A road surface temperature prediction model (UM-Road) using input data of the Unified Model (UM) output and road physical properties is developed and verified with the use of the observed data at road weather information system. The UM outputs of air temperature, relative humidity, wind speed, downward shortwave radiation, net longwave radiation, precipitation and the road properties such as slope angles, albedo, thermal conductivity, heat capacity at maximum 7 depth are used. The net radiation is computed by a surface radiation energy balance, the ground heat flux at surface is estimated by a surface energy balance based on the Monin-Obukhov similarity, the ground heat transfer process is applied to predict the road surface temperature. If the observed road surface temperature exists, the simulated road surface temperature is corrected by mean bias during the last 24 hours. The developed UM-Road is verified using the observed data at road side for the period from 21 to 31 March 2013. It is found that the UM-Road simulates the diurnal trend and peak values of road surface temperature very well and the 50% (90%) of temperature difference lies within ${\pm}1.5^{\circ}C$ (${\pm}2.5^{\circ}C$) except for precipitation case.
PURPOSES : This study is to investigate the relationship of socioeconomic characteristics and road network structure with traffic growth patterns. The findings is to be used to tweak traffic forecast provided by traditional four step process using relevant socioeconomic and road network data. METHODS: Comprehensive statistical analysis is used to identify key explanatory variables using historical observations on traffic forecast, actual traffic counts and surrounding environments. Based on statistical results, a multiple regression model is developed to predict the effects of socioeconomic and road network attributes on traffic growth patterns. The validation of the proposed model is also performed using a different set of historical data. RESULTS : The statistical analysis results indicate that several socioeconomic characteristics and road network structure cleary affect the tendency of over- and under-estimation of road traffics. Among them, land use is a key factor which is revealed by a factor that traffic forecast for urban road tends to be under-estimated while rural road traffic prediction is generally over-estimated. The model application suggests that tweaking the traffic forecast using the proposed model can reduce the discrepancies between the predicted and actual traffic counts from 30.4% to 21.9%. CONCLUSIONS : Prediction of road traffic growth patterns based on surrounding socioeconomic and road network attributes can help develop the optimal strategy of road construction plan by enhancing reliability of traffic forecast as well as tendency of traffic growth.
The application of a 3-d noise prediction model is increasing as a tool for performing actual noise assessment in order to investigate the noise impact of the residential facility around a development region. However, because the appropriate plans of applying a 3-d noise prediction model is insufficient, it is important to secure the reliability of the noise prediction results generated by a 3-d noise prediction model. Therefore, this study is focused on examining a 3-d noise prediction model, and a prediction equation and input data in it. For this, the 3-d noise prediction models such as SoundPLAN, Cadna-A, IMMI is applied in road noise. After the contents of road noise equations, input data of road noise source, and input data of road noise barrier are understood, the road noise prediction results are compared and examined according to the variation of 3-d noise prediction model, road noise equation, and input data of road noise source and road noise barrier.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.25
no.12
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pp.888-894
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2015
A new method for the simulation of the vehicle's interior road noise is proposed in the present study. The road noise model can synthesize road noise of a vehicle for varying driving speed within a range. In the proposed method, interior road noise is considered as a stochastic time-series, and is modeled by a nonstationary parametric model via two steps. First, each interior road noise signal, obtained from constant speed driving tests performed within a range of speed, is modeled as an autoregressive model whose parameters are estimated by using a standard method. Finally, the parameters obtained for different driving speeds are interpolated based on the varying driving speed to yield a time-varying autoregressive model. To model a full band road noise, audible frequency range is divided into an octave band using a wavelet filter bank, and the road noise in each octave band is modeled.
The concerned object of the construction industry is environment. It is one of the main purposes of today's construction that human can live reasonably in nature. This study is about the fish-road connecting hydraulic structure in the river with nature. Chapter 2, starting with the general investigation about fish-road and helps comprehension for relatively general fish-road such as necessity, establishment purpose, history, study example, relating domestic law, design condition, consideration and form of fish-road. Chapter 3, containing the present condition of fish-road facilities in Gangwon-Do and thoughts of the problems and general countermeasures of existing fish-road. Chapter 4, Having Examined compatibility by amount of flowing water through hydraulic model test in the Ice harbor I-type model. chapter 5, Analyzation and arrangement to efficient establishment plan of fish-road and the result of the hydraulic model experiment to be beaconed a little in forward fish-road study. In the hydraulic model test result, when we suppose establishment of 1~3 in slope of 1/20, could know that applicable drought flow of the river is $0.06{\sim}3.0m^3/sec$ in case of Ice harbor I-type which transforming Ice harbor that was invented as studying project of the Ministry of Environment.
