The motivation of this study comes from the problem recognition that the headway of passing vehicle in signalized intersections can not be merely determined by departing sequence. Traffic speed and headway data of passing vehicles in signalized intersection have been obtained by using magnetic detectors(NC 97) and detecting program, and the data was analyzed. Without special treatment, the model established on passing behavior of vehicles was meaningless from statistical view point. Hence, special treatments such as filtering (upper 85% offensive driver driven vehicle's) and log scaling of data were carried on. With this new data, meaningful model (where coefficient of determination is 0.91) was established. This model explained the fact that vehicle headway in signalized intersection is affected by speed and headway of previous vehicle and speed of itself.
일반적으로 교차로에서의 보행자 사고는 대부분이 횡단보도에서나 횡단보도 주변에서 발생하는 것이 많다. 이것은 운전자의 안전의식부족뿐만 아니라 보행자들이 교통법규를 지키지 않기 때문이다. 교통사고는 운전자나 보행자를 막론하고 안전의식 수준 및 안전시설의 질적 수준과 밀접한 관련이 있다. 특히 횡단보도 위치와 관련한 정지선에 대한 기준이 없어서 횡단보도 전후에 정지선이 2개가 설치된 곳이 많아 차량간의 사고를 유발하고, 보행자는 보행동선을 단축하기 위해 횡단보도 주변횡단이라는 위험한 행태를 유발하지만 이에 대한 연구나 대안제시가 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 요인분석법이란 다변량 통계기법을 통해서 사고기록과 형태자료를 분석하였다. 사고기록은 정지선이 2개에서 1개로 변경된 25개 교차로에 대한 보행자와 차량의 유형별, 위치별, 피해정도별 사고기록을 조사 분석하고 행태분석은 현재 정지선이 2개인 곳과 기하구조가 유사한 정지선 1개인 곳을 하나의 쌍으로 해서 모두 8쌍(16개의 교차로 횡단보도)를 조사 분석하였으며, 마지막으로 설문조사를 통해서 보행자의 교통법규 준수와 인식정도에 대한 조사를 통해 보행자들의 인식과 행태조사를 통한 교통법규 준수 정도를 알아보았다. 사고자료의 분석을 통해서 첫째, 정지선이 2개인 교차로는 교차로내 차량사고, 접근부의 후면 추돌사고, 횡단보도에서 보행자사고가, 둘째, 정지선이 1개인 교차로는 유출부 차량사고가 많은 것으로 나타났으며, 행태자료의 분석을 통해서는 첫째, 정지선이 2개인 곳은 횡단보도를 이탈 또는 진입하면서 횡단하는 보행자, 점멸신호에 횡단 시작하는 보행자의 행태와 보행자 신호에 횡단보도를 통과하는 차량, 둘째, 정지선이 1개일 때는 횡단보도를 침범해서 정지하는 차량, 도로에 내려서서 기다리는 보행자가 많은 것으로 나타났다. 마지막으로 설문조사와 행태조사를 종합하면, 보행자들의 인식으로는 약 71%의 응답자와 점멸신호의 의미를 알고, 전체 응답자의 약 58%가 점멸신호에 건너지 않고 기다린다는 응답(교통법규준수)을 했으며, 실제 행태에서는 약 12.4%가 위반하는 것(87.6% 법규준수)으로 나타났다. 보행자들이 응답한 것보다 실제 행태에서는 더 많은 보행자가 교통법규를 준수하는 것으로 나타났으며, 횡단보도를 이용하는데 있어서 횡단보도를 침범하는 차량과 신호시간이 적다는 의견이 많았다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.66-83
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2021
Vehicles experience changes in driving behavior due to the various facilities on the freeway. These sections may cause repetitive traffic congestion when the traffic volume increases, so safety issues may be raised. Therefore, the purpose of this study is to perform microscopic traffic analysis on these sections using drone images and to identify the causes of traffic problems. In the case of drone image, since trajectory data of individual vehicles can be obtained, empirical analysis of driving behavior is possible. The analysis section of this study was selected as the weaving section of Pangyo IC and the sag section of Seohae Bridge. First, the trajectory data was extracted through the drone image. And the microscopic traffic analysis performed on the speed, density, acceleration, and lane change through cell-unit analysis using Generalized definition method. This analysis results can be used as a basic study to identify the cause of the problem section in the freeway. Through this, we aim to improve the efficiency and convenience of traffic analysis.
