In conducting studies related to the national base networks, it is very important to construct a simulation network. This research provides an algorithm to construct the simulation network from the digital transportation map which is constructed based on the National Geographic Information System(NGIS). The algorithm consists of three functions(extraction of networks from transportation digital map, transform of the derived network into one suitable to transportation simulation model, and inspection of errors in the network). The direct derivation of a simulation network from GIS enables to enhance the reliability of an analysis related to a transportation facility investment as well as to reduce cost and time. In this research, Emme/2 which is generally accepted transportation planning fields is adapted for the target system. However, this algorithm will be extended to other simulation models such as Satong-Paldal which is the only transportation simulation model developed in Korea, and Tranplan in the near future.
교통정책과 계획수립에 가장 중요한 의사결정 과정은 통행수요 분석이고, 이에 활용되고 있는 필수적인 기초 데이터베이스는 분석용 네트워크와 기종점 통행량이 있다. 통행수요 추정과정의 합리성이 보장되도록 하기 위해서는 이러한 기본 입력 자료의 신뢰성은 중요하다. 하지만, 일반적으로 분석용 네트워크를 구축할 때 예산과 분석기간의 제약 때문에 실세계의 교통망 중 많은 부분을 단순화 시켜서 구축한다. 또한 기 구축된 네트워크에 대해서도 변경되는 교통망을 반영하기 위해 네트워크를 수정, 편집할 때에도 많은 재원과 시간이 소요된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하고자 교통분석 목적의 패키지(EMME/2, TranPlan) 혹은 범용의 GIS 패키지(ArcGIS)에서 직접 이용할 수 있도록 기 구축된 네트워크를 기반으로 GIS 데이터로의 변환 혹은 네트워크를 추출하는 양방향 데이터 교환 시스템을 개발하였다. 이러한 GIS-T 통합 시스템은 네트워크의 편집과 분석에 효율적인 환경을 제공하여 보다 현실적인 교통망 모델링을 반영할 것으로 기대되며 다양한 교통문제에 대한 분석에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2006.05a
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pp.211-216
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2006
교통주제도는 건설교통부와 한국교통연구원이 ${\ulcorner}$국가교통DB구축사업${\lrcorner}$의 일환으로 제작한 것으로, 국토지리정보원의 NGIS 수치지도(축척 1:5,000)를 기반으로 하여 현장조사 및 문헌조사를 통해 갱신, 보완하여 교통 분야의 활용에 적합하도록 구축한 GIS 수치지도이다. 교통주제도는 현장조사와 문헌조사를 통해 수집된 자료를 기반으로 구축되며 이중 교통시설물조사는 문헌자료(준공도로현황 등)를 참고하여 산정된 조사대상에 대하여 GPS 조사시스템을 활용, 도형 및 속성정보를 취득하는 것을 말한다. 조사항목은 도형정보(노드, 링크) 및 속성정보(차선수, 도로번호 등)이며 GPS 조사시스템과 조사원장(도면)을 이용하여 조사한다. 교통시설물조사와 문헌자료조사를 통해 수집된 자료는 단위도엽(1:5,000기준)별로 교통주제도에 반영되며 최종적으로 전국단위의 통합자료로 구축된다 교통주제도는 사용목적과 축척기준에 따라 단순화되며 이를 교통주제도 레벨이라 한다. 교통주제도의 레벨은 총 4단계로 구분되며 현재 레벨2에서 레벨4까지 구축되고 있다. 교통분석용 네트워크는 교통시설투자계획, 수요분석, 타당성 평가와 같은 교통분야의 연구를 수행하기 위해 반드시 필요한 자료이다. 교통분석용 네트워크는 교통주제도보다 더 단순화된 도로망 모델로서 구성요소는 노드(시점, 종점, 죤 센트로이드)와 링크(도로망, 센트로이드 커넥터)이며 도로의 기하구조보다는 논리적 구조(방향성, 노드/링크 연결성 등)에 중점을 둔 데이터이다 교통분석용 네트워크는 교통주제도의 도형과 속성정보를 기반으로 하며 각종 통계자료(도로교통량통계연보 등)를 활용, 구축된다. 교통분석용 네트워크는 구축시점에 따라 현재 및 장래 네트워크로 구분되며 장래 네트워크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다.
This study first explains general features of traffic assignment models and network loading methods, and investigates the relationship between them. Then it introduces a dynamic network loading method, which accounts far time variable additionally. First of all, this study suggests that it is important to consider some requirements for the dynamic network loading, such as causality, FIFO(First-In-First-Out) discipline, the flow propagation, and the flow conservation. The details of dynamic network loafing methods are explained in the form of algorithm, and numerical examples are shown in the test network by adopting deterministic queuing model for a link Performance function.
