PURPOSES : The objective of this study is to find Percentile Speed($V_p$) for Appraisal of Road Section with Recurring Congestion. METHODS : Percentile Speed($V_p$) is determined by correlation analysis of CSI that proposed existing literature. and CSI(Consistency Service Index) is a index that subtract service fail frequency from 100 points, and service fail is defined as traffic situation is driving less than 80kph speed. In this study, We analyzed the highest correlation percentile speed associated with CSI. This speed is chosen as a delay decision speed. In order to verifying reliability, it performed a comparison with the previous method. RESULTS : As a result, 30 percentile speed($V_{30}$) was decided as index speed for judgement of recurring congestion section, and through comparison with existing methods, we demonstrated that 30 percentile speed can be useful for judgement of recurring congestion section. CONCLUSIONS : This method to Determine recurring congestion section using the percentile speed($V_{30}$) was proposed for the first time in this paper. This method can be applicated more quickly and easily than existing method for determining of recurring delay section.
PURPOSES : In order to do an improving countermeasures for congestion on the highway with a limited budget, it is very important to select a habitual congestion section effectively. This study is develop CSI(Consitency Service Index) which contained the service for drivers on the highway to select a habitual congestion section. METHODS : By applying the concept of service for the users paying a fee, proposed CSI(Consistency Service Index) to determine habitual delay. CSI is mean that users using the highway road must be provided an environment which can driving more than 80kph, anytime, anywhere. RESULTS : The result applying developed method in this study included most of congestion sections selected by conventional method. but, in some section of existing non-congestion section were included by CSI. The annual average speed and CSI correlation analysis result was high correlation. This result proved that CSI was reflecting road traffic condition well. CONCLUSIONS : It was verified practicality from the delay section of gyeonggi-do area highway. we can judge whether or not to be a habitual congestion in the specific highway and do the traffic improving countermeasures accordingly.
최근, 다중 구역의 교통 정보를 이용한 가변 속도 제한(VSL) 결정 방법이 연구되고 있다. 하지만 부정확한 VSL 시작 구간 및 거리 계산으로 더 심각한 정체현상을 유발하고 있다. 불안정한 VSL 시스템은 결국 도로의 정체 현상을 더 악화 시키고 결국 전체적인 교통 흐름의 악화로 발전될 수 있다. 본 논문은 다중 구간에서 안정적으로 동작할 수 있는 새로운 VSL 방법을 제안한다. 본 알고리즘은 가속도를 이용하여 정체 구간의 끝 부분으로 예상되는 예비 VSL 시작 구간(VSS)을 설정하고 정체 구간별 VSS를 선정한다. 선정된 VSS를 기준으로 VSL을 계산하고 정체구간으로 진입하는 차량을 통제한다. 제안하는 방법의 안정성 및 효율성 테스트를 위해 기존 시스템과 비교 실험을 진행한다. 실험을 통하여 제안하는 방법은 정확한 VSS 선정을 통해 기존 알고리즘의 문제점을 해결 하였고 총 이동시간이 1~2분 감소한 것을 확인하였다.
종전 환기설계기준에 따르면 전속도(10~80 km/h)를 대상으로 환기검토를 수행하였다. 이는 원활시 및 지체시 상황을 모두 고려한 환기계획이며 도심터널 등에서는 합리적인 방법이다. 그러나 최근 지방부 고속도로의 터널은 교통량이 낮고, 지체발생빈도가 매우 낮기 때문에 지정체를 모두 고려하여 환기계획을 수행하는 것은 다소 불합리성이 있다. 따라서 적정 환기계획을 위해 원활교통과 지체교통을 구분할 필요가 있으며, 교통류의 지정체에 따른 지정체 판별식을 개발할 필요성이 제기된다. 본 연구에서는 합리적 환기계획을 위해 지정체 여부에 따른 환기검토 제외속도를 결정하고자 하였다. 먼저 국내 고속도로상 지정체 교통량을 조사하고 지정체 원인을 분석하였다. 그리고 '여유속도' ($u-u_m$) 개념을 도입하여 지정체 판별모델을 개발하였으며 대상터널에 대한 그 적용성을 분석하였다. V/C 비율에 따른 환기검토 제외속도 분석결과, 설계속도 100 km/h 일 경우 V/C 가 0.1 이하일 경우는 40 km/h 이하, V/C 가 0.35 이하일 경우는 30 km/h 이하, V/C 가 0.6 이하일 경우는 20 km/h 이하, V/C 가 0.75 이하일 경우는 10 km/h 이하에서 환기검토 제외가 가능하였다.
본 연구에서는 고속도로 교통류 관리를 위해 현재 시행중인 톨게이트 진입제어기법에 대해서 교통관리자가 교통상황의 변동에 따라 능동적으로 대처할 수 있도록 정보를 제공할 수 있는 톨게이트 진입제어의 효과분석 툴을 개발하였다. 개발을 위해 현재 시행되고 있는 한국도로공사 톨게이트 진입제어기법의 문제점을 진단하여 검지체계, 혼잡판단지표, 판단기준, 혼잡관리단위를 개선하였고 톨게이트 진입제어를 위한 절차를 수립하였다. 개발효과분석 툴은 개선된 톨게이트 진입제어 시행절차를 구현할 수 있도록 크게 교통상황 진단, 톨게이트 조절, 통행속도 산출 부문으로 구성하였다. 효과분석을 위해 톨게이트 진입제어과정을 구현한 효과분석 툴을 이용, 분석을 수행하였으며 혼잡기준속도를 80km/h로 적용하였을 때 톨게이트 진입제어 미시행시 및 기존 한국도로공사방안에 비해 통행속도가 각 21.5%, 8.8% 개선되는 것을 확인하였다.
