Traffic volume data have been used for the plan, the design, and the operation of highway. Since 1955, traffic survey has been nation- widely carried out at national highway and the regular survey in national highway has been conducted at the intersections of highways. However, it is critical issue to select the priority of the regular survey because it is almost impossible to conduct regular survey at all intersections of national highways. In this study, MCDM(Multiple Criteria Decision Making) using AHP(Analytic Hierarchy Process) was applied to decide the priority of the regular survey. The following standard variables for determining the priority was selected the highway plan variables[AADT, VKT, Peak Hourly Volume, Location of highway from Urban], the highway design variables[Volume(pcu), Directional Traffic Volume, Heavy Vehicle Rate], and the highway operation variables[Speed, Density, V/C]. The standard variables were quantified and normalized. Using the Eigen vector method, the weighted values of each hierarchy based on the pair-wise comparison values from the questionnaire survey were calculated. The selection of the priority of regular survey was dependent on the size of the product of the weighted values for each hierarchy and the normalized values for the standard variables. Finally, the priority of regular survey of the intersections of national highways was determined according to the order in the size of the product of two values.
Kim, Jong-Hyeon;Kim, Hong-Sang;Choe, Sang-Jin;Park, Seong-Gyu;Kim, Jeong;Jang, Yeong-Gi
Journal of Korean Society of Transportation
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v.29
no.2
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pp.25-35
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2011
In order to reduce Green House Gas(GHG) reduction in the road freight sector and thus establish green logistics, running efficiency of goods vehicles is of paramount importance. Providing effective transportation infrastructure can contribute to achieve the green logistics by reducing empty running of heavy goods vehicles and van, increasing the average payload on the vehicle, and shifting the transportation mode. In order to reduce the environmental impact from the road freight sector, it is essential to quantify the amount of environmental loading from the sector. However, any systematic survey on the environmental loading from the logistics companies has not been carried out in Korea. In this study, the environmental index for the road freight sector is defined as the amount of $CO_2$ emission per ton km generated from goods vehicles. The computational analysis shows that the average $CO_2$ emission per ton km generated by the logistics companies in Korea is $363g-CO_2/ton{\cdot}km$. Compared to UK (=$130g-CO_2/ton{\cdot}km$) and France (=$97g-CO_2/ton{\cdot}km$), the efficiency of logistics in Korea is 2.8 and 3.7 times as low as in the advanced countries. It also indicates that the main reasons for the low efficiency are mainly due to the high rate of empty operation of goods vehicles and the low payload.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.3
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pp.171-178
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2014
From now on, in order to meet more stringer diesel emission standard, diesel vehicle should be equipped with emission after-treatment devices as NOx reduction catalyst and particulate filters. Urea-SCR is being developed as the most efficient method of reducing NOx emissions in the after-treatment devices of diesel engines, and recent studies have begun to mount the urea-SCR device for diesel passenger cars and light duty vehicles. That is because their operational characteristics are quite different from heavy duty vehicles, urea solution injection should be changed with other conditions. Therefore, the number and diameter of the nozzle, injection directions, mounting positions in front of the catalytic converter are important design factors. In this study, major design parameters concerning urea solution injection in front of SCR are optimized by using a CFD analysis and Taguchi method. The computational prediction of internal flow and spray characteristics in front of SCR was carried out by using STAR-CCM+7.06 code that used to evaluate $NH_3$ uniformity index($NH_3$ UI). The design parameters are optimized by using the $L_{16}$ orthogonal array and small-the-better characteristics of the Taguchi method. As a result, the optimal values are confirmed to be valid in 95% confidence and 5% significance level through analysis of variance(ANOVA). The compared maximize $NH_3$ UI and activation time($NH_3$ UI 0.82) are numerically confirmed that the optimal model provides better conversion efficiency of $NH_3$. In addition, we propose a method to minimize wall-wetting around the urea injector in order to prevent injector blocks caused by solid urea loading. Consequently, the thickness reduction of fluid film in front of mixer is numerically confirmed through the mounting mixer and correcting injection direction by using the trial and error method.
