Real-time queueing information and/or predictive queue built-up information can be a good criterion in selecting travel options, such as routes, both for users, and for operators in operating transportation system. Provided properly, it will be a key information for reducing traffic congestion. Also, it helps drivers be able to select optimal roues and operators be able to manage the system effectively as a whole. To produce the predictive queue information, this paper proposes a predictive model for estimating and predicting queue lengths, mainly based on Kalman Filter. It has a structure of having state space model for predicting queue length which is set as observational variable. It has been applied for the Namsan first tunnel and the application results indicate that the model is quite reasonable in its efficacy and can be applicable for various ATIS system architecture. Some limitations and future research agenda have also been discussed.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.3
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pp.78-88
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2014
Now, UTIS collects and provides traffic information by building RSE 1,150(unit) and OBE about 51,000(vehicle). it's inevitable to enlarge traffic information sources which use to improve quality of UTIS traffic information for Stabilizing UTIS's service. but there are missing data sections. And, In this study as a way to overcome these problems, based on BIS(Bus information system) installed and operating in the capital area to develop normal vehicle's link transit time estimation model which is used realtime collecting BMS data, we'll utilize the model to provide missing data section's information. For these problem, we selected partial section of suwon-city, anyang-city followed by drive only way or not and conducted model estimating and verification each of BMS data and UTIS traffic information. Consequently, Case2,4,6,8 presented highly credibility between UTIS communication data and estimated value but In the Case 3,5 we determined to replace communication data of UTIS' missing data section too hard for large error. So we need to apply high credibility model formula adjusting road managing condition and the situation of object section.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.3
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pp.1-8
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2015
In transportation networks, searching speed and result accuracy are becoming more critical on searching minimum path algorithm. Current $A^*$ algorithm has a big advantage of high searching speed. However, it has disadvantage of complicated searching network and low accuracy rate of finding the minimum path algorithm. Therefore, this study developed $A^*$ algorithm's heuristic function and focused on improving it's disadvantages. Newly developed function in this study contains the area concept, not the line concept. During the progress, this study adopts the idea of a heavier node that remains lighter to the target node is better that the lighter node that becomes heavier when it is connected to the other. Lastly, newly developed algorithm has the feedback function, which allows the larger accuracy value of heuristic than before. This developed algorithm tested on real network, and proved that developed algorithm is useful.
For the purpose of preciously describing real time traffic pattern in urban road network, dynamic network loading(DNL) models able to simulate traffic behavior are required. A number of different methods are available, including macroscopic, microscopic dynamic network models, as well as analytical model. Equivalency minimization problem and Variation inequality problem are the analytical models, which include explicit mathematical travel cost function for describing traffic behaviors on the network. While microscopic simulation models move vehicles according to behavioral car-following and cell-transmission. However, DNL models embedding such travel time function have some limitations ; analytical model has lacking of describing traffic characteristics such as relations between flow and speed, between speed and density Microscopic simulation models are the most detailed and realistic, but they are difficult to calibrate and may not be the most practical tools for large-scale networks. To cope with such problems, this paper develops a new DNL model appropriate for dynamic traffic assignment(DTA), The model is combined with vertical queue model representing vehicles as vertical queues at the end of links. In order to compare and to assess the model, we use a contrived example network. From the numerical results, we found that the DNL model presented in the paper were able to describe traffic characteristics with reasonable amount of computing time. The model also showed good relationship between travel time and traffic flow and expressed the feature of backward turn at near capacity.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.33
no.4
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pp.223-230
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2011
According to EMEP/EEA Emission Inventory Guidebook, the emissions produced by vehicle in cold start phase should be calculated differently compared to hot start phase. In this study, considering this driving cycle, more appropriate procedures for estimating Environmental Benefits was suggested. Using Tier 3 standard, all links within the impact area were included in estimating emissions. Traffic volume and travel distance were analyzed using EMME/3 software. For application of the procedures in this study, the case study was carried out with real transportation project. As a result, the Environment-Benefits increased by 30%. If the methodology suggested in this study is applied to feasibility study it will help to activate the investment of the environment-friendly modes like railway in the future.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.12
