Today travel demand continues to increase with spread of economic zones. Also, urban freeway plays an important role in intra-zone transportations as a major corridor in a big city. However, most of urban freeways experience a severe congestion with the excess of inflowing or outflowing traffic through freeway ramps. The purpose of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the speed predictive models on the ramp junctions of urban freeway under the intelligent transportation system(ITS) settings. From the analyses of traffic characteristics following results were obtained: ⅰ) 24 hours average traffic characteristics flow, occupancy, speed under the ITS settings showed about 40%, 38%, 8.8% increase each on urban freeway junctions period when compared with that under the non-ITS settings each other. Free flow speed and traffic flow on the mainline sections of urban freeway under the ITS settings also showed about 20% and 17% increase when compared with that under the non-ITS, respectively. ⅱ) The upstream when compared speed( $S_{u}$)and downstream occupancy( $O_{d}$) were especially shown to have higher explanatory powers on the stable flow ramp junctions, but the upstream speed( $S_{u}$) and downstream flow( $V_{d}$) were especially shown on the unstable flow ramp junctions of urban freeway under the ITS settings.ngs.ngs.
From the traffic analysis, and model constructions and verifications for speed prediction on the freeway ramp junctions with 70mph speed limit, the following results were obtained : ⅰ) The traffic flow distribution showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy distribution was also shown to be varied by a big difference depending on the time periods. Especially, the occupancy in the morning peak period showed over 100% increase when compared with the 24hours average occupancy, and the occupancy in the afternoon peak period over 25% increase when compared with the same occupancy. ⅲ) The speed distribution was not shown to have a big difference depending on the time periods. Especially, the speed in the morning peak period showed 10mph decrease when compared with the 24hours'average speed, but the speed did not show a big difference in the afternoon peak period. ⅳ) The analyses of variance showed a high explanatory power between the speed predictive models(SPM) constructed and the variables used, especially the upstream speed. ⅴ) The analysis of correlation for verifying the speed predictive models(SPM) constructed on the ramp junctions were shown to have a high correlation between observed data and predicted data. Especially, the correlation coefficients showed over 0.95 excluding the unstable condition on the diverge section. ⅵ) Speed predictive models constructed were shown to have the better results than the HCM models, even if the speed limits on the freeway were different between the HCM models and speed predictive models constructed.
From the traffic analyses, and model constructions and verifications for speed prediction on the freeway ramp junctions with 70mph speed limit, the following results obtained: ⅰ) The traffic flow distribution showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy distribution was also shown to be varied by a big difference depending on the time periods. Especially, the occupancy in the morning peak period showed over 100% increase when compared with the 24hours average occupancy, and the occupancy in the afternoon peak period over 25% increase when compared with the same occupancy.ⅲ) The speed distribution was not shown to have a big difference depending on the time periods. Especially, the speed in the morning peak period shown 10mph decrease when compared with the 24hours' average speed, but the speed did not show a big difference in the afternoon peak period.ⅳ) The analyses of variance showed a high explanatory power between the speed predictive models(SPM) constructed and the variables used, especially the upstream speed. ⅴ) The analysis of correlation for verifying the speed predictive models(SPM) constructed on the ramp junctions were shown to have a high correlation between observed data and predicted data. Especially, the correlation coefficients showed over 0.95 excluding the unstable condition on the diverge sectionⅵ) Speed predictive models constructed were shown to have the better results than the HCM models, even if the speed limits on the freeway were different between the HCM models and speed predictive models constructed.
Congestion and traffic accidents occur on the merge and diverge sections in the interchange of the freeway. Studies have been conducted to reduce the traffic delay and accidents on the merge section in the freeway since 1960s. but a study was not conducted to estimate the speed variation on the merge section construct models estimated for the speed variation and suggest the appropriate measures. The purpose of this study was to identify the traffic flow characteristics on the merge section in the freeway construct the models estimated for the speed variation on the merge section in the freeway and finally establish the appropriate measure for reduction of traffic delay and accidents on the merge section in the freeway. The following results were obtained: I) Speed variations in the urban freeway appeared to be about 3.2mph, 6.5mph and 7.4mph based on the morning peak period, afternoon peak period and 24-hours period but those in the suburban freeway appeared to be about 8.0mph, 11.1mph and 10.1mph based on the same periods respectively. So different speed reduction signs need be installed to reduce delay and accidents on the merge section in the freeway based on the areas and periods as the freeway traffic management system(FTMS). ii) These models estimated for speed variation need to be studied with the changeable message sign(CMS) technique based on the real-time data so that the traffic flow could be maximized and the traffic delay and accidents be on the merge section in the freeway as more efficient freeway traffic management system(FTMS) in the near future.
