This study looks into travel behavior differences by sex, gender role and economic status. Source for analysis in this study is from Time Use Survey conducted by Korea National Statistical Office in 2004. The sample considered of 3,122 women's time diaries and 2,678 men's, whose age range from 20-59. The results of the study show that married women, women with child under age 6 and unemployed women have less travel time quantity, travel during the daytime and use mass transportation than men and single women. However single women and working women, especially working women having high income level, show more similar patterns of travel behavior with men's which are quite unvarying regardless of marital, parental and economic status.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.2D
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pp.171-179
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2008
In this paper, "Gyeonggi-Do household weekend travel survey" is used in order to analyze activity participation and travel behavior for the people who go to work on Saturday(workers) and those who do not go to work(non-workers). To find out causal relationship between activity participation and travel behavior, Structural Equation Models are developed. Examination of the causal relationship between activity participation and travel behavior identifies three stages. Firstly, subsistence activities and leisure activities are generated. Secondly, each activity participation produces trip volumes and travel times. Finally, the sum of travel times forms trip volumes. Looking into the activity participation stages for the workers, their subsistence activies have a tendency to take place first, and leisure activities usually follow. Non-workers generate more simple trip chains and most of their first stage activities are leisure related.
The first and perhaps the most critical and perhaps the most important step in the process of predicting future traffic volume in a region (Zone) is to estimate the number of trips generated in from each traffic analysis zone. Most trip generation models for urban transportation planning, and highway in Korea are regression models. In Korea the category analysis has not been tried for last decades since the proper data such as the household travel behavior data have not been collected. Recently, the comprehensive household travel behavior survey such as ${\ulcorner}$1996 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$2002 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$ has been done. In this paper, the cross-classification tables of Seoul Metropolitan Area including the City of Seoul and Kyonggi Province are estimated by the category analysis. The tables are compared with regression models and ${\ulcorner}$2002 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$ data in terms of predictive capabilities in Seoul Metropolitan Area. Improvement strategies for trip generation forecast in Seoul Metropolitan Area are proposed.
Recent world-wide interest in activity-based travel behavior modeling has generated an entirely new perspective on how the profession views the travel demand process. This paper seeks to further promote the case of activity-based travel behavior models by providing some empirical evidence of relationship between travel time and activity duration decision for worker with transportation panel data. The travel time from home to work and from work to home, without activity involvement, is estimated by the Ordinary Least Squares (OLS) method. And, the travel time to and from the selected activity and the activity duration are modeled simultaneously by the Three Stage Least Squares (3SLS) method due to the endogenous relationship between travel time and activity duration. Two kinds of models, OLS and 3SLS, include selectivity bias corrections in a discrete/continuous framework, because of the inter-relationship between the choice of activity type/travel mode (discrete) and the travel time/activity duration (continuous). Estimation is undertaken using a sample of over 1300 household two-day trip diaries collected from the same travelers in the Seattle area in 1989. The behavioral consequences of these models provide interesting and provocative findings that should be of value to transportation policy formulation and analysis.
This study is aimed at identifying the association of change of travel frequencies with information and communications technologies, commuting behavior for 995 workers in the Korea Capital Region. The study surveyed total 995 commuters whose their individual character, commuting behavior, land use as well as ICTs. The measures of the commuting behavior was comprised of a main commuting mode, a use tern, total travel time, and those of land use was the distance from house/office to subway station, and those of ICTs was data and information collection, communication and leisure, online selling or purchases, finance and a civil application, cellular phone service using capacity and so on. The results indicate that commuting behavior, land use, and ICTs are positively associated to change of travel frequencies. Specifically, longer total travel time, or far from house/office to subway station, tend to reduce commuting behavior and collect data and information through internet
Social costs analysis seeks to reveal the environmental effects of transportation policy. It delivers a sense of the effects of the public's daily travel and the costs that are or would be incurred from individual trips. Moreover, the accumulated total number of trips will uncover the effects of travel on society. This article shows the quantitative analysis of the economic outcomes of travel using social costs estimation methods. In order to support urban planning tasks, this research implemented analysis tool for social costs estimation by travel behavior. For a case study, a jave based application which can convert people's trip data into social costs is developed. the application used for simulating student-housing effects by estimating social costs changes. The analysis included the attributes, building scale and locational changes of the student housing as well as transforms of the students' trips.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.1
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pp.183-192
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2012
This study analyzes the travel behavior for short-term demand forecasting model of KTX. This research suggests the following. First, the outlier criteria is considered to appropriate twice the standard deviation of the traffic. Second, the result of a homogeneity test using ANOVA analysis has been divided into weekdays(Mon Thu and weekends(Fri Sun). Third, a cluster analysis for O/D pairs using trip frequency, traffic averages and th distance between stations was performed.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.5
no.3
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pp.239-246
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2002
The propose of this study is to analysis driver's behavior of traveler information. This research made an attempt to explore driver's route change behavior in the en-route stage. Model were developed for each analysis with LIMDEP software which was developed by Willams H Greene. Commuters' transportation change in before trip stage are affected by their income, travel time, and incident information and constant of this model showed their reluctance of change mode. This was resulted from the inappropriateness of traffic information to general commuters which is the main target of traffic information.
The main objective of this research is to develop urban workers' daily travel pattern choice model. For this research, a hovel pattern choice model was empirically estimated by using a survey data collected from Kyongsan and Yeungchun City. For this research, a nested logit model structure was employed. For the model specification, it is hypothesized that urban workers' daily travel pattern choice behavior is represented by two stages of choices with single-destination or multi destination travel pattern choice as the higher stage, and the number of tours as the lower stage. The urban workers' daily travel pattern choice model developed in this research yields intuitively reasonable results. From the empirical results, it is found to be sensible to represent urban workers' daily travel patterns as the nested logit model structure Hypothesized in this research. furthermore, future directions of model development are suggested.
This paper develops a dynamic structural equation model, which captures relationships among socio-demographics, activity participation(i.e., time use) and travel behavior in consideration with time variation effects. The data used in developing the model are two waves(the year 1991 and 1992) from Puget Sound Transportation Panel (PSTP). which is surveyed in Puget Sound Region in United States. The PSTP is widely used in transportation behavior analysis and includes various information of traveler's socio-economic, travel patterns, and activity participation. In the model, we use 10 endogenous variables including activity participations and travel behaviors and 10 exogenous variables composed of time variant and invariant traveler's socio-demographic variables. The empirical model shows that strong relationships exist not only between socio-demographics and travel behavior, but between waves. We also confirm needs of panel data set to identify and understand time variation effects and travel behaviors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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