In accordance with low carbon and green growth paradigm, a subway is one of major public transit systems for resolving traffic congestion and decreasing traffic accidents. In addition, as subway networks expand, passengers' travel pattern in the subway network change and consequently affect the urban structure. Generally, new subway route has been planned and developed, mainly considering a travel demand forecast. However, it is desired to conduct an empirical analysis on the forecast model regarding change of travel accessibility and passenger demand pattern according to new subway line. Therefore, in this paper, an alternative method, developed based upon a spatial syntax model, is proposed for evaluating new subway route in terms of passenger's mobility and network accessibility. In a case study, we constructed subway network data, mainly targeting the no 9 subway line opened in 2009. With an axial-map analysis, we calculated spatial characteristics to describe topological movement interface. We then analyzed actual modal shift and change on demand of passengers through the number of subway passenger between subway stations and the number of passenger according to comparative bus line from Smart Card to validate suggested methods. Results show that the proposed method provides quantitative means of visualizing passenger flow in subway route planning and of analyzing the time-space characteristics of network. Also, it is expected that the proposed method can be utilized for predicting a passengers' pattern and its impact on public transportation.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.1
no.1
s.1
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pp.117-125
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1993
GSIS is a system that contains spatially referenced data that can be analyzed and converted to information for a specific set of purpose, or application. The key feature of a GSIS is the analysis of data to produce new information. The current emphasis in the transportation is to implement GSIS in conjunction with real time systems Requirements for a transportation GSIS are very different from the traditional GSIS software that has been designed for environmental and natural resource applications. A transportation GSIS may need to include the ability for franc volume, forecasting, pavement management A regional transportation planning model is actually a set of models that are used to inventory and then forecast a region's population, employment, income, housing and the demand of automobile and transit in a region. The data such as adminstration bound, m of landuse, road networks, location of schools, offices with populations are used in this paper. Many of these data are used for analyzing of traffic volume, traffic demand, time of mad construction using GSIS.
Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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v.9
no.1
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pp.15-26
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2011
The airliners are replacing their old fleet by brand new ones while the air traffic has recovered from the great recession. And the delivery and the backlog get almost highest record still in 2010. The single aisle leads the market and it will show harder competition with more efficient challengers. The recent strong demand of new aircraft reduces MRO and lease market and it makes some worries about the bubble in civil aircraft industry. In the long time forecast, the civil aircraft industry will grow steadily with over 60,000 delivery for 20 years. and the commercial aircraft market will be about 31,000~34,000 of them. And the emerging market will lead the growth.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.6
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pp.877-886
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2019
The size of the subway entrance should be calculated according to the user's demand, but Korea has the same size for each entrance by applying a uniform value. Recently, the installation of mobile convenience facilities such as escalators, elevators, etc. is mandated by the traffic weakness promotion law, but it is inconvenient to use the existing stations because it is mainly arranged in the place where it can be installed regardless of user demand. This study aims to establish a model for estimating the size of mobile convenience facilities by predicting the use demand of each station entrance so that the location and size of mobile facilities can be reflected in the design or construction of the station. To this end, a multiple regression model was established to forecast daily demand by utilizing the demand for getting on and off by station and the building association area for each purpose around the railway station. The actual data of Dongdaemun and Jonggak Stations were used to verify the estimated model. In addition, the escalator installation scale was compared / analyzed by doorway using domestic and overseas escalator equations. As a result, it was more accurate to estimate the usage demand for a single station. Also, Jonggak Station has an up and down escalator installed at exit 1, but it was analyzed that it is appropriate to install at exit 4. This study is an advanced form of the essay model for estimating the users of the entrance and exit users of urban railway stations published in 2018. In addition, it seems to be the basis of the current escalator installation criteria.
Recently, many cities around the world introduced and operated shared bicycle system to reduce the traffic and air pollution. Seoul also provides shared bicycle service called as "Ddareungi" since 2015. As the use of shared bicycle increases, the demand for bicycle in each station is also increasing. In addition to the restriction on budget, however, there are managerial issues due to the different demands of each station. Currently, while bicycle rebalancing is used to resolve the huge imbalance of demands among many stations, forecasting uncertain demand at the future is more important problem in practice. In this paper, we develop forecasting model for demand for Seoul shared bicycle using statistical time series analysis and apply our model to the real data. In particular, we apply Holt-Winters method which was used to forecast electricity demand, and perform sensitivity analysis on the parameters that affect on real demand forecasting.
Kim, Kyung-Whan;Ha, Man-Bok;Jeon, Yeon-Hoo;Lee, Ik-Su
International Journal of Highway Engineering
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v.9
no.1
s.31
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pp.17-27
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2007
Since early 1990s, several developed countries have applied the Electronic Toll Collection System (ETCS) to toll roads in order to solve traffic congestion and delay problems at toll plazas. For the successful operation of the ETCS, it is important to correctly forecast the ETCS using rate. In this study, it was conceived to develop a sophisticated demand forecasting model of the ETCS for toll roads in Changwon City The Binary Logit and neural network models were tested for the model considering 11 explaining variables. The best results in prediction accuracy and goodness-of-fit were obtained on the neural network model. However, because of the difficulty in predicting the 11 variables and its fitness in wide range, the Binary Logit model which considers three policy variables only is recommended as the model to forecast the ETCS using rate.
Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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v.8
no.1
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pp.12-22
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2010
The great recession which caused by financial crisis made steep rise of oil price and the serious problems of the aircraft industry. High oil price increases operating cost and the recession decreases air traffic. After a period of high book order and delivery from global economic recovery, the aircraft order fell down suddenly. Also the Aircraft price and lease rate deceased and the MRO market is reduced, too. But, the air cargo and passenger increase again since late of 2009. So, it is difficult to predict the market movement, most of the forecasters agreed that the air traffic and aircraft demand will grow gradually in long term with the growth of emerging markets like China, India and Africa. And more efficient, safe and clean aircraft is needed and will need in the market.
CRS, which was initially developed to support airline reservation is now the main part of e-business of airlines, and it decides the degree of prompt and accurate itinerary for travelers due to the remarkable difference in availability inquiry and seats reservation information according to CRS joining level CRS joining level also decides the exactness of reservation, ticketing and traffic data collection and plays the most important role in the exactness of advanced forecast of demand, appropriate seats allocation, and overbooking. Therefore, it provides front end function like seats reservation, schedule display, fare inquiry on-line linked with CRS and back office function like sales result of travel agents, accounting administration. stock administration and customer administration and decides the level of an airline's e-business.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.15
no.2
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pp.304-313
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2012
Uncertainty increases as a result of environment change and change of individual decision-making in extreme weather. This study consider individual decision-making which has been not covered until now. The purpose of this study is making Agent-Based Model to predict it more accurate that how much change travel demand in heavy rain and heavy snow. Through this model, it can be utilized to forecast travel demand, changes in travel behavior and traffic patterns. It will be also possible to predict discomfort index and risk of accidents.
This paper aims to predict air passenger and air freight demands in the air routes between South and North Korea. The air demands will be fostered by the visitors of Pyeongyang and Baekdu Mountain, whose forecasts will be used for supplying the air traffic services necessary for the active exchange and cooperation between South and North Korea in the future. The authors use the tool of regression analysis under the assumption of epoch-making progress in demand for aviation in accordance with the exchange and cooperation scenario between South and North Korea. After predicting the total number of travelers through regression analysis, the authors applied the share of air passengers among total travelers in order to predict the number of air passengers. Finally, the number of flights of each airport and route were forecasted by including the air freight, estimated from the number of air passengers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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