The objective of VMS(Variable Message Sign) is to provide the traffic information downstream to drivers upstream so that they can choose their routes or expect the travel time to arrive the destination. Because there is not enough time and space to show the message, VMS message should be selected carefully. However, the message of VMS has been simply selected among the pre-designed message sets based on the priority rule of events. If the traffic demand between origin and destination is identified along the freeway, message can be selected to provide the information of a route that more drivers will use. In this study, a time sliced OD(Origin/Destination) estimation method will be developed using the detector information of the on-ramp, exit ramp, and the main lanes. And the strategy of a priority rule of message was planned.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.2
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pp.1-11
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2010
The provision of warning information on upcoming hazards leading to potential crash occurrence is a significant countermeasure to prevent crashes on the highway. This study presents a methodology for selecting more effective warning messages using a multi-criteria value function. The understandability, preference level, and message reading time were used as measures of effectiveness (MOE) for messages. Expert judgements were incorporated into the value function by analytical hierarchical process (AHP) technique. Field experiments to evaluate the warning messages were conducted in a testbed section on the Jungboo-Naeryuk freeway. The proposed methodology would be a useful tool to support the design of various traffic information messages.
PURPOSES : This study analyzed the lane-by-lane traffic flow characteristics in Korea by using real-world data, including congestion levels, for 2-, 3-, and 4-lane freeways. METHODS : On the basis of a literature review, lane flow and speed characteristics were analyzed using flow measurements and speed ratios. In addition, the effect of congestion levels on traffic flow were visualized using rescaled cumulative plots. RESULTS : Driver behavior varied depending on the congestion level. During free-flow conditions, the lane-use ratio of individual lanes varied largely, whereas during congestion, the ratio was nearly the same for all lanes (i.e., equilibrium). During maximum-flow and congestion conditions, the median lane was used more than the shoulder lane, whereas during all other conditions, the shoulder lane had a higher lane-use ratio. In 3- or 4-lane freeways, the lane-use ratio of the median lane always exceeded 1 and was the highest during free-flow conditions. CONCLUSIONS : The results of the present analysis can be used as an index to predict congestion before a lane is overcapacitated. Moreover, the results can be applied in variable lane guidance systems, such as car navigation systems and variable message displays, to control traffic flow.
This paper not only tests VIDS(Video Image Detection System) performance by vehicle speed group but also suggests optimal VIDS height considering road and cost condition. The VIDS spreads over freeway and national highway and plays an important role in ITS(Intelligent Transportation Systems). As a result, speed data accuracy drops form 50kph vehicle speed and volume and occupancy data accuracy drop from 30kph. Lowest speed data accuracy is only 88%, but volume and occupancy accuracy are 75% and 77% respectively. The reason VIDS data accuracy drop by vehicle speed is gap distance decrease between vehicles. Therefore, this paper suggests $17m{\sim}21m$ for optimal VIDS height considering road and cost condition.
Kim, Dong-Ho;Rho, Jeong-Hyun;Park, Dong-Joo;Park, Jee-Hyung;Kim, Han-Soo
Journal of Korean Society of Transportation
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v.26
no.5
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pp.131-141
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2008
The objective of this study is to propose methods for determining optimal representative value and the optimal size of historical data for reliable travel time forecasting. We selected values with the smallest mean of forecasting errors as the optimal representative value of travel time pattern data. The optimal size of historical data used was determined using the CVMSE(Cross Validated Mean Square Error) method. According to the results of applying the methods to point vehicle detection data of Korea Highway Corporation, the optimal representative value were analyzed to be median. Second, it was analyzed that 60 days' data is the optimal size of historical data usedfor travel time forecasting.
A selection of the analysis section for traffic accidents is used to analyze definitely the cause of accidents sorting similar accidents by a group and to raise the effect of improvement projects deciding the priority of accidents. In the existing method, an uniformly dividing method based on road mileages has been used, which has no consideration for similarities among accidents. Consequently, in recent, a slider-length method considering accident types rather than road mileages is widely used. In this study, using K-mean method, a non-hierarchical grouping technique used in the Cluster Analysis ai a applicatory method for the slider length method, a method classifies accidents that occurred the most nearby mileages into one group is proposed. To verify the proposed method, a comparison between the f-mean method and the dividing method at regular intervals on the data of a total of 25.6km lengths along Kyung-bu freeway in Pusan direction was made so that the K-mean method was proved to an effective method considering the similarities and adjacencies of accidents.
