교통량조사 방법은 루프검지기와 피에조센서를 주로 많이 사용하여 차량의 숫자만을 파악하여 교통주기를 계산하는 방법을 사용하나 교통량을 파악하는 방법은 단순한 교통량에만 국한되는 것이 아니라 다중교통특성인 진입로의 길이, 도로의 폭, 보행자의 수, 통과차량수, 지체차량수 등 관련되는 교통대안을 총 망라하여 새로운 교통량인 혼잡도라는 개념을 대표대안으로 선정하면 바로 교통주기에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 서로 관련성이 없는 교통대안들을 AHP 방법을 사용하여 교통주기 계산에 즉시 사용할 수 있는 공통 분모인 새로운 교통대안을 찾아내는 알고리즘을 개발하고 이를 새로운 교통량 개념인 혼잡도라는 교통량을 찾아내는 퍼지센서 알고리즘을 구성하는데 적용한다. 시뮬레이션을 통해 타 교통제어방법과 비교하여 지체차량시간이 줄어듬을 보여준다.
교통량조사 방법은 루프검지기와 피에조센서를 주로많이 사용하여 차량의 숫자만을 파악하여 교통주기를 계산하는 방법을 사용하나 교통량을 파악하는 방법은 단순한 교통량에담 국한되는것이 아니라 다중교통특성인 진입로의 길이, 도로의 폭. 보행자의 수, 통과차량수. 지체자량수등 관련되는 교통대안을 총 망라하여 새로운 교통량인 혼잡도라는 개념을 대표대안으로 선정하면 바로 교통주기에 적용할수 있다. 본 논문에서는 서로 관련성이 없는 교통대안들을 AHP 방법을 사용하여 교통주기 계산에 즉시 사용할수 있는 공통 분모인 새로운 교통대안을 찾아내는 알고리즘을 개발하고 이를 새로운 교통량 개념인 혼잡도라는 교통량을 찾아내는 퍼지센서알고리즘을 구성하는데 적용한다. 시뮬레이션을 통해 타 교통제어방법과 비교하여 지체차량시간이 줄어듬을 보여준다.
임의의 도로에서 교통량 변동은 해당 도로를 이용하는 사람들의 경제활동, 생활패턴을 반영한 결과이다. 또한 도로가 위치한 곳, 도로의 용도 등에 따라 시간에 따른 교통량 변동 특성은 다르게 나타나는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 산지 관광부, 해양 관광부와 같은 관광지로 접근하기 위한 도로의 교통량 특성을 나타내는 지표인 월 보정계수(Monthly Adjustment Factor), 요일 보정계수(Weekly Adjustment Factor), 그리고 설계시간계수(Design hourly Factor)를 산출하였다. 본 연구를 통하여 관광부 도로별 교통량 특성이 분석될 경우, 해당 도로의 적정 연평균일교통량(AADT) 및 설계시간교통량의 추정은 물론, 효율적인 교통소통정책 및 교통처리대책의 수립에도 크게 기여할 것으로 기대되며, 향후 도로용량편람 등의 개정을 위한 기초연구로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
PURPOSES : This research investigates traffic noise characteristics as change the transverse rumble strips shape from rectangular to cylinder at toll plaza of highway. METHODS : The traffic noise was investigated at two different places at toll plaza of highway. One is modified grooving, another is employed cylinder shape of TRS instead of rectangular shape of TRS. A measurement of traffic noise was conducted at same location and time period. The traffic volume information was gotten from office of highway office and vehicle speed was measured by speed measuring device. The traffic noise measurement was conducted from 13:00 to 23:00 and by pass-by method. Also, the traffic noise was measured behind noise barrier. Various distance from noise barrier(7.5m, 30m, 50m) and different heights(1.2m, 3m, and 5m) were parameter for measurement of traffic noise in this study. RESULTS : The class 1 vehicle was contributed from traffic volume which was increased 1,500. However, the distribution of traffic speed didn't change compare to previous investigated period. From this study, It was found that the external traffic noise was changed as function of geometric shape of TRS. The external noise from modified grooving was less than 1.2dB(A) of the current TRS. A difference of traffic noise was 20dB(A) before and after barrier. It came from a noise barrier effect as reduction of traffic noise. According to investigate a traffic noise distribution near barrier, there is similar noise characteristic as function of height at 7.5m distance from noise barrier. Also, There is no different traffic noise between 30m and 50m from source of the noise of sound barrier. CONCLUSIONS : Based on this traffic noise investigation result, there is a clear characteristic difference as changed TRS shape. The traffic noise was reduced by changed TRS shape. Specially, traffic noise was decreased although the traffic volume was increase for same investigation time and period. It is implied that cylinder type of TRS significantly reduces the traffic noise. The specification of various TRS will be studied in the future.
