도시지역내로 유입되는 홍수는 건물과 도로의 배치에 의해 크게 영향을 받으며, 매우 복잡한 흐름특성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 도시지역 내에 다양한 형태와 크기를 가지는 건물 및 도시 기반 구조로 되어있으며, 홍수의 강도가 강하고 도시지역이 조밀한 건물군으로 구성되어 있을 경우 홍수의 대부분은 도로와 교차점을 통해 흐른다. 도시지역내 홍수피해를 저감하기 위해서는 도로 교차로에서 홍수파의 전파특성을 분석하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 도시지역 내 도로 교차점에서 유입량에 따른 홍수흐름 특성을 Case 1(Qex : 147.23L/min, Qey : 149.52L/min)과 Case 2(Qex : 150.42L/min, Qey : 298.53L/min) 두 가지 경우에 대해 수리모형실험결과와 수치모의결과와 비교하였다. 출구지점에서 총 유출량의 절대오차가 Case 1에서는 0.84L/min, Case 2에서는 0.45L/min으로 잘 일치하였고, 수심분포 양상은 잘 일치하는 것을 볼 수 있었다. Case 3에서는 다양한 유입량의 변화에 따라 도로 교차점에서 변화하는 홍수흐름 특성과 경향을 분석하였다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.4
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pp.1279-1287
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2014
The purpose of this study is to develop the U-turn accident model at signalized intersections in urban areas. The characteristics of the accidents which are associated with U-turn operation at 3 and 4-legged signalized intersections was analyzed and the U-turn accident model was developed by regression analysis in Changwon city. First, in order to analyze the effectiveness on traffic accidents by U-turn installation, the difference of mean of traffic accident number are measured between two groups which are composed by whether or not U-turn installation the groups by Mann-Whitney U test. The result of significance test showed that intergroup comparison on mean by accident types made difference except rear-end accident type and by accident locations exit section only showed difference in significance level at 4-legged intersections, so the accident number have more where the U-turn is permitted than not. Response measures about the number of accidents were classified by whether accidents occurred and accident model were constructed using binomial logistic regression analysis method. The developed models show that the variables of conflict traffic, number of opposing lane are adopted as independent variable for both intersections. The variables of longitudinal grade for 3-legged signalized intersection and number of crosswalk for 4-legged signalized intersection at which the U-turn is permitted is adopted as independent variable only. These study results suggest that U-turn would be permitted at the intersection where the number of opposing lane is more than 3.5 each, the longitudinal grade of opposing road is upward flow and there is need to establish the U-turn traffic sign at signalized intersections.
The number of traffic accidents at intersections has been increased over the past decade, and in 2014, accounted for 44% of the total traffic accidents. In addition, since most of road accident black spots include signalized intersections, the improvement of safety on signalized intersection is top priority for national road safety program in Korea. For the decision of most effective action plan for the safety of signalized intersection, this study conducted meta-analyses to assess the effects of various road safety facilities at signalized intersection on traffic accidents. We selected 19 articles regarding the prediction of traffic accidents at signalized intersection and calculated 34 individual effect sizes on 8 variables included in the articles. The results found that there was a statistically significant negative relationship between the occurrence of traffic accident and the presence of all of road safety facilities except an exclusive left turn bay. It shows that most of the road safety facilities could prevent traffic accidents, and intersection channelization has the most effective on the reduction of traffic accidents followed by left-turn acceleration lane, lightning, crosswalk, exclusive right-turn lane and median barrier.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06d
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pp.160-162
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2006
현재 국내에서는 안전 운전 서비스 및 교통정보 수집체계 구축에 USN 기술을 적용하기 위한 다양한 연구와 시범사업이 추진되고 있다. 텔레매틱스 교통안전시스템[1][2]은 교차로 주변의 도로 위에 무선 센서 노드를 부착하여 무선 센서 노드 위를 지나는 차량들의 정보(속도, 위치, ID 등)를 수신하여 무선 센서 네트워크를 이용해 교차로 중앙에 위치한 베이스 스테이션으로 전송하고, 베이스 스테이션은 이렇게 실시간으로 수집한 정보를 분석하여 얻은 차량안전 운전정보를 교차로에 접근하는 차량들에게 브로드캐스팅하여 차량충돌을 회피하도록 하는 시스템이다. 본 논문에서 다루는 텔레매틱스 교통안전시스템은 Telematics Scheduling Protocol(TSP)[1]을 무선 센서 노드간 통신 프로토콜로 사용하는데 무선 센서 네트워크 특성상 온도, 날씨 등의 주변환경에 의해 노드간 통신에 있어서 높은 데이터 전송 에러율을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 프로토콜로 TSP를 사용하는 교통안전시스템에서 무선 데이터 전송 에러율, 교차로를 지나가는 차량의 숫자 그리고 도로 표면에 부착된 고정노드간 거리변화가 성능에 미치는 영향을 파악하기 위하여 네트워크 시뮬레이터 ns-2[3]를 이용해 시뮬레이션한다.
