Highway classification is an essential part of defining design criteria of roads. This study is to classify highways by factor analysis. To accomplish the objectives, factor analysis is performed for classifying highways using the traffic data observed at the permanent traffic count points in 2004. A total off variables are applied : AADT, K factor, D factor, heavy vehicle proportion, day time traffic volume proportion, peak hour volume proportion, sunday factor, vacation factor and COV(Coefficient of Variation). The results of factor analysis show that variables are divided into two factors, which are the factor related to the fluctuational characteristics of traffic volume and the factor related to heavy vehicle and directional volume characteristics. According to the results of cluster analysis, 353 permanent traffic count points are categorized into such three groups as type I for urban highway, type II for rural highway, type III for recreational highway, respectively.
PURPOSES : The purpose of this study is to develop a methodology for estimating additional carbon emissions due to freeway incidents. METHODS : As our country grows, our highway policy has mainly neglected the environmental and social sectors. However, with the formation of a national green growth keynote and an increase in the number of people interested in environmental and social issues, problems related to social issues, such as traffic accidents and congestion, and environmental issues, such as the impact of air pollution caused by exhaust gases that are emitted from highway vehicles, are beginning to be discussed. Accordingly, studies have been conducted on a variety of environmental aspects in the field of road transport, and for the quantitative calculation of greenhouse gas emissions, using various methods. However, in order to observe the effects of carbon emissions, microscopic simulations must use many difficult variables such as cost, analysis time, and ease of analysis process. In this study, additional greenhouse gas emissions that occur because of highway traffic accidents were classified by type (incident handling time, number of lanes blocked, freeway level of service), and the annual additional emissions based on incidents were calculated. According to the results, congestion length and emissions tend to increase with an increase in incident clearance time, number of occupied lanes, and worsening level of service. Using this data, we analyzed accident data on the Gyeong-bu Expressway (Yang-Jae IC - Osan IC) for a year. RESULTS : Additional greenhouse gas emissions that occur because of highway traffic accidents were classified by type (incident handling time, number of lanes blocked, freeway level of service) and annual additional emissions caused by accidents were calculated. CONCLUSIONS : In this study, a methodology for estimating carbon emissions due to freeway incidents was developed that incorporates macroscopic flow models. The results of the study are organized in the form of a look-Up table that calculates carbon emissions rather easily.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.4
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pp.85-91
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2021
Some sections of the highway are closed due to disasters and accidents. In this situation, it analyzes what kind of situation occurs due to functional failure in the highway network. The domestic highway network can be expressed as a graph. Blocking some sections of the highway can turn into a national disaster. In this paper, we analyze the robustness of the domestic highway network. The robustness of expressways refers to the degree to which the traffic conditions of the domestic expressway network deteriorate due to the blockage of some sections. The greater the robustness, the smaller the effect of some blocking appears. This study is used to evaluate the congestion level of one section of the transportation network, and a value obtained by dividing the section traffic volume (V) by the section traffic volume (C) is used. This study analyzes the robustness of highways by using the actual traffic volume data of the departure and arrival points of domestic highways, and analyzes the changes in traffic volume due to partial blockage through experimental calculations. Although this analysis cannot reflect the exact reality of domestic highways, it is judged to be sufficient for the purpose of confirming the basic robustness of the overall network.
Because people are gradually interested in bicycles, central and local governments provide many efforts for expanding bikeway plans and utilization. However, most domestic bicycle plans have been established for the urban and leisure. This research is focused on developing the evaluation method to give the priority order for the investment of rural community bicycle roads. For the methodology development, the planning hierarchy and indicator framework are proposed in this paper. In order to decide the weighting value for indicators, a questionnaire survey to transportation experts was conducted. Moreover, the coefficient for social and spatial equity was applied to consider the balance of regional development. The evaluation was applied to a pilot corridor comprised of a 160km section of national highway in korea. This methodology provides a new tool to decide priority order for the investment of bicycle facilities.
PURPOSES : The demand for extending national highways is increasing, but traffic monitoring is hindered because of resource limitations. Hence, this study classified highway segments into 5 types to improve the efficiency of short-term traffic count planning. METHODS : The traffic volume trends of 880 highway segments were classified through R-squared and linear regression analyses; the steadiness of traffic volume trends was evaluated through coefficient of variance (COV), and the normality of the data were determined through the Shapiro-Wilk W-test. RESULTS : Of the 880 segments, 574 segments had relatively low COV and were classified as type 1 segments, and 123 and 64 segments with increasing and decreasing traffic volume trends were classified as type 2 and type 3 segments, respectively; 80 segments that failed the normality test were classified as type 4, and the remaining 39 were classified as type 5 segments. CONCLUSIONS : A theoretical basis for biennial count planning was established. Biennial count is recommended for types 1~4 because their mean absolute percentage errors (MAPEs) are approximately 10%. For type 5 (MAPE =19.26%), the conventional annual count can be continued. The results of this analysis can reduce the traffic monitoring budget.
