교통신호기는 다양한 교통통행에 우선권을 부여하는 교통안전시설물로서, 교통소통과 안전에 지대한 영향을 끼치는 매우 중요한 통제시설이다. 그러나 현행 부적절한 신호기 설치로 차량 교통의 흐름을 방해하거나 교통사고를 증가시키는 경우가 있다. 본 연구는 교통안전시설실무편람에 제세된 9가지 신호기 설치준거 중 보행자 신호기 설치 준거에 대하여 국내도로상황 및 보행자 특성에 맞는 새로운 설치준거를 제시하는데 목적이 있다. 교통운영 측면에서 보면, 보행자 신호기는 보행자가 도로를 횡단하는데 적절한 간격을 찾을 수 없을 때 인위적으로 횡단간격을 만들어 주기 위한 교통제어시설이다. 따라서 보행자가 횡단보도에서 최대로 대기할 수 있는 시간을 기준으로 설치 여부를 결정하는 것으로 가정하고, 보행자가 보도상에서 기다릴 수 있는 최대한도 대기시간은 단일로상의 무신호 횡단보도에 교통신회가 설치되었을 경우 한 주기에서 녹색시간을 감한 시간으로 가정할 수 있다. 무신호 횡단보도 현장조사를 통하여 보행자 횡단행태, 횡단보행속도, 보행자 대기시간 등을 분석하였다. 차량의 간섭에 의한 보행자 회단간격과 차량 교통량과의 관계를 도출하고, 보행자 간섭에 의한 차량 교통량과 보행자 교통량과의 관계를 도출하였다. 결론적으로 차로수별로 차량 교통량과 보행자 교통량 상관관계에 의한 신호기 설치, 설치고려, 미설치 영역을 구분하여 보행자 신호기 설치준거(안)을 제시하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.9
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pp.19-24
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2010
The number of automobiles are continuously increasing in Korea since 1990's and it causes frustrating commuting traffic and holyday traffic. Meanwhile, the obsolete traffic signal control system is still under static control based on the aggregated traffic statistics thus it is not sufficiently adaptive in real world traffic situation that changes in real time. Thus, in this paper, we propose an adaptive signal control system using fuzzy control technology that can react to real time traffic situations. The method computes the priority of signal phases based on the number of waiting automobiles and occupying time on intersection using fuzzy membership functions. The phase with highest priority obtains "proceed" signal. Also, the duration of this "proceed" signal is determined based on the ratio of number of waiting automobiles of given phase and total number of waiting automobiles on intersection. In experiment, we show that the proposed fuzzy control system is better than the static control system for all sorts of traffic congestion situations by simulation.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.3
no.1
s.4
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pp.85-96
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2004
The study begin with a basic concept, if the occupancy length of vehicle detector is directly proportional to the delay of vehicle. That is, it analogize vehicle's delay of a occupancy time. The results of a study was far superior in the estimation of a queue length. It is a very good points the operator is not necessary to optimize s1, s2, Thdoc. Thdoc(critical congestion degree) replaced 0.7 with 0.2 - 0.3. But, if vehicles have been experience in delay was not occupy vehicle detector, the study is in existence some problems. In conclusion, it is necessary that stretch queue detector or install paired queue detector. Also I want to be made steady progress a following study relation to this study, because it is required traffic signal control on congestion.
Kim, Sang-Yeon;Ko, Kwang Yong;Park, Soon Yong;Jeong, Young Gje;Lee, Choul Ki
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.3
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pp.95-109
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2017
The golden time of emergency vehicle is directly connected to the public safety. Therefore, national attention has increased to cut down the emergency vehicle's travel time. In order to shorten the intial dispatch time of it, emergency preemption system was installed at five intersections, and after test operation, whether it could be introduced in the country was estimated. We analyzed the effect of the traffic volume, emergency vehicle's travel time, and queue length under preemption and non-preemption. In the verification of the emergency preemption system, it was confirmed that the emergency vehicle's travel time was reduced from 350% to 24% compared to non-preemption system(TOD). In the saturated condition, queue length were remained 15 minutes and near saturated condition was about 30 or 45 minutes. At the non-saturated condition, the queue length's difference between emergency preemption system and general signal was small.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.2
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pp.39-57
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2018
The purpose of this study was to construct an artificial intelligence model that learns and estimates the relationship between vehicle queue length and link travel time in urban areas. The vehicle queue length estimation model is modeled by three models. First of all, classify whether vehicle queue is a link overflow and estimate the vehicle queue length in the link overflow and non-overflow situations. Deep learning model is implemented as Tensorflow. All models are based DNN structure, and network structure which shows minimum error after learning and testing is selected by diversifying hidden layer and node number. The accuracy of the vehicle queue link overflow classification model was 98%, and the error of the vehicle queue estimation model in case of non-overflow and overflow situation was less than 15% and less than 5%, respectively. The average error per link was about 12%. Compared with the detecting data-based method, the error was reduced by about 39%.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.3
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pp.45-51
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2016
Existing real-time signal control system was brought up typical problems which are supersaturated condition, point detection system and loop detection system. For that reason, the next generation signal control system of advanced form is required. Following thesis aimed at calculating queue length for the next generation signal control system to utilize basic parameter of signal control in crossing queue instead of the volume of real-time through traffic. Overflow saturated condition which was appeared as limit of existing system was focused to set-up range. Real-time location information of individual vehicle which is collected by GPS data. It converted into the coordinate to apply shock wave model with an linear equation that is extracted by regression model applied by a least square. Through the calculated queue length and link length by contrast, If queue length exceed the link, queue of downstream intersection is included as queue length that upstream queue vehicle is judeged as affecting downstream intersection. In result of operating correlation analysis among link travel time to judge confidence of extracted queue length, Both of links were shown over 0.9 values. It is appeared that both of links are highly correlated. Following research is significant using real-time data to calculate queue length and contributing to signal control system.
