Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.31
no.3
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pp.74-82
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2003
Under the assumption that the temperature of one location is closely related to land use characteristics around that location, this study is carried out to assess the impact of urban land use patterns on air temperature. In order to investigate the relationship, GIS techniques and statistical analyses are utilized, after spatially connecting urban land use data in Seoul Metropolitan Area with atmospheric data observed at Automatic Weather Stations (AWS). The research method is as follows: (1) To find out important land use factors on temperature, simple linear regressions for a specific time period (pilot study) are conducted with urban land use characteristics, (2) To make a final model, multiple regressions are carried out with those factors and, (3) To verify that the final model could be appled to explain temperature variations beyond the period, the model is extensively used for 5 different time periods: 1999 as a whole; summer in 1999; 1998 as a whole; summer in 1998; August in 1998. The results of simple linear regression models in the pilot study show that transportation facilities and open space area are very influential on urban air temperature variations, which explain 66 and 61 percent of the variations, respectively. However, the other land use variables (residential, commercial, and mixed land use) are found to have weak or insignificant relationship to the air temperatures. Multiple linear regression with the two important variables in the pilot study is estimated, which shows that the model explains 75 percent of the variability in air temperatures with correct signs of regression coefficients. Thus, it is empirically shown that an increase in open space and a decrease in transportation facilities area can leads to the decrease in air temperature. After the final model is extensively applied to the 5 different time periods, the estimated models explain 68 ∼ 75 percent of the variations in the temperatures is significant regression coefficients for all explanatory variables. This result provides a possibility that one air temperature model for a specific time period could be a good model for other time periods near to the period. The important implications of this result to lessen high air temperature we: (1) to expand and to conserve open space and (2) to control transportation-related factors such as transportation facilities area, road pavement and traffic congestion.
The land use-transportation models typically have complicated model structure that is good for empirical execution but bad for theoretical probe. This complexity makes it very difficult to derive the first-order conditions for system optimization in tractable forms. Yu and Rhee (2011) and Rhee (2012) show how to simplify the derivative of the model's objective function with respect to policy variables in the computable general equilibrium model of land use and transportation. However, the travel demand in their model was fixed. This drawback fundamentally limits the applicability of their methodology in the planning field. We relax this restriction. Once this is done, we can employ the methodology developed in analyzing the impacts of various types of policy instruments in the models where land market is treated endogenously and transportation network is embedded.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.7
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pp.3508-3517
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2013
District is not only a place that every urban activities are executing but also basic unit that are forming urban structure. Therefore this study tried to make land use-transportation model through analyzing $CO_2$ exhausting volumes by assuming 270 scenarios those are postulated various land use patterns and transport policies in District. As results, this study shows best District Unit Design technique is the policy that develop equally all blocks or only outer blocks and introduction of car free zone to inner 2 way streets. Most important policy in order to reduce $CO_2$ gas is to introduce Transportation Demand Management especially in case of hyper high density development. In case of low density development, policy of car free streets in 2 ways roads is efficiency for reducing $CO_2$ gas. And suggested land use-transportation model will be good for choosing alternatives those are able to reduce $CO_2$ in District Unit.
So far, land use-transportation models have been used exclusively for numerical analysis. A recent theoretical endeavor now enables us to derive the first-order derivative of the model's welfare function with respect to policy variables. I extend this methodology into the institutional setting where toll revenues are recycled through labor income tax. In this setting, the first-order derivative is composed of (1) the increase in welfare due to reduced congestion, and (2) the decrease in welfare due to interaction with the existing labor income tax. This result coincides with existing theory in the non-spatial model.