Conventionally, greenhouse gas (GHG) emissions in the transport sector have been estimated using the fuel consumption (i.e. Tier 1 method). However, the GHG emissions on road networks may not be practically estimated using the Tier 1 method because it is not practical to monitor fuel consumption on a road segment. Further, air pollutant emissions on a road may not be estimated efficiently by the Tier 1 method either due to the diverse characteristics of vehicles, such as travel speed, vehicle type, model year, fuel type, etc. Given these conditions, the goal of this study is to propose a Tier 3 level methodology to calculate $CO_2$ and $NO_X$ emissions on inter-regional roads using the information from ITS infrastructure. The methodology may avoid the under-estimation issue caused by the concavity of emission factor curves because the ITS speed or volume information is aggregated by a short time interval. The proposed methodology was applied to 4 road segments as a case study. The results show that the management of heavy vehicles' speed is important to control the $CO_2$ and $NO_X$ emissions on road networks.
Traffic accidents in the country have steadily increased. Although IOT technologies have been applied so as to prevent the primary accident, practical solutions to prevent the secondary accident have not been suggested. A general guideline is simply recommended. In this paper, utilizing existing communication technology, we implement a proposed model and its simulation to prevent the secondary accident. When it is possible for a driver to secure visibility, the secondary accident can be prevented; In areas like tunnel, mountain terrain, and curve road with heavy traffic, where the driver has difficulty in securing the visibility, the secondary accident rates after the primary accident have been increasing. Therefore, we implement an accident prevention system that determines the primary accident utilizing sensor technology and prevents the secondary accident communicating through V2V or V2I. After the simulation, we found that the proposed model and the existing model made no difference with regard to the secondary accident rates when the visibility of the driver is secured; With the application of the proposed model, however, the accident rates decreased for 3-7 percent even though the visibility and communication were not secured.
The US railroad network carries 40% of the nation's total freight. Railroad bridges are the most critical part of the network infrastructure and, therefore, must be properly maintained for the operational safety. Railroad managers inspect bridges by measuring displacements under train crossing events to assess their structural condition and prioritize bridge management and safety decisions accordingly. The displacement of a railroad bridge under train crossings is one parameter of interest to railroad bridge owners, as it quantifies a bridge's ability to perform safely and addresses its serviceability. Railroad bridges with poor track conditions will have amplified displacements under heavy loads due to impacts between the wheels and rail joints. Under these circumstances, vehicle-track-bridge interactions could cause excessive bridge displacements, and hence, unsafe train crossings. If displacements during train crossings could be measured objectively, owners could repair or replace less safe bridges first. However, data on bridge displacements is difficult to collect in the field as a fixed point of reference is required for measurement. Accelerations can be used to estimate dynamic displacements, but to date, the pseudo-static displacements cannot be measured using reference-free sensors. This study proposes a method to estimate total transverse displacements of a railroad bridge under live train loads using acceleration and tilt data at the top of the exterior pile bent of a standard timber trestle, where train derailment due to excessive lateral movement is the main concern. Researchers used real bridge transverse displacement data under train traffic from varying bridge serviceability levels. This study explores the design of a new bridge deck-pier experimental model that simulates the vibrations of railroad bridges under traffic using a shake table for the input of train crossing data collected from the field into a laboratory model of a standard timber railroad pile bent. Reference-free sensors measured both the inclination angle and accelerations of the pile cap. Various readings are used to estimate the total displacements of the bridge using data filtering. The estimated displacements are then compared to the true responses of the model measured with displacement sensors. An average peak error of 10% and a root mean square error average of 5% resulted, concluding that this method can cost-effectively measure the total displacement of railroad bridges without a fixed reference.
