Recently, spatial information technologies using remotely sensed imagery and functionality of GIS (Geographic Information Systems) have been widely utilized to various types of transportation-related applications. In this study, extraction programs of some practical indices, to be effectively used in transportation reference planning problem, were designed and implemented as prototyped extensions in GIS development environment: traffic flow estimation (TFL/TFB), urban rural index (URI), and accessibility index (AI). In TFL/TFB, user can obtain quantitative results on traffic flow estimation at link/block using high-resolution satellite imagery. Whereas, URI extension provides urban-rural characteristics related to road system, being considered one of important factors in transportation planning. Lastly, AI extension helps to obtain accessibility index between nodes of road segments and surrounding district areas touched or intersected with the road network system, and it also provides useful information for transportation planning problems. This approach is regarded as one of RS-T (Remote Sensing in Transportation), and it is expected to expand as new application of remotely sensed imagery.
본 연구에서는 구미시 일부지역을 대상으로 소개(疏開, 혹은 대피) 계획(evacuation planning)수립 기초연구를 위해 가능한 한 실제 네트워크 및 교통특성 자료를 기반으로 미시적 교통시뮬레이션을 이용하여 대안별 특성을 분석하였다. 긴급 상황이 발생했을 경우를 가정한 시뮬레이션을 통해 기존 교통신호 체계를 그대로 유지하는 경우에서의 소개시간과 본 연구에서 제안한 차로기반 경로유도(lane-based routing) 방식을 비교한 결과, 긴급 상황이 발생했을 시 기존 신호체계를 그대로 유지하는 경우에 있어 소개명령의 차이는 모든 차량을 소개시키는데 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그에 비해 본 연구에서 제시한 차로기반 경로유도 방식의 경우 기존 방식에 비해 소개시간과 총 통행시간에서 각각 28~54%와 82~90%의 단축효과가 있음을 확인하였으며, 특히 소개시간을 짧게 해야 하는 급박한 상황이 발생했을 때 소개를 위한 시간단축을 확인하였다.
In this paper, the authors present a row dynamic route planning by Q-learning. The proposed algorithm is executed in a cellular automation based traffic simulator, which is also newly created. In Vehicle Information and Communication System(VICS), which is an active field of Intelligent Transport System(ITS), information of traffic congestion is sent to each vehicle at real time. However, a centralized navigation system is not realistic to guide millions of vehicles in a megalopolis. Autonomous distributed systems should be more flexible and scalable, and also have a chance to focus on each vehicles demand. In such systems, each vehicle can search an own optimal route. We employ Q-learning of the reinforcement learning method to search an optimal or sub-optimal route, in which route drivers can avoid traffic congestions. We find some applications of the reinforcement learning in the "static" environment, but there are ...
PURPOSES : This study aims to examine the differences between the existing traffic demand forecasting method and the traffic demand forecasting method considering future regional development plans and new road construction and expansion plans using a four-step traffic demand forecast for a more objective and sophisticated national highway maintenance. This study ultimately aims to present future pavement deterioration and budget forecasting planning based on the examination. METHODS : This study used the latest data offered by the Korea Transport Data Base (KTDB) as the basic data for demand forecast. The analysis scope was set using the Daejeon Metropolitan City's O/D and network data. This study used a traffic demand program called TransCad, and performed a traffic assignment by vehicle type through the application of a user equilibrium-based multi-class assignment technique. This study forecasted future traffic demand by verifying whether or not a realistic traffic pattern was expressed similarly by undertaking a calibration process. This study performed a life cycle cost analysis based on traffic using the forecasted future demand or existing past pattern, or by assuming the constant traffic demand. The maintenance criteria were decided according to equivalent single axle loads (ESAL). The maintenance period in the concerned section was calculated in this study. This study also computed the maintenance costs using a construction method by applying the maintenance criteria considering the ESAL. The road user costs were calculated by using the user cost calculation logic applied to the Korean Pavement Management System, which is the existing study outcome. RESULTS : This study ascertained that the increase and decrease of traffic occurred in the concerned section according to the future development plans. Furthermore, there were differences from demand forecasting that did not consider the development plans. Realistic and accurate demand forecasting supported an optimized decision making that efficiently assigns maintenance costs, and can be used as very important basic information for maintenance decision making. CONCLUSIONS : Therefore, decision making for a more efficient and sophisticated road management than the method assuming future traffic can be expected to be the same as the existing pattern or steady traffic demand. The reflection of a reliable forecasting of the future traffic demand to life cycle cost analysis (LCCA) can be a very vital factor because many studies are generally performed without considering the future traffic demand or with an analysis through setting a scenario upon LCCA within a pavement management system.
Road traffic noise is closely related with urban forms and urban components, such as population, building, traffic and land-use, etc. Hence, it is possible to minimize the noise exposure problem depending on how to plan new town or urban planning alteration. This paper provides ways to apply for urban planning in consideration of noise exposure through road traffic noise estimation for alteration of small-scale urban form. Spatial autoregressive model from the former study is used as statistical model for noise simulation. The simulation results by the spatial statistical model are compared with those by the engineering program-based modeling for 5 scenarios of small-scale urban form alteration. The error from the limitation of containing informations inside the grid cell and the difficulties of reflecting acoustic phenomena exists. Nevertheless, in the stage of preliminary design, the use of the statistical models that have been estimated well could be useful in time and economically.