Traffic noise estimation models are useful in evaluation of the noise pollution in current circumstances. They are helpful tools for design and planning new roads and highways. Measurement of average traffic noise level is possible when traffic speed and volume are known. The objective of this study was to devise a model for prediction of highway traffic noise levels based on current traffic variables in Iran. The design of this model was to take the impact of traffic congestion into consideration and to be field tested. This study is a library research augmented by field study conducted on Saeedi Highway located south west of Tehran. The period for the field study lasted 5 days from 7-12 February, 2013. This study examined liner and non-liner methods in formulation of its model. Liner method without a fixed coefficient was the best fit for the intended model. The proposed model can serve as a decision making tool to estimate the impact of key influential factors on sound pressure levels in urban areas in Iran.
Lane change in urban environments is a challenge for both human-driving and automated driving due to their complexity and non-linearity. With the recent development of deep-learning, the use of the RNN network, which uses time series data, has become the mainstream in this field. Many researches using RNN show high accuracy in highway environments, but still do not for urban environments where the surrounding situation is complex and rapidly changing. Therefore, this paper proposes a lane change possibility decision network by adopting Attention layer, which is an SOTA in the field of seq2seq. By weighting each time step within a given time horizon, the context of the road situation is more human-like. A total 7D vectors of x, y distances and longitudinal relative speed of side front and rear vehicles, and longitudinal speed of ego vehicle were used as input. A total 5,614 expert data of 4,098 yield cases and 1,516 non-yield cases were used for training, and the performance of this network was tested through 1,817 data. Our network achieves 99.641% of test accuracy, which is about 4% higher than a network using only LSTM in an urban environment. Furthermore, it shows robust behavior to false-positive or true-negative objects.
Jin Ho Lee;In Su Kim;Hector Acosta;Hyeong Bok Kim;Seung Won Lee;Soon Ki Jung
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권4호
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pp.329-336
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2023
This paper introduces an edge AI-based scene-specific object detection system for long-term traffic management, focusing on analyzing congestion and movement via cameras. It aims to balance fast processing and accuracy in traffic flow data analysis using edge computing. We adapt the YOLOv5 model, with four heads, to a scene-specific model that utilizes the fixed camera's scene-specific properties. This model selectively detects objects based on scale by blocking nodes, ensuring only objects of certain sizes are identified. A decision module then selects the most suitable object detector for each scene, enhancing inference speed without significant accuracy loss, as demonstrated in our experiments.
교통정보제공을 통한 교통량 분산효과에 대한 관심이 높아짐에 따라, 효율적인 교통정보제공을 위한 기초 연구로써 운전자의 반응행태 및 우회효과에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 연구는 실제 조사를 통해 추정된 우회율과 소통상황과의 상관분석을 통해, 우회가 어떻게 결정되며, 그 효과가 어떤지를 알아보고자 하였다. 속도-교통량 분석결과, 고속도로의 속도가 떨어짐에 따라 우회교통량이 증가하고, 우회교통량의 증가로 고속도로 교통량이 줄어 소통상황이 원활해지면서 다시 우회교통량이 줄어드는, 우회 메커니즘을 확인하였다. 또한 상관분석을 통해 우회율과 통행속도는 음(-)의 관계를, 통행시간과는 양(+)의 관계를 갖는다는 것을 밝혀냈으며, 혼잡상황별로, 통행방향별로 우회율과 소통상황과의 관계가 다양함을 밝혀냈다. 마지막으로 본선교통량과 통행속도, 통행시간을 변수로 하는 우회율 회귀식을 제시하였으며, 이 때 결정계수는 38.5%로 나타났다. 이 값은 고속도로 소통상황이 운전자의 우회결정시 영향을 미치는 다양한 변수 중에서 약 40%를 차지한다는 것을 의미한다.
최근 고속도로에서 운전자가 교통운영 및 안전상 적정한 속도로 운행할 수 있도록 기상, 교통사고, 혼잡 등에 효과적으로 대응할 수 있는 교통류 관리전략에 대한 필요성이 증가하고 있다. 새로운 교통시스템을 적용하기에 앞서 해당 시스템의 효과를 극대화할 수 있는 운영구간을 결정하는 기준에 대한 연구가 선행되어야 하며, 교통사고자료를 활용한 통합적인 분석을 통하여 운영구간 우선순위 결정 기준을 마련할 수 있다. 본 연구에서는 향후 국내 가변제한속도 도입 시 교통안전을 고려하여 우선적으로 설치해야할 운영구간을 선정하기 위한 방법론을 제시하였다. 순서형 프로빗 모형을 이용한 분석결과, 교통안전을 고려한 가변제한속도 운영구간 우선순위는 교량 및 터널구간, 내리막구간, 승합차 또는 화물차의 비율이 높은 구간, 야간시, 이상기후시 차량의 평균속도가 높은 구간, 차량간 속도분산이 높게 나타나는 구간 순으로 나타났다. 본 연구의 결과는 기상대응을 목적으로한 국내 가변제한속도 시스템 도입시 운영구간 우선순위 도출에 효과적으로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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