• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.485-487
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• 1998

최근 차량 수의 급격한 증가로 인하여 도로에서 운행되고 있는 차량의 수는 도로가 수용할 수 있는 한계치를 넘어서고 있어 교통 과밀 지역의 교통 흐름을 분산시키기 위한 많은 방법들이 제시되었다. 그러나, 현재까지의 연구들은 교통 혼잡도를 측정하기 위해 배경 영상을 사용해야 한다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 배경 영상을 사용하지 않고 교통 혼잡도를 측정하는 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서는 차량의 에지 정보를 얻기 위해 도로 영상에 DCT를 수행하고 그 결과를 이용하여 교통 혼잡도를 측정하는 방법을 제시한다.

• 한국도로학회지:도로
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• v.16 no.2
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• pp.5-10
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• 2014

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.24 no.7 s.93
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• pp.139-148
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• 2006

In order to incorporate substitution effects between different transport modes in optimal road Pricing, relating economic theories and models have been reviewed. It includes unconstrained optimization problem of maximizing separable and non-separable social net benefit functions of different substitutable urban transport modes. In doing that, the problem and limitations such as path-independent conditions with the asymmetric Jacobian of the objective function have been reviewed. Consequently, a plausible way of deriving optimal road price under interdependent market conditions has been suggested so that the idea can help identifying desirable and acceptable urban transport policy alternatives in a more comprehensive way.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.206-215
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• 1998

교차로 교통신호제어의 입려정보로 단순히 차량의 대수만으로는 정확한 신호제어를 할 수가 없다. 여기에는 대기차량수, 도로의 길이, 차량의 형태 등을 고려한 도로의 혼잡량이라는 상징적 정보량이 적합하다고 할 수 있다. 그러나 상징적인 정보량은 입력정보인 실제적인 물리량사이에 서로 관련성이 없거나 상충적일 경우, 각 정보간의 선형성과 관련식을 도출하여 상징적인 정보를 얻는다는 것이 어렵다. 본 논문에서는 교통 신호처리에서 사용하는 상징적 정보량의 의미와 필요성을 고찰하여 본 후, 퍼지 이론을 통해 물리적인 교통 정보량을 이용 교통신호제어 상징적인 출력 정량인 교통 혼잡량을 산출하여 교통신호제어에 적용하여 기존의 교통신호제어와 비교하였다.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.10 no.3
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• pp.119-128
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• 2008

On the many highways, severe traffic congestions happen chronically and make traffic problems like reduction of mobility because of rapid increase of vehicles though road construction has been last. In order to solve these traffic problems, it is needed to find the trend and the symptom of traffic congestion and to analyze the cause of congestion and the(spatial) range affected by congestion. To develop the traffic condition monitoring index prior to doing all those things is most important. With this reason, many countries including U.S. had been developed the congestion criteria and indices. In this paper, applicability and characteristics of existing traffic congestion indices were considered and the direction for development of a new traffic condition index was suggested to achieve an effective traffic management.

• 도로교통
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• s.79
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• pp.18-23
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• 2000

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.297-297
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• 1998

