Level of Service (LOS) is one of ways to evaluate operational conditions. It is very important factor in evaluation especially for the facility of highways. However, some studies proved that ${\upsilon}/c$ ratio and accident rate is appeared like a second function which has a U-form. It means there is a gap between LOS and safety of highway facilities. Therefore, this study presents a method for evaluation of a signalized intersection which is considered both smooth traffic operation (delay) and traffic safety (accident). Firstly, as a result of our research, accident rates and EPDO are decreased when it has a big delay. In that reason, it is necessary to make a new Level of Service included traffic safety. Secondly, this study has developed a negative binominal regression model which is based on the relation between accident patterns and stream. Thirdly, standards of LOS are presented which is originated from calculation between annual delay costs and annual accident cost at each intersection. Lastly, worksheet form is presented as an expression to an estimation step of a signalized intersection with traffic accident prediction model and new LOS.
Existing arterial link travel time estimation methods relying on either aggregate point-based or individual section-based traffic data have their inherent limitations. This paper demonstrates the utility of data fusion for improving arterial link travel time estimation. If the data describe traffic conditions, an operator wants to know whether the situations are going better or worse. In addition, some traffic information providing strategies require predictions of what would be the values of traffic variables during the next time period. In such situations, it is necessary to use a prediction algorithm in order to extract the average trends in traffic data or make short-term predictions of the control variables. In this research. a multi-step ahead prediction algorithm using Data fusion was developed to predict a link travel time. The algorithm performance were tested in terms of performance measures such as MAE (Mean Absolute Error), MARE(mean absolute relative error), RMSE (Root Mean Square Error), EC(equality coefficient). The performance of the proposed algorithm was superior to the current one-step ahead prediction algorithm.
Vehicle inspection is a system to help all vehicles function safely through periodic maintenance. Vehicle inspections have been performed since 1962 in Korea by the government in order to reduce traffic accidents due to vehicle defects. Also, vehicle inspections may help protect citizens against uninsured vehicles and illegal vehicle remodeling by discovering and disclosing those vehicles. The prime objective of vehicle inspection is to guarantee all vehicles drive safely on the road by inspecting and fixing items which can affect traffic accidents. In addition, vehicle inspections may help to improve the public order related to vehicle operations and prevent crime through the confirmation of vehicle identity and authentication of ownership. Although there are many benefits of vehicle inspection. there are some negative opinions of the system. In this study, a methodology to analyze the effectiveness of the vehicle inspection system quantitatively in terms of traffic safety was developed. According to the developed methodology. accidents were reduced by 23.735, which is 11% of the total number of accidents in 2005.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.277-282
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2022
The sleeper floating track (STEDEF) in this study was a track type in which a very soft resilience pad was installed under a relatively thin concrete sleeper (RC Block). Therefore it was expected that the resilience pad could affect the estimation results of the concrete strength. In this study, field applicability evaluation was performed to apply the rebound hardness test method, which was a general method for estimating the compressive strength of concrete in civil structures, to concrete sleepers of railway tracks. In order to analyze the strength estimation technique of concrete sleepers reflecting the characteristics of track structures different from those of civil structures, the parameter experiments that could affect the strength estimation results of concrete sleepers in a serviced line were performed. As a result of the study, the appropriate hitting position was suggested considering the shape of the concrete sleeper, and the difference in strength estimation results according to the condition of the concrete sleeper and supporting conditions was derived.
Evaluation of fuel consumption for the various road condition and vehicle type is necessary to perform the economic analysis of road construction which is important for the efficient design and management of road. Economic analysis of road should consider the social cost which can be divided into agency cost including initial construction expense, maintenance cost, and so on, and user cost consisting of vehicle operating cost, congestion cost, etc. Since vehicle operating cost depends on the traffic volume, fuel consumption that is a major part of vehicle operating cost will change by traffic volume as well. Fuel consumption is significantly affected by vehicle speed and road condition, especially the roughness. Thus, fuel consumption should be evaluated in terms of road condition, which is not currently considered. In this study, the estimation model of fuel consumption for the passenger cars in Korea has been developed by considering the road condition. First, the relationship between vehicle speed and fuel consumption that is used to calculate the vehicle operating cost for investment evaluation of transportation facility and the initial feasibility study of road construction was investigated. Second, with the consideration of road roughness, fuel consumption of the passenger car was measured. From the measurement, it was found that fuel consumption increased by $80m{\ell}$ per 100km driving as the roughness increased by 1m/km. Therefore, it is recommended that for the economic analysis of road design and management, the fuel consumption should be a function of road roughness.
