The speed is one of the significant factors affecting accident occurrence. In particular, freeway accidents are highly associated with the speed because vehicles travel on the freeway at higher speed leading to greater potential of severer injury. Efforts attempting to relating speed with accident occurrence have not been significantly made in Korea. The objective of this study is to model the relationship between speed and accident rate on freeways. Loop detector data and accident data obtained from a stretch of Kyungboo freeway during the recent five years, 2005-2009, were used to establish the model. Multiple linear regression analyses showed that median, minimum and standard deviation of speed were contributing variables in the model. The statistical significance identified by the analyses supports the feasibility of the model in evaluating various transportation policies and operations strategies in terms of traffic safety.
Park, Young ki;Im, Sang il;Jo, Ik hyeon;Cha, Jae sang
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.97-105
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2020
Recently, for a smart city, there is a demand for a technology for acquiring traffic information using an intelligent road infrastructure and managing it. In the meantime, various technologies such as loop detectors, ultrasonic detectors, and image detectors have been used to analyze road traffic information but these have difficulty in collecting various informations, such as traffic density and length of a queue required for building a traffic information DB for moving vehicles. Therefore, in this paper, assuming a smart city built on the basis of a camera infrastructure such as intelligent CCTV on the road, a solution for calculating the traffic DB of moving vehicles using Vision Tracking of road CCTV cameras is presented. Simulation and verification of basic performance were conducted and solution can be usefully utilized in related fields as a new intelligent traffic DB calculation solution that reflects the environment of road-mounted CCTV cameras and moving vehicles in a variable smart city road environment. It is expected to be there.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.1
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pp.63-68
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2004
In this paper, we propose a method about the extraction of vehicle and tracking trajectory for moving vehicle tracking system in road. This system applied to the monitoring system of the traffic flow for ATMS(advanced traffic management system) of ITS(intelligent transport system). Also, this system can solve the problem of maintenance of loop sensor. And we detected vehicle using differential image analysis. Because of the road environment changes by real time. Therefore, the method to use background image is not suitable. And we used Kalman filter and innovation value and variable search area for vehicle tracking system. Previous method using fixed search area is sensitive to the moving trajectory and the speed of vehicle. Simulation results show that proposed method increases the possibility of traffic measurement more than fixed area traffic measurement system.
Image-based traffic information collection systems have entered widespread adoption and use in many countries since these systems are not only capable of replacing existing loop-based detectors which have limitations in management and administration, but are also capable of providing and managing a wide variety of traffic related information. In addition, these systems are expanding rapidly in terms of purpose and scope of use. Currently, the utilization of image processing technology in the field of traffic accident management is limited to installing surveillance cameras on locations where traffic accidents are expected to occur and digitalizing of recorded data. Accurately recording the sequence of situations around a traffic accident in a freeway and then objectively and clearly analyzing how such accident occurred is more urgent and important than anything else in resolving a traffic accident. Therefore, in this research, existing technologies, this freeway attribute, velocity changes, volume changes, occupancy changes reflect judge the primary. Furthermore, We pointed out by many past researches while presenting and implementing an active and environmentally adaptive methodology capable of effectively reducing false detection situations which frequently occur even with the Gaussian Mixture model analytical method which has been considered the best among well-known environmental obstacle reduction methods. Therefore, in this way, the accident was the final decision. Also, environmental factors occur frequently, and with the index finger situations, effectively reducing that can actively and environmentally adaptive techniques through accident final judgment. This implementation of the evaluate performance of the experiment road of 12 incidents in simulated and the jang-hang IC's real-time accident experiment. As a result, the do well detection 93.33%, false alarm 6.7% as showed high reliability.
It requires the detector system which can collect highly reliable traffic data in order to perform the real-time traffic signal control. This study is to decide the optimal shape of inductive loop for the real-time traffic signal control .This loop is located at the stopline in the signalized intersection for DS(Degree of Saturation) control. In order to find out the optimal shape of loop, 6types of experiments were performed . The results of the basic experiments of loops are as follows ; -the optimal number of turns for loop is 3 turns. -the impedance values of the loop detectors are similar to that of NEMA standards -the 1.8${\times}$4.5M loop is excellent for sensitivity in actual detection range of car length comparing to other shape of inductive loops. At the experimental of establishments of the optimal loop shape, it found that 1.8 4.5M loop has the highest values of $\DeltaL$ comparing to other types of loops, It means that the range of Lead-in cable length of this loop. And this loop is highly reliable in occpupancy time. Conclusivley, the 1.8${\times}$4.5M inductive loop is the optimal solution as a stop line loop detector for real -time traffic signal control.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.6
no.4
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pp.92-101
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1996
Due to I:he rapid increase of vehicles and poor availability of roads, traffic congestion problem is about to explode.