This study aims to develop the Extended Urban Land Information System (EULIS) which can support the sustainable urban management. Although the existing Urban Land Use Information system (ULUIS) that aids the micro-level land use information is a good means for the understanding of urban spatial structure and district-level planning and management (such as urban design, redevelopment planning and district-level transportation planning, etc.), it has some limitations in supplying the information for sustainable urban management, such as environmental and traffic analysis, urban infrastructure's carrying capacity analysis, etc. The EULIS is designed to efficiently supply the information for sustainable urban management. For the successful construction of EULIS, the followings have to be considered. 1) the integration of topographic maps which contain the building's footprints and cadastral maps which contain the parcel's boundary, 2) the integration of EULIS and FM (Facility Management) system for the full utilization of information about capacity analysis of infrastructure, 3) the construction of standardized georeferencing system and spatial unit for the combined use of environment and traffic census data. This study shows 1) why EULIS is needed for the sustainable urban management and which elements are needed for the system,2) the E-R data model for the EULIS, 3) the strategies for the construction of EULIS and 4) the conclusion.
In this thesis, we recommend the method for VOD service traffic modeling. By the analysis of service traffic, we verify that the process of VOD service is the POISSON process. So it is important to determine the probability of the user's existence in the system. But, because it is difficult to measure, we recommend proper using of arrival rate and service rate.
교통 데이터는 교통계획이나 교통시스템 운영에 필요한 기초 자료이며 최근 ADAS 카메라로 측정한 선행 차량과의 거리를 이용하여 교통류를 파악하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구는 영상기반 차량인식의 거리오차를 반영한 미시적 시뮬레이션 분석을 통해 교통류를 추정하기 위한 ADAS 차량의 활용 가능성을 살펴보았다. 차로수, 교통수요, 프로브 차량의 점유율(MPR), 시공간 검지영역 등에 따른 교통류 추정치의 표준 평균 제곱근 오차를 통해 분석을 수행하였다. 분석결과, ADAS 카메라의 최대 인식거리의 한계로 저밀도 교통류(LOS A, LOS B)의 추정치는 신뢰할 수 없는 수준이다. 다차로나 교통수요가 크고 점유율(MPR)이 높을 경우 추정치의 신뢰성이 개선될 수 있지만, 인위적으로 점유율(MPR)을 높이는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 또한, 검지영역의 시간범위를 연장함으로써 추정치의 신뢰성을 개선할 수 있지만, 가장 크게 영향을 미치는 것은 ADAS 차량의 주행행태로서 해당 차량이 도로의 교통류와 상이한 주행행태를 보일 경우 그 추정치는 신뢰할 수 없게 된다. 결론적으로 모든 교통류를 정확히 추정하지는 못 하지만 ADAS 카메라의 성능이나 기능을 개선함으로써 ADAS 차량의 활용 가능성은 확대될 것이다.
In this paper, we have designed and implemented a parameter extraction system for analyzing Internet using SNMP. The extraction system has two modules; one is collection request module, and the other is analysis request module. The collection request module generates a polling script, which is used to collect management information from the managed system periodically. With this collected data, analysis request module extracts analysis parameters. These parameters are traffic flow analysis, interface traffic analysis, packet traffic analysis, and management traffic analysis parameter. For management activity, we have introduced two-step-analysis-view. One is Summary-View, which is used find out malfunction of a system among the entire managed systems. The Other is Specific-View. With this view we can analyze the specific system with all our analysis parameters. To show available data as indicators for line capacity planning, network redesigning decision making of performance upgrade for a network device and things like that.
본 연구는 이륜자동차의 안전검사제도가 도입될 경우 교통사고 절감효과에 관한 분석을 다루고 있다. 이를 위하여 우선, 독일 차량 및 운전자 연방국의 차령별 결함률을 이용하여 국내 차령별 이륜자동차 결함대수를 추정하고, 도로교통공단의 4년간 차량결함에 따른 사고건수 자료를 바탕으로 차량결함으로 인한 교통사고 확률을 산정한 뒤, 검사제도로 인한 차량결함 제거비율을 적용하여 검사제도 도입으로 인한 교통사고 감소건수 및 감소된 교통사고비용을 추정하였다. 배기량별 제도도입을 가정하여 시나리오를 구분하여 분석하였는데, 전체 이륜자동차를 대상으로 안전검사제도를 도입 할 경우 교통사고 642건/연 및 교통사고비용 325억 원/연이 감소되는 것으로 분석되었다. 이는 2014년 국내교통사고비용 26조 5,725억 원/연의 약 0.1%에 해당되는 수준으로 이륜자동차 안전검사제도 도입 시 차량적 요인으로 인한 교통사고 및 교통사고비용이 감소되는 기대효과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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