This research is an analysis of the working plan, to build a pedestrian bridge for Eunpa amusement park in Kunsan, South Korea. This research takes into consideration the need of harmony with the surrounding area as well as the assessment of the activity of people on the pedestrian bridge. This research finds that it is possible for an efficient method to understand the interaction between humans and movement in this space. Another research objective is to understand human interaction and the relationship with the local scenery through a study of the scale and form of the bridge, the form of the main tower, and various subsidiary facilities in the space studied too. This research is to be an attempt to access a new way to approach bridge design and with the hope for the revitalization of the site.
This study analyzes traffic data which are collected by VDS(Vehicle Detection System) to research the relationship between spacing distribution and vehicles' relative speed. The collected data are relative speed between preceding and following vehicles, passing time and speed. They are also classified by lane and direction. For the result of the analysis, in the same platoon, we figure out that mean of spacing is 40m, which can be a value to determine section A to D. To compare spacing according to time interval, this study splits time intervals to peak hour and non-peak hour by peak hour traffic volume. In conclusion, vehicles in peak hour are in car following because most drive similar speed as preceding vehicle and they have relatively small spacing. On the other hand, non-peak hour's spacing between vehicles is bigger than that of peak hour. This implies driver's behaviors that the less spacing, the more aggressive and want to reduce their travel time in peak hour, whereas most drive easily in non-peak hour and recreational trip purpose because of less time pressure.
An inappropriate evaluation of capacity leads to the incorrect and impractical result due to the transfer of error to the analysis and the evaluation on highway system. The traffic accident which reduces the capacity of road temporarily generates unpredictable congestion, causing difficulties in congestion management. Therefore, this research aims on the measurement of the capacity of the road in accordance to the speed at the accident which is a basic factor when performing analysis. Based on the given approach, the behavior of a vehicle in highway is understood to develop model of critical gap and model of maximum flow rate with respect to the speed of traffic flow. With the established model, the reduction rate of the capacity in highway system at the accident is measured. The result shows that the capacity is reduced by 37% when the speed of the traffic flow is 40km/h. Although the developed model can't be verified clearly, this research has shown that the reduction rate of the capacity in road system has a close relation to the speed.
Currently average daily traffic using Hi-pass has increased over 3 times that of 2008 and more than half of highway traffic now uses High-pass. At this juncture, reassessment on the overall operation of Hi-pass is required to improve the safety aspect of toll booths and the flow of traffic. Although existing Hi-pass operation manual presents the methods of alignment, they do not reflect actual forms of vehicles and do not properly take the safety of toll booth and flow of the traffic into consideration. In order to compensate these problems, this study classifies highway tollbooths into two categories of mainline type and interchange type, and establishes the standard of lane alignment by traffic conflict analysis based on the types divided according to geometric structure or environment around the tollbooths. In addition, traffic flows around the tollbooths were reflected with the stage to arrange Hi-pass lanes according to the volume of traffic on the lanes for Hi-pass.
