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학술저널
저자정보
Lee, Gwangseok (Mokpo National University) Jang, Seongman (Mokpo National University)
저널정보
대한국토·도시계획학회 국토계획 國土計劃 第58卷 第7號(通卷 第274號)
발행연도
2023.12
수록면
126 - 140 (15page)
DOI
10.17208/jkpa.2023.12.58.7.126

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Since personal mobility devices first appeared in Korea in 2012, they have become increasingly widespread. Personal mobility devices are widely used as a means of connecting public transportation nodes with the user’s final destination. Many researchers have analyzed the travel characteristics of personal mobility devices, which differ from those of more traditional means of transportation. However, since existing studies have been conducted based on surveys that ask hypothetical questions, they are not representative of actual travel scenarios. This study is intended to overcome the limitations of existing research by collecting big data created by personal mobility travel and analyzing mode-choice characteristics on this basis. This study defined personal mobility, private cars, and public transportation as mode-choice alternatives. Then, travel time and cost were set as independent variables, and influencing factors were analyzed through multinomial logit analysis. The time value for each mode was calculated based on the calculated coefficient value. The time value of personal mobility was calculated as 10,450 won/hour, that of private cars as 14,423 won/hour, and that of public transportation as 7,742 won/hour. This study is meaningful in that it analyzed the mode-choice characteristics of personal mobility devices based on actual travel data, not survey data under virtual conditions. This study will be used to establish sustainable urban planning practices through a future increase in the mode share of public transportation.
#Personal Mobility #Mode Choice #Travel Time Value #Big Data #Multinomial Logit Model #퍼스널 모빌리티 #수단선택 #통행시간가치 #빅데이터 #다항로짓모형

목차

Abstract
Ⅰ. Research Overview
Ⅱ. Theoretical Considerations and Literature Review
Ⅲ. Research Scope and Differentiation
Ⅳ. Analysis Model Development and Data Preparation
Ⅴ. Analysis Results
Ⅵ. Conclusions
References

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