• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.7
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• pp.31-41
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• 2002

국내의 도로용량편람에 근거한 좌회전 신호의 선택기준은 4방향 접근로 각각의 방향별 교통량, 좌회전 전용차로의 유무, 차로수 등의 수많은 요인들을 통해 결정된다. 이 요인들은 각각의 특성에 따라 좌회전 신호의 선택기준에 미치는 영향력이 다르며 그 영향력의 크기에 따라 변수를 결정해야 한다. 그러나 국내에서 사용되고 있는 대부분의 좌회전 신호의 선택기준은 이러한 검토 없이 해당도로의 한 방향 좌회전 교통량과 이와 마주보며 진행하는 직진 교통량, 차로수만을 기준으로 결정되고 있다. 따라서 본 연구는 국내 도로용량편람의 알고리즘을 이용하여 좌회전 신호의 선택기준에 영향을 주는 주요 요인을 밝히고, 이 결과를 이용하여 임계좌회전 교통량 (비 보호좌회전 신호로 신호교차로의 운영효율을 극대화 할 수 있는 최대 좌회전 교통량)을 제시함으로서 비 보호 좌회전 준거를 설정하고자 하였다. 본 연구에 의한 결과는 다음과 같다. 첫째, 좌회전 신호의 선택기준에 영향을 주는 주요요인은 해당도로의 좌회전 교통량, 대향직진 교통량, 차로수, 교차도로의 교통량과 차로수이며, 이 요인들 중에서 해당도로의 차로수가 좌회전 신호의 선택기준에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그러나, 비 보호좌회전은 일반적으로 2차로에서 운영되므로 보편적인 상황에서의 비 보호좌회전 신호의 선택기준은 해당도로의 좌회전 교통량. 대향직진 교통량 및 교차도로의 교통량에 좌우된다. 둘째, 대향직진 교통량이 커질수록 임계좌회전 교통량은 감소하는 것으로 분석되었다. 셋째. 교차도로의 교통량이 커질수록 임계좌회전 교통량은 감소하는 것으로 분석되었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.2D
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• pp.155-162
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• 2008

This study shows how to estimate the design hour factor when the counting stations don't have all of the hourly volumes such as in a coverage survey. A coverage survey records traffic volume from 1 to 5 times in a year so it lacks the detailed information to calculate the design hour factor. This study used the traffic volumes of permanent surveys to estimate the design hour factor in coverage surveys using correlation and regression analysis. A total 7 independent variables are used : the coefficient of variance of hourly volume, standard deviation of hourly volume, peak hour volume, AADT, heavy traffic volume proprotion, day time traffic volume proportion and D factor. All of variables are plotted on a curve, so it must use non-linear regression to analyze the data. As a result the coefficient of determination and MAE are good at logarith model using AADT.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.2
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• pp.52-62
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• 2013

Design Hourly Factor(DHF) is defined as the ratio of design hourly volume(DHV) to Average Annual Daily Traffic(AADT). Generally DHV used the 30th rank hourly volume. But this case DHV is affected by holiday volumes so the road is at risk for overdesigning. Computing K factor is available for counting 8,760 hour traffic volume, but it is impossible except permanent traffic counts. This study applied three method to make DHF, using 30th rank hourly volume to make DHF(method 1), using peak hour volume to make DHF(method 2). Another way to make DHF, rank hourly volumes ordered descending connect a curve smoothly to find the point which changes drastic(method 3). That point is design hour, thus design hourly factor is able to be computed. In addition road classified 3 type for national highway using factor analysis and cluster analysis, so we can analyze the characteristic of DHF by road type. DHF which was used method 1 is the largest at any other method. There is no difference in DHF by road type at method 2. This result shows for this reason because peak hour is hard to describe the characteristic of hourly volume change. DHF which was used method 3 is similar to HCM except recreation road but 118th rank hourly volume is appropriate.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.15 no.1
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• pp.105-127
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• 1997

합류구간은 다양한 교통특성을 분석하는데 어려움으로 인하여 그 동안 체계적인 연구가 거의 수행되지 않았다. 본 연구는 고속도로 합류부의 교통특성 측면에서 연결로 교 통량의 영향을 분석하고 평가하는 것을 목적으로 한다. 선형회귀 모형식이 연결로 교통량의 영향을 평가하기 위하여 개발되었고 기존의 모형식들과 비교되었다. 이러한 모형식은 본선 교통량과 연결로 교통량과의 상호 관계로 규명하는데 사용되었고 합류교통량에 대하여 연결 로 교통량이 본선교통량보다 더 많은 영향을 나타내는 것으로 분석되었다. 또한 교통와해 시점의 교통량 자료를 추정하기 위해 사용한 교통량 누적 감산법(the Background Flow Count Reduction Method)은 직접적으로 자료를 수집하기 어려운 지점의 자료를 추정하는 데 있어 유용한 방법임을 알 수 있었다. 향후에는 연결로 교통량의 영향을 고려한 합류부 운영방안이 필요하고 이를 통한 효율적인 합류부 운영이 이루어질 수 있을 것이다.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.25 no.5
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• pp.345-355
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• 2023

An analysis of covariance and Pearson correlation coefficient were performed to identify the relationship between both variables: traffic volume and crack. For this, it was carried out to analyse 216 tunnel inspection/diagnosis results with respect to the traffic. As a result, it has been proven that traffic volume and cracks in concrete linings are highly correlated. Therefore, it is recommended to consider traffic volume in planning of preemptive maintenance such as crack repair, etc.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.347-348
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• 2014

