Purpose: The purpose of this study is to explain the pivotal role of the travel forecasting process in urban transportation planning. This study emphasizes the use of travel forecasting models to anticipate future traffic. Method: This study examines the methodology used in urban travel demand modeling within transportation planning, specifically focusing on the Urban Transportation Modeling System (UTMS). UTMS is designed to predict various aspects of urban transportation, including quantities, temporal patterns, origin-destination pairs, modal preferences, and optimal routes in metropolitan areas. By analyzing UTMS and its operational framework, this research aims to enhance an understanding of contemporary urban travel demand modeling practices and their implications for transportation planning and urban mobility management. Result: The result of this study provides a nuanced understanding of travel dynamics, emphasizing the influence of variables such as average income, household size, and vehicle ownership on travel patterns. Furthermore, the attraction model highlights specific areas of significance, elucidating the role of retail locations, non-retail areas, and other locales in shaping the observed dynamics of transportation. Conclusion: The study methodically addressed urban travel dynamics in a four-ward area, employing a comprehensive modeling approach involving trip generation, attraction, distribution, modal split, and assignment. The findings, such as the prevalence of motorbikes as the primary mode of transportation and the impact of adjusted traffic patterns on reduced travel times, offer valuable insights for urban planners and policymakers in optimizing transportation networks. These insights can inform strategic decisions to enhance efficiency and sustainability in urban mobility planning.
There are two ways of reducing air pollution. One is the approach of the pollutant source control and the other one is the traffic demand decreasing approach. This study is focusing on the approach of land use planning and optimal location of urban facilities because those are the basic cause to generate transportation demands. So, the purpose of this study would be to analyze the changes of NOx and CO distribution on environmental air by functional hierarchy of urban roads and to make evaluation model of 'Transportation-Land Use -Air Pollution'. It will contribute to improve the air pollution level at same actual traffic generation according to different location.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.88-97
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2023
Traffic flow prediction is of great significance in urban planning and traffic management. As the complexity of urban traffic increases, existing prediction methods still face challenges, especially for the fusion of spatiotemporal information and the capture of long-term dependencies. This study aims to use the fusion model of graph neural network to solve the spatio-temporal information fusion problem in traffic flow prediction. We propose a new deep learning model Spatio-Temporal Information Fusion using Graph Neural Networks (STFGNN). We use GCN module, TCN module and LSTM module alternately to carry out spatiotemporal information fusion. GCN and multi-core TCN capture the temporal and spatial dependencies of traffic flow respectively, and LSTM connects multiple fusion modules to carry out spatiotemporal information fusion. In the experimental evaluation of real traffic flow data, STFGNN showed better performance than other models.
The subway lines have been expanded to solve the traffic problems in Korean cities, so that a big number of people daily use the subway stations. Therefore, subway stations became a kind of public space as well as traffic space. However, the underground space of the stations are essentially different with the aboveground space in terms of environmental and psychological terms. The color planning can be used to reduce the environmental and psychological disadvantages of underground spaces of subway stations. The purpose of this study is to understand the current design methods of subway stations' color planning. To achieve this purpose, this study investigates all reports of 'Color Planning for the Subway' which were used for the construction of subway lines in 6(six) Korean cities. After analyzing the design theories and methods used for the color planning, field studies have been done upon 10 subway lines of 6 cities, to find out the limitations of color planning, the differences between color planning and actual results. The conclusions are as follows : First, the color planning for subway stations does not seem to consider the characteristics of underground space and its psychological effects, such as the depth of station, the lighting source and methods. Second, some critical differences have been found between the color planning and the actual application during construction, due to arbitrary interpretation and limitations of color expression of the construction materials. Third, and therefore, the colors applied in stations do not perform their planned role such as 'variety in the unity', 'symbolic expression of the city and station'.
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.
The road traffic noise becomes aggravated due to the rapid increase of vehicles. It has a great effect on the dwelling environment. Therefore we investigate the characteristics and sources of the road traffic noise through grasping the status of the road traffic noise. This paper is concerned with the description of the various factors affecting the generation and propagation of outdoor traffic noise. It is particularly concerned with the mathematical interpretation of these processes and the resulting development of prediction techniques which are now broadly used for both the environment impact assessment of road traffic noise and the planning and design of roads and adjoining land use.