Lee, Dong Hyun;Kim, Joo Yeub;Ji, Seung-Gu;Lee, Sang Soon;Kim, Ji-won
International Journal of Highway Engineering
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v.14
no.6
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pp.13-23
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2012
PURPOSES : This study is to improve the highway management and rehabilitation efficiently by method for asset management. METHODS : Based on the literature review, The concept of this paper is to investigate the use of asset values from a Bridge management system to improvement of maintenance system more efficiently. This study is suggested for an evaluation method based on the current bridge condition by Written-down replacement cost of the assets. RESULTS : We suggests the optimization methodology of road asset valuation for budge distribution and performance measure. CONCLUSIONS : We evaluate all of national highway's bridge by the optimization methodology of road asset valuation, and suggest application methods of asset result.
In this paper, we propose an approach to identify the driving environment for intelligent highway vehicles by means of image processing and computer vision techniques. The proposed approach mainly consists of two consecutive computational steps. The first step is the lane marking detection, which is used to identify the location of the host vehicle and road geometry. In this step, related standard image processing techniques are adapted for lane-related information. In the second step, by using the output from the first step, a four-stage algorithm for vehicle detection is proposed to provide information on the relative position and speed between the host vehicle and each preceding vehicle. The proposed approach has been validated in several real-world scenarios. Herein, experimental results indicate low false alarm and low false dismissal and have demonstrated the robustness of the proposed detection approach.
Ambient particulate matter (PM) and particle-bound polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) concentrations were measured continuously for 70 days at a Korean elementary school located near a highway. The $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, and $PM_1$ values were measured with a light-scattering, multi-channel, aerosol spectrometer (Grimm, Model 1.107). The number concentrations of the particles were measured using a scanning mobility particle sizer and counter (SMPS+C) which counted particles from 11.1 to 1083.3 nm classified in 44 channels. Particle-bound PAHs were measured with a direct reading, photoelectric aerosol sensor. The daily $NO_2$, $SO_2$, and CO concentrations were obtained from a national air-monitoring station located near the school. The average concentrations of $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, and $PM_1$ were 75.3, 59.3, and $52.1{\mu}g/m^3$, respectively. The average number concentration of the ultrafine particles (UFPs) was $46,307/cm^3$, and the averaged particle-bound PAHs concentration was $17.9ng/cm^3$ during the study period. The ambient UFP variation was strongly associated with traffic intensity, particularly peak concentrations during the traffic rush hours. Particles <100 nm corresponded to traffic-related pollutants, including PAHs. Additional longterm monitoring of ambient UFPs and high-resolution traffic measurements should be carried out in future studies. In addition, transient variations in the ambient particle concentration should be taken into consideration in epidemiology studies in order to examine the short-term health effects of urban UFPs.
The negative impacts of roads on wildlife mortality have been well documented, and one of the most significant impact is wildlife-vehicle collisions (WVCs) in most countries throughout the world. While road impacts on wildlife are a truly global concern with a large socio-economic cost, few researches in Korea have been quantified road-kill occurrence on highways or identified extensively seasonal and geographic patterns of this phenomenon. Therefore, we analyzed highway mortality of wild mammals in Korea using database from five years of nation-wide data on WVCs, and estimated road-kill density by standardizing on per km and per $10^3$ vehicle basis. During 2008 through 2012, a total of 10,940 wildlifes were reported killed on highways, with an average of 2,188 cases per year. There were 2,376 road-kills in 2012, and this equates to 0.01 road-kills per km per week or one road-kill every 88.5 km per week. For time of day, road-kills occurred more frequently in the early morning (05:00-08:00, 38.3%), and day of week did not have a significant influence in any individual year. The road-kill was highest in the spring (March- May, 33.0%) and least in the winter (December-February, 16.1%), and the most frequently killed native species were of Korean water deer (79.7%), raccoon dog (12.7%), Korean hare (3.1%), and leopard cat (1.2%). The overall standardized kill-rate (number/10 km/1,000 vehicles/month) in 2012 was 0.057 with highest on Dangjinyeongdeok highway (0.476), followed by Yeongdong (0.274), Sooncheonwanju (0.233), Iksanpohang (0.187), and Joongang (0.150). This study highlights that the frequency of WVCs are prevalent throughout the highways in Korea. Further work is needed to determine whether such a level of mortality is sustainable from an ecological point of view.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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