insights of the results described in this research provide some practical suggestions to transportation providers for planning and strategic management endeavors in the future.
Abd El-Tawaba, Ayman Hussein;Abd El Fattah, Tarek;Mahmood, Mahmood A.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.12
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pp.257-263
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2021
Though many have studied choosing one of the alternative ways to reach a destination, the factors such as average road speed, distance, and number of traffic signals, traffic congestion, safety, and services still presents an indisputable challenge. This paper proposes two approaches: Appropriate membership function and ambiguous rule-based approach. It aims to tackle the route choice problem faced by almost all drivers in any city. It indirectly helps in tackling the problem of traffic congestion. The proposed approach considers the preference of each driver which is determined in a flexible way like a human and stored in the driver profile. These preferences relate to the criteria for evaluating each candidate route, considering the average speed, distance, safety, and services available. An illustrative case study demonstrates the added value of the proposed approach compared to some other approaches.
It can be expected, recently, that the traffic congestion grows worse because the 48% of passenger cars are concentrated in the metropolitan area. However, there is an enforcement regulation that must limit onsite parking lot establishment in some downtown, so it is forecasted that parking lot supply is insufficient. Therefore, this study concentrate upon the subject that solves the problem which drivers are difficult to find parking lots because of increasing demand for parking. This study includes the concept about walking distance because the choice of parking lots is happened within walking distance. The algorithm of this study applies to toy-network, and then this study analyze the result of toy-network. It is proper to consider user's preference because the patterns of choice are different. Moreover, this study suggests the vision that will can offer drivers more correct information by real time information sharing in course of ubiquitous age.
Lee, Back Jin;Lee, Se Hong;Lee, Yun Seok;Lee, Deok Hwan
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.4
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pp.875-886
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2015
By promoting the international transportation and the improvement of advanced exchange between South and North Korea, the Asian Highway plan was expected to make considerable economical effects in the North-East Asian region. This study focuses on a part of AH6 route (i.e., South Korea-North Korea-China-Far East Russia) and aims to analyze the behavioral change of international passenger transport around the Korean Peninsula by assuming the non-existent North Korea land transport network connectivity. The study was performed using two main methods. First, a stated preference survey was performed to derive the actual modal share of each travel mode. Second, a disaggregate analysis was performed to develop possible mode-choice models for international passenger travel and find out the suitable choice. Based on the results of the model estimation, it is found that over 90% of the international passenger transport would be converted to land transport (rail+highway). In addition, international railroad modal share rate would be increased from 62.8% to 66.1% and international bus would be decreased from 29.6% to 21.9% as the distance lengthened (903km~1,631km).
Pedestrians perceive differently from the sideway views or the exteriors of the buildings on the way to their destinations. Therefore, the navigation experience can become much different when the path was chosen based on the individual's preference from it is not. By focusing on the effects of the individual pedestrian' path choice on their navigation, this paper presents an algorithm designed for pedestrians to be able to explore their preferred path and proposes a prototype of navigation system based on the algorithm. The navigation support system searches for the best path upon their individual preferences and information of the destination. The system provides the process of retrieving the final path via the pedestrian-support system interaction. The path retrieval is peformed with the combinational matrix of keywords that are formulates Fuzzy theory from the correlations between the terms describing preferences used in the path preference survey. This paper presents the potentials of the path finding method tailored to pedestrians' preferences by a simulation of the proposed path retrieval algorithm.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.5
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pp.1-14
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2022
In this study, in order to analyze the preference for UAM of public transportation users following the introduction of urban air transportation(UAM), A preference consciousness(SP) survey was conducted on 840 users of Incheon public transportation using the Incheon International Airport-Incheon Gil Hospital route, which is the urban air traffic(UAM) demonstration route section. In addition, the means selection model was estimated based on the results of conducting a preference consciousness (SP) survey. As a result of analyzing the time value for travel using the established means selection model, it was found to be 56,428 won/hour, As a result of verifying the elasticity of travel cost (won), in-vehicle time (minutes), and out-of-vehicle time (minutes) in the model, the effect on the urban air traffic (UAM) share in this model was found that travel cost (won), in-vehicle time (minutes), and out-of-vehicle time (minutes) were in order, and the effect was greater when the travel cost (won) decreased than when it increased.
Stated Preference (SP) data has been regarded as more useful than Revealed Preference (RP) data, because researchers can investigate the respondents\` Preference and attitude for a traffic condition or a new traffic system by using the SP data. However, the SP data has two bias: the first one is the bias inherent in SP data and the latter one is the attrition bias in SP panel data. If the biases do not corrected, the choice model using SP data may predict a erroneous future demand. In this Paper, six route choice models are constructed to deal with the SP biases, and. these six models are classified into cross-sectional models (model I∼IH) and dynamic models (model IV∼VI) From the six models. some remarkable results are obtained. The cross-sectional model that incorporate RP choice results of responders with SP cross-sectional model can correct the biases inherent in SP data, and also the dynamic models can consider the temporal variations of the effectiveness of state dependence in SP responses by assuming a simple exponential function of the state dependence. WESML method that use the estimated attrition probability is also adopted to correct the attrition bias in SP Panel data. The results can be contributed to the dynamic modeling of SP Panel data and also useful to predict more exact demand.
This study was conducted to investigate the actual situation of animal medicine use in Hanwoo farms, which were a total of 114 farms. Items surveyed were preference of animal medicine, choice criterion, purchase route, purchase frequency, antibiotics substitution products, etc. Data were collected from May to June, 2010. The kinds of animal medicine which preferred in Hanwoo farms is probiotics (40.4%). Whereas the lowest preference is immunizing agent (12.3%). There was significant difference among regional group (p<0.05), and the significant difference was also found in different farm size group (p<0.05). The factor of choice for purchase of animal medicine was efficiency (31.6%), first of all. There was significant difference among regional group (p<0.05). The purchase route of animal medicine was mostly supplied with the help of government (41.6%). The significant difference were showed in regional group (p<0.05). But that was not found in farm size group (p>0.05). The highest frequency at purchasing antibiotics was less than 1 time per 1 year (38.6%). There was statistically significant difference among regional group (p<0.05). However, there was not significant difference among farm size group (p>0.05). Probiotics of antibiotics substitution products was mostly preferred (50.9%).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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