• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.17 no.4
• /
• pp.41-53
• /
• 2018

This study developed the optimization method to correct the measured traffic volume of the expressway that minimizes the measurement error and satisfies the traffic balancing with TCS. For this purpose, the model constructed in this study was compared and verified with the true traffic volume. Verification result of the model, it was found that the measurement error is reduced when the measured traffic volume is corrected for the traffic volume balance. As a result of applying it to 40 links of the Kyoungbu expressway, the measured traffic volume was corrected by -8.1%~9.6% and the measurement error was decreased as much as the corrected traffic volume. This research is meaningful in improving the accuracy of the measured traffic volume of the expressway, while the scale and role of the expressway are increasing.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.20 no.5
• /
• pp.131-144
• /
• 2002

도로의 그룹핑(Grouping)이란 도고 계획, 설계, 관리, 조사 계획 및 정비 방침 등을 세우기 위해 유사한 성격의 도로 구간을 군집화하는 방법이다. 기존에 일반적으로 적용되고 있는 도로 그룹핑 방법은 그룹 수를 미리 지정함으써 분석가의 주관적 판단이 개입되었고, 그룹핑 변수 선정에 대한 근거가 부족하였다. 이에 본 연구에서는 기존에 일반적으로 적용되고 있는 도로 그룹핑 방법을 개선하여 새로운 방법론을 제시하였다. 또한 새로 제시된 방법론의 검증을 위해 도로 교통량 통계연보에서 제공하고 있는 일반국도의 2000년 294개 상시조사 지전의 교통량 자료를 이용하여 분석하였다. 연구 결과 기존의 월, 요일 변동계수만을 적용한 그룹핑 방법보다는 기타 교통지표(AADT, $\Sigma$K1000(K값의 상위 1000번 순위까지의 누적 값), 중차량 비율, 주야율)를 동시에 적용할 때 좀 더 효율적이면서 세부적으로 분류됨을 알 수 있었다. 또한 기타 교통지표론 적당한 그룹핑 결과로는 5그룹의 국도 기능 분류가 가능함을 알 수 있었다. 그 결과 기존의 소재지역과 기능에 따른 국토의 구분을 지방 산업도로 그룹, 지역 간선도로 그룹, 대도시 주변형 도로 그룹, 중소도시 주변형 및 관광도로 그룹, 관광도로 그룹으로 분류할 수 있었다. 본 연구에서의 도로 그룹핑 결과에 각 지역특성을 추가하여 분석한다면 도로의 계획, 선계, 관리 등에 매우 유용한 자료로 활용되리라 예상한다. 또한 본 연구의 결과를 이용하면 좀 더 효율적으로 설계시간계수 선정, 전역 조사 지점의 AADT추정, 상시 교통량 조사 자료의 누락 데이터 보정 및 교통량 조사의 스케줄링에 많이 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.153-165
• /
• 2001

본 연구에서는 기존의 차종분류기준을 검토하고 현재 건설교통부의 교통량조사를 위한 차종분류기준을 중심으로 문제점을 파악하여 이를 해결할 수 있는 개선된 차종분류기준을 제시하였다 제시된 차종분류기준은 차종별로 조사된 교통량의 이용목적에 맞도록 현행 차종분류기준의 문제점을 개선하는 방향으로 구성하였다. 제시된 차종분류기준은 승용차, 버스, 화물차로 구분되며 화물차는 트럭, 세미트레일러, 트럭트레일러로 구분되어, 차량의 제원과 재차인원 및 적재중량을 고려해 도로포장과 교통류 해석에 이용되도록 14종으로 제시하였다 제 시된 차종분류기준은 차종별 교통량의 이용목적에 맞도록 재구성되어 활용될 수 있으며 따라서 도로교통량 통계연보의 활용도를 제고하게 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.211-216
• /
• 2006

