• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.2
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• pp.81-88
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• 2008

This paper presents the travel demand estimation using interval estimation methods during the trip generation stage, and then followed the other three stages of the four stage trip estimation. We have used real data of Dae-jun City. To estimate travel demand using the interval estimation method, a reliability level was set to 95% by a upper bound value, a middle value and a lower bound value. The four stage traffic demand analysis procedure was equally applied and finally interval traffic was estimated. The result showed a difference between maximum values and middle values depending on the destination during the trip generation stage. It depends on an explanation ability of regression analysis. Most of interval estimation ratio resulted in the traffic assignment stage showed ${\pm}5{\sim}18%$ difference on the average and ${\pm}30{\sim}50%$ at the most.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.10 no.4
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• pp.151-159
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• 2008

Performances of retroreflectivity vary place to place, according to traffic volumes and time lengths after striping, depending on pavement marking materials and colors. The present paper uses the nation wide data of retroreflectivity, which has been collected from freeways and then tries to develop the regression curve setting traffic volume and service life as independent variables and retroreflectivities as dependent variables. The DB system includes two year's measurement in $2005{\sim}2006$ over Korean freeway pavement marking at an interval of three months for the period. The mobile measurement system, a laserlux, was employed for the purpose. The DB has provided a lot of information about materials and performance of the specific pavement marking such as geometric features, traffic volumes, material characteristics and the installation date. This study provides the comparison of pavement marking performances under diversified conditions. Based on accumulated pavement marking performances, this study provides performance curves based on the diversified factors. The goal of the retroreflectivity modeling is to develop equations that can be used to estimate an average retroreflectivity of pavement markings as a function time since application and traffic volume. After representing the variation of retroreflectivities and estimating regression curves by linear, exponential, logarithmic and power function, the regression curve which had the highest coefficient of determination and the value similar to the last field measurement was regarded as the retroreflectivity decay model. As a result of verification, the decay model showed the signification within the 90% confidence level and especially showed the clear relation with field data according to increase of cumulative vehicle exposure. Accordingly, these models can be used to determine service lives, retroreflectivity degradation rates, and retroreflectivity of new markings.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.3 s.74
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• pp.49-58
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• 2004

The first and perhaps the most critical and perhaps the most important step in the process of predicting future traffic volume in a region (Zone) is to estimate the number of trips generated in from each traffic analysis zone. Most trip generation models for urban transportation planning, and highway in Korea are regression models. In Korea the category analysis has not been tried for last decades since the proper data such as the household travel behavior data have not been collected. Recently, the comprehensive household travel behavior survey such as ${\ulcorner}$1996 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$2002 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$ has been done. In this paper, the cross-classification tables of Seoul Metropolitan Area including the City of Seoul and Kyonggi Province are estimated by the category analysis. The tables are compared with regression models and ${\ulcorner}$2002 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$ data in terms of predictive capabilities in Seoul Metropolitan Area. Improvement strategies for trip generation forecast in Seoul Metropolitan Area are proposed.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.3-10
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• 1998

본 연구에서는 동적통행시간예측을 위한 하나의 방법으로 블록밀도법을 도입하여 가로상의 일정한 구간을 세분화하고 몇 개의 블록으로 분할한 후 교통류를 유체근사화시키고 각 블록의 밀도를 일정시간 마다 갱신해 나가는 방법을 채택하였다. 즉, 각 블록에서 주어진 밀도의 초기치와 최하류부의 블록에서 유출교통량을 이용하여 일정시간 간격으로 모든 블록에서의 밀도를 수정해 가는 유체의 연속방정식의 개념을 도입하였다. 또한, 본 연구에서는 첨단교통시스템에 적용될 동적통행시간 예측을 위해 기존의 연속교통류만을 대상으로 하던 것에서 벗어나 신호등을 포함한 단속교통류를 대상으로 하였다. 또한 교통류의 저밀도 구간과 고밀도 구간을 분리하여 Ele복합모형을 적용하여 교통류를 해석하고 가급적 실제 상황과 유사하게 근접시키고자 하였다. 이 이론을 근거로 구축된 모델에 실제 현장에서 얻어진 교통량, 밀도, 속도 등의 자료들을 투입하고 통행시간의 예측을 도모하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.1
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• pp.137-144
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• 2008