고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 혼잡영향권(대기행렬길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 Queueing이론을 제시하고 있다. 그러나, 기존의 충격파 이론을 포물선형의 교통량-밀도관계식을 근거로 하고 있어 충격파간에 발생하는 부수적인 충격파를 해석하는 과정이 수학적으로 불가능하여 실질적인 목적으로 사용할 수 없음은 이미 잘 알고 있는 사실이다. 최근에 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 방법으로 교통량 밀도간의 관계식을 삼각형으로 가정하고 교통량 대신에 누적교통량을 사용하는 Simplified Theory of Kinematic Waves In Highway Traffic이 개발(Newell, 1993)되었지만, 이 방법을 적용하기 위해서는 기본적으로 대상 고속도로 구간의 교통량-밀도관계식을 규명해야 하는 어려움이 있다.(사실 실시간으로 밀도데이터를 수집하기란 불가능하다.) Queueing이론에서 제시하는 대기행렬은 모두 대기차량이 병목지점에 수직으로 정렬하여 도로를 점유하지 않는 Point Queue(혹은 Vertical stack Queue)로서 실제로 도로상에 정렬된 대기행렬(Real Physical Queue)과는 전혀 다르다. 이미 입증된 바 있어, Queueing이론을 이용함은 타당성이 없다. 이러한 사실에 근거하여 본 연구는 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 수집한 실제 데이터를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬의 증가 또는 감소하는 과정을 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 1. 혼잡초기의 대기행렬은 다른 혼잡시기에 비해 상대적으로 급속한 속도로 증가함. 2. 혼잡초기의 대기행렬의 밀도는 다른 혼잡시기에 비해 비교적 낮음. 3. 위의 두 결과는 서로 관계가 있으며, 혼잡시 운전자의 행태(차두간격)과 혼잡기간중에도 변화함을 의미함. 4. 교통변수 중에서 대기행렬길이를 산정하는데 적합한 교통변수를 교통량과 밀도로 판단됨. 5. Queueing이론에서 제시하는 대리행렬길이 산정방법인 대기차량대수$\times$평균차두간격은 대기행렬내 밀도가 일정하지 않아 부적합함을 재확인함. 6. 혼잡초기를 제외한 혼잡기간 중 대기행렬길이는 밀도데이터 없이도 혼잡 상류부의 도착교통량과 병목지점 본선통과교통량만을 이용하여 추정이 가능함. 7. 이상에 연구한 결과를 토대로, 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 기초적인 도형을 제시함.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.4
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pp.107-115
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2011
Since 2009 The Korean National Police Agency has been pushed "permissive left-turn" forward in order to making progress in Korean traffic operations system. Preceding researches manuals and guidelines present 6 standards(# of accidents # of lanes, pedestrian volume sight # of permissive left-turn lanes vehicle volume) as installation permissive left-turn. But in practical affairs it is most important that secure enough Gap-time between permissive left-turn vehicle and opposite through lane vehicle to make permissive left-turn vehicle move safer and more efficiently. This study suggests applying gap acceptance theory in microscopic model to permissive left-turn installation standards. Analysis methods of this study are field data survey statistical analysis and microscopic simulation analysis. This study collected field data by using AVI recording and measured permissive left-turn vehicle intersection passing time(T1) and against the opposite through lane vehicle Gap-time(T2). And statistical analysis performed about two values that measured before to predict the functionality between T1 and T2. These studies to overcome the limit of sample size carried out a microscopic simulation(VISSIM) plan and collect more samples to input statistical analysis.
This paper reviews the characteristics of dilemma zone by analysing the influence exerted by actual location of intersection traffic signal on behaviour of drivers approaching signalized intersection in urban area. The analysis of approach speed was based upon a 'before and after' comparison, measured at three sites where the locations of traffic signals were changed. The study demonstrated that, when traffic signal changed to yellow, the scales of dilemma zone were narrowed in case of stopping cars by moving up the starting point of the dilemma zone due to lowered spot speed. On the other hand, in case of passing cars, the end points of dilemma zone were moved further out to the rear due to increased spot speed. Therefore, changing traffic signal locations could make an impact to increase intersection safety through reducing the scales of dilemma zone. This study also found that, in cases involving vehicles with similar approach speeds, spot speeds could be differentiated following the change of signal locations due to the fact that there can be greater differences in both braking point and deceleration rate. Thus, when considering the appropriate measuring of dilemma zone, 'spot speed' rather than 'approach speed' appeared to be more appropriate criterion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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