Kim, Jeong-Yeon;Lee, Yeong-In;Baek, Seung-Geol;Nam, Gung-Seong
Journal of Korean Society of Transportation
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v.24
no.7
s.93
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pp.27-40
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2006
The traffic information is provided, which based on the volume of traffic, speed, occupancy collected through the currently operating Vehicle Detector System(VDS). In addition to the trend in utilization fold of traffic information is increasing gradually with the applied various fields and users. Missing data in Vehicle detector data means series of data transmitted to controller without specific property. The missing data does not have a data property, so excluded at the whole data Process Hence, increasing ratio of missing data in VDS data inflicts unreliable representation of actual traffic situation. This study presented the imputation process due out which applied the methodologies that utilized adjacent stations reference and historical data utilize about missing data. Applied imputation process methodologies to VDS data or SeoHaeAn/Kyongbu Expressway, currently operation VDS, after processes at missing data ratio of an option. Imputation process held presented to per lane-30seconds-period, and morning/afternoon/daily time scope ranges classified, and analyzed an error of imputed data preparing for actual data. The analysis results, an low error occurred relatively in the results of the imputation process way that utilized a historical data compare with adjacent stations reference methods.
In this study, frequently passing vehicles with two, three, four, and five axles were chosen through traffic volume analysis in Kyung-In Expressway in order to analyze how the road roughness and vehicle speed affect on the dynamic loads for roads in various vehicle classes. Dynamic loads according to chosen vehicles are estimated by TruckSim program. Dynamic load amplification factor is ratio between dynamic and static loads, and it is also determined for each vehicle classes. From the result of dynamic loads estimated by the dynamic load amplification factor, it is shown that for three-axles vehicle, when IRI is 3.5 and vehicle speed is 100km/hr, asphalt pavements receive additional 36% of static loads in maximum. The analysis of the amplification factor according to each vehicle classes also indicates that the amplification factor increases as the distance between the axles becomes smaller and each axle receives more loads.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.66-83
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2021
Vehicles experience changes in driving behavior due to the various facilities on the freeway. These sections may cause repetitive traffic congestion when the traffic volume increases, so safety issues may be raised. Therefore, the purpose of this study is to perform microscopic traffic analysis on these sections using drone images and to identify the causes of traffic problems. In the case of drone image, since trajectory data of individual vehicles can be obtained, empirical analysis of driving behavior is possible. The analysis section of this study was selected as the weaving section of Pangyo IC and the sag section of Seohae Bridge. First, the trajectory data was extracted through the drone image. And the microscopic traffic analysis performed on the speed, density, acceleration, and lane change through cell-unit analysis using Generalized definition method. This analysis results can be used as a basic study to identify the cause of the problem section in the freeway. Through this, we aim to improve the efficiency and convenience of traffic analysis.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.319-322
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2014
Due to the active use of the internet currently, the transportation volume of logistics firms is dramatically increasing, but it is not easy to secure available vehicles and vehicle suppliers, so it is the most important for logistics companies to streamline transportations management and process. For such reason, there have been a number of studies to deal with VRP and VSP for efficient vehicle allocation planning of vehicle suppliers and vehicles. But it is hard to reflect traffic situations changing everyday and detailed geographic conditions, and it requires big scale of database and huge calculation time consumption as increase number of depots, which is very inefficient. For solving the vehicle allocation planning problems of 3PL firms with various constraints due to the transportation cost, this paper suggest new vehicle allocation information system and an algorithm based transportation cost/income. Also this paper presents actual results applied to a logistics company. As a result, the transportation profit of vehicle suppliers increased by 11 percent in average, when the developed transportation cost-based vehicle allocation system applied.