It is important to know pedestrian volume to carry out pedestrian safety analysis and pedestrian friendly design. However, it is too difficult to come across research work related to pedestrian volume analysis in the field of transport, due to lack of interests on pedestrian movement. Most transport research has been focused on vehicles and highways rather than pedestrian. On the other hand, in the field of urban studies, there comes an effective tool to estimate pedestrian volumes using Space Syntax theory. This theory twins out to be effective and economic because it only requires network information, which is easy to acquire from maps and field survey. However, this method is different in the way representing networks from the way that is common in the field of transport. To make up for this point, this paper develops a novel measure for estimating pedestrian volume using Dial's algorithm, and applies the model in the two test networks; Insadong and Soongryemoon networks. The application results reveals that developed measure is an effective tool to explain pedestrian volume; a correlation coefficient between the measure and pedestrian volume is 0.713 in Insadong and 0.492 in Soongryemoon, and the goodness of fit($R^2$) of regression models are 0.893 in Insadong and 0.671 in Soongryemoon. This estimation method is significantly less complicated to estimate the effect of a pedestrian network change than Space Syntax theory, which requires special softwares not readily available.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.11a
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• pp.125-130
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• 2002

본 연구는 DEVS를 기반으로 개발된 교통류 시뮬레이션 시스템인 $\ulcorner$I$^3$D$^2$ 교통류 시뮬레이션 시스템$\lrcorner$(이하 I$^3$D$^2$)의 검증을 그 목적으로 한다. I$^3$D$^2$는 본 연구진이 DEVS를 기반으로 개발한 범용 시뮬레이션 도구로써, 이미 서울시 강남 신호교차로와 내부순환로를 대상으로 하여 개발된 내용을 발표한 바 있다. I$^3$D$^2$는 헌재 단속류에서의 최적신호 생성 및 대기행렬 예측 문제, 그리고 연속류 시설의 용량 산정 문제등을 시뮬레이션 할 수 있다. 하지만 아직 문헌자료나 현장 데이터를 토대로 한 충분한 검증이 수행되지 못한 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 문헌자료를 토대로, I$^3$D$^2$를 검증한다. 이를 위하여 고속도로 또는 도시고속도로와 같은 연속 교통류의 대표적인 효과척도인 $\ulcorner$교통량 - 밀도 - 평균주행속도 (시간)$\lrcorner$ 간의 상관관계를 이용하여 미국 HCM과 우리나라의 도로용량편람에 정의되어 있는 기준을 토대로 I$^3$D$^2$ 검증을 수행하였다. 모델링은 서울시 올림픽대로의 양화대교 - 성산대교 - 가양대교 구간을 대상으로 했으며, 검증은 교통량에 따라 크게 3가지 교통류 상태(random, intermediate, constant)를 기준으로 시뮬레이션이 각각의 교통상태에서 예측한 평균주행시간의 정확도를 측정하면서 수행하였다. 검증 결과 random 상태에서는 문헌자료에 부합되는 예측결과를 보여주었으나, intermediate와 constant 상태에서는 문헌보다 다소 낮은 속도를 보여주었다 이러한 속도차는 추후 현장 데이터를 수집하여 보다 실질적인 검증을 통하여 조정되어야 할 것으로 판단된다.

