• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.1
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• pp.35-46
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• 1998

본 연구의 목적은 직장인과 비직장인들의 일일교통발생량과 관련된 시간적 요인들과 인구 및 사회.경제적 변수들의 관계를 비교.분석하는 것이다. 이러한 분석은 도심내 직장인과 비직장인들의 교통발생특성뿐만 아니라 교통방생행위 예측을 위한 기초적 이해를 제공한다. 본 연구의 대상 직장인과 비직장인들의 교통발생행태는 미국 텍사스주 샌 안토니오시에 살고 있는 사람들로 한정하였다. 본 연구에서 관련자료의 비교.분석한 결과 첫째, 직장인들의 평균 일일교통발생량이 비직장인들 보다 많다. 주활동 이전의 직장인의 교통발생량은 비직장인들보다 적고, 주활동 이후에는 직장인들이 비직장인들보다 많은 교통을 발생시키고 있다. 특히, 오후 교통혼잡시간대 직장인들의 교통발생이 비직장 인들보다 많은 차이를 나타낸다. 둘째, 두 집단의 주활동 기간은 그 밖의 다른 활동에 소비한 시간과 주활동 전후의 교통발생수와 반비례 상관관계를 갖는다. 주활동의 시간의 다소에 따라 다른활동을 위한 시간적 여유와 교통량과 밀접한 관계 때문에 주활동의 시간은 교통량분석에 있어 결정적 변수이다. 마지막으로 출근하기 이전 직장인들의 교통량은 사회.경제적 변수들과 관계없이 독립적으로 발생되나, 퇴근한 이후에는 모든 인구 및 사회.경제적 변수들과 밀접한 함수관계를 갖는다. 비직장인들의 교통발생은 자동차 보유대수와 경제적 여유수준과 밀접한 관계를 나타낸다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.9-22
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• 2002

고속도로-연결로는 두 개의 교통흐름이 서로 상충되는 지점으로서 복잡한 교통행태를 나타내고 고속도로 구간 중 용량저하 및 교통와해현상, 난류현상이 일어나는 구간으로서 운영상 문제점이 많이 일어나고 있는 상태이다. 이 구간에서의 운영상태가 전체 시설물의 운영상태에 큰 영향을 끼친다는 점을 감안할 때, 이 구간의 국내자료를 토대로 한 교통류 분석은 중요한 의미를 가진다. 따라서, 교통행태에 대한 미시적인 분석이 이루어지지 않은 상태로 기존의 HCM 모형과 같은 거시적인 분석 방법만을 가지고는 분류구간 교통현상을 규명하기 어렵다. 본 연구에서는 기존 연구들 분석방법의 문제점을 해결하기 위해, 고속도로-연결로 구간중 유출부 구간을 대상으로 현장조사를 실시하였고, 지점(구간)과 차로로 세분하여 미시적인 방법으로 교통특성을 규명하였다. 또 한 유출부 구간의 여러 지점에서 지점 및 차로별 교통량을 예측할 수 있는 교통분포 모형식을 개발하였다. 정립된 교통분포 모형식을 적용해 본 결과 유출부 구간의 분석 및 서비스 수준의 평가는 연결로 접속차로(Vl)의 교통량만을 고려하여 분석하는 것은 합리적이지 않고, 연결로나 본선 모두와 진입부를 포함한 연결로 전체를 다 고려해야 한다는 것을 알 수 있었다. 미시적인 분석방법을 통한 차로별 교통분포 모형식은 기존 분석방법과 비교하여 더 정확하게 그리고 폭 넓은 분석 및 적용하기에 손쉬운 모형이라는 점에서 상당히 효과적인 분석방법이라고 할 수 있다. 하지만 본 연구의 결과는 한 조사지점에 대한 적은 자료를 토대로 하였기 때문에 실제적용 가능성에서 향후 보강할 필요가 있으며, 다른 지점의 현장조사와 세밀한 비교연구가 필요하다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.2D
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• pp.155-162
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• 2008

This study shows how to estimate the design hour factor when the counting stations don't have all of the hourly volumes such as in a coverage survey. A coverage survey records traffic volume from 1 to 5 times in a year so it lacks the detailed information to calculate the design hour factor. This study used the traffic volumes of permanent surveys to estimate the design hour factor in coverage surveys using correlation and regression analysis. A total 7 independent variables are used : the coefficient of variance of hourly volume, standard deviation of hourly volume, peak hour volume, AADT, heavy traffic volume proprotion, day time traffic volume proportion and D factor. All of variables are plotted on a curve, so it must use non-linear regression to analyze the data. As a result the coefficient of determination and MAE are good at logarith model using AADT.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.3
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• pp.547-557
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• 2011

In this paper we developed a statistical model for traffic volume data which collected from a spot of specific local state road. One peculiar property of daily traffic data is that it has bimodal shape which have two peaks on times of both going to office and coming back to home. So, various mixture models of circular distribution are suggested for bimodal traffic data and EM algorithms are applied to estimate the parameters of the suggested models. To compare the accuracy of the suggested models, classical regressions with dummy variables are also considered. The suggested models for traffic volumn data can be effectively used to estimate missing values due to measuring instrument disorder.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.226-235
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• 1998