While the pavement rating system is being utilized for periodic road condition assessment in the Eastern Region municipality of Saudi Arabia, the condition assessment is costly, time-consuming, and not comprehensive as only few parts of the road are randomly selected for the assessment. Thus, this study is aimed at developing a condition assessment model for a specific sample of a residential road network in Dammam City based on an individual road and a road network. The model was developed using the Analytical Hierarchy Process (AHP) according to the defect types and their levels of severity. The defects were arranged according to four categories: structure, construction, environmental, and miscellaneous, which was adopted from sewer condition coding systems. The developed model was validated by municipality experts and was adjudged to be acceptable and more economical compared to results from the Eastern region municipality (Saudi Arabia) model. The outcome of this paper can assist with the allocation of the government's budget for maintenance and capital programs across all Saudi municipalities through maintaining road infrastructure assets at the required level of services.
This paper suggests the set-up plan of the assessment scope in road noise considering road characteristics with the prediction model of road noise. The RLS90 prediction model with some assumptions is used to establish the assessment scope of road noise. The main contents of the applied assumptions are smooth drive of cars, flat region, location of all noise sources in one lane, drive in design speed, and set-up of assessment scope according to traffic volume and car speed. The information of traffic volume to predict road noise is obtained by the distribution of small cars and full-sized cars in road. In this study, the total traffic volume in road is computed by adding the number of small cars to the conversion number of small cars, which means the number of small cars making the same noise as one full-sized car. The prediction result of road noise with the influence factor of traffic volume, car speed, distance between road and receiver is presented. The resultant assessment scope of road noise is obtained by combining road noise prediction data with the set-up standard of road noise assessment scope.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.2
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pp.91-97
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2019
In automatic map generalization, the formalization of cartographic principles is important. This study proposes and evaluates the selection method for road network generalization that analyzes existing maps using reverse engineering and formalizes the selection rules for the road network. Existing maps with a 1:5,000 scale and a 1:25,000 scale are compared, and the criteria for selection of the road network data and the relative importance of each network object are determined and analyzed using $T{\ddot{o}}pfer^{\prime}s$ Radical Law as well as the logistic regression model. The selection model derived from the analysis result is applied to the test data, and road network data for the 1:25,000 scale map are generated from the digital topographic map on a 1:5,000 scale. The selected road network is compared with the existing road network data on the 1:25,000 scale for a qualitative and quantitative evaluation. The result indicates that more than 80% of road objects are matched to existing data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.204-208
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2006
This study is to develop a distributed urban flood runoff model that simulates the road runoff and to test the applicability of the model by applying to Pyeongtaek city of $12.2km^2$. To generate the runoff along the runoff, agree burned DEM (Digital Elevation Model) with road networks was suggested and the proper spatial resolution of DEM was identified finer than 15 m. To test the model applicability, 32 points on the road networks were selected and the hydrographs of each point were generated. The test showed reasonable results that increase the road runoff from the high elevation roads to the low elevation roads and the road runoff considering rainwater drainage from the road also showed reasonable results.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.6
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pp.91-99
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2015
This study intends to build a traffic accident predictive model considering road geometrics, traffic and enviromental characteristics and identify the relationship of 4-legs intersection accidents in Seoul and Busan metropolitan area. The RPNB(Random Parameter Negative Binomial) model shows improvement over the fixed NB(Negative Binomial) and out of 53 variables, 10 variables (main road number of lane, main road vehicle traffic volume(left), minor road vehicle traffic volume(right), main road drive restriction, minor road sight distance, minor road median strip, minor road speed limit, minor road speed restriction) showed to have significant variables affecting traffic accident occurrences in 4-legs signilized intersections. Also, among 10 significant variables, 2 variables(minor road sight distance, minor road speed restriction) found to be random parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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