The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.1
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pp.103-111
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2015
The purpose of this study is to estimate the appropriate Demand Responsive Transport (DRT) fare for bus users upon introduction of the system, which is to improve ridership on economically non-profitable routes and to conform to the mobility right of those living in presently non-serviced rural areas. For this, a stated preference (SP) survey was adopted to assess respondents' preferences regarding DRT introduction, while the contingent valuation method (CVM) was used to calculate their willingness to pay (WTP) for DRT services. The analysis results show that, compared to the existing bus services with a 1,000 won bus fare, the value of DRT is considered to be 38.85%, 31.03% and 30.12% higher in terms of overall assessment, usability and convenience, respectively. The results of this study are expected to facilitate the decision making aimed at setting the appropriate DRT fare and implementing a DRT system that meets sustainability requirements.
Rail transport has grown over the Past decades, and rail networks have highly concentrated in urban area, and it is possible for rail passengers to choose a route anions a number of alternative routes. Analysis of factors influencing the choice of route, are required to estimate the rail travel demand of each route. In this paper, we describes route choice model for the transit assignment and characteristics of the route choice(i.e., by relative travel time and fares), and attempts to estimate travel demand of new rail transit based on the slated preference(SP) survey data of Nanko Porttown, which is located in Osaka, Japan.
Park, Bora;Lee, Jaeyoung;Choi, Keechoo;Song, Pilyong
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.6D
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pp.599-604
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2010
In this study, the value of travel time was estimated with reflecting the fuel cost according to travel distance. The main objective of this study is whether the addition of the fuel cost as a factor for route choice behavior is appropriate or not, through the stated preference survey. The route choice model was developed using SP survey technique with the consideration of level difference and the value of travel time, toll and fuel costs. Consequently, the fuel cost is identified as a main factor like travel time and toll cost in choosing routes from drivers' viewpoints. Nevertheless, since toll costs are recognized as out-of-pocket expenses whereas fuel costs as periodical expenses, it seems drivers are more sensitive to toll than fuel costs.
Mode choice behavior is associated with travelers' latent behavior that is an unobservable preference to travel behavior or mode characteristics. This paper specifically addresses the problem of unobservable factors, that is latent behavior, in mode choice models. Consideration of latent behavior in mode choice models reduces the errors that come from unobservable factors. In this study, the authors defined the latent variables that mean a quantitative latent behavior factors, and developed the combined RP/SP model with latent variables using the mode choice behavior survey data. The data has traveler's revealed preference of existent modes along the Han River and stated preference of new water transit on the Han River. Also, The data has travelers' latent behavior. Latent variables were defined by factor analysis using the latent behaviour data. In conclusion, it is significant that the relationship between traveler's latent behavior and mode choice behavior. In addition, the goodness-of-fit of the mode choice models with latent variables are better than the model without latent variables.
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.
For a private toll road project, deciding optimal toll is an important element of economic analysis for the project and a challengeable work. In this study, the optimal toll of a private toll bridge, Geoga Bridge which connects Geoje Island of Gyeongnam Province and Gaduk Island of Busan was estimated using Stated Preference (SP) data. The SP data were collected by interviewing the passenger car drivers travelling on the National Road 14. They are latent users of the bridge. A fuzzy approximate reasoning model to estimate the optimal toll was built using the SP data. For the input variable of the model, the saved travel time and toll level were employed and the diversion rate to the bridge was employed for the output variable. The diversion rates for each toll level and saved travel time were estimated and the toll level which had maximized the toll revenue was decided as optimal toll. The optimal toll was tested by comparing with the average pay rate of passenger car drivers. Since the optimal toll for passenger cars at one hour saving, the 6,250 won is about 50 % of the average pay rate of passenger car divers, the toll was evaluated not to be high. The technique employed in this study may be used for the estimation of the optimal tolls for other kinds of vehicles.
Analyzing mode choice among transportation demand estimate procedures is complicated and understanding characteristics of travelers is also difficult. Generally, it is well known that traveler choose mode considering psychometric factors and characteristic besides socio-demographic indicators. Accordingly, many researches has investigated on methodology that can be applied in mode choice to reflect psychometric factor or specific preference. Latent Class Analysis among various studies is recognized as the theoretically potential approach. This study focuses on class segmented using latent class cluster to analyze impact that included psychometric factors and characteristics on mode choice. It also provides evidence that mode choice model for each class and mode choice model not considering latent class are different. This study based on citizen's stated preference and revealed preference on a new transit on the Han river shows that latent class cluster analysis is the potential approach considering latent preference.
This study is carried out for understanding mode choice behavior of shippers and introducing ideal mode share between rail and truck in Korea. The model type is individual behavioral model and the input data type is stated preference (SP) data. SP data was prepared by design of experiments. The explanatory variables in models are transport time, transport cost and service level. The research result shows that it is more effective to reduce transport cost rather than to implement other strategies. For container, reducing transport cost and transport time and increasing service level simultaneously can strengthen the competitiveness of rail over truck transportation. On the other hand, for bulk freight such as cement and steel, it is better to reduce the transport cost than to do other attributes.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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