고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 혼잡영향권(대기행렬길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 Queueing이론을 제시하고 있다. 그러나, 기존의 충격파 이론을 포물선형의 교통량-밀도관계식을 근거로 하고 있어 충격파간에 발생하는 부수적인 충격파를 해석하는 과정이 수학적으로 불가능하여 실질적인 목적으로 사용할 수 없음은 이미 잘 알고 있는 사실이다. 최근에 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 방법으로 교통량 밀도간의 관계식을 삼각형으로 가정하고 교통량 대신에 누적교통량을 사용하는 Simplified Theory of Kinematic Waves In Highway Traffic이 개발(Newell, 1993)되었지만, 이 방법을 적용하기 위해서는 기본적으로 대상 고속도로 구간의 교통량-밀도관계식을 규명해야 하는 어려움이 있다.(사실 실시간으로 밀도데이터를 수집하기란 불가능하다.) Queueing이론에서 제시하는 대기행렬은 모두 대기차량이 병목지점에 수직으로 정렬하여 도로를 점유하지 않는 Point Queue(혹은 Vertical stack Queue)로서 실제로 도로상에 정렬된 대기행렬(Real Physical Queue)과는 전혀 다르다. 이미 입증된 바 있어, Queueing이론을 이용함은 타당성이 없다. 이러한 사실에 근거하여 본 연구는 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 수집한 실제 데이터를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬의 증가 또는 감소하는 과정을 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 1. 혼잡초기의 대기행렬은 다른 혼잡시기에 비해 상대적으로 급속한 속도로 증가함. 2. 혼잡초기의 대기행렬의 밀도는 다른 혼잡시기에 비해 비교적 낮음. 3. 위의 두 결과는 서로 관계가 있으며, 혼잡시 운전자의 행태(차두간격)과 혼잡기간중에도 변화함을 의미함. 4. 교통변수 중에서 대기행렬길이를 산정하는데 적합한 교통변수를 교통량과 밀도로 판단됨. 5. Queueing이론에서 제시하는 대리행렬길이 산정방법인 대기차량대수$\times$평균차두간격은 대기행렬내 밀도가 일정하지 않아 부적합함을 재확인함. 6. 혼잡초기를 제외한 혼잡기간 중 대기행렬길이는 밀도데이터 없이도 혼잡 상류부의 도착교통량과 병목지점 본선통과교통량만을 이용하여 추정이 가능함. 7. 이상에 연구한 결과를 토대로, 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 기초적인 도형을 제시함.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.33 no.6
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• pp.520-530
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• 2015

This paper formulates the methodologies to estimate optimal congestion tolls from long-run and short-run perspectives and applies them to the highways of Seoul. An optimal long-run congestion toll is estimated with an optimal volume-capacity-ratio to minimize the total costs which consist of two components: road construction and maintenance costs and traveler costs. By contrast, an optimal short-run congestion toll is estimated with a supply-demand equilibrium which is determined by using a speed-flow function and a disaggregate modal choice model. The results of a long-run analysis for the Seobu urban expressway suggest the optimal volume-capacity-ratio of 1.35 and the optimal congestion toll of 503 Won per automobile kilometer. By contrast, those of a short-run analysis for the Mia-ro urban arterial suggest 1.31 and 420 Won, respectively. Although our results are to some degree dependent on the interest rate and time value assumed, one basic conclusion holds up: the congestions toll tested could generate substantial gains in social welfare if applied to Seoul.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.6 no.2
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• pp.196-205
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• 2000

As the number of cars is suddenly increasing, the number of cars on road exceeds the capacity of the road. In order to disperse the stream of traffic, there are many approaches for calculating the degree of congestion using traffic monitoring camera, and analyzing the velocity or the number of moving objects. Since those methods use background image, it is necessary to prepare the proper background image. In this paper, we proposed the algorithm to calculate the degree of congestion without background image. We perform DCT to the road image to obtain the edge information of cars, and then use it for calculating the degree of congestion.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.3 s.74
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• pp.159-166
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• 2004

The capacity concept presented in the Highway Capacity Manual is for steady-state traffic flow assuming that there is no restriction in downstream flowing, which is traditionally used for planning, design, and operational analyses. In the congested traffic condition, the control objective should be to keep the congested regime from growing and to recover the normal traffic condition as soon as possible. In this control case, it is important to predict the spatial-temporal pattern of congestion evolution or dissipation and to estimate the throughput reduction according to the spatial-temporal pattern. In this context, the new concept of dynamic capacity for managing congested traffic is developed in terms of spatial-temporal evolution of downstream traffic congestion and in view of the 'input' concept assuming that flow is restricted by downstream condition rather than the 'output' concept assuming that there is no restriction in downstream flowing (e.g. the mean queue discharge flow rate). This new capacity is defined as the Maximum Sustainable Throughput that is determined based on the spatial-temporal evolution pattern of downstream congestion. And the spatial-temporal evolution pattern is estimated using the Newell's simplified q-k model.