• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.5
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• pp.57-67
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• 2000

Two fuzzy travel time estimators for interrupted traffic flow were developed based on field survey data and simulation data 7hat is collected from DETSIM, which is microscopic traffic simulation model that car-following theory is applied. One is FETTOS(Fuzzy Estimator of Travel Time using Occupancy and Spot speed) and the other is FETTOS(Fuzzy Estimator of Travel Speed using Volume and Occupancy). Fuzzy logic controller was applied to the estimators to deal with non-linear relationship between traffic variables and travel time. According to results of simulation and field survey. estimation of travel time can be modeled by using percent occupancy better than any other traffic variables. Detector location from storyline and signal timing Plan of intersection are affected to estimate travel time. With a few findings, the estimator was constructed and its performance was tested for observed travel time data and simulated data. FETTOS which needs signal timing plan and detector location estimates travel time with accurate better than FETSVO does. However. FETSVO has excellent transferability because the estimator needs set of input data only; volume and time mean speed.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.2 no.1
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• pp.69-88
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• 1984

통행시간가치에 대한 연구는 독립변수를 이용한 통행시간과 비용에 의한 선택모형 을 대개 사용하여 왔다. 통행시간과 비용에 대한 매개함수를 추정한 후에 통행시간가치를 교통시간과 비용의 $\ulcorner$파라메타$\lrcorner$비로써 얻고 있다. 그러나 통행시간가치에 관한 신뢰구간과 통계적 유의성을 설정하기 위한 적절한 과정은 아직 연구되지 않고 있으나 $\ulcorner$로-짓$\lrcorner$ 모형 자체에 대하여는 되어있다. 본 논문은 통행시간가치를 측정하기 위한 기존의 방향을 비평적 으로 검토하여 본 것으로 통행시간가치를 통계적 유의성 검증을 위한 표준화 과정은 아직 이론적으로 정립 가능하다고 생각되지 않지만 통행시간가치평가의 간편식을 제시하여 보았 다. 간편식에 의하여 제시된 결과에 의하면 선택모형에 입각한 통행시간가치의 통계적신뢰 구간이 매우 큰 것으로 나타났는바 이에 대한 선택모형에 입각한 통행시간가치 측정을 위한 과정의 타당성에 대한 많은 의문이 아직도 남는다 하겠다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.11-20
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• 1998

정적 통행배분모형은 도로 건설 등 공급부문에의 적용은 가능하나 통행량 및 혼잡의 시간적 공간적 변화를 고려하지 못하여 수요관리에서는 교통량 및 비용에 대한 관측치와 모형의 결과치가 상이한 문제가 있다. 이에 동적배분모형의 다양한 접근방법이 시도되고 있는데 그 중 Simulation기법을 개발하고자 하였다. 모형은 개별차량의 시공간상 움직임을 포현하고자 절대시간이 가장 이른 차량순으로 시뮬레이션을 함으로써 선입선출(FIFO)을 가능하게 하였다. 각 차량별 지체시간의 계산은 대기행렬 이론을 기초로 한 누적곡선법을 적용하여 도출하였다. 개별차량 Simulation은 시간축으로 확장된 연속류 Network상에서 각 차량의 도착 및 출발할 노드와 시간대를 결정하면 모든 지점에서 누적도착, 출발곡선을 그릴 수 있으며 이를 통해 도로구간에 있어 시간대별 통행시간, 밀도, 속도 등을 파악할 수 있다. 또한 합류부의 용량와 와해현상과 분류부의 용량변화현상 제약 및 Queue길이 제약이 이루어지도록 하였다. 개발된 모형의 검증은 영동대교 북단 강변도로 진출입부 자료를 실측하여 사용하였다. 모형은 합류부 용량와해의 적용 전과 후의 결과를 각각 실측치와 비교하였다. 용량와해현상을 적용한 모형에서 MAPE 10%미만의 우수한 예측력을 보였다. 이는 누적곡선을 이용한 Simulation모형이 현실에 가까움을 의미하는 것이며, 합류부 용량와해현상의 관계식을 보다 정교하게 도출하고 분류부에도 이를 적용한다면 모형의 예측력은 더욱 향상될 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.378-382
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• 2011

