For the purpose of objective and scientific inspection, traffic accidents should be appraised and inspected by righteous material evidences, computer simulation, and studies such as automobile engineering, traveling and collision accident dynamics, road and traffic engineering. In this paper, it displays the results of studying cases with the reasons of traffic accidents by analyzing and studying automobile kinetics, real traffic accidents and the results of in scientific and objective ways. In this paper, it is proved that with compared by dry and wet road surface condition, the transient brake time of wet condition is longer than dry road condition. Moreover, compared with unpacked road condition and packed road condition. unpacked road condition is shorter than packed road condition using computer simulation.
교통사고가 발생 한 경우에 스키드마크는 자동차 속도 산출을 위해서 매우 중요한 요소이다. 객관적이고, 과학적인 수사를 위해, 교통 사고는 공정한 기록에 의해서, 컴퓨터 모의 실험, 및 학문, 그리고 충돌 사고 역동성, 도로 및 교통 공학으로 검증되어야 한다. 본 논문에서는, 교통사고, 과학, 객관적인 방법을 이용하여 진짜 교통사고 및 결과를 재현하였다. 모의실험 결과 포장도로와 비포장도로에서는 비포장도로의 제동시간이 포장도로의 제동시간 보다 짧다는 것이 입증되었다.
PURPOSES : The purpose of this study is development of automatic equipment to measure the road water-reservoir which can be one of factors for road traffic safety inspection and its application to safety analysis. METHODS : The scopes of this study are the examination of the riskiness and location of road water-reservoir through literature review, development of appropriate sensor and automatic equipment to survey the road water-reservoir and evaluation of field application. RESULTS: The laser lighting and IR camera were selected to develop the equipment. It was found from the field calibration that there is a high correlation between rutting and road water-reservoir and road water-reservoir caused by rutting can be correctly calculated. About 20.2km of national highway were inspected for case study and field application. It was found from correlation of traffic incident that 2.08km of the latent length for water-reservoir which is related to 12 traffic incidents were analyzed. CONCLUSIONS : This technique can be utilized evaluation method for road condition such as road water-reservoir for conventional evaluation system such as road traffic safety assessment and safety analysis and it can be use to new evaluation system to apply various road condition and traffic condition.
객관적이고, 과학적인 수사를 위해, 교통사고는 공정한 기록에 의해서, 컴퓨터 모의실험, 및 학문, 그리고 충돌 사고 역동성, 도로 및 교통 공학으로 검증되어야 한다. 본 논문에서는, 교통사고, 과학, 객관적인 방법을 이용하여 진짜 교통사고 및 결과를 재현한다. 본 논문에서는 모의실험 결과 다음 같은 사항이 입증되었다. 습한 도로 조건에서 브레이크 작동시간이 건조한 도로 상태보다 더 긴 것이 입증되었다. 뿐만 아니라, 포장도로와 비포장 돌에서는 비포장도로의 제동시간이 포장도로의 제동시간 보다 짧다는 것이 입증되었다.
In the Well-being age, many people use a city park for rest deeply think and constitutional walk. The city park is located at near side by traffic road in urban. Citizens are not satisfied with it's fuction as a haven of peace due to road traffic noise. Thus, this study is for a research on the actual noise condition of a city park in Nowon go. This study uses a prediction method called ASJ-model in order to calculate PWLs of road traffic noise. Using calculated PWLs, noise levels in a park are predicted and compared with measured values.