The purpose of this study is to find the factors that reduce prediction error in traffic volume using highway traffic volume data. The ARIMA model was used to predict the day, and it was confirmed that weekday and weekly characteristics were distinguished by prediction error. The forecasting results showed that weekday characteristics were prominent on Tuesdays, Wednesdays, and Thursdays, and forecast errors including MAPE and MAE on Sunday were about 15% points and about 10 points higher than weekday characteristics. Also, on Friday, the forecast error was high on weekdays, similar to Sunday's forecast error, unlike Tuesday, Wednesday, and Thursday, which had weekday characteristics. Therefore, when forecasting the time series belonging to Friday, it should be regarded as a weekly characteristic having characteristics similar to weekend rather than considering as weekday.
부정확한 교통량 예측은 잘못된 교통계획 및 설계를 초래할 수 있으므로, 교통량 데이터를 이용한 교통량 예측은 교통계획 및 운영과 같은 공간의사결정과정에서 매우 중요하다. 교통량 예측의 정확도 향상을 위해 최근 공간통계분석방법인 크리깅 방법론을 이용한 연구들이 발표되고 있으며, 연구결과 기존의 전통적인 방법에 비하여 예측력이 높게 나타났다. 이에 본 연구는 먼저 미국 미주리 주의 세인트루이스를 대상으로 크리깅 분석방법론을 이용하여 교통량 데이터를 예측한 후 실제 측정값과 비교하여 그 정확도를 검증하였다. 이후 크리깅 방법론의 예측 값을 더욱 향상 시키기 위한 새로운 방안을 제시하였다. 그 방안으로 첫째, 베리오그램 인자 결정시 나타난 교통량 데이터의 특징인 이방성을 적용하였으며, 둘째, 교통량 데이터의 공간적 상관관계가 높은 주간고속도로를 이차변수로 설정하여 공동크리깅 분석을 실시하였다. 분석결과 일반 크리깅 방법보다 이방성을 적용한 분석에서 더욱 높은 정확도 나타났으며, 이방성의 적용 하에 실시한 공동크리깅의 결과에서 가장 좋은 예측 값이 나타났다.
항만개발의 적정성 및 해상교통 환경평가를 위하여 대상항만의 현재의 입출항 교통량을 이용하여 장래의 교통량을 추정하고 있다. 이는 장래 교통량의 추정을 기초로 하여 항로의 혼잡도, 항로 폭의 결정, 각종 운영규정을 설정하기 때문에 상당히 중요한 요소로 반드시 고려되어야 할 요소이다. 장래 해상교통량 추정방법은 프레터 법칙, 경향 추세식을 이용한 방법 등이 있는데 이전 연구의 대부분은 교통량 추정요소는 그 항만의 입출항 척수를 기초로 장래교통량을 추정하고 있다. 그러나 항만 특성상 입출항 선박의 종류 및 크기가 상이하여 지금과 같이 입출항 척수라는 하나의 요소로 변화 추이를 이용한 장래 교통량 예측은 상당히 어렵다. 이 논문에서는 각 항만의 해상교통 구성 특성요소인 연안 외항선박 척수, 선박 크기별 입출항 척수, 각 선박 당 수송 물동량 등의 변화 추이를 이용하여 장래 교통량 추이를 조사하여 예측하고자 한다. 그리고 수학적으로 모델을 구하기 어려운 비선형 시스템이라 할지라도 입 출력 특성을 묘사할 수 있으며, 입력정보의 왜곡, 잡음 등에 강인한 특성을 가지고 있어서 최근에 비선형 동특성 시스템의 동정(Identification)에 응용되고 있는 신경회로망을 이용하여 장래교통량을 예측한 결과와 상호 비교하고자 한다.