수년간 고농도 미세먼지 발생으로 인한 실내공기질 관리방안에 관한 논의가 계속되고 있다. 특히, 시민들이 하루에 1.75시간 이상 지하철 및 버스 등의 대중교통 내에서 머물고 있는 것으로 발표되고 있어 환경부에서는 2019년 대중교통에서의 공기질 관리 방안을 강화하는 것으로 발표한 바 있다. 최근 철도차량 등의 대중교통 차량에서 공기질 개선장치가 도입되고 있는 추세이긴 하나, 대부분의 기존 대중교통차량에서는 공기질 개선장치가 적용되어 있지 않고 대기질이 나쁨인 경우 실내 환기가 어려워 이용 시민들의 건강을 해칠 수 있는 상황이다. 이러한 상황에서 강화되는 실내공기질관리법을 만족하기 위해서는 다양한 대중교통 차량에서의 공기질 관리기술을 토대로 신규차량 뿐만 아니라 기존차량에서 적용할 수 있는 실제적인 논의가 필요하다. 본 기고문에서는 대중교통에서의 공기질 현황을 알아보고 효율적인 공기질개선을 위한 미세먼지 및 이산화탄소 저감에 관한 연구동향을 정리하고자 한다.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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1999.10a
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pp.188-190
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1999
현재 지하주차공간의 자연환기방식에 대한 우리나라 건축법규의 기준은 150m$^2$ 이내마다 1개소이상의 외기와 면하는 2m$^2$이상의 개구부를 천창 혹은 Dry Area를 설치하도록 규정하고 있다. 이 지하공간에서의 자연환기는 풍력, 온도차, 차량출입구에 의한 환기를 들 수 있으나 주로 풍력에 의한 환기가 대부분을 차지한다.(중략)
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2002.11a
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pp.371-372
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2002
인천항은 한국의 주요항만의 하나로 원자재 수입 화물을 취급하는 항만이다. 수입 원자재 가운데 대두박 같은 사료 부 원료의 취급 시 강한 바람, 차량의 이동 저장시설에서의 상하차 등에 의해서 다량의 비산 먼지가 발생하며 이것이 주된 비산 먼지로 인천항만 주위의 주요 오염원이 되고 있는 실정이다. (Jeon et al.,2000) (중략)
교통신호기는 다양한 교통 통행에 우선권을 부여하는 교통안전시설물로써, 교통소통에 지대한 영향을 끼치는 매우 중요한 통제시설이다. 그러나 현행 부적절한 신호기 설치 및 미설치로 차량 교통의 흐름을 방해하거나 교통사고를 증가시키는 경우가 있다. 본 연구 는 교통안전시설실무편람에 제시된 9가지 신호기 설치기준중 보행자 신호기 설치 기준에 대하여 국내 도로상황 및 보행자 특성 등에 맞는 새로운 설치기준을 제시하는데 목적이 있다. 보행자가 보도상에서 기다릴 수 있는 최대한도 대기시간은 단일로상의 무신호 횡단보도에 교통신호기가 설치되었을 경우를 가정하여 설정하였으며, 보행자 신호기 설치를 위한 차량 교통량과 보행자 교통량을 도로폭 관련 차로수별로 도출하였다. 왕복 2차로 도로인 경우 차량 교통량은 시간당 990대, 4차로인 경우 420대, 6차로인 경우 120대를 보행자 신호기 설치를 위한 최소 차량 교통량 기준값으로 하고, 차로수에 무관하게 보행자 교통량은 시간당 150명을 최소 기준값으로 제시하였다. 또한 차량 교통량과 보행자 교통량 상관관계에 의한 신호기 설치, 설치고려, 미설치 영역을 그래프로 작성하여 실무자의 편의를 도모하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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