Traffic information provision plays an important role in increasing the efficiency of network operation and in providing convenience for roadway users. As a typical device for disseminating real-time traffic information for collective general public, VMS is a prevalent device nowadays and it is being expanded. However, the actual monetary value of traffic information is not quantified up to now. The previous studies regarding VMS traffic information are mainly focused on the behavioral aspects of road users such as departure time and route choices under traffic information provision conditions. This paper tried to estimate the monetary value of VMS traffic information using discrete choice theory and logit model through the stated preference study(SP). The methodological framework adopted in this paper can also be used in evaluating the monetary value of other traffic information providers including PDA, CNS, and mobile phone.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2338-2356
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2019
Vehicular ad-hoc network (VANET) is the name of technology, which uses 'mobile internet' to facilitate communication between vehicles. The aim is to ensure road safety and achieve secure communication. Therefore, the reliability of this type of networks is a serious concern. The reliability of VANET is dependent upon proper communication between vehicles within a given amount of time. Therefore a new formula is introduced, the terms of the new formula correspond 1 by 1 to a class special ST route (SRORT). The new formula terms are much lesser than the Inclusion-Exclusion principle. An algorithm for the Source-to-Terminal reliability was presented, the algorithm produced Source-to-Terminal reliability or computed a Source-to-Terminal reliability expression by calculating a class of special networks of the given network. Since the architecture of this class of networks which need to be computed was comparatively trivial, the performance of the new algorithm was superior to the Inclusion-Exclusion principle. Also, we introduce a mobility metric called universal speed factor (USF) which is the extension of the existing speed factor, that suppose same speed of all vehicles at every time. The USF describes an exact relation between the relative speed of consecutive vehicles and the headway distance. The connectivity of vehicles in different mobile situations is analyzed using USF i.e., slow mobility connectivity, static connectivity, and high mobility connectivity. It is observed that $p_c$ probability of connectivity is directly proportional to the mean speed ${\mu}_{\nu}$ till specified threshold ${\mu}_{\tau}$, and decreases after ${\mu}_{\tau}$. Finally, the congested network is connected strongly as compared to the sparse network as shown in the simulation results.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.2
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pp.17-32
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2022
This study explored an approach to estimate a flow-density diagram(FD) on a link in highway traffic environment by utilizing probe vehicles' time headway records. To study empirical flow-density diagram(EFD), the probe vehicles with vision sensors were recruited for collecting driving records for nine months and the vision sensor data pre-processing and GIS-based map matching were implemented. Then, we examined the new EFDs to evaluate validity with reference diagrams which is derived from loop detection traffic data. The probability distributions of time headway and distance headway as well as standard deviation of flow and density were utilized in examination. As a result, it turned out that the main factors for estimation errors are the limited number of probe vehicles and bias of flow status. We finally suggest a method to improve the accuracy of EFD model.
This paper is focused on verifying time-space repetition of the highway accident and finding the their causes and deterrents. We classify all months into several seasonal groups, develop the model for each seasonal group and analyze the results of these models for Joong-bu highway. The existence of seasonal effect is verified by the analysis or self-organizing map and the accident indices. Agglomerative hierarchical cluster analysis which is used to decide the seasonal groups in accordance with accident patterns, winter group, spring-fall group. and summer group. The accident features of winter group are that the accident rate is high but the severity rate is low. while those of summer group are that the accident rate is low but the severity rate is high. Also, the regression model which is developed to identify the accident Pattern or each seasonal group represents that the season-related factors, such as the amount of rainfall, the amount of snowfall, days of rainfall, days of snowfall etc. are strongly related to the accident pattern of evert seasonal group and among these factors the traffic volume, amount of rainfall. the amount of snowfall and days of freezing importantly affect the local accident Pattern. So, seasonal effect should be considered to the identification of high-risk road section. the development of descriptive and Predictive accident model, the resource allocation model of accident in order to make safety management plan efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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