• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.2
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• pp.133-146
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• 2023

Traffic states in urban areas are essential to implement effective traffic operation and traffic control. However, installing traffic sensors on numerous road sections is extremely expensive. Accordingly, estimating the traffic state using a vehicle-mounted camera, which shows a high penetration rate, is a more effective solution. However, the previously proposed methodology using object tracking or optical flow has a high computational cost and requires consecutive frames to obtain traffic states. Accordingly, we propose a method to detect vehicles and lanes by object detection networks and set the region between lanes as a region of interest to estimate the traffic density of the corresponding area. The proposed method only uses less computationally expensive object detection models and can estimate traffic states from sampled frames rather than consecutive frames. In addition, the traffic density estimation accuracy was over 90% on the black box videos collected from two buses having different characteristics.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.17 no.6
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• pp.121-132
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• 2018

Weather is an important factor affecting roadway transportation in many aspects such as traffic flow, driver 's driving patterns, and crashes. This study focuses on the relationship between weather and road surface condition and develops a model to estimate the road surface condition using machine learning. A road surface sensor was attached to the probe vehicle to collect road surface condition classified into three categories as 'dry', 'moist' and 'wet'. Road geometry information (curvature, gradient), traffic information (link speed), weather information (rainfall, humidity, temperature, wind speed) are utilized as variables to estimate the road surface condition. A variety of machine learning algorithms examined for predicting the road surface condition, and a two - stage classification model based on 'Random forest' which has the highest accuracy was constructed. 14 days of data were used to train the model and 2 days of data were used to test the accuracy of the model. As a result, a road surface state prediction model with 81.74% accuracy was constructed. The result of this study shows the possibility of estimating the road surface condition using the existing weather and traffic information without installing new equipment or sensors.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.13 no.3
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• pp.99-120
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• 1995

가속차선이 교통류의 운영상태와 안전에 기여하는 바는 벌써부터 인식되어 왔으나 이 변속차선이 유입형 연결로 접속부 전체의 운영에 미치는 영향을 수치화하거나 체계적으로 평가하기 위해 현장 자료를 바탕으로 한 실험적 연구는 진행되어 오지 못하엿다. 현재 널리 참고되고 있는 1985년 USHCM의 접속부 운영상태 분석 방법론은 단지 차선 1의 교통량을 예측하는 데 주안점을 두고 있는데 가속 차선의 길고 짧음에 따라 접속부 바로 전 차선 1의 교통량 분포가 크게 변화한다는 사실(많은 현장 관측을 통해 확인)은 고려하지 못하고 있다. 이는 접속부 운영 상태가 같은 교통량 조건하에서도 크게 차이가 나나다는 것을 뜻하며 가속차선의 존재를 무시한채 운영과 관련한 MOE를 도출하는 것이 서비스수준 산정 방법으로 충분한 것인가 하는 의문을 자연히 낳게 한다. 본 논문은 가속차선이 고속도로 연결로 접속부의 운영에 미치는 영향을 주로 다루고 있다. 가속차선의 독립적인 역할과 영향을 체계적으로 관찰하기 위해 미국내 여러 지역에서 8개의 고속도로 연결로접속부를 선택하고 각 지점에 접속부의 상하류 지역을 포함하는 2,000ft 구간내에 다섯대의 카메라를 설치, 지점별로 약 3시간 동안 자료를 수집하였다. 총 193개 자료수의 분석을 통해서 다중 회귀 모형을 구성하는 독립변수로 가속차선의 길이를 사용하는 것이 타당하다고 결론지었으며, 접속부 운영의 질, 특히 속도를 추정하기 위한 모형을 수립하였다. 본 연구를 통해 얻어진 관점과 방법론은 1994USHCM 고속도로 연결로 분석 방법론 설정에 일부분 반영되고 잇으며 특히 교통운영과 흐름의 방식에서 유사한 엇갈림 구간의 분석 방법과 일관성 있는 분석 체계 마련을 위해서 서비스수준 산정 절차 정립에 엇갈림 알고리즘을 활용하는 방안을 제시하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.15 no.2
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• pp.83-103
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• 1997

교차로 지체를 추정하기 위해서는 대기행렬 모형이 적합한데 모든 대기시스템은 시 간의 함수로 운영되므로 우리는 분석하고자 하는 시스템이 가변상태인지 또는 안정상태인지 를 먼저 결정하여야 한다. 신호화된 교차로에 유입·유출되는 특히 유입교통량은 시간대별 변화가 심하다. 미국 HCM에서는 이를 15분 단위로 분석하도록 제안하였으나 신호교차로 체계의 정밀 분석을 위해서는 만족스럽지 못한 시간단위이다. 이러한 문제점을 극복하기 위 해서는 시스템이 안정상태가 아닌 가정으로 접근하여야 하며, 더 나아가 Dynamic한 분석이 요구된다. 안정상태의 지체는 Webster를 비롯한 여러 학자들에 의해 광범위하게 연구되어 왔다. 그러나 그들이 갖는 가정은 일반적으로 비현실적이어서 정밀한 지체추정은 실제로 가 능하지 않다. 안정상태 가정하에서 해법의 결점은 도착교통량이 용량에 다다를수록 더욱 심 하게 되어 비현실적인 지체예측을 하게 된다. 본 논문은 기존 분석방법론의 제반 한계성과 제약성을 검토하고 현실적인 교차로 지체모형을 개발하기 위해 고려되어져햐 할 변수들을 정립하고자 한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.2
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• pp.27-38
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• 2002