This research explores different non-work trip characteristics between the elderly group (65+) and the working age group (20-64) using heteroscadastic ordered logit model. The analysis is based on travel survey data of Seoul Metropolitan area in 2006. The results show that age induces heteroscadasticity and the model provides a better fit than ordered logit model. The factors increasing the number of non-work trip of the elderly were driver's license and household income. Conversely, the number of non-work trips decreased in those groups that were male, with a job, in aging, and with the number of preschool children. The factors having opposite effects (increased the number of non-work trips in the working age groups and decreased in the elderly group) between the elderly group and working age group were age and job.
In the study of traffic safety, the analysis on factors affecting crash severity and the understanding about their relationship is important to be planning and execute to improve safety of road and traffic facilities. The purpose of this study is to develop a hierarchical binomial logistic model to identify the significant factors affecting fatal injuries and vehicle damages of traffic crashes on freeway. Two models on death and total vehicle damage are developed. The hierarchical structure of response variable is composed of two level, crash-occupant and crash-vehicle. As a result, we have gotten the crash-level random effect from these hierarchical structure as well as the fixed effect of covariates, namely odds ratio. The crash on the main line and in-out section have greater damage than other facilities. Injuries and vehicle damages are severe in case of traffic violations, centerline invasion and speeding. Also, collision crash and fire occurrence is more severe damaged than other crash types. The surrounding environment of surface conditions by climate and visibility conditions by day and night is a significant factor on crash occurrence. On the orher hand, the geometric condition of road isn't.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.2
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pp.349-356
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2020
This paper introduces the implementation of a driver's condition warning system using eye aspect ratio to prevent a car accident. The proposed driver's condition warning system using eye aspect ratio consists of a camera, that is required to detect eyes, the Raspberrypie that processes information on eyes from the camera, buzzer and vibrator, that are required to warn the driver. In order to detect and recognize driver's eyes, the histogram of oriented gradients and face landmark estimation based on deep-learning are used. Initially the system calculates the eye aspect ratio of the driver from 6 coordinates around the eye and then gets each eye aspect ratio values when the eyes are opened and closed. These two different eye aspect ratio values are used to calculate the threshold value that is necessary to determine the eye state. Because the threshold value is adaptively determined according to the driver's eye aspect ratio, the system can use the optimal threshold value to determine the driver's condition. In addition, the system synthesizes an input image from the gray-scaled and LAB model images to operate in low lighting conditions.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.40
no.2
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pp.167-175
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2020
The Two-fluid Model, proposed by Herman and Prigogine in 1979, is a macroscopic model for describing network operability in urban networks. Since the Two-fluid Model parameters change according to the traffic flow characteristics, it is necessary to identify the cause of flow change when analyzing the operability using the parameters. This study compared the crash risk according to rainfall using the Two-fluid Model parameters, and explained that the driving behavior affects the operability of the urban network. The results of the parameters estimation showed poor network operation under rainfall condition. The factors of drivers' crash risk perception model were calculated, and driving behavior was analyzed due to crash risk according to rainfall. In both the morning and evening, drivers tended to slow down their speeds to reduce the crash risk, because the risk on rainy days could be high when the speed was the same as on a sunny days. However, the crash risk was still higher on rainy days than sunny. In the future, it is necessary to analyze the relationship between the network operation and the crash risk in various networks and to improve both.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.3
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pp.205-211
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2017
To achieve an advanced control of automobiles, it is necessary to acquire the values of the parameters of a vehicle in real time to conduct precise vehicle control practices such as automatic platooning control. Vehicle control is especially required in controlling trucks, as the mass and inertia change widely according to the loading conditions. Thereafter, we propose to estimate the yaw moment of inertia of the truck in real-time during travelling, by applying the dual Kalman filter algorithm, which estimates the state variables and values of the parameters simultaneously in real-time. The simulation results show that the proposed method is effective for the estimation, which uses commercial software for simulating and analyzing the vehicle dynamics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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