The purpose of this study was to investigate how the landscape characteristics and the physical factors of landscape would affect the preference for the Gapcheon in Daejeon Metropolitan City. The Gapcheon was divided in three sections of the outskirts, Expopark areas, and residential complexes. After selecting seven landscape points where the sections could be expressed best, photographs were taken both in the upstream and downstream direction. The questionnaire used to evaluate the river's landscape included 20 items of adverbs that described the form of the river and one item to rate the overall preference. By analyzing the 14 pictures taken, the occupancy rates of the landscape elements in terms of the sky, river, vegetation of the river, mountain, and artificial structures. Image factor analysis was conducted for each of the sections in order to analyze the landscape characteristics of the Gapcheon, and then regression analysis was conducted in order to analyze the relationships among the physical factors influencing the preference of the landscapes. The results were as follows : Factors that compose the visual characters of urban river were classified be the aesthetic factor, the emotional factor and the situation factor. These 3 factors showed a 65.8% total variance. The river landscape with the biggest preference was the one from the Daedeok Grand Bridge as the occupancy area of the mountain, sky, and river was large and distributed evenly and the vegetation of the river was in a good harmony with the surroundings. After carrying out regression analysis to examine the relationships between the visual preference of Gapcheon and the physical factors of landscape(the sky, river, vegetation of the river, mountain, and artificial structure), the following regressions model was made : PRE=5.906+0.017(river)-0.053(artificial structure)-0.060(vegetation of the river) (R-square=0.48).
본 연구는 도시가로망에 설치된 상류부 루프 검지기로 부터 수집되는 검지 자료 들중 개별차량의 점유시간을 기초로 대기길이를 예측할 수 있는 모형을 구축 하였으며, 구축된 알고리즘은 향후 현장 적용시 기하구조적특성(횡단보도 존재 여부)의 영향 을 소화하기 위한 방법론을 제시한다. 본 연구의 예측모형은 강남역에 설치된 상류부 검지기로 부터 수집된 현장자료를 이용하여 정립되었으며, 모형의 기본식은 Muliti- Ploynomial식에 의한 희귀방정식에 기초하고 있다. 연구결과 강남역 상류부 검지기를 기준으로 전방 약 80m∼90m 부근에서 형성된기 시작하는 대기길이를 실시간으로 예측할 수 있었으며, 연구모형에 대한 통계분석 및 검증결과 현장적용에 매우 적합한 것으로 나타났다.
외부 환경에서의 영상처리 기술은 외부환경에 매우 민감하여 외부환경이 급격하게 변화할 때마다 정확도가 많이 떨어지는 경향이 있다. 따라서 교통감시시스템으로 정확한 교통정보를 산출하기 위해서는 (여기서 교통감시시스템은 영상처리 기술을 이용하여 교통상황을 감시하는 시스템) '전이시간대의 그림자 제거', '야간에 차량 전조등에 의한 왜곡', '비', 눈, 그리고 안개에 의한 잡음', '폐색(occlusion)' 등을 필히 해결해야만 한다. 본 논문은 다양한 변화가 일어나는 실외환경에서 영상처리 기술을 이용하여 교통량, 속도, 점유시간을 산출하는 시스템을 개발하였다. 따라서, 시스템의 성능을 검증하기 위해 한국건설 기술연구원에서 운영하고 있는 곤지암 시험장에서 2008년 12월 16일부터 18일까지 교통량, 속도, 점유시간에 대해 4개차로 (상행 2차로, 하행 2차로)를 대상으로 평가하였다. 평가 방법은 기준데이터가 되는 레이더 검지기 데이터와 본 연구의 영상처리기술에 의해 산출된 데이터를 비교하는 방법으로 수행되었다. 평가 결과, 주간, 야간, 일출, 일몰 시간대 모두 교통량, 속도, 점유시간 산출 값이 기준데이터와 비교했을 때 약 92%에서 97%까지의 정확도가 있는 것으로 평가되었다.