교통주제도는 건설교통부와 한국교통연구원이 ${\ulcorner}$국가교통DB구축사업${\lrcorner}$의 일환으로 제작한 것으로, 국토지리정보원의 NGIS 수치지도(축척 1:5,000)를 기반으로 하여 현장조사 및 문헌조사를 통해 갱신, 보완하여 교통 분야의 활용에 적합하도록 구축한 GIS 수치지도이다. 교통주제도는 현장조사와 문헌조사를 통해 수집된 자료를 기반으로 구축되며 이중 교통시설물조사는 문헌자료(준공도로현황 등)를 참고하여 산정된 조사대상에 대하여 GPS 조사시스템을 활용, 도형 및 속성정보를 취득하는 것을 말한다. 조사항목은 도형정보(노드, 링크) 및 속성정보(차선수, 도로번호 등)이며 GPS 조사시스템과 조사원장(도면)을 이용하여 조사한다. 교통시설물조사와 문헌자료조사를 통해 수집된 자료는 단위도엽(1:5,000기준)별로 교통주제도에 반영되며 최종적으로 전국단위의 통합자료로 구축된다 교통주제도는 사용목적과 축척기준에 따라 단순화되며 이를 교통주제도 레벨이라 한다. 교통주제도의 레벨은 총 4단계로 구분되며 현재 레벨2에서 레벨4까지 구축되고 있다. 교통분석용 네트워크는 교통시설투자계획, 수요분석, 타당성 평가와 같은 교통분야의 연구를 수행하기 위해 반드시 필요한 자료이다. 교통분석용 네트워크는 교통주제도보다 더 단순화된 도로망 모델로서 구성요소는 노드(시점, 종점, 죤 센트로이드)와 링크(도로망, 센트로이드 커넥터)이며 도로의 기하구조보다는 논리적 구조(방향성, 노드/링크 연결성 등)에 중점을 둔 데이터이다 교통분석용 네트워크는 교통주제도의 도형과 속성정보를 기반으로 하며 각종 통계자료(도로교통량통계연보 등)를 활용, 구축된다. 교통분석용 네트워크는 구축시점에 따라 현재 및 장래 네트워크로 구분되며 장래 네트워크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.26 no.3
• /
• pp.17-29
• /
• 2008

A volume-delay function(VDF) has been used to describe the relation between traffic volumes and delay experienced by travelers on the roads traveling from origin to destination, which has been usually adopted in traffic assignment. For the purpose of more precise description of traffic pattern, we have to estimate the parameters of VDF in advance. This paper presents a methodology for estimating the parameters, which combined with golden section method. By using the method we have estimated the parameters with real data based on KTDB(2006), and validated them. Compared to the existing values of the parameters, newly estimated values are found to be closer to real world.

• International Journal of Highway Engineering
• /
• v.8 no.3 s.29
• /
• pp.29-37
• /
• 2006

The primary objective of this study is to characterize traffic axle loadings that consider Korea specific traffic conditions for developing mechanistic-based pavement design method as a part of Korea Pavement Research Program(KPRP). Although the concept of equivalent single axle load(ESAL) has been generally used since the 1960s for the pavement design, the mechanistic-based pavement design procedure requires more accurate axle loading data on the specific pavement. In this study, axle loading data were collected according to vehicle type and highway functional classification. Axle-load spectrum was then standardized by cumulative density function(cdf), because the axle load spectrum could vary from the observed site, truck traffic volume, and truck type, Finally, this study presented the procedure and S-shaped exponential models for characterizing axle load spectra according to vehicle type and highway functional classification.

• International Journal of Highway Engineering
• /
• v.12 no.4
• /
• pp.187-196
• /
• 2010

The purpose of this study is to develop the calibration method for temperature effects to improve the accuracy of the Weigh-In-Motion(WIM) system for collecting long-term truck weight data. WIM system was installed at a location where the truck traffic volume is high and weight data has been collected from January 2010. In this study, as a calibration measure, the first axle weight of Truck Type 10, the semi tractor-trailer is used based on the fact that the first axle weight is relatively constant, independent of the cargo weight. From this fact, calibration equations are developed from the relationship between the axle weight and the temperature(daily mean, maximum and minimum). Analysis on calibrated weight data shows adequacy of the proposed calibration method. Results of this study can be used to improve the accuracy of the WIM system and to carry out more rational design of pavement and bridge structures.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.277-283
• /
• 2021

Traffic data by vehicle classification are important data used as basic data in various fields such as road and traffic design. Traffic data is collected through permanent and temporary surveys and is provided as an annual average daily traffic (AATD) in the statistical yearbook of road traffic. permanent surveys are collected through traffic collection equipment (AVC), and the AVC consists of a loop sensor that detects traffic volume and a piezo sensor that detects the number of axes. Due to the nature of the buried type of traffic collection equipment, missing data is generated due to failure of detection equipment. In the existing method, it is corrected through historical data and the trend of traffic around the point. However, this method has a disadvantage in that it does not reflect temporal and spatial characteristics and that the existing data used for correction may also be a correction value. In this study, we proposed a method to correct the missing traffic volume by calculating the axis correction coefficient through the accumulated number of axes acquired by using a piezo sensor that can detect the axis of the vehicle. This has the advantage of being able to reflect temporal and spatial characteristics, which are the limitations of the existing methods, and as a result of comparative evaluation, the error rate was derived lower than that of the existing methods. The traffic volume correction system using axis count is judged as a correction method applicable to the field system with a simple algorithm.