Traffic data collected using advanced equipment are highly valuable for traffic planning and efficient road operation. However, there is a problem regarding the reliability of the analysis results due to equipment defects, errors in the data aggregation process, and missing data. Unlike other detectors installed for each vehicle lane, radar detectors can yield different error types because they detect all traffic volume in multilane two-way roads via a single installation external to the roadway. For the traffic data of a radar detector to be representative of reliable data, the error factors of the radar detector must be analyzed. This study presents a field survey of variables that may cause errors in traffic volume collection by targeting the points where radar detectors are installed. Video traffic data are used to determine the errors in traffic measured by a radar detector. This study establishes three types of radar detector traffic errors, i.e., artificial, mechanical, and complex errors. Among these types, it is difficult to determine the cause of the errors due to several complex factors. To solve this problem, this study developed a radar detector traffic volume error analysis model using a multiple linear regression model. The results indicate that the characteristics of the detector, road facilities, geometry, and other traffic environment factors affect errors in traffic volume detection.
Amongst various analytic methods of internal structure of city, the factor analysis method which uses O-D matrix data has some merits and characteristics compared to other methods. 1) It is possible to find one certain interaction and flow pattern between traffic zones with in a city through reanalyzing O-D data which is too complex to grasp specific meaning or pattern of flow systems. 2) It can be easily visualized the traffic flow pattern by using adequate graphic techniques, and also can clarify the functional areas whose interaction linkages are significantly strong enough between each other. In this study, the taxi traffic O-D data between 42 traffic zones in Kwang-ju city was reanalyzied by varimax rotated factor analysis methods. As a result, four factors that have significant level factor loading (over 0.5 ) and factor score (over 1.0) were sorted out. so to speak four different functional areas were clarified in Kwang-ju city, of the West, the East, the south, and the North functional areas whose interaction linkages are significantly strong enough between each other. In the study, the taxi traffic O-D data between 42 traffic zones in Kwang-ju city was reanalyzied by varimax rotated factor analysis methods. As a result, four factors that have significant level factor loading (over 0.5) and factor score 9over 1.0) were sorted out. so to speak four different functional areas were clarified in Kwang-ju city, of the West, the East, the South, and the North functional area, then these four functional areas are almost coincided with citizen's general conception of community division and administrative district. Accordingly the factor analysis methods using traffic data seems to proved to be very accurate and useful analytic instruments for analyzing flow pattern and clarifying functional areas of city, and believed to provide basic informations and criteria for practical urban land use planning and transportation planning.
현재 주차장 내 주차단위구획과 차로너비 규정의 경우 주차장법 시행규칙의 '주차장 구조 및 설치기준'에 의거하여 계획설치되고 있다. 그러나 최근 RV차량 및 대형승용차가 급속히 증가하는 추세에서, 기존의 주차단위구획의 설치기준으로는 주차시 발생하는 차량훼손 민원, 주차장 이용자의 통행불편, 주차장 유지 관리 등의 문제를 해소하기 힘든 실정이다. 이에 본 연구는 현실에 적합한 주차단위구획과 차로너비 규정의 재정비가 필요하다는 판단 하에, 최근 증가하는 국내 외 RV차량 및 대형승용차의 차량제원, 최소 회전반경, 주차시 운전자 주행행태 등을 고려하여 주차단위구획 및 차로너비를 산정하였다. 산정된 주차단위구획 및 차로너비를 국외 사례와 비교 분석한 후, 기존보다 확대된 주차단위구획 및 차로너비를 이용하여 주차시 운전자의 편의성 및 비용적 측면을 고려한 최적의 개선방안을 제시하였다. 또한, 교통안전을 고려한 주차단위구획과 차로너비의 개선방안, 그리고 차종별 주차계획 방법을 제시하였다. 주차장 내 원활한 차량소통과 안전을 도모한 주차계획단위 산정 및 주차계획 방법을 제시함으로써, 향후 주차장의 구조, 설치기준의 정립과 주차장 교통안전 개선에 이바지할 것으로 판단된다.
PURPOSES: Used in transportation planning and traffic engineering, almost traffic simulation tools have input variable values optimized by overseas traffic flow attribution because they are almost developed in overseas country. Thus, model calibration appropriated for internal traffic flow attribution is needed to improve reliability of simulation method. METHODS : In this study, the traffic flow model calibration is based on expressways. For model calibration, it needs to define each expressway link according to attribution, thus it is classified by design speed, geometric conditions and number of lanes. And modified greenshield model is used as traffic flow model. RESULTS : The result of the traffic model calibration indicates that internal congested density is lower than overseas. And the result of analysis according to the link attribution indicates that the more design speed and number of lanes increase, the lower the minimum speed, the higher the congested density. CONCLUSIONS: In the traffic simulation tool developed in overseas, the traffic flow is different as design speed and number of lanes, but road segment don't affect traffic flow. Therefore, these results need to apply reasonably to internal traffic simulation method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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