최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물질적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 시계열 기반의 다양한 교통량 예측 모델들이 개발 되어 왔다. 그러나 시계열 기반의 모델들은 회귀분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에도 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 또한 시계열 기반의 예측 기법은 어떠한 회귀분석 모델을 사용하는지에 따라 성능의 차이가 많이 나타나기 때문에 회귀분석 모델 선택이 중요하다. 이러한 제약을 극복하기 위해 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov model)을 이용해 동적인 교통 패턴에 따라 현재 상황에 맞는 회귀분석 모델을 선택하는 신뢰도 높은 교통량 예측 시스템을 제안한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.21-32
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• 1998

인공신경망을 이용하여 고속도로 교통량을 예측함에 있어, 입력요소에 따른 예측력의 차이를 분석하였다. 입력요소의 차이는 크게 공간적 지점의 차이와 시간적 시점의 차이로 구분하였다. 우선 공간적 지점에 관한 입력요소로는 두 가지 경우를 가정하였는 바, 그 하나는 상류지점의 교통량만을 입력요소로 사용한 경우이며, 나머지는 목표지점에 대한 상.하류지점의 교통량을 입력요소로 사용한 경우이다. 시간적 시점의 관점에서는 단일시점과 다중시점으로 입력요소를 구분하였다. 경부고속도로 FTMS자료를 이용하여 분석한 사례연구의 결과, 미래 시점의 교통량을 예측할 때 모형의 입력요소로 상류지점의 교통량만을 단독으로 사용했을 때보다 상.하류지점의 자료를 사용했을 때 예측력은 훨씬 높아지는 것으로 분석되었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.2
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• pp.53-65
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• 1998

합류구간에 설치된 차량검지기에서 수집된 조사자료들을 이용하여 본 연구는 교통와해 발생원인과 용량감소 문제를 분석하였다. 본 연구에서는 거시적 및 미시적인 방법을 가지고 수행하였으며 거시적인 방법으로는 연결로 교통량의 상대적 비중차이를 분석하였고 미시적으로는 본선에 진입하는 차량들의 패턴을 분석하였다. 거시적인 측면에서 합류부의 교통와해는 같은 합류교통량에 대한 연결로교통량의 비중 차이레 의해 발생된다. 즉, 연결로교통량 비중이 높아질수록 교통와해 발생확률은 증가할 것이다. 또한 미시적인 측면에서는 연결로 교통량이 같을 때 본선에 진입하는 차량군의 크기 및 발생회수, 표준편차가 높아진다고 할 수 있다. 따라서 교통와해의 주요한 원인은 연결로교통량의 영향에 기인한다고 할 수 있고 이러한 영향을 감소시키기 위하여 램프미터링과 같은 고속도로 교통통제 기법이 요구된다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.3
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• pp.36-46
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• 1999

본 논문에서는 DSPN(Deterministic and Stochastic Petri Net)을 이용, 교차로에서의 차량 진입과 같은 이산 사건(discrete events)적인 상황을 해석하고, 교통신호기의 동작과 차량흐름을 모델링하였다. 교차로에서의 차량 흐름을 확률적 개념으로 표현하여, 차량 변화에 따른 교차로의 상황을 토큰의 변화로 나타내었다. GreatSPN을 사용한 모의 실험을 통하여, 모델링된 교통신호기하에서의 차량의 평균 지체시간을 분석하였다. 차량 지체시간을 이용하여 단위시간연장 교통량 대응 신호기와 본 논문에서 제안한 최대시간허용 교통량 대응 신호기의 성능을 비교 분석하여, 최대시간허용 교통량 대응 신호기가 단위시간연장 교통량 신호기보다 좋은 특성을 나타냄을 보였다. 2개의 교차로로 이루어진 시스템을 본 논문에서 개발한 기본 모듈들을 서로 연결하여 분석하였고, 이러한 성능 분석을 통하여 주위 여건에 적합한 새로운 교통신호기를 구현할 수 있음을 보였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.15 no.1
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• pp.5-15
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• 1997

공간통계분석은 공간적으로 연계된 변수들간의 관계를 분석하는 통계분야이다. 일 반적으로 공간적으로 연계된 변수들간의 관계는 각 변수간의 공간적 분포정도에 따라서 영 향을 받는다. 전통적인 통계 분석의 방법은 동질의 자료발생과정에 의하여 확률적으로 축출 된 표본자료를 가정하고 있으나, 공간적인 자료는 이와 같은 동질의 자료발생과정의 가정을 부정한다. 교통류 및 교통사고 등과 같은 교통분야의 자료는 대부분 공간적인 상관관계에 의하여 축출된 이질적인 표본자료이며 따라서 공간상관관계를 동질적으로 가정한 전통적인 통계적 분석 방법은 오류를 범할 수 있다. 본 논문은 공간적인 관계를 고려한 공간자기상관 분석기법을 이용하여 고속도로상의 교통사고에 관하여 분석하였다. 분석의 결과에 의하면 4 개 고속도로 중 경인고속도로를 제외한 3개의 고속도로상의 교통사고건수는 통계적으로 현 저한 양의 공간적 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이에 따라 공간적 상관관계를 고려한 교통사고분석을 위하여 종속변수로 단위구간별 교통사고건수를 그리고 설명변수로서는 단위 구간별 교통량, I.C. 유무 및 화물차량비율을 이용하여 공간 자기회귀분석을 시도하였다. 분 석의 분석에서는 구간별 교통량과 화물차량의 비율이 호남/남해 고속도로의 경우에는 구간 별 교통량과 I.C. 유무가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.