Traffic data collected using advanced equipment are highly valuable for traffic planning and efficient road operation. However, there is a problem regarding the reliability of the analysis results due to equipment defects, errors in the data aggregation process, and missing data. Unlike other detectors installed for each vehicle lane, radar detectors can yield different error types because they detect all traffic volume in multilane two-way roads via a single installation external to the roadway. For the traffic data of a radar detector to be representative of reliable data, the error factors of the radar detector must be analyzed. This study presents a field survey of variables that may cause errors in traffic volume collection by targeting the points where radar detectors are installed. Video traffic data are used to determine the errors in traffic measured by a radar detector. This study establishes three types of radar detector traffic errors, i.e., artificial, mechanical, and complex errors. Among these types, it is difficult to determine the cause of the errors due to several complex factors. To solve this problem, this study developed a radar detector traffic volume error analysis model using a multiple linear regression model. The results indicate that the characteristics of the detector, road facilities, geometry, and other traffic environment factors affect errors in traffic volume detection.
Today advanced traffic management systems are required because of a high increase in traffic demand. Accordingly, the objective of this study is to take advantage of image processing systems and present image processing methods available for collection of the data on traffic characteristics, and then to investigate the possibility of traffic flow analysis by means of comparison and analysis of measured traffic flow. Data were collected at two places of Daegu city and Kyongbu expressway by using VTR. Rear view (down stream) and frontal view (up stream) methods were employed to compare and analyze traffic characteristics including traffic volume, speed, time-headway, time-occupancy, and vehicle-length, by analysis of measured traffic flow and image processing respectively. Judging from the results obtained by this study, image processing techniques are sufficient for the analysis of traffic volume, but a frame grabber equipped with high speed processor is necessary as well, with low level system judged to be sufficient for traffic volume analysis.
To investigate the effect of snowfall on the traffic of general roads in Gangwon-do, case analysis was performed in Gangneung, Pyeongchang, and Chuncheon using ASOS (Automated Synoptic Observing System) snowfall data and VDS (Vehicle Detector System) traffic data. First, we analyzed how much the traffic volume and speed decrease in snowfall cases on regional roads compared to non-snow cases, and the characteristics of monthly reduction due to snowfall were investigated. In addition, Pearson correlation analysis and regression analysis were performed to quantitatively grasp the effect of snowfall on traffic volume and speed, and sensitivity tests for snowfall intensity and cumulative snowfall were performed. The results showed that the amount of snowfall caused decrease both in the traffic volume and speed from usual (non-snowfall) condition. However, the trend was different by region: The decrease rate in traffic volume was in the order of Gangneung (17~22%), Chuncheon (14~17%), and Pyeongchang (11~14%). The decrease rate in traffic speed was in the order of Chuncheon (9~10%), Gangneung (8~9%), Pyeongchang (5~6%). No significant results were found in the monthly decrease rate analysis. In all regions, traffic volume and speed showed a negative correlation with snowfall. It was confirmed that the greater the amount of traffic entering the road, the greater the slope of the trend line indicating the change in snowfall due to the traffic volume. As a result of the sensitivity test for snowfall intensity and cumulative snowfall, the snowfall information at intervals of 6-hours was the most significant.
본 논문은 영상검지기 증가에 따라 교통정보 신뢰도에 대한 우려가 높아지고 있는 바, 지점검지기 데이터 분석을 통해 신뢰도가 높은 대표 구간 교통량 생성방법을 제안하였다. 이를 위해 고속도로를 대상으로 영상과 루프 검지기에서 각각 수집된 교통량 차이를 비교분석하고 통계적으로 검증하였으며, 실측교통량과의 오차율을 분석하였다. 분석 결과, 영상검지기와 루프검지기에서 각각 수집된 교통량은 동일 구간, 동일한 시간대에 수집된 자료라도 차이가 있었으며, 이는 통계적으로 유의하였다. 또한 루프검지기에서 수집된 교통량이 실측교통량과의 가장 차이가 적어, 대표 구간 교통량 생성 시 루프 및 영상 교통량을 평균하는 현재의 방법보다 영상검지기보다 신뢰도가 높은 루프 검지기 자료를 대표치로 이용하는 방법을 제안하였다. 이는 다양한 신뢰도를 보이는 많은 데이터를 이용하여 대표치를 생성하는 것보다, 하나라도 보다 신뢰성이 높은 데이터를 대표치로 이용하는 것이 훨씬 양질의 데이터를 생성할 수 있음을 보여준다. 다만, 루프검지기라고 할지라도 유지관리 및 기타 다양한 요소에 의해 신뢰도가 저하될 수 있으므로 검지기 상태에 대한 검증과 평가는 반드시 전제되어야 한다.
Tire wear particles(TWPs), regarded as a microplastic, is generated in significant quantities each year and exist in various spaces and have a negative impact on the surrounding environment. Particularly, roadside environments fall within the direct influence of TWPs, necessitating proactive investigation for contamination management and response. Therefore, this study aimed to investigate the soil acidity and electrical conductivity(EC) and TWPs in the roadside soil of six sites based on traffic volume. The analysis revealed that the soil in all sites exhibited subacidity, and there were no significant differences in EC. Microscopic and FT-IR analysis revealed the presence of microscopic particles in soil samples that exhibited common visual characteristics of TWPs. In the road with the highest traffic volume, 48,300 TWPs were detected per unit area. Furthermore, a proportional relationship between traffic volume and TWPs particles was established. However, influences other than traffic volume on TWPs particle count within the soil were observed. Therefore, for the management of TWPs contaminated roadside soil, a proactive response is necessary in areas with high traffic volumes. However, in order to effectively address the factors contributing to the generation and dispersion of TWPs, further research is required with a multidimensional approach.