Since vehicles become large and heavy and traffic volume is increased rapidly, many fatigue damages have been reported in bridge members. In order to prevent fatigue damages of bridge members and maintain safety it is essential to perform rational fatigue check. Only one vehicle is loaded on a bridge deck for the fatigue design. But in reality it is seldom that only one vehicle passes on a bridge deck. Usually more than two vehicles are passing on a bridge deck simultaneously. Therefore, it is necessary to consider the influence of simultaneous loading for a rational fatigue design. In this study, the influence of simultaneous loading is investigated by performing stress variation analysis due to vehicle load on the basis of linear superposition method and Monte-Carlo simulation of traffic flow, and then calculating the measure of fatigue damages.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.5
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pp.33-52
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2008
This research intended to study a vehicle detection method for traffic volume, speed, stoping, parking activity, etc. using real time image processing and to propose the more accurate, environment adaptive image processing algorithm. The new method was compared with an existing commercialized image processing system, 'A' Product, for performance reliability tests. Also, the new method improved and developed the comparative advantage image processing algorithm. With regard to the test results, the algorithm over-counted one more vehicle, while 'A' product missed four vehicles during the test period. The first test results were used to improve the performance of this algorithm, and it's performance was improved though the second test in various and complicated traffic environment to yield superior performance.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.6
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pp.116-126
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2013
Weather factor to affect driver's driving environment are due to changes in weather conditions is caused rainfall, snowfall, fog etc and the reducing of road capacity and because deteriorating weather could be affect the headway and vehicle speed and the decrease in lane caused by an accident occurs that was analyzed that bad weather occur congestion greater than on the clear day. Bad weather to reduce of the driver's visibility was analysed the sensitive to changes in travel speed and traffic accident to appears high characteristics according to weather conditions on the expressway(higher speed) than general road. As a result, visibility have been determined to be important factor in changes of the highway traffic flow characteristics. Therefore, in this study, we selected traffic volume and travle speed that have a major impact on high-speed expressway basic segments as importance effect factor and we selected to subject of analysis among the Metropolitan Expressway that it could be obtained certain level of traffic volume data and we studied the changing of expressway traffic flow due to change visibility after the collecting of meteorological and traffic data. In order to perform this study, data collection and analysis methods were established through the existing literature and we had selected level of visibility of the expressway and we had performed the statistical verification. Finally, we had calculated the rate of change of expressway traffic flow characteristics due to visibility and we had come up with a way to apply at capacity and service level analysis.
While air pollutants emission caused by the traffic is one of the major sources, few researches have done. This study investigated the extent to which traffic and road related characteristics such as traffic volumes, speeds and road weather data including wind speed, temperature and humidity, as well as the road geometry affect the air pollutant emission. We collected the real time air pollutant emission data from Seoul automatic stations and real time traffic volume counts as well as the road geometry. The regression air pollutant emission models were estimated. The results show followings. First, the more traffic volume increase, the more pollutant emission increase. The more vehicle speed increase, the more measurement quantity of pollutant decrease. Secondly, as the wind speed, temperature, and humidity increase, the amount of air pollutant is likely to decrease. Thirdly, the figure of intersections affects air pollutant emission. To verify the estimated models, we compared the estimates of the air pollutant emission with the real emission data. The result show the estimated results of Chunggae 4 station has the most reliable data compared with the others. This study is differentiated in the way the model used the real time air pollutant emission data and real time traffic data as well as the road geometry to explain the effects of the traffic and road characteristics on air quality.
This study deals with the rear-end collisions in the rural aiea. The objectives of this study are 1) to analyze the characteristics of rear-end accidents of signalized intersections, and 2) to develop the accident models for Cheongju-Cheongwon. In pursing the above, this study gives the particular attentions to comparing the characters of urban and rural area. In this study, the dependent variables are the number of accidents and value of EPDO(equivalent property damage only), and independent variables are the traffic volumes and geometric elements. The main results analyzed are the followings. First, the statistical analyses show that the Poisson accident model using the number of accident as a dependant variable are statistically significant and the negative binomial accident model using the value of EPDO are statistically significant. Second, the independent variables of Poisson model are analyzed to be the ratio of high-occupancy vehicles, total traffic volume and the sum of exit/entry, and those of negative binomial regression are the main road width, total traffic volume and the ratio of high-occupancy vehicles. Finally, the specific independent variables to the rural area are the main road width, the ratio of high occupancy vehicle, and the sum exit/entry.
Purpose: The purpose of this study is to identify the characteristics of C02 emissions by road before establishing a policy to reduce greenhouse gas emissions. Method: As for the analysis method, the traffic volume and speed of the road were estimated using the traffic Assignment model targeting 27 arterial road axes in Incheon Metropolitan City. And, after estimating CO2 emissions by road axis by applying this, the characteristics of each group were analyzed through cluster analysis. Result: As a result of cluster analysis using total CO2 emissions, CO2 emissions by truck vehicles, and the ratio of truck vehicle emissions to total carbon dioxide emissions, four clusters were classified. When examining the characteristics of each road included in each group, it was analyzed that the characteristics of each group appeared according to the level of impact by CO2 emissions and truck vehicles. Conclusion: It is judged that it is necessary to establish a plan in consideration of CO2 emission characteristics for road CO2 management for greenhouse gas reduction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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