This study estimates the social cost of the traffic congestion of the Express highway from Seoul to Pusan during the New Year holiday in 1999. Considering inelastic demand and the hyper congestion, we show the congestion cost can be estimated as externalities caused by traffics which exceed the road capacity. Due to the congestion, it is estimated that it took about 12.40 hours more from Seoul to Pusan. The congestion is also estimated to have caused fuel cost of 0.6 billion won. time cost of 43.6 billion won and environmental cost of 0.5 billion won. The total cost reached up to 44.8 billion won.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.3
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• pp.47-60
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• 1999

In this study, the dynamic route choice behavior of driver is assumed to be affected by the current conditions of traffic environments as well as the Past traffic environments and activities. The repeated survey of multi-timed to owner drove in Chon-ju city by the virtual traffic information system was performed by the stated preference method. And the LISREL(An analysis of linear structural relationship) model was used. As the results. the variable Parameter and t-value of travel time information on applied model was high and their results have an effect greatly to the route choice. After all, the route choice was negative from Kirin-ro, which Penetrates the downtown, and positive from Chunbyun-ro which was a roundabout way was confirmed. Estimated result of the reasonability, the highest suitable model was ode which applied the concept of serial correlation and stated dependence and was shown applying rightfulness to dynamic model. As the serial correlation and stated dependence parameter value, when time interval was large, parameter value was small and the serial correlation and stated dependence was in inverse proportion ratio to the time interval.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.2
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• pp.145-155
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• 1998

대도시 가로망의 대부분은 신호교차로와 신호교차로가 연결되는 가로(link)로 구성되어 있어 가로의 통행시간은 가로의 주변여건, 차량간의 상호작용 및 교통신호등과 같은 요소에 영향을 받게된다. 따라서 본 연구의 목적은 대도시 가로망에서 신호 연동체계로 운영되는 가로의 통행시간을 예측할 수 있는 모형을 개발하는데 있다. 본 연구는 대구광역시 가로망을 대상으로 연동가로의 교통흐름을 가장 잘 나타내는 Greenberg모형을 이용하여 연동가로의 통행시간 모형을 도출하였다. 도출된 연동가로의 통행시간 모형은 임계통행시간$(t_m$)과 교통량 대가로최대교통량비$(q/q_m)$의 함수로 이루어졌다. $t_m$모형은 안정류상태의 통행시간 및 불안정류상태의 통행시간의 비를 이용하여 개발하였고 가로 용량모형은 상류부와 하류부의 신호조건에 따른 변수와 가로길이를 변수로 하는 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 대구광역시를 대상으로 조사한 12개의 연동가로의 자료를 적용하여 연동으로 운영되는 가로의 통행시간 모형을 도출하였다. 도출된 통행시간 모형은 도로용량에 제시한 모형에 비하여 간단하게 가로의 통행시간을 추정할 수 있으며 교통계획에 적용되는 통행시간모형 비하여 가로의 신호 및 운영조건을 포함한 세부적인 통행시간 모형이다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.3
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• pp.42-52
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• 2013

In this study, value of VMS (Variable Message Sign) traffic information is estimated by using CVM (Contingent Valuation Method), which is developed to quantify the value of non-marketable goods in environmental economics. CVM is used to estimate the value of goods provided by a project under consideration and then the project feasibility can be indirectly examined on the basis of the estimated value. This study focuses on estimating to estimate value of traffic information provided through VMS, a part of the transportation system enhancement project by Korea Expressway Corporation which is aimed at mitigating traffic problems on expressways. In particular, this study analyzes value of information separately by trip purpose, information type, and traffic flow condition. A state preference survey was designed to estimate the value of non-marketable traffic information. To maximize reliability of the survey results, a pilot survey was taken before the main survey. The open-ended question method was adopted in capturing users' willingness-to-pay. Both Tobit and binary Probit models were applied in estimating the value of VMS traffic information and their parameters were estimated using the maximum likelihood estimation. The estimation results suggests that the value of traffic information perceived by users is 518.28 KRW.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.349-350
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• 2018

본 논문에서는 전기 자동차 충전소의 전력 소모량 추정 알고리즘을 웹 서버에 도입하여, 충전소에 의한 전력소비가 주변 전력 계통에 미치는 영향을 모니터링할 수 있는 시스템을 제안한다. 우선, 관련 기관으로부터 공급 받는 지역 내 실시간 충전소 별 이용 상태 정보로부터 충전 시간과 그 횟수를 도출하고, 이를 충전소 마다 누적하여 소비 전력을 추정한다. 이렇게 추정된 충전소 별 전력 소모량을 웹 페이지를 통해 사용자에게 시각화하여 제공한다. 또한 같은 지역의 구간별 실시간 교통량 또한 같은 방식으로 제공하여, 전기 자동차 충전소 전력소모량의 변화 추이와 교통량의 변화 추이 간 상관관계를 확인할 수 있도록 한다. 따라서 제안하는 시스템은 지역 내 전기 자동차 충전소의 전력 소모량 및 그 변화 추이 관측하고 이를 바탕으로 지역 내 충전소 추가 설치 필요성, 전력 계통 부하 예측, 충전소 재배치 등 전기 자동차 충전소 운영 전략을 수립하는데 사용할 수 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.1D
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• pp.11-16
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• 2009

The estimation of total travel time on highway link for a day or year is the most important process for the feasibility analysis of highway or railway. Most of current guidelines for feasibility studies have been based on the time-traffic volume relationship from the BPR, and the traffic volumes have been determined by the application of the design hour factor to the annual average daily traffic volume. Both of the BPR function and the application of the design hour volume may result in the over-estimation of travel time due to the fact that the traffic volume on the large portion of highway links in Korea are close to the capacities. This study proposed a new way which is based on the distribution of hourly volumes for a year. It could be closer to the real situation, and provide more reasonable estimation. This methodology was validated for the national highways, but may be applicable for any type of highway with the AADT.