U-Turn offers convenience to drivers. U-Turn increases efficiency of traffic flow. But Standard of U-Turn is not clear. It caused many problems of traffic flow and traffic safety. This study estimate length between U-Turn location with front intersection based on stopping sight distance and left-turn vehicle's queue length. Variables are used traffic volume and operation speed. This study Analysis of U-Turn vehicle's behaviors and classification of conflict form by investigation. U-Turn length estimating based on relationship analysis between conflict with U-Turn length. Variables are used lane changing angles and operation speed. This study estimates length between U-Turn location with back intersection based on gap acceptance theory. Variables are used traffic volume, operation speed and lane changing angles. So, U-Turn location and length estimated considering traffic flow and traffic safety.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.04a
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pp.161-165
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2005
In order to produce an optimal traffic cycle. We must first check how many waiting cars are at the lower intersection, because waiting queue is bigger than the length of upper traffic intersection. Start up delay time and vehicle waiting time occurs. To reduce vehicle waiting time, in this paper, we present an optimal green time algorithm using fuzzy neural network. Through computer simulation has been proven to be improved average vehicle speed than fixed traffic signal light which do not consider different intersection conditions.
교차로 교통신호제어의 입려정보로 단순히 차량의 대수만으로는 정확한 신호제어를 할 수가 없다. 여기에는 대기차량수, 도로의 길이, 차량의 형태 등을 고려한 도로의 혼잡량이라는 상징적 정보량이 적합하다고 할 수 있다. 그러나 상징적인 정보량은 입력정보인 실제적인 물리량사이에 서로 관련성이 없거나 상충적일 경우, 각 정보간의 선형성과 관련식을 도출하여 상징적인 정보를 얻는다는 것이 어렵다. 본 논문에서는 교통 신호처리에서 사용하는 상징적 정보량의 의미와 필요성을 고찰하여 본 후, 퍼지 이론을 통해 물리적인 교통 정보량을 이용 교통신호제어 상징적인 출력 정량인 교통 혼잡량을 산출하여 교통신호제어에 적용하여 기존의 교통신호제어와 비교하였다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.4D
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pp.369-376
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2010
At present, many problems in traffic operation and safety occurs since there is no clear design criteria on designating the not-permitted entrance/exit section at curb areas within complex areas. Even, there is no specific and detailed researches on the not-permitted entrance/exit section by now. This research calculated the proper length of the entrance/exit section at curb areas by dividing the access not-permitted section into the two sections. First, the calculation of the entrance section was done by considering the location of crosswalks, stop line clearance, the queue length of vehicles approaching to second lanes, and marginal distance for safety have been considered. Second, the calculation of the exit section was done by comparing and analyzing the distance between cars of the entrance section according to the investigation point and the distance considering the location of crosswalks, the behavior of exit vehicles and the length of vehicles. In conclusion, by presenting the proper length in consideration of the traffic operation and safety on the access not-permitted section within complex areas, it can be used as a traffic safety improvement alternative and will be contributed in establishing and operating the proper installation criteria for the access not-permitted section within complex areas.
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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06d
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pp.343-345
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2012
기존의 교통제어 시스템은 고정된 녹색 신호의 길이와 주기를 갖고 있다. 그에 따라 차선 간 차량 밀집도가 불균형한 경우 교통 처리량이 저하되고 응급상황이 발생할 경우 지정체가 유발된다. 본 논문에서는 VANET을 이용하여 교통량의 실시간 정보를 수집해 적응적으로 교통 신호를 제어하는 시스템을 제안한다. 차량의 수, 평균 신호대기 시간, 차선 간 균형, 응급상황 등을 고려하여 교통 신호를 가변적으로 제어 한다. 차량이 교차로에 진입하기 전 통신모듈을 갖고 있는 신호등에게 위치, 방향, 속도 정보 등을 송신하고 traffic control system에서 교통량을 분석하여 녹색 신호를 가변적으로 할당 한다. 실험결과 제안 기법이 교통 처리량, 평균 신호대기시간에서 기존 교통신호 제어 기법보다 높은 성능을 확일 할 수 있었다.
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.
Real-time information on vehicle queue at intersections is essential for optimal traffic signal control, which is substantial part of Intelligent Transport Systems (ITS). Computer vision is also potentially an important element in the foundation of integrated traffic surveillance and control systems. The objective of this research is to propose a method for detecting an exact queue lengths at signalized intersections using image processing techniques and a neural network model Fuzzy ARTMAP, which is a supervised and self-organizing system and claimed to be more powerful than many expert systems, genetic algorithms. and other neural network models like Backpropagation, is used for recognizing different patterns that come from complicated real scenes of a car park. The experiments have been done with the traffic scene images at intersections and the results show that the method proposed in the paper could be efficient for the noise, shadow, partial occlusion and perspective problems which are inevitable in the real world images.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.11
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pp.181-190
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2022
In this paper, we use a LiDAR sensor and an image camera to detect a left-turning waiting vehicle in two ways, unlike the existing image-type or loop-type left-turn detection system, and a left-turn traffic signal corresponding to the waiting length of the left-turning lane. A system that can efficiently assign a system is introduced. For the LiDAR signal transmitted and received by the LiDAR sensor, the left-turn waiting vehicle is detected in real time, and the image by the video camera is analyzed in real time or at regular intervals, thereby reducing unnecessary computational processing and enabling real-time sensitive processing. As a result of performing a performance test for 5 hours every day for one week with an intersection simulation using an actual signal processor, a detection rate of 99.9%, which was improved by 3% to 5% compared to the existing method, was recorded. The advantage is that 99.9% of vehicles waiting to turn left are detected by the LiDAR sensor, and even if an intentional omission of detection occurs, an immediate response is possible through self-correction using the video, so the excessive waiting time of vehicles waiting to turn left is controlled by all lanes in the intersection. was able to guide the flow of traffic smoothly. In addition, when applied to an intersection in the outskirts of which left-turning vehicles are rare, service reliability and efficiency can be improved by reducing unnecessary signal costs.
신호화된 교차로의 운영비율을 측정하기 위해 현재 세계적으로 광범위하게 이용되 는 척도는 교차로 통과차량의 평균지체시간이다. 그간 교차로 분석을 위해 많은 대기행렬 모형이 발표되어 왔고 또 그중 일부가 현재 사용 중에 있는데 이들은 모두 steady-state를 가정한 해법이다. 그러나 steady-state 모형은 시간에 따른 대기행렬 길이의 변화를 고려하 지 못하므로 현실적인 분석에 한계가 있는 방법론이다. 그러므로 정당한 교차로 시간산출을 위해서는 time-dependent한 분석형의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 discrete Markov chain을 이용하여 단순히 단위시간 동안의 도착율과 출발율로써 transition probabilities를 계산하는 새로운 대기행렬 모형을 개발하였다. 개발된 불연속 대기행렬 모형을 이용하여 교 차로 분석을 할 경우 기존의 교차로 지체모형과 비교하여 기대되는 개선효과는 다음과 같 다. 변화를 고려한 dynamic한 분석으로 현실적이고 정당한 예측을 할 수 있다. 신호자동에 의한 영향을 분석할 수 있다. 그리고 독립적교차로 뿐만 아니라 간선도로, 나아가서 network 분석을 할 수 있으며, 동시에 주어지 교통여건에 대해 신호자동화를 위한 최적값을 산출해 낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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