A volume-delay function(VDF) has been used to describe the relation between traffic volumes and delay experienced by travelers on the roads traveling from origin to destination, which has been usually adopted in traffic assignment. For the purpose of more precise description of traffic pattern, we have to estimate the parameters of VDF in advance. This paper presents a methodology for estimating the parameters, which combined with golden section method. By using the method we have estimated the parameters with real data based on KTDB(2006), and validated them. Compared to the existing values of the parameters, newly estimated values are found to be closer to real world.
The households to be surveyed are usually huge number at the level of a city or metropolitan survey, not to mention a nationwide travel survey. Therefore, household travel surveys to figure out true origin-destination (O/D) trip patterns (population O/D) are conducted through a sampling method rather than by surveying all of the population in the system. Therefore, the population O/D pattern can only be estimated by expanding the sampled O/D patterns to the population. It is very difficult to avoid the errors involved in the process of sampling, surveying and expanding O/D data. In order to minimize such errors while estimating the true O/D patterns of the population, the validation and adjustment process should employed by doing a comparison between the expanded sample O/D data and observed link traffic volumes. This study suggests a method of validation and adjustment of the expanded sample O/D data by comparing observed link volumes at several screenlines. The study also suggests a practical technique to modify O/D pairs which are excluded in the screenline validation process by comparing observed traffic volume with the results of traffic assignment analysis. An empirical study was also conducted as an example applying the suggested methods of validation and adjustment with Korea's nationwide O/D data and highway network.
Road accidents are considered as the result of a complex interplay between road, vehicle, environments, and human factors. Little study, however, has been carried out on the attributes of human factor compared to the road geometric conditions and traffic conditions. The previous researches focused on mainly both traffic and geometric conditions on specific location. Therefore, it's hard to explain phenomenon of the high traffic accident rates where road and traffic conditions are good. Because of these reasons, accident analysis has contributed on geometric improvement and has not contributed on traffic management such as selection of attention section, driver napping alert, etc. The freeway incident management is also associated with reliable prediction of incident occurrences on freeway sections. This paper presents a method for estimating the effect of trip length on freeway accident rate. A PAR (Potential Accident Ratio), the new concept of accident analysis, considering TLFDs (Trip Length Frequency Distributions) is suggested in this paper. This approach can help to strengthen freeway management and to reduce the likelihood of accidents.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.3
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pp.1087-1094
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2013
This study aims at enhancing the objective estimation of social cost of air quality due to mobile emission. More specifically, it examines the difference between the daily oriented and hourly oriented estimation results of social air quality cost and draws implications from the comparative analysis. The result indicates that the social cost of air quality differs up to approximately 24 times depending on the analysis time period. Moneywise, the difference between daily and hourly assignments amounts to the average of 653.5 billion won whereas only 1% of error occurred in the estimation result based on peak and nonpeak based hourly assignment. This study reaffirms the need for time-based travel demand management for emission reduction, and confirms the feasibility of emission estimation by travel demand forecasting method over the conventional method employed by the CAPSS.
This study aims to develop a framework to estimate mobile source emissions with the macroscopic travel demand model including enhanced estimates of intra-zonal travel emissions using Space Syntax analysis. It is acknowledged that "the land-use and transportation interaction model explains the influence of urban structure on accessibility and mobility pattern". Based upon this theory, the estimation model of intra-zonal travel emissions is presented with the models of total travel distance, total travel demand, and average travel speed of intra-zonal trips. Thess statistical models include several spatial indices derived from the Space Syntax analysis. It explains that urban spatial structure is a critical factor for intra-zonal travel emissions, which is lower in compact zone with smaller portion of land area, lower sprawl indicator, and more grid-type of road network. Also the suggested framework is applied in the evaluation of the effectiveness of bicycle lane project in Suwon, Korea. The estimated emissions including intra-zonal travel is as double as the results only with inter-zonal demands, which shows better performance of the suggested framework for more realistic outcomes. This framework is applicable to the estimation of mobile source emissions in nation-wide and the assessment of transportation-environment policies in regional level.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.12
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pp.1373-1380
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2014
In order to calculate accurate traffic and traffic speed, qualified and sufficient GPS data should be provided. However, it is difficult to provide accurate traffic information using restricted GPS data from probe vehicles because of communication costs. This paper developed a algorithm that recovers links omitted by restricted GPS data with topology information, and calculate traffic speed with original links and recovered links. T traffic information service of city with a new algorithm can provide more accurate traffic and traffic speed than the original system.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.3
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pp.90-99
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2020
The "Low Emission Zone" (LEZ) system restricts entry of vehicles with high air pollutants into city centers. Implementation of the system improves air environment around the world. Since 2012, operating restrictions have been applied to all of Seoul's metropolitan areas and some other metropolitan areas in the state. Beginning in December 2019, entry of 5th class vehicles to the central green transport zone of Seoul has been restricted. In this study we examine the status of operational restrictions in this zone, and predict the amount of traffic reduction expected when numbers of target vehicles are expanded in the future, we use data for each vehicle's emission grade: by region and 'Origin-Destination Traffic Volume'. After estimating the amount of traffic entering Seoul's 25 autonomous districts, by emission class, we propose a target region that may have a significant effect if target areas for automobile operation restrictions expand in the future.
