Until now, though most of the studies related to demand estimation method using traffic counts use methods based on singleclass, travel demands or flows are made by mixing various vehicles in real networks. In general, existing demand estimation methods based on traffic counts estimate O/D by converting a multiclass O/D matrix and traffic counts into a singleclass O/D matrix and traffic counts through PCE conversion, and analyze a O/D matrix by dividing into a multiclass O/D matrix and traffic counts after multiplying an estimated O/D matrix by the fixed ratio of a singleclass O/D matrix and traffic counts before PCE conversion. However, the merits of a demand estimation method based on multiclass calculate each route choice ratio about multiclass O/D, and maximize the estimation capability of multiclass by calculating each gradient, the reduction direction of objective function. Therefore, this study aims to establish a demand estimation method which considers congestion between vehicle and vehicle by using multiclass instead of singleclass.
본 연구에서는 기존의 차종분류기준을 검토하고 현재 건설교통부의 교통량조사를 위한 차종분류기준을 중심으로 문제점을 파악하여 이를 해결할 수 있는 개선된 차종분류기준을 제시하였다 제시된 차종분류기준은 차종별로 조사된 교통량의 이용목적에 맞도록 현행 차종분류기준의 문제점을 개선하는 방향으로 구성하였다. 제시된 차종분류기준은 승용차, 버스, 화물차로 구분되며 화물차는 트럭, 세미트레일러, 트럭트레일러로 구분되어, 차량의 제원과 재차인원 및 적재중량을 고려해 도로포장과 교통류 해석에 이용되도록 14종으로 제시하였다 제 시된 차종분류기준은 차종별 교통량의 이용목적에 맞도록 재구성되어 활용될 수 있으며 따라서 도로교통량 통계연보의 활용도를 제고하게 될 것이다.
공공기관에서 발간하는 통계자료들을 살펴보면 대부분 관찰값으로 빈도수나 또는 전체를 기준으로 하여 그 빈도수가 차지하는 퍼센트정도로 나타나 있다. 그러나 우리는 꾸준히 변하는 사회에 살고 있는데 객관적인 자료는 쉽게 설명되지 않으며 이해하기 어렵다. 예를 들어 모든 자동차 사고 가운데 승용차의 사고는 다른 종류보다 제일 많은 60%이상을 차지한다. 그러나 승용차는 등록된 모든 차량종류에서 70% 이상을 점유하고 있으므로 다른 차종보다 사고율은 제일 낮다. 따라서 교통사고 건수가 제일 많은 승용차가 다른 차종에 비하여 제일 사고율이 낮고 가장 안전한 차종이라는 것을 경험할 수 있다. 이 논문에서는 1991년부터 발표된 교통사고에 대한 일반적인 통계자료를 우리들의 생활 속에서 느낄 수 있는 위험 인지도로 바꾸어 계산하여 분석하였다. 차종별, 지역별, 연령별, 도로종류별, 사고 유형별, 교통수단별, 시간별, 법규위반별로 구분된 교통사고의 위험에 대한 인지도를 총 인구수(시도별)와 등록된 여러 종류의 자동차의 대수 또는 여러 종류의 도로 길이 등과 같은 요인들을 고려하여 비교 분석하였다.
공공기관에서 발간하는 통계자료들을 살펴보면 대부분 관찰값으로 빈도수나 또는 전체를 기준으로 하여 그 빈도수가 차지하는 퍼센트 정도로 나타나 있다. 그러나 우리는 꾸준히 변하는 사회에 살고 있는데 객관적인 자료는 쉽게 설명되지 않으며 이해하기 어렵다. 예를 들어 모든 자동차 사고 가운데 승용차의 사고는 다른 종류보다 제일 많은 60% 이상을 차지한다. 그러나 승용차는 등록된 모든 차량종류에서 70% 이상을 점유하고 있으므로 다른 차종보다 사고율은 제일 낮다. 따라서 교통사고 건수가 제일 많은 승용차가 다른 차종에 비하여 제일사고율이 낮고 가장 안전한 차종이라는 것을 경험할 수 있다. 이 논문에서는 1991년부터 발표된 교통사고에 대한 일반적인 통계자료를 우리들의 생활 속에서 느낄 수 있는 위험 인지도로 바꾸어 계산하여 분석하였다. 차종별, 지역별, 연령별, 도로종류별, 사고 유형별, 교통수단별, 시간별, 법규위반별로 구분된 교통사고의 위험에 대한 인지도를 총 인구수(시도별)와 등록된 여러 종류의 자동차의 대수 또는 여러 종류의 도로 길이 등과 같은 요인들을 고려하여 비교 분석하였다.