본 연구는 운전분노와 교통정체가 운전행동에 미치는 영향을 조사한 것이다. 운전분노란 운전 중 경험하는 분노로서 개인적 특질성향이다. 이 개인전 성향은 운전 중 도발적이고 도전적인 상황에 부딪혔을 때 난폭운전으로 표출된다. 그런데 운전분노는 다른 성격특질처럼 개인차가 있어서 운전분노 수준에 따라 교통상황에서 느끼는 분노의 정도는 차이가 나고, 이 차이는 난폭운전의 차이로 나타날 가능성이 높다. 본 연구에서는 차량 시뮬레이터인 RTSA-DS를 이용하여 세 가지 교통상황(소통원활, 주행차로정체 및 선행차량의 서행으로 인한 진행방해 상황)을 가상현실 교통상황으로 제시하고, 운전분노 수준에 따른 운전행동을 조사 비교하였다. 그 결과 운전분노 수준이 높은 운전자가 낮은 운전자에 비해 주행차로 정체상황에서 빠른 속도로 주행하였으며, 주행차로 정체상황에서 정체를 피하기 위해 차로변경을 시도하였고, 이 과정에서 충돌사고의 개입율이 높은 것으로 나타났다. 이 결과는 운전분노 수준이 높은 운전자가 정체상황에서 난폭운전과 위험운전을 감행한다는 이전의 연구결과와 일치한다. 그러나 운전 분노 수준이 높은 집단이 주로 20대 운전자로 구성되었고, 운전분노와 연령간의 상관이 높은 점을 감안할 때 본 연구의 결과 적용 시 주의가 필요하다.
In order to keep safe driving conditions under road networks, there are several formations such as road structure, road surface condition, traffic occupancy and supplement of an accurate information of traffic status ahead To support safe-driving on each road formation, each formation is supplied with various information to help the driver. However, in some cases like rapid status change at local-scale geography, traffic information systems often displays insufficient information because of the lack of information correlation. In order to accurately aware the driver, all road formation must be in sync. It is important to supply accurate information to the driver because this information directly impacts the drivers on the road. This paper discusses the amber information to keep the least safety driving over road formations including tunnels and bridges. This paper also will propose the informations for safe-driving conditions, information linkage on the road and rule-base safety information, as ITS technology, being displayed for all drivers under the worst weather conditions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.41-60
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2018
Recently, road traffic congestion is becoming a serious urban phenomenon, leading to massive adverse impacts on the ecology and economy. Therefore, solving this problem has drawn public attention throughout the world. One new promising solution is to take full advantage of vehicular ad hoc networks (VANETs). In this study, we propose a new traffic congestion detection and quantification method based on vehicle clustering and fuzzy assessment in VANET environment. To enhance real-time performance, this method collects traffic information by vehicle clustering. The average speed, road density, and average stop delay are selected as the characteristic parameters for traffic state identification. We use a comprehensive fuzzy assessment based on the three indicators to determine the road congestion condition. Simulation results show that the proposed method can precisely reflect the road condition and is more accurate and stable compared to existing algorithms.
기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.
보다 안전한 운전을 유도하기 위해서는 불특정 운전자에게 획일적이고 정적인 감속정보를 제공하기보다는 개별차량 움직임을 고려하여 해당 도로를 이용하는 운전자가 어떻게 행동해야 하는지에 대해 개별 운전자 중심의 동적이고 구체적인 정보를 제공하여야 한다. 본 연구에서는 실시간으로 차량 및 도로교통상황에 대한 정보의 수집 및 전송이 가능한 스마트하이웨이의 도로 및 통신환경이 조성되었을 때를 가정하여, 노면상태 및 주행상태 등의 도로교통상황, 선 후행차량의 통행속도 및 차간거리를 고려하여 실시간으로 차량 안전거리 정보 제공을 목적으로 하였다. 노면상태에 따라 상태기준컬럼($C_{condition}$)의 값을 달리 정의하여 기본적인 위험상황정보를 제시하고자 하였으며, 이를 기준으로 표현컬럼($C_n$)의 범위에 선 후행차량의 통행속도, 차량간격, 종단경사, 노면상태 등을 종합적으로 반영하여 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 산출하도록 하였다. 산출된 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 운전자에게 제공함으로서, 운전자가 차량간 충돌(추돌) 가능 위험상황에 대해 직관적으로 인지하고 충분히 대응할 수 있도록 하여 안전을 도모하도록 하였다. 산출된 RSDI의 값은 30개의 단위컬럼으로 이루어지고, 사전에 정한 '경고', '위험, '보통'의 3단계 위험도 평가 등급으로 구분되어 운전자에게 제공되게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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