The stochastic phenomena of traffic network condition, such as traffic speed and density, are affected not only by exogenous traffic control but also by endogenous changes in service time during congestion. In this paper, we propose a mixed M/G/1 queuing model by introducing a condition-varying parameter of traffic congestion to reflect structural changes in the traffic network. We also develop congestion indices to evaluate network efficiency in terms of traffic flow and economic cost in traffic operating system using structure-changing queuing model, and perform scenario analysis according to various traffic network improvement policies. Empirical analysis using Korean highway traffic operating system shows that our suggested model better captures structural changes in the traffic queue. The scenario analysis also shows that occasional reversible lane operation during peak times can be more efficient and feasible than regular lane extension in Korea.
Expressways are built to provide for high levels of safety and efficiency in the movement of large traffic volumes at high speeds. However, Gyeongbu and Namhae expressways in the country which are often suffering from the transportation problems with increased import and exoprt cargo trucks including the container vehicles are the major expressways having the Busan Port as the origin and destination regions, and are required to study the expressway traffic characteristics for reducing the transportation problems. We therefore attempted to suggest the expressway density predictive model through the correlation analysis between lane occupancy and mean density at the 8-lane basic segments of the above major expressways in the country.
Park, Se-Hyun;Jung, Kee-Chul;Hea, Jun-Koo;Kim, Hang-Joon
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.36C
no.8
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pp.62-69
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1999
This paper presents a vision-based real-time traffic surveillance system. Current research in machine vision applied to traffic is due to its potential for more powerful process, its flexibility and its lower cost. Our traffic surveillance system consists of FPA and TSM on the Internet. The FPA provides image data, vehicle speed and vehicle density for the TSM. Traffic parameters, the vehicle speed and density, are extracted over many frames using differences between the sampling points of a background image and those of incoming frames. The FPA works by just processing groups of pixels without any understanding of the image. Although this system has an accuracy limitation, it can be used in applications requiring an approximate vehicle density and vehicle speed in real-time.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.11
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pp.2575-2580
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2013
In this paper, we watch out key measure of the level of transportation service about travel time and delay time. And we measured vehicle traffic by moving vehicle method using CCTV which is one of the travel time measure. We should be measured in place of continuous traffic flow characteristics with wide traffic light interval. In addition, traffic flow on the other side of the interval must be sufficiently identifiable and at the end of this section must be possible U-turn. This method it requires only the driver of the vehicle because of the CCTV measure. In addition, We cannot require time, distance, and traffic equipment that can be recorded. Because equipped with the software to do that. In addition to traffic, average travel time, average space speed, traffic density are also available.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.4
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pp.92-106
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2017
The adverse weather is known as a factor that interrupts traffic flow and causes traffic accidents and traffic congestion by lowering visibility of drivers. Especially, in case of fog unlike any other weather conditions, traffic accidents lead to serious accidents and the fatality of the accidents is known to be high. This paper aims to analyze uninterrupted traffic flow characteristics under foggy conditions among adverse weathers. The traffic volumes and speeds under foggy and normal conditions were analyzed. Results indicated that fog with low visibility causes the most insignificant reduction in traffic volumes. On the other hand, the reduction in the speeds due to low visibility was evident. In addition, the relationship between flow, speed, and density in fog were analyzed. Analysis results showed that the fog with less than 200m visibility had clear impact on traffic flow.
When designing new marine traffic routes, it is desirable that the congestion due to traffic volume is evaluated by theoretical traffic capacity or by traffic simulation. Most of these techniques are applied to single server which is not considered channel width. Over-taking or paralle sailing of two or more vessels is allowalbe in Dover, Uraga, Gaduk-sudo, etc under their traffic capacity. In this paper, the Bumper Model is introduced to multiple severs in narrow channel and applied to Uraga Channel in Japan. The minimum width of Uraga Channel is 1, 400 m and its design traffic capacity is evaluated 19.26 ~ 19.52% of the basic traffic capacity. The traffic capacity on Gaduk Channel according to Busan New Port Development in 2011 will be estimated 3.59 % of maximum density and equal to 18.6% of that on Uraga Channel in 1992. The channel width Gaduk-sudo is designed 1, 600~2, 460 m and evaluated safe enough.
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.
In this research, the behavior of weaving traffic is studied in terms of lane-changing behavior and gap acceptance characteristics. General trends in lane-changing behavior and gap acceptance characteristics are investigated by analyzing descriptive statistics and the factors affecting weaving behavior are determined by means of the multiple linear regression analysis. The results of analysis show that the behavior of weaving traffic is generally similar to that in a basic freeway section and an on- or of- ramp section. Traffic density and speed appear to be better parameters than traffic volume for explaining the behavior of weaving traffic. For the same purpose, using the traffic conditions of the origin and the destination lanes are found to be more effective than using the average traffic conditions of the freeway. A detailed analysis of the gap acceptance characteristics of late merging vehicles shows that there is no significant difference between the size of gaps accepted by late merging vehicles and that accepted by early merging vehicles.
A class of SWP(Stochastic Wane Propagation) models microscopically mimics individual vehicles' stochastic behavior and traffic jam propagation with simplified car-following models based on CA(Cellular Automata) theory and macroscopically captures dynamic traffic flow relationships based on statistical physics. SWP model, a program-oriented model using both discrete time-space and integer data structure, can simulate a huge road network with high-speed computing time. However, the model has shortcomings to both the capturing of low speed within a jam microscopically and that of the density and back propagation speed of traffic congestion macroscopically because of the generation of spontaneous jam through unrealistic collision avoidance. In this paper, two additional rules are integrated into the NaSch model. The one is SMR(Stopping Maneuver Rule) to mimic vehicles' stopping process more realistically in the tail of traffic jams. the other is LAR(Low Acceleration Rule) for the explanation of low speed characteristics within traffic jams. Therefore, the CA car-following model with the two rules prevents the lockup condition within a heavily traffic density capturing both the stopping maneuver behavior in the tail of traffic jam and the low acceleration behavior within jam microscopically, and generates more various macroscopic traffic flow mechanism than NaSch model's with the explanation of propagation speed and density of traffic jam.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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