설계시간계수는 계획목표연도의 연평균 일교통량에 대한 설계시간교통량의 비율로 정의되며 일반적으로 30번째 시간순위 교통량이 이용되고 있다. 30번째 시간순위 교통량을 설계시간교통량으로 하는 경우 휴일교통량 및 명절교통량의 영향을 크게 받아 과다설계될 수 있다. 보다 객관적인 K계수 산정은 연간 8,760시간의 모든 시간 교통량이 관측되어야 가능하나 상시조사 지점 이외의 경우 사실상 불가능하다. 본 연구에서는 일반국도의 설계시간계수를 산출하기 위하여 30번째 시간순위 교통량을 적용하는 방법과 첨두시간교통량을 적용하는 방법, 그리고 내림차순으로 정렬된 시간순위 교통량의 곡선의 곡률을 이용하여 설계시간을 산출하는 방법으로 설계시간을 산출하고 산출된 설계시간계수를 비교분석하였다. 또한 일반국도의 설계시간계수 특성을 살펴보기 위하여 도로를 3가지 유형으로 분류하고, 도로유형별 설계시간계수의 특성을 알아보았다. 일반적으로 사용되고 있는 30번째 시간순위 교통량을 적용하는 방법과 비교하여 실제 시간순위 교통량의 곡선의 곡률이 어느 시간순위에서 변하는지를 알아보기 위하여 일반국도 상시조사 지점의 각 지점별 8,760시간 교통량 자료를 활용하여 분석하였다. 분석결과 30번째 시간순위 교통량으로 산출한 설계시간계수가 타 방법과 비교하여 설계시간계수를 높게 산출하는 것으로 나타났다. 또한 첨두시간 교통량으로 산출한 설계시간계수는 도로유형별 차이가 크지 않게 나타났다. 이는 첨두시간 교통량은 1년 교통량의 특성을 설명하기 어렵고, 30번째 시간순위 교통량은 휴일 및 명절교통량의 영향이 크기 때문으로 분석된다. 시간순위 교통량의 곡선의 곡률을 이용한 방법으로 일반국도 설계시간계수를 산출한 결과 관광부를 제외하고 미국 도로용량편람과 다소 비슷한 수치를 나타내는 것으로 나타났지만 시간순위는 평균적으로 118번째 교통량이 적당한 것으로 분석되었으며 도로유형별로 차이가 크지 않은 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 대구광역시의 달구벌대로의 일부 단로부를 대상으로 신호교차로에서의 차두시간 특성과 교통량, 속도 및 통행시간 특성에 대한 관측 자료를 기반으로 시뮬레이션을 위한 calibration과 검증과정을 통해 TRANSIMS의 단속류에서의 적용 가능성을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 특히, 차두시간의 특성과 우리 실정에 맞는 파라미터의 선정 및 ID 추적 등을 통해 Calibration 과정을 거쳤으며 이렇게 수정된 파라미터를 기반으로 구현된 가로구간의 차로별 교통량, 속도 및 구간 통행시간 등의 특성은 무난하게 우리 실정에 맞게 묘사할 수 있는 것으로 나타났다. 특히 셀의 크기에 따른 교통류 특성 분석에서 기존 연구의 성과를 뒷받침 할 수 있는 결과도 얻을 수 있었다. 그러나 본 연구에서 대상으로 일부 구간만으로 TRANSIMS의 국내 적용가능성을 단정하기에는 무리가 있으며, 다양한 차로 특성, 신호 특성 및 연도 토지이용 특성 등을 고려한 시뮬레이션을 통해 객관적인 분석과 파라미터의 Calibration 과정 및 검증에 대한 향후 연구가 필요할 것으로 판단된다.
It is the actual condition that the increasing traffic delay and accident caused by inefficient management on various construction by occupying the roadways. Since almost roadway improvements are for the public convenient, negative effects by them are ignored. But now due to the increase of traffics demand and limitation of road supply, the positive management scheme and treatment plan on the constructions must be considered. Thus, to the extent of this study divides uninterrupted flow into freeways and the Highway, yielding the time spread between under construction and not, that is delay time, we build capacity and delay model in the change of traffic volume and occupying length.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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