우리나라의 멸종위기어류 열목어 Brachymystax lenok tsinlingensis의 분포양상 및 서식지 특징, 멸종위협 등급을 평가하기 위해 분포조사를 2015년과 2019년에 실시하였다. 출현기록은 1990년 이전, 1997~2006년, 2000~2011년, 2010~2019년으로 나누어 정리하였다. 분포조사는 모두 150개 지점을 조사하여 67개 지점에서 542개체를 확인하였는데, 내린천 (11개 지점), 오대천(11개), 북천(10개), 방태천(8개), 송정리천(4개), 수입천(3개), 인북천(3개), 현동천(3개) 등의 순으로 지점수와 개체수가 많았다. 열목어의 주 서식지는 고도가 400 m 이상으로 높은 하천 상류로 유폭 4~20 m, 수심 1~2 m이며 큰돌의 비율이 70~80%로 높은 곳이었다. 감소 및 위협요인은 하천정비공사, 저수지 및 교량 건설, 오염수 배출, 여름철 피서객 유입, 보 등이었다. 멸종위협 등급을 IUCN 평가기준(A, B)에 따라 평가했을 때, 2000~2011년 대비 서식지 감소율(20.7%), 출현범위 (7,732 km2), 점유면적 (268 km2), 단절된 지소수 (15개), 서식지 질 하락 등을 근거로 근접한 취약(Near meets VU A2acd, B1b (i,ii,iii)+B2b (i,ii,iii))으로 나타나 최종 "준위협종(Near Threatened, NT)"으로 평가되었다.
한국산 냉수성 어류 새미 Ladislabia taczanowskii Dybowski의 분포양상 및 서식지 특징, 멸종위협을 평가하기 위해 2021년 3월부터 8월까지 분포조사를 실시하였다. 과거 출현기록은 1997~2005년, 2006~2012년, 2013~2019년으로 구분하였고, 분포조사는 169개 지점을 조사하여 72개 지점에서 1,040개체가 채집되었다. 서식이 확인된 지역은 남한강(27지점), 임진강(17지점), 북한강(16지점), 삼척오십천(4지점), 연곡천(3지점), 강릉남대천(2지점), 전천(1지점), 추천(2지점)이었다. 새미의 주 서식지는 고도가 300 m 이상의 상류로 유폭은 2~30 m, 수심은 0.3~1.5 m이며 하상은 큰돌의 비율이 50~90%, 돌의 비율이 10~50%인 곳이었다. 새미의 위협요인으로는 보의 축조와 댐건설, 교량공사, 골재 채취 등의 하천공사와 생활 하수유입, 유원지, 태풍으로 인한 홍수 및 복구공사 등이었다. IUCN 평가기준에 따른 멸종위협 등급은 2010~2019년 대비 서식지 감소율(36.1%), 출현범위(7,820 km2), 점유면적(288 km2), 지소수(19개), 서식지 질 하락 등을 근거로 취약(Vulnerable, VU A2ac)으로 평가되었다. 마지막으로 새미의 보존방안에 대해 논의하였다.
고속도로에서 공사로 인한 차로폐쇄가 발생하면 병목이 형성되어 혼잡이 발생한다. 따라서 공사구간의 도로 운영효율을 개선하기 위해 다양한 교통관리전략이 개발되었으며, 대표적으로 공사구간 상류에 운영하는 합류제어가 있다. 일반차 환경에서는 혼잡시 운전자가 합류에 어려움을 겪어 전략 운영에 한계가 존재하나, 자율협력주행차는 통신기능을 활용하여 고도화된 교통관리전략의 운영이 가능하다. 이에 본 연구는 자율협력주행차 환경에서 동적합류제어와 차로변경제어를 통합한 교통관리전략을 개발하였다. 통합제어전략은 공사구간 상류의 점유율을 기준으로 조기합류 또는 지연합류를 운영하며, 비공사차로의 차로별 교통량을 균형화 하기 위해 차로를 변경할 차량수를 결정한다. 미시교통시뮬레이션에 자율협력주행차와 전략을 구현하고 분석한 결과 누적 통과교통량, 공사구간 상류의 평균속도 및 네트워크 평균통행시간이 개선되어 도로 운영성이 향상된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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