• Journal of Environmental Health Sciences
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• v.27 no.4
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• pp.99-105
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• 2001

도로교통소음은 많은 지역에 산재해 있으며 특히 주도로변에 거주하는 사람들에게 환경과 관련하여 매우 중요하다. 도로교통으로부터 소음수준을 계산하는데 몇가지 다른 방법들이 이용되고 있다. 이 방법들은 계산방법과 그래프식 그리고 컴퓨터 모델링 기술 등이다. 교통과 교통소음의 영향으로부터 소음을 계산하는 간단한 기술의 예측방법은 여기에 나타내었다. 이 TNS (traffic Noise Screening) 방법은 서로 다른 도로유형에 대한 일련의 도로교통소음레벨의 예측그래프로 전개된 것이다. 이 그래프는 Federal Highway Administration (FHWA) STAMINA 2.0을 이용하여 다양한 시나리오에 대한 소음 예측모델을 계산한 결과를 기초하였다. TNS에 도로의 기하학적 형태, 교통량 주행속도 그리고 도로중앙선의 거리등의 데이터를 입력시킨다. TNS 그래프는 소음영향과 연관된 교통소음예측에서 사용하는 경우 교통소음레벨의 계산을 쉽게 한다. 이 TNS 방법은 STAMINA 2.0과 같은 상세 모델링을 대신하지는 못하지만 상세 모델을 필요로 할 때 도움을 주는 도구이다 만약 소음계산들이 중요하거나 또는 시나리오가 보다 복잡하고 부가된다면 보다 상세한 모델링이 수행되어져 스크린 결과들이 나타난다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.10a
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• pp.133-135
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• 2013

장래의 해상교통량에 대한 정확한 예측은 항로설계 및 해상교통의 안전성 평가 측면에서 중요한 요소이다. 본 연구는 신뢰성 있는 해상교통량을 추정하기 위해 시계열 모델의 지수평활법과 ARIMA 모형을 이용하여 모형의 식별 및 진단 방안을 제시하였다. 제시된 방법의 효과를 검증하기 위하여 주요항만인 부산항, 광양항, 인천항, 평택항의 해상교통량을 예측하였다. 그 결과로 부산항은 ARIMA 모형, 광양항은 Winters 승법 모형, 인천항은 단순계절 모형, 평택항은 ARIMA 모형이 더 적합한 모형으로 알 수 있었으며, 각 항만별 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 향후 항로 및 항만설계 또는 해상교통 안전성 평가에 보다 신뢰성 있는 추정치를 제공할 수 있을 것으로 보인다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.34 no.4
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• pp.318-329
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• 2016

There has been a growing interest on the effect of volcanic eruption on the aviation safety, air travel and economy especially after the eruption of Eyjafjallajokull in Iceland. Since volcanic eruption is influential on a large geographic region, the effect usually extends to other neighboring countries. Korea also has an active volcano named Mountain Baekdu. Hence, the need to estimate in advance the quantitative impact of the potential eruption of Mt. Baekdu on South Korean air transportation system. However, previous studies with quantitative estimation were confined to the calculation of the direct economic loss from shut down of the airports, grounding of airlines, and trade deficits caused by the eruption. Therefore, this paper introduces a new approach to assess more accurate impact simultaneously considering volcanic ash dispersal and aviation routes. This approach is then applied to a virtual scenario to predict the damage to air traffic. With further development, this method can help estimate the damage in the air transportation industry in more accurate and faster ways. Prediction outcomes can also be utilized in setting up the emergency response plan for the air transportation industry and contribute to the creation of more proactive and predictive measures in the future.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.6
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• pp.1873-1879
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• 2014

There are various methodologies to forecast the travel time using real-time data but the K-nearest neighborhood (KNN) method in general is regarded as the most one in forecasting when there are enough historical data. The objective of this study is to evaluate applicability of KNN method. In this study, real-time and historical data of toll collection system (TCS) traffic flow and the dedicated short range communication (DSRC) link travel time, and the historical path travel time data are used as input data for KNN approach. The proposed method investigates the path travel time which is the nearest to TCS traffic flow and DSRC link travel time from real-time and historical data, then it calculates the predicted path travel time using weight average method. The results show that accuracy increased when weighted value of DSRC link travel time increases. Moreover the trend of forecasted and real travel times are similar. In addition, the error in forecasted travel time could be further reduced when more historical data could be available in the future database.