To solve this problem, we need real time information about traffic flow to control traffic signals dynamically.
Until now loop coil is the most prevalent sensor used for obtaining traffic flow information. However, it is
not able to track individual vehicles which is essential in estimating the average vehicle speed. As a result, image
sensors started to find their role in this problem domain. Several systems based on image sensors were proposed
which assumes either gray level or color image sequence. In this paper, we propose moving vehicle tracking method
based on fizzy clustering assuming a wlor image sequenc.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.1
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pp.1-14
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2014
The expansion of the physical road in response to changes in social conditions and policy of the country has reached the limit. In order to alleviate congestion on the existing road to reconsider the effectiveness of this method should be asking. Currently, how to collect traffic information for management of the intersection is limited to point detection systems. Intelligent Transport Systems (ITS) was the traffic information collection system of point detection method such as through video and loop detector in the past. However, intelligent transportation systems of the next generation(C-ITS) has evolved rapidly in real time interval detection system of collecting various systems between the pedestrian, road, and car. Therefore, this study is designed to evaluate the development of an algorithm for queue length based real-time traffic signal control methodology. Four coordinates estimate on time-space diagram using the travel time each individual vehicle collected via the interval detector. Using the coordinate value estimated during the cycle for estimating the velocity of the shock wave the queue is created. Using the queue length is estimated, and determine the signal timing the total queue length is minimized at intersection. Therefore, in this study, it was confirmed that the calculation of the signal timing of the intersection queue is minimized.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.6
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pp.108-117
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2011
Seoul metropolitan government has been operating traffic signal control system with the name of COSMOS since 2001. COSMOS uses the degrees of saturation and congestion which are calculated by installing loop detectors. At present, inductive loop detector is generally used for detecting vehicles but it is inconvenient and costly for maintenance since it is buried on the road. In addition, the estimated queue length might be influenced in case of error occurred in measuring speed, because it only uses the speed of vehicles passing by the detector. A traffic signal control algorithm which enables smooth traffic flow at intersection is proposed. The proposed algorithm assigns vehicles to the group of each lane and calculates traffic volume and congestion degree using traffic information of each group using VANETs(Vehicular Ad-hoc Networks) inter-vehicle communication. It does not demand additional devices installation such as cameras, sensors or image processing units. In this paper, the algorithm we suggest is verified for AJWT(Average Junction Waiting Time) and TQL(Total Queue Length) under single intersection model based on GLD(Green Light District) Simulator. And the result is better than Random control method and Best first control method. In case real-time control method with VANETs is generalized, this research that suggests the technology of traffic control in signalized intersections using wireless communication will be highly useful.
Image-based traffic information collection systems have entered widespread adoption and use in many countries since these systems are not only capable of replacing existing loop-based detectors which have limitations in management and administration, but are also capable of providing and managing a wide variety of traffic related information. In addition, these systems are expanding rapidly in terms of purpose and scope of use. Currently, the utilization of image processing technology in the field of traffic accident management is limited to installing surveillance cameras on locations where traffic accidents are expected to occur and digitalizing of recorded data. Accurately recording the sequence of situations around a traffic accident in a signal intersection and then objectively and clearly analyzing how such accident occurred is more urgent and important than anything else in resolving a traffic accident. Therefore, in this research, we intend to present a technology capable of overcoming problems in which advanced existing technologies exhibited limitations in handling real-time due to large data capacity such as object separation of vehicles and tracking, which pose difficulties due to environmental diversities and changes at a signal intersection with complex traffic situations, as pointed out by many past researches while presenting and implementing an active and environmentally adaptive methodology capable of effectively reducing false detection situations which frequently occur even with the Gaussian complex model analytical method which has been considered the best among well-known environmental obstacle reduction methods. To prove that the technology developed by this research has performance advantage over existing automatic traffic accident recording systems, a test was performed by entering image data from an actually operating crossroad online in real-time. The test results were compared with the performance of other existing technologies.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.5
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pp.173-177
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2016
Korea, the traffic and transportation problems are significant because private cars are increasing constantly. Therefore, it is imperative to improve traffic condition so as to solve the problems such as traffic congestion and accidents which may occur due to the increase of vehicles in a limited area through the signal control. However, the current operating system for traffic control cannot provide car users the optimal signal but it generates a time delay of vehicles, traffic congestions etc. In this paper, we propose and implement the system based on V2X based automatic controller, which reduces the waste of time and the driver's psychological stress on the road intersection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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