지난 2010년 9월 21일~22일 서울지역에 발생한 시간당 최고 250 mm의 집중호우는 짧은 지속 시간동안 강수총량이 컸기 때문에 재산 및 인명피해가 상당했다. 기존의 강우빈도해석은 각 사상의 강수총량 또는 지속시간별 연최대치강우량을 기준으로 산정하는 방식인데 이번 이상홍수의 경우에는 강수총량과 첨두강수량이 높음에도 불구하고 지속시간이 짧기 때문에 체감적 강도에 미치지 못하는 재현기간을 가질 것으로 생각된다. 그러므로 빈도해석 시 기존 일변량 빈도해석과 달리 이변량, 삼변량, 다변량의 빈도해석이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구의 대상유역은 용담댐 유역으로 강수총량, 지속시간, 첨두값을 대상으로 상관관계를 비교하여 지속시간과 첨두강수량에 대한 Gumbel mixed 모형을 적용하여 그에 따른 재현기간을 산정하였다. 또한 단일 Gumbel 모형과의 비교를 통해 두 모형의 차이점을 밝힘으로써 Gumbel Mixed 모형에 대한 신뢰도를 높였다. 따라서 본 연구에서 제안한 Gumbel mixed 모형은 이상홍수 뿐 아니라 다양한 수문학적 설계와 관리에 유용할 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.1
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• pp.115-129
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• 2001

The purpose of this study is to develop a cycle-free signal timing model for minimizing delays based on Third-generation control concept using Genetic Algorithm. A special feature of this model is its ability to manage delays of turning movements on the cycle basis. The model produces a cycle-free based signal timing(cycles and green times) for each intersection to minimize delays of turning movements on the cycle basis. The performance of cycle-free signal timings was evaluated on normal (v/c = 0.7) and oversaturated (v/c=1.0) conditions. The performance measures are throughput and the number of queued vehicles at the end of green time. The result shows that the cycle free signal timing is superior to the fixed signal timing to manage traffic flows of intersections; (1) the proposed model accomplishes the basic objective of the research, producing cycle free signal timings on the cycle basis, (2) on normal conditions, cycle free signal timings produce less queued vehicles at the end of green time, and (3) on oversaturated conditions, the cycle free signal timing is superior to the fixed signal timing to manage saturated traffic flows of intersections.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.1
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• pp.113-129
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• 1999

It is widely recognized that the value of travel time (VOT) plays an important role both in choosing the transportation alternatives on an individual level, and in analyzing and evaluating transportation plans and other public policy makings on a collective level. There is, however, a great deal of difficulties to correctly estimate the VOT. In addition, although there are lots of methods to estimate the VOT so for, not many recommendations have been presented to reflect the localities associated with the VOT derivation in Korea. This study aims at deriving the VOT for different trip purposes and travel modes with their significances tested. To accomplish this purposes, a logit-based travel mode choice model based on revealed preference (RP) data has been formulated, calibrated using the discrete choice model of LIMDEP package for various trip purpose models. For each trip purpose and travel mode, the VOT has been calculated along with the significance testing of the derived VOTs. From the results given in this research, the VOTs for different purposes and modes are identified different, and they are statistically significant. The updated results here in this paper may be a yardstick in evaluating the transportation plans and policies by providing more detailed VOT information for different categories, especially in urban context.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.4
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• pp.63-76
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• 2008

The goals of this study are to develop travel time functions based on intersection delay and to analyze the applicability of the functions to traffic assignment models. The study begins with the premise that the existing assignment models can not effectively account for intersection delay time. In pursuing the goals, this study gives particular attention to dividing the link travel time into link moving time and stopped time at node, making the models based on such variables as the travel speed, volume, geometry, and signal data of signalized intersections in Cheongju, and analyzing the applicability of these models to traffic assignment. There are several major findings. First, the study presents the revised percentage of lanes (considering type of intersection) instead of g/C for calculating intersection delay, which is analyzed to be significant in the paired t-test. Second, the assigned results of applying these models to the Cheongju network in EMME/2 are compared with the data observed from a test car survey in Cheongju. The analyses show that the BPR models do not consider the intersection delay, but the modified uniform delay model and modified Webster model are comparatively well fitted to the observed data. Finally, the assigned results of applying these models are statistically compared with the test car survey data in assigned volume, travel time, and average speed. The results show that the estimates from the divided travel time model are better fitted to observed data than those from the BPR model.