no.4
s.31
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pp.53-60
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2004
Congestion index is needed for quantifying congestion level for various areas. So far, the index has been calculated based on multiple vehicle data for specified time interval. Such being the case, it was costly to build it and the usage of it was focused on policy development and evaluation rather than on traffic information provision. This study focuses on a development on a single vehicle based congestion index which can be a representative value for link congestion level and link speed information at the same time for dual purposes of traditional usages and information provision. A new term has been added for representing real time based arterial congestion level and it has been verified on a real time basis. The index was based on single vehicle GPS data and seemed to be cost effective in deriving the index. With the help of the index, the traffic information contents can be diversified in a constructive way in providing real time traffic information for ITS area and in using congestion level determination for traditional transportation areas.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.5
no.1
s.9
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pp.1-12
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2006
In order to estimate a dynamic origin and destination demand between on and off-ramps in the freeways, a traffic flow theory can be used to calculate a link distribution proportion of traffics moving between them. We have developed a dynamic traffic estimation model based on the three-phase traffic theory (Kerner, 2004), which explains the complexity of traffic phenomena based on phase transitions among free-flow, synchronized flow and moving jam phases, and on their complex nonlinear spatiotemporal features. The developed model explains and estimates traffic congestion in terms of speed breakdown, phase transition and queue propagation. We have estimated the link, on and off-ramp volumes at every time interval by using traffic data collected from vehicle detection systems in Korea freeway sections. The analyzed results show that the developed model describes traffic flows adequately.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.3
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pp.25-35
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2011
Traffic volume increases due to diversification of industry. Also, Automobile ownerships also increase steadily. It is estimated that the registered number of vehicle is expected to be 20 milion in the year 2015. These trends may result in increasing the number of woman drivers and elderly drivers. Therefore, this study aims to identify routes that reflect characteristics of each driver's preferences. A survey was conducted on different routes attributes for variances drivers. Driver types were classified by gender, age, and driving career. Accordingly, a weight for road composition attribute such as number of lanes, number of accidents, slope was estimated by using Swing Weighting technique in Multi-Attribute Utility Theory. In addition, a case study was conducted and identified weights were applied to routes. In result, drivers commonly prefer short route when they considered their routes. Also, male drivers prefer speedy and shorter route than that of female drivers. Elderly drivers prefer safe routes that represent low accidents rate. Moreover driving career under a year drivers prefer safe and easy routes. Therefore, we may conclude that the necessity of diversified route information is essential in the future car navigation system.
Conventionally the estimation method of the origin-destination Matrix has been developed by implementing the expansion of sampled data obtained from roadside interview and household travel survey. In the survey process, the bigger the sample size is, the higher the level of limitation, due to taking time for an error test for a cost and a time. Estimating the O-D matrix from observed traffic count data has been applied as methods of over-coming this limitation, and a gradient model is known as one of the most popular techniques. However, in case of the gradient model, although it may be capable of minimizing the error between the observed and estimated traffic volumes, a prior O-D matrix structure cannot maintained exactly. That is to say, unwanted changes may be occurred. For this reason, this study adopts a conjugate gradient algorithm to take into account two factors: estimation of the O-D matrix from the conjugate gradient algorithm while reflecting the prior O-D matrix structure maintained. This development of the O-D matrix estimation model is to minimize the error between observed and estimated traffic volumes. This study validates the model using the simple network, and then applies it to a large scale network. There are several findings through the tests. First, as the consequence of consistency, it is apparent that the upper level of this model plays a key role by the internal relationship with lower level. Secondly, as the respect of estimation precision, the estimation error is lied within the tolerance interval. Furthermore, the structure of the estimated O-D matrix has not changed too much, and even still has conserved some attributes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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