The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.6
no.2
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pp.34-44
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2007
Many urban cities deployed ITS technologies to improve the efficiency of traffic operation and management including a real-time franc control system (i.e., COSMOS). The system adopted loop detector system to collect traffic information such as volume, occupancy time, degree of saturation, and queue length. This paper investigated the applicability of detector information within COSMOS to represent the congestion level of the links. Initially, link travel times obtained from the field study were related with each of detector information. Results showed that queue length was highly correlated with link travel time, and direct link travel time estimation using the spot speed data produced high estimation error rates. From this analysis, a procedure was proposed to estimate congestion level of the links using both degree of saturation and queue length information.
Kim, Eun-Jeong;Bae, Gwang-Soo;Ahn, Gye-Hyeong;Ki, Yong-Kul;Ahn, Yong-Ju
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.3
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pp.66-77
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2014
UTIS(Urban Traffic Information System) directly collects link travel time in urban area by using probe vehicles. Therefore it can estimate more accurate link travel speed compared to other traffic detection systems. However, UTIS includes some missing data caused by the lack of probe vehicles and RSEs on road network, system failures, and other factors. In this study, we suggest a new model, based on k-NN algorithm, for imputing missing data to provide more accurate travel time information. New imputation model is an adaptive k-NN which can flexibly adjust the number of nearest neighbors(NN) depending on the distribution of candidate objects. The evaluation result indicates that the new model successfully imputed missing speed data and significantly reduced the imputation error as compared with other models(ARIMA and etc). We have a plan to use the new imputation model improving traffic information service by applying UTIS Central Traffic Information Center.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1993.10a
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pp.734-743
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1993
The performances of three same type of vibrating potato diggers were estimated by observing the potato separation and material flow on the bottom plate. Four-bar mechanism were adopted for three diggers and pairs of eccentric cams on both sides of driving shaft were used as driving link of the diggers. Each machine was tested with different amplitudes , frequencies, and travels speeds. Blade performance were observed in three categories : Impossible forward travel , acceptable operation, and unsatisfactory potato digging , but good material flow. Three parameters were used to set marginal values that enable the machines operate for potato digging, and the parameters were compared to select best one. Three parameters are λ, $\rho$, and K.λ is the ratio of vibrating speed to travel speed, $\rho$ is the ratio of blade acceleration to travel speed, and K is the ratio of blade acceleration to gravitational acceleration. K value of 2 or more is suggested to be used as design and evalu tion criterion of the vibrating digger.
This research presents a novel application of static traffic assignment methods, but with a variable time value, for estimating the market share of a high-speed rail (HSR) in the NW-SE corridor of Korea which is currently served by the airline (AR), conventional rail (CR), and highway (HWY) modes. The proposed model employs the time-space network structure to capture the interrelations among all competing transportation modes, and to reflect their supply- and demand-sides constraints as well as interactions through properly formulated link-node structures. The embedded cost function for each network link offers the flexibility for incorporating all associated factors, such as travel time and fare, in the model computation, and enables the use of a distribution rather than a constant to represent the time-value variation among all transportation mode users. To realistically capture the tripmakers' value-of-time (VOT) along the target area, a novel method for VOT calibration has been developed with aggregate demand information and key system performance data from the target area. Under the assumption that intercity tripmakers often have nearly "perfect" travel information, one can solve the market share of each mode after operations of HSR for each O-D pair under the time-dependent demand with state-of-the-art traffic assignment. Aside from estimating new market share, this paper also investigated the impacts of HSR on other existing transportation modes.
Dynamic route guidance (DRG) finds the fastest path from a source to a destination location considering the real-time congestion information. In Korea, the traffic state information is available by the public transportation data (PTD) which is indexed on top of the node-link map (NLM). While the NLM is the authoritative low-detailed road network for major roads only, the OpenStreetMap road network (ORN) supports not only a high-detailed road network but also a few open-source routing engines, such as OSRM and Valhalla. In this paper, we propose a DRG framework based on road network matching between the NLM and ORN. This framework regularly retrieves the NLM-indexed PTD to construct a historical speed profile which is then mapped to ORN. Next, we extend the Valhalla routing engine to support dynamic routing based on the historical speed profile. The numerical results at the Yeoui-do island with collected 11-month PTD show that our DRG framework reduces the travel time up to 15.24 % and improves the estimation accuracy of travel time more than 5 times.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.10
no.3
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pp.31-43
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2008
Travel time prediction is an indispensable to many advanced traveler information systems(ATIS) and intelligent transportation systems(ITS). In this paper we propose a method to predict travel time using $Na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classification method which has exhibited high accuracy and processing speed when applied to classily large amounts of data. Our proposed prediction algorithm is also scalable to road networks with arbitrary travel routes. For a given route, we consider time-varying average segment velocity to perform more accuracy of travel time prediction. We compare the proposed method with the existing prediction algorithms like link-based prediction algorithm [1] and Micro T* algorithm [2]. It is shown from the performance comparison that the proposed predictor can reduce MARE (mean absolute relative error) significantly, compared with the existing predictors.
Traffic speed data may be missed due to detector malfunction or network problems. In this paper we have proposed effective methods to estimate the data which could not be collected through loop detectors. Our proposed algorithm has three steps. First step is to find the most similar neighbor data record by coefficient of correlation. Second step is to make some data records which is calculated by the 5 kinds of estimation methods. Third step is to compare the data records with history data record of observation link and thus the best method is selected. The proposed method is useful for estimating travel time.
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.
This study deals with the optimized detector location considering the traffic characteristics in National Highway. Although there ave many construction works for ITS in National Highway, there is not specific criteria for detector location which can effect the accuracy of traffic information. This study. therefore. aims to Provide the optimized detector location criteria which can represent the traffic characteristics of National Highway. It collects traffic factors of study area by GPS Probe-car and defector, and Presents the optimized detector location by the correlation analysis between spot-speed and link-travel-time. The main results of this study are as followings ; First, the correlation between the spot-speed and link-travel-time Presents the opposite bell shape of the graph (U-type owe) which is increased it?on the upstream then, declined through some unspecified Point of the link. Second, the optimized detector location usually distributes around midstream of link, even though it does not have a consistency. Third, therefore, the optimized detector location generally should be located between $55{\sim}60%$ of total link length. Forth. high level of vertical slope is one of the most important factors of detector location, so it should be excluded for determination of optimized detector location. Finally, expecting that the results of this study would improve the accuracy of travel time estimation and forecasting.
The elasticity of a model is considered most important. Without showing the proper elasticity any model cannot provide useful information for decision making. This paper demonstrates a macro model which can generate dynamic transport informations every 15 minutes. Without the Wardrop principles and the monotonicity assumptions for the link travel time and link volume relationship, the basic elements of this new modeling approache are composed of link density simulation, stochastic incremental route choice, departure time choice, destination choice and mode choice. The elasticity of the proposed model is examined based on elasticity equations and simulation results. Also the transferability from a mega city like Seoul to a big city like Daejon is demonstrated for the choice model. The issues centering around the dynamic relations among density(k), speed(u), and flow rate(v) are also discussed for the modeling of highly congested situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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