Traffic data by vehicle classification is difficult for mutual exchange of data due to the different vehicle classification from each other by the data sources; as a result, application of the data is very limited. In Particular. in case of TCS vehicle classification in national highways, passenger car, van and truck are mixed in one category and the practical usage is very low. The research standardize the vehicle classification to convert other data and develop the model which can estimate national highway traffic data by the standardized vehicle classification from the raw traffic data obtained at the highway tollgates. The tollgates are categorized into several groups by their features and the model estimates traffic data by the standardized vehicle classification by using the point estimation and bootstrap algorithm. The result indicates that both of the two methods above have the significant level. When considering the bias of the extreme value by the sample size, the bootstrap algorithm is more sophisticated. Using result of this study, we is expect the usage improvement of TCS data and more specific comparison between the freeway traffic investigation and link volume on freeway using the TCS data.
The purpose of this study is to estimate the capacity of two-lane freeway work zone blocking one lane using traffic flow models of each vehicle-type. Firstly, three traffic flow models of three different vehicle-types were developed using the data collected from each at the beginning and the ending point of the work zone. For each model, the maximum flow rate of three vehicle-types were calculated respectively. Maximum flow rate at the work zone was recalculated using passenger car equivalent value and percentage of vehicle-type. Secondly, traffic flow model using passenger car equivalent volume data was developed using the data collected from each at the beginning and the ending point of the work zone. Maximum flow rate for the work zone was calculated along. Two values of maximum flow rates through the work zone were compared and evaluated as the capacity of the work zone. This study found that the maximum flow rate of the work zone at the beginning point was less than that at the ending point because of impedance such as lane changing behaviors before entering the work zone. The capacity of two-lane freeway work zone blocking one lane was estimated 1,800pcphpl.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.20
no.3
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pp.561-573
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2018
In order to design the ventilation in the road tunnel, it is necessary to know the ratio of average annual daily traffic by vehicle type. In general, the road tunnels are onedirectional tunnel, so the traffic of each vehicle type does not change along the tunnel. On the other hand, in the case of network road tunnels, since the connections in the tunnels are complex, the traffic of vehicle-type varies depending on the network composition of tunnels. In the studying the easy method for calculating the ratio of vehicle type for the network road tunnel are proposed with using incidence matrix.
In 2008, there are 135 service areas, which provide for drivers to convenience on expressways. But there are some problems on parking capacity, because it is failed to calculate the appropriate parking lots of the service area. The fundamental problem is that the size of parking lots is calculated by simple value; despite there are various factors of utilization, congestion, and turnover. This paper describes a study on proper coefficient for calculating the appropriate service area, considering the characteristics of drivers' behavior. We conducted statistical analysis with the surveyed data in "Status of the expressway facilities in 2004." Analysis results show there are some difference by day and night, and vehicle type with the factor of utilization, congestion, and turnover, and there are different usages according to expressway route. The results indicate that the usage of a service area have different characteristics by time and space, and vehicle type.
Increasingly, the emphasis in regional Passenger rail Planning is finding ways to more efficiently use existing facilities, with particular attention being Paid to Policies designed to spread Peak-Period travel demand more evenly throughout the week with consideration of train classification. In this context the individual's choice of time to travel is of crucial significance. This paper investigates the use of multinomial logit analysis to model ridership by rail classification using data collected for travel from Seoul to Busan during the one week in October 2004. The Particular model form that was successfully calibrated was the multinomial logit (MNL) model : it describes the choice mechanism that will Permit rail systems and operations to be planned on a more reliable basis. The assumption of independently and identically distributed(IID) error terms in the MNL model leads to its infamous independence from irrelevant alternatives (IIA) property. Relaxation of the IID assumption has been undertaken along a number or isolated dimensions leading to the development of the MNL model. For business and related rail travel patterns, the most important variables of choice were time and frequency to the chosen destination. The calibrated model showed high agreement between observed and Predicted market shares. The model is expected to be of use to railroad authorities in Planning and determining business strategies in the Increasingly competitive environment or regional rail transport.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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