• 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.16 no.3
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• pp.73-79
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• 1998

2차로 도로에서 양보 차로를 설치하면 고속차량이 저속차량을 추월할 수 있는 공 간을 제공하여 도로를 효율적으로 이용할 수 있을 뿐 아니라 안전사고를 감소시키는 데도 큰 효과가 있다. 우리 나라에서는 양보 차로가 설치된 예가 없기 때문에 TWOPAS simulation model을 우리 나라 조건에 맞도록 수정한 TWOPASK1을 이용하여 양보 차로의 운영효과를 평가하였다. 효과 척도로는 현재 도로용량편람 2차로 도로의 서비스수준 평가에 사용되는 차량군 백분율을 이용하였다. 다양한 유효길이, 양보 차로 길이, 교통량 수준의 총 84 조합의 simulation을 분석한 결과 양보 차로가 있는 경우가 양보 차로가 업는 경우보다 차량군 백분율이 감소하였으며 양보 차로 길이가 길수록 차량군 백분율이 많이 감소하였다. 추천되는 양보차로 길이는 양방향 교통량이 400~1,000대/시일 때 800~1,200m, 1,000~2,000대/시일 대 1,200~2,000m가 적정하며, 2,000대/시 이상일 때는 양보 차로의 효과가 적으며, 이 때는 4차로으로의 확장이 요구된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.24 no.3 s.89
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• pp.51-61
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• 2006

Interchanges are passages for vehicle and pedestrians and a gateway to nearby facilities, and a place to stay of vehicle and Pedestrians. Interchange traffic must be able to navigate well for safety and convenience. Traffic safety and efficiency are influenced by the interchange. In this study, relative delays of vehicles are compared by changing traffic interchanges. the volume of traffic, the number of lanes, the rate of left turns vehicle on the interchanges of urban arterial roads. The object of this study is to compare Grade crossing interchange, Diamond interchange. Roundabout interchange. SPUI(Single Point Urban Interchange), Echelon interchange). Echelon interchange. By VISSIM Simulation, this study drew the relative delay value of every scenario and compared the delay value of each vehicle considering construction expenses. Through this comparison study, ideal interchange is dependent on the volume of traffic, the number of lanes, and the rate of left turns.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.11 no.3
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• pp.13-22
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• 2012

Estimating directional design hourly volume (DDHV) is an important aspect of traffic or road engineering practice. DDHV on highway without permanent traffic counters (PTCs) is usually determined by the annual average daily traffic (AADT) being multiplied by the ratio of DHV to AADT (K factor) and the directional split ratio (D factor) recommended by Korea highway capacity manual (KHCM). However, about the validity of this method has not been clearly proven. The main intent of this study is to develop more accurate and efficient DDHV estimation models for national highway in Korea. DDHV characteristics are investigated using the data from permanent traffic counters (PTCs) on national highways in Korea. A linear relationship between DDHV and AADT was identified. So DDHV estimation models using AADT were developed. The results show that the proposed models outperform the KHCM method with the mean absolute percentage errors (MAPE).

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.533-538
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• 2005

Due to rapidly inc Due to rapidly Increase the number of vehicles, the number of vehicle passed over the traffic capacity which is allowable on each road. In order to disperse the traffic in the congestion area, ITS related techniques have been studied advancing. However, the cost of setting up and managing In is considerable to recently improve the problem or In, various traffic analysis technique are problem using low cost RFID. In this paper, the method of RFID-Reader location selection, which is a core technique to analyze traffic amount and traffic context is proposal. In order to systematically utilize traffic related road information, GIS is used for the proposal method. In addition, a rule-based model using O/D data that is the important information for selection the location of traffic observation.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.38 no.3
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• pp.269-279
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• 2020

Traffic estimation mainly involves surveying equipment such as automatic vehicle classification, vehicle detection system, toll collection system, and personnel surveys through CCTV (Closed Circuit TeleVision), but this requires a lot of manpower and cost. In this study, we proposed a method of estimating traffic volume using deep learning and stereo CCTV to overcome the limitation of not detecting the entire vehicle in case of single CCTV. COCO (Common Objects in Context) dataset was used to train deep learning models to detect vehicles, and each vehicle was detected in left and right CCTV images in real time. Then, the vehicle that could not be detected from each image was additionally detected by using affine transformation to improve the accuracy of traffic volume. Experiments were conducted separately for the normal road environment and the case of weather conditions with fog. In the normal road environment, vehicle detection improved by 6.75% and 5.92% in left and right images, respectively, than in a single CCTV image. In addition, in the foggy road environment, vehicle detection was improved by 10.79% and 12.88% in the left and right images, respectively.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.80-82
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• 2019

드론은 좁은 장소나, 도로 위에서도 자유롭게 운용할 수 있다는 등의 장점으로 인해 점차 교통 모니터링 분야에 서도 널리 쓰이고 있다. 교통 모니터링을 통해 교통관제가 가능하며, 교통혼잡 해소에 활용할 수 있다. 교통량 확인을 위하여 기존에는 hand-crafted 기반의 방법들이 사용되었는데, 이러한 방법들은 조명이나 촬영위치에 취약하다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반의 교통량 확인 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 드론의 촬영 환경과 비슷한 환경의 도로 데이터를 수집하였다. 정확도를 좀 더 높이기 위해, 데이터 augmentation 을 하였다. 생성된 데이터를 이용하여 학습을 진행하였고, 학습 결과 97%의 정확도가 나옴을 확인하였다. 테스트 데이터에 대한 정확도 측정은 [250 pixel 이상] X [250 pixel 이상] 크기의 객체에 대해서 IOU 0.3 기준으로 측정되었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.1
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• pp.117-127
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• 2009

This study analyzed the uncertainty of the forecasted link traffic flow, and estimated of the interval link flow using Korea Transport Data Base (KTDB) to consider those risks into the feasibility study. In the paper, the uncertainty was analyzed according to the stochastic variation of the KTDB origin-destination traffic. It was found that the uncertainty of the entire network traffic forecasts was 15.4% in average,. when the stochastic variation of the KTDB was considered. The results showed that the more congested the roads were, the bigger the uncertainty of forecasted link traffic flow were found. In particular, we estimated the variance of the forecasted traffic flow, and suggested interval estimates of the forecasted traffic flow instead of point estimates which were presented in the common feasibility studies. These results are expected to contribute the quantitative evaluation of uncertain road investment projects and to provide valuable information to the decision makers for the transport investment.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.18 no.5
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• pp.79-90
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• 2019

This study aims to develop time headway distribution models of bicycle traffic flow in a uninterrupted bikeway. The sample data were collected and classified into two groups of traffic volume levels. The lower level traffic volume is defined to be under 8 bicycles per minute, and the higher one is greater or equal to 8 bicycles per minute. The data aggregation interval size was set to be 0.5-second. Four distribution models including normal distribution, negative exponential distribution, shifted negative exponential distribution, and Pearson III distribution were tested, and Chi-square test results shows that the negative exponential distribution and the shifted negative exponential distribution are well fitted to the sample data. Another test results with different sample data also shows the same conclusion.

• 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.