• Convergence Security Journal
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• v.12 no.3
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• pp.115-121
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• 2012

Software failure time presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing. For data analysis of software reliability model, data scale tools of trend analysis are developed. The methods of trend analysis are arithmetic mean test and Laplace trend test. Trend analysis only offers information of outline content. In this paper, we discuss forecasting failure time case of failure time censoring. In this study, we predict the future failure time by using the curve regression analysis where the s-curve, growth, and Logistic model is used. The proposed prediction method analysis used failure time for the prediction of this model. Model selection using the coefficient of determination and the mean square error were presented for effective comparison.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.304-309
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• 2008

기존의 태풍예측과 관련된 연구들은 전 지구적인 흐름이 직접적으로 계산되지 않은 중규모 기상모형이나 태풍모형들을 이용하여왔다. 하지만 최근 전 세계적으로 전구 규모의 모형들이 40km 이하의 고해상도 모형들이 개발되어 20km이하의 초고해상도 시물레이션이 가능해짐에 따라 지역적인 기상현상들을 전구모형을 통해서 재현해 내고 있다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 전구모형을 이용하여 태풍 실험을 하고자 하며, 독일기상청에서 개발된 Icosahedral-hexagonal 격자체계의 GME전구 모형을 이용한 태풍모의 결과를 기상청 태풍 best track과 비교 분석 하였다. 실험에 사용된 모형 분해능은 연직 47layer (7 soil layer 포함), 수평 약 40km와 20km으로 구성되었다. 최근 3년($2005{\sim}2007$)간의 동아시아지역을 지나간 태풍을 대상으로 하였다. 태풍모의 시작시간은 각 TD(Tropical Depression)발생 24시간 전 자료를 이용하였으며, 각 태풍의 소멸 24시간 후까지 모의하였다. GME 모형을 이용한 태풍모의 결과에서 best track의 경우 모의 시작 후 약 168시간 forcast 결과가 매우 유사한 경로를 따라 진행해 가고 있으며, 태풍의 전향이 이루어지는 시각은 ${\pm}3$시간 내외의 오차를 보이고 있다. 태풍경로의 경우 40km 결과에 비해 20km 모의 결과가 best track에 더 가까운 결과를 보이고 있다. 중심기압변화의 경우 40km의 결과가 20km 결과에 비해 변화경향이 유사한 형태를 보이고 있으며, 20km 결과의 경우 중심기압의 변화가 다소 급하게 나타나는 경향을 보이는 특성을 가지고 있지만 40km결과에 비해 최저 중심기압이 더욱 뚜렷하게 나타나고 있으며 특히, MANYI case의 경우 관측값 930hPa보다 더 낮은 911.4hPa의 결과를 보이고 있다. 풍속의 경우도 중심기압변화와 유사한 결과를 보이고 있으나, 최대 풍속의 경우 40km 결과에 비해 20km결과가 관측과의 오차범위가 $2{\sim}3\;m/s$ 내외로 나타나고 있다. 그리고 GME모형의 경우 태풍(TD) 발생 약168시간 이전에 예측이 가능한 결과를 보인다. 이 연구의 결과는 다른 기상모형에서 태풍 강도가 약하게 모의되던 현상이 상당히 개선된 것을 알 수 있으며, 이는 20km 고해상도 GME 모형이 태풍예측모형으로 활용이 간능 할 것으로 사료 된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.354-354
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• 2017

홍수예경보는 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 정확하고 빠르게 예측하여 홍수에 대한 위험성을 사전에 알리고자 하는데 목적이 있다. 따라서 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위한 홍수예경보는 일정시간의 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 신경망 모형을 한강의 제1지류인 횡성댐 상류 섬강 시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 신경망 모형의 학습에는 섬강 시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 30분 이내에 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.967으로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.815로 나타나 신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예경보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.