본 논문에서는 추종 모형을 이용한 미시 교통류 시뮬레이션 모형을 개발하고, 이 모형을 통한 시뮬레이션을 통하여 단속류에서 검지기의 설치 위치에 따른 검지 특성을 알아보고, 교통정보 수집용의 검지기의최적 위치에 대해 평가하였다. 검지기로부터 발생하는 교통량, 점유율, 속도 자료중 링크의 통행시간을 가장 잘 반영하는 것은 점유율에 의한 검지기의최적위치는 정지선으로부터 150∼250m이다. 점유율 다음으로 통행시간을 잘 반영하는 자료는 지점속도로서 점유율보다는 상관관계가 낮지만, 양호한 설명력을 가지는 것으로 보인다. 교통량 자료는 상관관계가 낮으며, 교통량에 의한 위치 선정은 각 모의 실험 결과에서 일관적이지 않아 적절한 설명변수가 아니라고 판단하였다. 모든 경우에서, 정지선이나 링크 최상류에 위치한 검지기로부터의 자료는 통행시간과 독립적이므로 이러한 검지기는 교통정보 수집용을 사용할 수 없으며, 일반적인 검지기의최적 위치는 정상상태의 교통류 뿐만 아니라 대기행렬내에 존재하여 매우 혼잡한 상태를 경험할 수 있는 위치라고 할수 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.5D
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• pp.623-631
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• 2011

In this study, a new method which can detect incidents in interrupted traffic flow was suggested. The applied method of detecting the incident is the Latin Square Analysis Method by using traffic traits. In the Latin Square Analysis, unlike other previously tried methods, the traffic situation was analyzed, this time considering the changes in traffic traits for each lane and for each time period. The data used in this study were the data observed in the actual field with fine weather. The traffic volumes, the vehicle speed and the occupancy rate were collected on the interrupted flow road. The data were collected in normal and incident situations. The incidents occurred on the second lane, the time of persistent incidents was set to 10 minutes. The Latin Square Analyses were performed using the collected data with the traffic volume, with the vehicle speed or with the occupancy rate. As a result in this study, in case of detecting the traffic situations with Latin Square Analysis, it will be more successful to apply traffic volume to detect the traffic situations than to apply other factors.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.5 no.3
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• pp.145-159
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• 1985

An understanding of interrelationships among basic characteristics of vehicular traffic flow, such as volum, speed, headtime, and density, is of prime importance. Similarly in providing proper level of servicebility in the field of base of design and traffic control, it is deeply connected. After all, with a view to improve traffic flow characteristics, future efforts about the mutual function development between rod and traffic should be made on the basis of present traffic characteristics. This paper figures out some traffic characteristics from field data and provides proper model of equation to estimate traffic volume on the road.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.9 no.4
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• pp.1030-1038
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• 2008

Traffic monitoring method is mainly loop detector and piezo sensor. But this method is only detecting the number of vehicle. Monitoring traffic volume is not checking the number of vehicle but checking the length of access road, width of road, number of passing people, passing vehicle, delayed vehicle. The traffic signal control cycle is not fixed by only passing vehicle number but all related traffic proposal. This paper proposed selecting common characteristic out of each unrelated traffic proposal through Analytic Hierachy Process and this characteristic is applied to compose fuzzy sensor algorithm which find out new traffic volume concept of confusion degree. The accumulated delayed vehicle time is shorter in new fuzzy sensor algorithm applied by AHP than other traffic method

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.21 no.5
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• pp.501-506
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• 2015

This study seeks to analyze ships traffic characteristics according to water time in order to provide the necessary data for efficient traffic management development. To analyze maritime traffic volume according to water time, 1 year amount of solar calendar data were converted into lunar calendar, and then applied the traditional water time system of West Sea by using AIS(Automatic Identification System) observation data gathered in Mokpo port for a year of 2013. As a result, it was found herein that the number of outbound ships was larger on the $2^{nd}-3^{nd}$ water times than the $7^{th}$ water times by 23-24 %. And the number of inbound ships was higher on the $12^{th}-13^{th}$ water times than the $9^{th}$ water time by 29-33 %. The hourly variation index of inbound and outbound ships according to time, in particular, was found to change in the form of sine function model. This study is expected to serve as a necessary basic material for development of maritime traffic management according to water time.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.32 no.4
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• pp.380-388
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• 2014

Annual average daily traffic(AADT) serves as important basic data in the transportation sector. AADT is used as design traffic which is the basic traffic volume in transportation planning. Despite of its importance, at most locations, AADT is estimated using short term traffic counts. An accurate AADT is calculated through permanent traffic counts at limited locations. This study dealt with estimating AADT using various models considering both the spatial correlation and time series data. Kriging models which are commonly used spatial statistics methods were applied and compared with each model. Additionally the External Universal kriging model, which includes explanatory variables, was used to assure accuracy of AADT estimation. For evaluation of various kriging methods, AADT estimation error, proposed using national highway permanent traffic count data, was analyzed and their performances were compared. The result shows the accuracy enhancement of the AADT estimation.