The stormwater runoff from rest areas in highways are known as more polluted compared to highways because of more vehicle activities. This study is performed to find pollutant characteristics in the rest areas in the magnitude of statistical pollutant concentrations during storms. Washoff characteristics of pollutants from rest areas by monitoring of rainfall, runoff rate and runoff samples were evaluated. High concentrations of pollutants in runoff were observed at the beginning of runoff and rapid decrease thereafter, indicating that first-flush effects are clearly occurred. Event Mean Concentrations(EMCs) of TSS, COD, TN, and TP are estimated to be in the range of 31.04-127.11mg/L, 35.5-369.5mg/L, 2.62-9.86 mg/L, and 0.53-1.96mg/L, respectively. Heavy metals in runoff showed relatively high values, possibly due to the abrasion of brake pad or tire while cars are slowly moving for parking. EMCs of total Pb, total Cu, and total Ni are in the range of $1206-16293{\mu}g/L$, $237-7906{\mu}g/L$, and $53-6372{\mu}g/L$, respectively. Pollutant loading per rest area calculated by using EMC, flowrate and target area is also described for each pollutant.
With the common tendency in the accordance with the trend, low-stories built edifices that are Pilotis-oriented structured exponentially and constantly increasing its number of buildings. It inevitably contains its risks of facing conflagrations as most of its part is used as parking lots. In the parking lots, the length of the flame has a heavy-weighted possibility that it would get increased because the heat release rate gets relatively high due to the vehicle insulation. Following on top of that, due to the nature of the Pilotisconsisting of pillars, there is a risk of flame spread to the adjacent building if the same Pilotis-structured buildings are adjacent to each other, if the flame spreads to the surroundings due to the influence of the wind. Because the most of the pilotis-structured-buildings have this entrance that makes the residents be able to enter, if the entrance were plugged the resident get a serious risk of a poisonous gas and a flame. Therefore, if the parking-lots of the pilotis-structured-buildings are adjacent to each other it requires a space to prevent the place from the spread of flame. This research studied how far is appropriate to prevent flame spreading with FDS. As a result, the study found that the distance at least 3.0 m is required.
According to the National Police Agency, point-to-point speed enforcement system is being installed and operated in 97 sections across the country. It is more effective than other enforcement systems in terms of stabilizing the traffic flow and inhibiting the kangaroo effect. But it is only 5.1% of the total enforcement systems. The National Police Agency is also aware that its operation ratio is very low and it is necessary to expand point-to-point speed enforcement system. Hence, this study aims to provide the expansion basis of the point-to-point speed enforcement operation through analysis of the quantitative effects and development the accident prediction model. Firstly, this study analyzed the effectiveness of point-to-point speed enforcement system. Naive before-after study and comparison group method(C-G Method) were used as methodologies of analyzing the effectiveness. The result of using the naive before-after study was significant. Total accidents, EPDOs and casualty crashes decreased by 42.15%, 70.64% and 45.30% respectively. And average speed and the ratio of exceeding speed limit decreased by 6.92% and 20.50%p respectively. Moreover, using the C-G method total accidents, EPDOs and casualty crashes decreased by 31.35%, 66.62% and 10.04% respectively. And average speed and the ratio of exceeding speed limit decreased by 3.49% and 56.65%p respectively. Secondly, this study developed a prediction model for the probability of casualty crash. It was dependant on factors of traffic volume, ratio of exceeding speed limit, ratio of heavy vehicle, ratio of curve section, and presence of point-to-point speed enforcement. Finally, this study selected the most danger sections to the major highway and evaluated proper installation sections to the recent installation section by applying the accident prediction model. The results of this study are expected to be useful in establishing the installation standards for the point-to-point speed enforcement system.
This study was investigate the characteristics of GHGs ($CO_2$, $CH_4$, and $N_2O$) emissions of diesel medium duty trucks according to their various driving modes. GHGs emissions decreased as vehicle speed increased, and emissions increased after 64.7 km/h. The 4.5 ton trucks show higher values of $CO_2$, $CH_4$, $N_2O$, 35%, 25%, and 57%, respectively, comparing of the 2.5 ton trucks. Also, $CO_2$ emissions under WHVC mode were 20% lower than those under the NEDC mode. In the case of cold start condition, $CO_2$ emissions were 12-13% higher than those for hot start condition. In the future, the result of present study will provide basic data to set up GHGs emission standards for medium and heavy duty vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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