Park, Byung-Ho;Han, Sang-Wook;Kim, Tae-Young;Kim, Won-Ho
Journal of Korean Society of Transportation
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v.26
no.5
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pp.153-162
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2008
This study deals with the traffic accidents at the 4-legged signalized intersections in Cheong-ju. The purpose is to comparatively analyze the characteristics and models by the accident type using the data of 143 intersections. In pursuing the above, this study gives particular emphasis to modeling such the accidents as head on collision, rear end collision, side swipe, side right angle collision, and others. The main results are the followings. First, the overdispersion tests show that the negative binomial regression models are appropriate to the traffic accident data in the above contexts. Second, five accident models are developed, which are all analyzed to be statistically significant. Finally, the models are comparatively evaluated using the common variable(ADT) and type-specific variables.
Kim, Young-Man;Eom, Doo-Seop;Kim, Min-Soo;Kim, Hwan-Sik
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.1303-1306
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2005
최근 차량에 설치된 단말기를 통해 길안내 서비스, 교통정보 서비스 등 다양한 정보를 제공하는 텔레매틱스 서비스가 활발하게 연구되고 있다. 하지만 현재 대다수의 텔레매틱스 서비스는 최대 15m의 공간 오차를 가진 GPS 기술을 이용하기 때문에 차량의 정확한 위치정보를 파악하기는 힘들다. 따라서 본 연구에서는 무선 센서 노드를 이용해 GPS보다 정확한 차량의 위치정보와 속도를 감지해 교차로에서 발생할 수 있는 차량 충돌을 예측하고 충돌 위험 정보를 교차로에 근접한 자동차에게 알려주는 텔레매틱스 교통안전시스템을 구성하고 노드 간 통신 프로토콜로서 IEEE 802.15.4[1]를 채택한 후 고정 라우팅 방식으로 차량정보를 베이스 스테이션까지 보내어 교차로 주변차량 전체에 브로드캐스트하는 방식을 취하도록 한다. 빠르게 이동하는 차량의 특성상 교차로 차량 충돌 방지 서비스 구현에 있어서 높은 실시간성과 신뢰성을 갖춘 프로토콜이 요구된다. 따라서 본 차량 충돌 예측을 위한 교통안전시스템의 신뢰성과 실시간성을 평가하기 위하여 Network Simulator 2 (NS/2)[2]를 이용하여 시뮬레이션 한다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.08a
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pp.197-200
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2000
본 논문에서는 교통정보 수집용 영상검지기를 위한 실제 교차로 상황에 잘 맞는 배경영상 생성 방법을 제안한다. 교차로 특성상 진행중인 차량 및 신호 대기중인 차량 등 여러 가지 통행패턴이 있을 수 있는데 차량의 움직임 정보를 추출하기 위해 장면차이 방법을 사용한다. 영상열내 차량의 움직임을 관찰하여 배경영상의 생성 과정에 선택적으로 부분 영역을 반영함으로써 보다 좋은 초기 배경영상을 얻을 수 있다. 기존 방법으로 해결하지 못하는 복잡한 상황하에서의 좋은 초기 배경영상을 생성하므로, 차량으로 탐지되지 않는 영상의 부분영역만을 배경생성 과정에 참여시키는 기존의 배경생성 방법에 이 방법을 사용할 경우, 복잡한 상황에서도 견고하게 차량 탐지를 할 수 있는 배경영상을 생성할 수 있다.