This paper describes a method that can be used for estimating future carbon emissions and environmental effects. To forecast future land use and transportation changes under various low carbon policies, a DELTA and OmniTRANS combination (a land use-transport integrated model) was applied. Appropriate emission estimation methods and dispersion models were selected and applied in the method. It was designed that the estimated emissions from land use and transportation activity as well as the estimated concentrations of air pollutants and comprehensive air quality index (CAI) are presented on a GIS-based map. The prototype was developed for the city of Suwon and the outcome examples were presented in this paper; it demonstrates what kinds of analysis results are presented in this method. It is expected that the developed method will be very useful for decision makers who want to know the effect of environmental policies in cities.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.10
no.2
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pp.61-71
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1994
Despite of being the criteria to choose the efficient and reasonable alternatioves inactual planning process, the measure of accessibility rarely has applied to practices because each model has unexplicity concept of it and limitations in itself. Accessibility implies transportation system which offers opportunity of movement to overcome spatial separation and, simultaneously, land-use system which represents the location of each activity. Therefore, measures of accessibility have to represent the attractiveness of locations and the interactions of activities, that is, land-use and transportation, with an index. Considering that urban activity is based on the economic efficiency, costs and benfits, accessibility means the economic efficiency of the location of activity and the travel in view of land-use and transport repectively. Combined models that measure accessibility with considering land-use and tranportation simultaneously depend on reasonable concepts, but it is too simple for them to explain the accessibility which resulted from complex interaction of urban activities. Combined urban activity model developed by Kim (1983) and Rho (1989) explains the characteristics of activities in each regions and urban strcture in economic general equilibrium states in the long term of urban system. This model measures a regional accessibility with a dual variable which means the location surplus. This is a more systematic and comprehensive model for calculating the regional accessibility because it considers the interaction of each activity in urban system. It needs efforts to apply the accessibility index as a criterion in actual planning process through finding and quantitification of other explanatory variables to measure it in combined urban activity model.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.31
no.3
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pp.19-37
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2015
The purpose of this study is to confirm a structural relationship on factors affecting ratio of public transportation spending to a car-owning household's total transportation expenditure. For this purpose, informations of household's attributes and activities were gathered using the 13th Korean Labor and Income Panel Study (KLIPS), and information of land-use and transportation conditions on their residential locations was collected and processed. A structural equation model (SEM) on determinants affecting ratio of public transportation expenditure was constructed, based on an execution result of factor analysis using the analyzing database. The latent variables were derived as land-use/transportation characteristic, household's attribute and household's activity. In the analyzing result of the SEM, the entire latent variables were significant. And, the first two latent variables had positive influences, and the last latent variable had a negative impact. To promote public transportation use of the car-owning households, this study suggests that the policies such as enhancement of convenience in public transportation use for the household's activities and improvement of the land-use/transport conditions are required.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.1
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pp.111-120
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2010
The policy which encourages people to use cars on the road has been based on the growth of economy in Korea. It has also caused the concentration and overcrowding in Seoul. That's because the increasing number of people possessing cars interconnects with the urban development. The transportation is a derived demand; so many scholars have recognized the importance of understanding the relationship between urban land use and transport. Considering such importance, this study theoretically compared the developed urban land use-transportation models each other and outlined the particular models briefly. Models were categorized by 2 types; optimizing model and predictive mode. Predictive model is also defined by static model, entropy based model, spatial-economic model, and activity model. After studying models, we investigated other major cities in America. This process is the pre-step for transport policy assessment. Through careful literature review, we can finally develop the integrated land-use transportation model in Seoul metropolitan area. In addition, we will be able to deal the changes of traffic demand pattern under U-Society. Consequently, the results of this study can be applied to ITS projects in the future.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.13
no.4
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pp.515-528
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2010
This study analyzes the impacts of mixed-use development and transportation on housing values in Seoul, Korea. An index measuring the land use mix is proposed using three components of land uses, residence, office, and retail, which are the essential elements for everyday urban life. This index offers a relatively easy way in measuring the level of mixed-use and proves itself useful providing sensible and reliable results in this empirical study. Also surface and underground transportation accessibilities are measured. By covering both surface and underground, a comprehensive view of Seoul's transportation accessibility is provided. Finally, housing value models are constructed with developed variables, i.e. land use mix index and accessibility measures, as well as relevant socio-economic variables. The empirical outcomes verifies that mixed-use development and transportation accessibility positively affect housing values.
The Purpose of this study is to analyze telecommunications impacts on travel in a comprehensive system, considering demand, supply, costs, and land use. This study first Presents a conceptual model, considering causal relationships among travel, telecommunications, land use, economic activity, and socio-demographics. Then, based on the conceptual model, the aggregate causal relationships between telecommunications (local telephone calls, toll calls, and mobile phone subscribers) and travel (vehicle-miles traveled and number of transit Passengers) are explored in a comprehensive framework, using structural equation modeling of national time series data spanning 1950-2000 in the U.S. The model results suggest that as telecommunications demand increases, travel demand increases, and vice versa. Additionally. transportation infrastructure and land use significantly affect travel demand.
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