Jo, Jun-Han;Han, Jong-Hyeon;Kim, Seong-Ho;Lee, Byeong-Saeng
Journal of Korean Society of Transportation
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v.24
no.6
s.92
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pp.33-43
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2006
This research is to the selection of optimal probability distribution as well as the estimation for design hourly factor in consideration of traffic characteristic, such as road function, lane number and AADT. To accomplish the objectives, we are applied to various probability distribution using traffic data that observed at permanent traffic count points in 2005. The parameters or the selected 14 probability distribution were estimated based on the method of maximum likelihood and the validity condition of the estimated parameter The goodness-of-fit test, such as chi-square test. was performed as well as the estimation of design hourly factor. As a result, An appropriate distributions of each case were selected : Pearson V for two lane of rural roads, LogLogistic for the four lane of rural roads, LogLogistic for the urban roads, Extreme value for recreation roads. And optimal K factor are as following : $0.1{\sim}0.2 $ for two lane of rural roads, $0.09{\sim}0.14$ for the four lane of rural roads. $0.07{\sim}0.13$ for the urban roads, $0.1{\sim}0.2$ for recreation roads.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.3
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pp.269-279
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2020
Traffic estimation mainly involves surveying equipment such as automatic vehicle classification, vehicle detection system, toll collection system, and personnel surveys through CCTV (Closed Circuit TeleVision), but this requires a lot of manpower and cost. In this study, we proposed a method of estimating traffic volume using deep learning and stereo CCTV to overcome the limitation of not detecting the entire vehicle in case of single CCTV. COCO (Common Objects in Context) dataset was used to train deep learning models to detect vehicles, and each vehicle was detected in left and right CCTV images in real time. Then, the vehicle that could not be detected from each image was additionally detected by using affine transformation to improve the accuracy of traffic volume. Experiments were conducted separately for the normal road environment and the case of weather conditions with fog. In the normal road environment, vehicle detection improved by 6.75% and 5.92% in left and right images, respectively, than in a single CCTV image. In addition, in the foggy road environment, vehicle detection was improved by 10.79% and 12.88% in the left and right images, respectively.
The purpose of this paper is to develop a dynamic OD estimating model to overcome the limitation of depicting teal situations in dynamic simulation models based on static OD trip. To estimate dynamic OD matrix we used the hybrid discrete choice model(called the 'Demand Simulation Model'), which combines travel departure time with travel mode and travel path. Using this Demand Simulation Model, we deduced that the traveler chooses the departure time and mode simultaneously, and then choose his/her travel path over the given situation In this paper. we developed a hybrid simulation model by joining a demand simulation model and the supply simulation model (called LiCROSIM-P) which was Previously developed. We simulated the hybrid simulation model for dependent/independent networks which have two origins and one destination. The simulation results showed that AGtt(Average gap expected travel time and simulated travel time) did not converge, but average schedule delay gap converged to a stable state in transportation network consisted of multiple origins and destinations, multiple paths, freeways and some intersections controlled by signal. We present that the hybrid simulation model can estimate dynamic OD and analyze the effectiveness by changing the attributes or the traveler and networks. Thus, the hybrid simulation model can analyze the effectiveness that reflects changing departure times, travel modes and travel paths by demand management Policy, changing network facilities, traffic information supplies. and so on.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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