Network expansion has been an inevitable method for most traffic equilibrium assignments to consider intersection movements such as intersection delays. The drawback of network expansion is that because it dramatically increases network sizes to emulate possible directional movements as corresponding links, not only is complexities for building network amplified, but computational performance is shrunk. This paper Proposes a new variational inequality formulation for a user-optimal traffic equilibrium assignment model to explicitly consider directional delays without building expanded network structures. In the formulation, directional delay functions are directly embedded into the objective function, thus any modification of networks is not required. By applying a vine-based shortest Path algorithm into the diagonalization algorithm to solve the problem, it is additionally demonstrated that various loop-related movements such as U-Turn, P-Turn, etc., which are frequently witnessed near urban intersections, can also be imitated by blocking some turning movements of intersections. The proposed formulation expects to augment computational performance through reduction of network-building complexities.
This paper investigated the influences of ramp traffic flow on the lane utilization for signalized intersection approaches which are adjacent to an off-ramp-street junction. The statistical test showed a correlation between lane utilization and the ramp traffic flow. As the ramp traffic flow increases, the left lanes are less utilized and the right lanes are more utilized. The lane utilization factors are calculated by applying traffic data collected from the Seoul Metropolitan area. The utilization factors are 1.113 for 2 lanes, 1.124 for 3 lanes, and 1.131 for 4 lanes. The lane utilization factors proposed in the paper show higher values than those in current Korea Highway Capacity Manual (KHCM) under the conditions that the number of lanes is 2 or 3. However, the lane utilization factor for 4 lanes in the paper shows lower value than in KHCM. The ramp traffic flow causes more utilization of the right lanes than at normal signalized intersections and the extent gets larger as the number of lanes decreases. Based on the results of the paper, the lane utilization factors at signalized intersection approaches should be revised and reasonable capacity should be recalculated if the signalized intersection is adjacent to an off-ramp-street junction.
Kim, Joong-Hyo;Shin, Jae-Man;Park, Je-Jin;Ha, Tae-Jun
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.4D
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pp.351-360
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2010
In 2010, the number of registered vehicles reached almost at 17.48 millions in Korea. This dramatic increase of vehicles influenced to increase the number of traffic accidents which is one of the serious social problems and also to soar the personal and economic losses in Korea. Through this research, an enhanced intersection hazard prediction model by combining Genetic Algorithm and Artificial Neural Network will be developed in order to obtain the important data for developing the countermeasures of traffic accidents and eventually to reduce the traffic accidents in Korea. Firstly, this research has investigated the influencing factors of road geometric features on the traffic volume of each approaching for the intersections where traffic accidents and congestions frequently take place and, a linear regression model of traffic accidents and traffic conflicts were developed by examining the relationship between traffic accidents and traffic conflicts through the statistical significance tests. Secondly, this research also developed an intersection hazard prediction model by combining Genetic Algorithm and Artificial Neural Network through applying the intersection traffic volume, the road geometric features and the specific variables of traffic conflicts. Lastly, this research found out that the developed model is better than the existed forecasting models in terms of the reliability and accuracy by comparing the actual number of traffic accidents and the predicted number of accidents from the developed model. In conclusion, it is expect that the cost/effectiveness of any traffic safety improvement projects can be maximized if this developed intersection hazard prediction model by combining Genetic Algorithm and Artificial Neural Network use practically at field in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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