본 연구는 기존의 회귀분석과는 달리 금융, 경제, 무역 등 다양한 분야의 수요 예측에 널리 적용되고 있는 시계열 분석 방법을 시도하였다. 인천항의 1996년 1월부터 2013년 6월까지 입항 척수 자료를 바탕으로 정상성 검증, 모형의 식별, 모수의 추정, 진단 과정을 거쳐 장래 해상교통량을 예측하였다. 2014년 1월부터 2015년 12월까지 예측한 결과 2월달의 교통량이 다른 달 보다 적게 예측된 반면, 1월달의 교통량은 다른 달 보다 많을 것으로 나타났다. 또한 인천항은 지수평활법 보다 ARIMA 모형이 적합하며, 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구는 시계열 분석으로 장래 교통량을 월별로 예측하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 기존의 회귀분석으로 예측한 장래 해상교통량보다 시계열 분석으로 예측한 장래 해상교통량이 더 적합한 모형인 것으로 판단된다.
VMS, 교통방송(라디오), SNS 등 교통정보제공을 통한 교통량 분산에 대한 관심이 높아짐에 따라 교통정보에 대한 운전자의 반응행태 및 효과에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구는 FTMS 및 TCS 데이터가 구축되어 있는 전국 고속도로 본선부를 분석 대상으로, FTMS 데이터와 TCS 데이터를 이용하여 경로전환 교통량과 그에 따른 경로전환율을 추정하는 방법론을 제시하고, 실제 대상구간의 경로전환율을 산출하여 시간 및 공간적 경로 전환율 변동에 대한 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 교통정보 제공 이후, 해당 시간대의 평균 유출교통량에 비해 유출교통량이 일시적으로 증가한 경우 이 편차(도로교통상황의 동적인 특성으로 인한 편차 고려)는 교통정보 제공으로 인한 경로전환 교통량이라 정의하고, 본선 교통량과의 비율을 경로전환율로 계산하였다. 시간흐름에 따른 경로전환율 변화를 분석한 결과, 혼잡상황에 대한 교통정보를 먼저 얻게 되는 상류부 IC에서의 초기 경로전환율(유출교통량) 변화는 일시적으로 매우 큰 것으로 나타났다. 이후 공간적 시간적 흐름에 따라 상류부 IC에서의 경로전환율의 변화는 하류부 IC에서의 경로전환에 영향을 미치고, 이는 다시 상류부 IC에서의 변화를 유도하는 등의 경로전환 순환체계(feedback control loop)가 있음을 확인하였다.
The Istanbul Strait is one of the important waterways in the world. And its southern entrance has a highly congested local traffic. Till now there are several studies regarding how the Istanbul Strait is dangerous to navigate and how those dangers can be mitigated. But there is no study regarding local traffic which is posing great collision risk. In a certain traffic area, marine traffic safety assessment parameters are traffic volume, frequency of collision avoidance maneuver, traffic density, traffic flow and potential encounter, In this paper local traffic volume, traffic flow and potential encounter number of local traffic vessels and possibility of collision are investigated in order to find degree of danger at the southern entrance of the Istanbul Strait. Finally by utilizing those, risky areas are determined for southern entrance of the Istanbul Strait. Results have been compared to a previous study regarding risk analysis at congested areas of the Istanbul Strait (Aydogdu, 2006) and consistency of the results were presented.
국도의 분류에 대한 연구는 계속되어왔으나 도시간선도로의 분류에 대한 연구는 미진한 편이다. 교통량의 증가로 도시간선도로는 간선도로로서의 역할을 제대로 수행하지 못하고 있다. 본 논문에서는 교통특성변수를 사용한 군집분석을 이용하여 도시간선도로의 기능을 정립하였다. 서울시내 55개의 간선도로의 기능을 정립하기 위해 교통량, 주말계수, 속도 계수 등 교통특성을 사용하였다. 본 논문의 결과와 AADT를 사용한 방법의 결과를 비교하였는데 AADT를 사용한 방법은 전체 차선의 교통량에 의해 특성을 분류하였으나 본 논문에서 실제 교통량을 반영한 차선당 교통량을 주요 변수로 사용하여 결과를 도출하였다. 또한 서울시 간선도로 기능분류와 본 논문의 결과를 비교하여 교통특성이 반영되었음을 증명하였다. 결과적으로 본 논문에서 제시한 방법은 현재 간선도로 기능분류 방법보다 교통특성을 나타내는데 효과적이며 기능분류체계는 도로확장 및 계획 설계에 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구는 회전교차로의 운영효과를 다루고 있다. 회전교차로는 신호교차로에 비해 지체감소와 친환경적이라는 기존 연구결과에 따라 우리나라에서 설치가 고려되는 실정이다. 본 연구의 목적은 보행교통량을 고려한 회전교차로의 운영효과를 분석하는데 있다. 이를 위해 이 연구는 교차로 네트워크를 구성하고 보행교통량과 진입교통량에 따른 분석시나리오를 설정하고, 차량당 평균제어지체 비교 분석에 중점을 두고 있다. 이 연구에서는 VISSIM 프로그램이 교통 시뮬레이션 도구로 사용된다. 분석된 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 보행교통량에 근거하여 지체를 분석한 결과, 보행교통량이 회전교차로의 운영에 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 보행교통량이 증가할수록 회전교차로의 지체도 증가하여, 보행교통량 1,000인/시 일 때 1차로 회전교차로에서는 총 진입교통량 800pcph, 2차로 회전교차로에서는 1,600pcph 이상 진입 시 신호교차로가 회전교차로보다 운영효율이 높게 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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