It has been widely known that there are so many factors making travel demand errors in transportation forecasting steps. One of the reasons may stem from the level of aggregation of zone and network in analysis process. This paper investigates the effect of level of aggregation considering with number of zones in travel demand forecasting by expanding or reducing the zone and network gradually. Numerical results show that the aggregation could not make a significant impact on the travel demand, while disaggregation does. These results imply that a careful manipulation is required to add or to reduce zones and links in transportation planning process.
As transit networks are becoming more multimodal, the concept of connectivity of transit networks becomes important. This study aims to develop a quantitative model for measuring the connectivity of multimodal transit networks. To that end, we select, as evaluation measures of a transit line, its length, capacity, and speed. We then define the connecting power of a transit line as the product of those measures. The degree centrality of a node, which is a widely used centrality measure in social network analysis, is employed with appropriate modifications suited for transit networks. Using the degree centrality of a transit stop and the connecting powers of transit lines serving the transit stop, we develop an index quantifying the level of connectivity of the transit stop. From the connectivity indexes of transit stops, we derive the connectivity index of a transit line as well as an area of a multimodal transit network. In addition, we present a method to evaluate the connectivity of a transfer center using the connectivity indexes of transit stops and passenger acceptance rate functions. A case study shows that the connectivity evaluation model developed in this study takes well into consideration characteristics of multimodal transit networks, adequately measures the connectivity of transit stops, lines, and areas, and furthermore can be used in determining the level of service of transfer centers.
This study proposes a methodology for assessing the improvement of network connectivity of transport hubs. Extending a previously developed model that measures the connectivity of a node in transportation networks, we define two quantities called the supplied connectivity and the experienced connectivity. Using these quantities, we provide a systematic procedure for analyzing the network connectivity of a transport hub and also suggest criteria for determining whether a given project is effective in improving the network connectivity of the transport hub. The application of the methodology to a test site produces reasonable results, and as such it is expected that the methodology can be used for various transport hubs in the national road network. Once enough data from the application of the methodology are accumulated, a further study on the level of service in terms of network connectivity needs to be followed.
지능형교통시스템은 교통 문제 해결의 최적 대안으로서 친환경 지속성장을 위하여 반드시 필요한 분야이다. 지능형 교통시스템의 다양한 서비스 제공은 교통네트워크와 정보통신 네트워크 간의 통합시스템을 통하여 이루어지며, 보다 지능적인 서비스의 구현을 위하여 통신기술은 필수불가결한 요소이다. 본고에서는 국내외 지능형교통시스템의 시장 현황과 전망에 대하여 살펴본 후 국내에서 진행되는 지능형 교통 시스템 구축 과제 중 하나인 u-TSN(ubiquitous transportation sensor network)에서 사용되는 통신기술과 제공되는 응용 서비스에 대하여 살펴본다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2014.10a
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pp.164-166
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2014
주5일제 시행과 여가 활동으로서 여행에 대한 관심이 높아짐에 따라서 연안여객의 활용도는 높아질 것으로 예상된다. 하지만, 국내 연안여객 이용의 실태는 항로 부족, 항구의 노후화 등 개선해야할 과제가 많이 있다. 이러한 상황에서 연안여객의 대중교통화의 필요성이 제기되었다. 본 논문은 현재 연안여객의 항로 네트워크를 분석하여 대중교통화로 나아갈 수 있는 현재의 실태를 확인했다. 사용된 네트워크 분석지수는 지역중심성(degree centrality), 연결중심성(betweenness centrality)이다. 두 가지 지수에 따라 대중교통화에 기여하고 있는 항구의 순위를 확인했다. 분석결과가 연안여객의 대중교통화에 조금이나마 기여할 수 있기를 기대한다.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.26
no.7
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pp.759-766
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2020
In recent years, the maritime traffic environment has been changing in various ways, and the traffic volume has been increasing constantly. Accordingly, the requirements for maritime traffic analysis have become diversified. To this end, traffic characteristics must first be analyzed using vessel trajectory data. However, as the conventional method is mostly manual, it requires a considerable amount of time and effort, and errors may occur during data processing. In addition, ensuring the reliability of the analysis results is difficult, because this method considers the subjective opinion of analysts. Therefore, in this paper, we propose an automated method of traffic network generation for maritime traffic analysis. In the experiment, spatiotemporal features are analyzed using data collected at Mokpo Harbor over six months. The proposed method can automatically generate a traffic network reflecting the traffic characteristics of the experimental area. In addition, it can be applied to a large amount of trajectory data. Finally, as the spatiotemporal characteristics can be analyzed using the traffic network, the proposed method is expected to be used in various maritime traffic analyses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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