• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.9-22
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• 2002

고속도로-연결로는 두 개의 교통흐름이 서로 상충되는 지점으로서 복잡한 교통행태를 나타내고 고속도로 구간 중 용량저하 및 교통와해현상, 난류현상이 일어나는 구간으로서 운영상 문제점이 많이 일어나고 있는 상태이다. 이 구간에서의 운영상태가 전체 시설물의 운영상태에 큰 영향을 끼친다는 점을 감안할 때, 이 구간의 국내자료를 토대로 한 교통류 분석은 중요한 의미를 가진다. 따라서, 교통행태에 대한 미시적인 분석이 이루어지지 않은 상태로 기존의 HCM 모형과 같은 거시적인 분석 방법만을 가지고는 분류구간 교통현상을 규명하기 어렵다. 본 연구에서는 기존 연구들 분석방법의 문제점을 해결하기 위해, 고속도로-연결로 구간중 유출부 구간을 대상으로 현장조사를 실시하였고, 지점(구간)과 차로로 세분하여 미시적인 방법으로 교통특성을 규명하였다. 또 한 유출부 구간의 여러 지점에서 지점 및 차로별 교통량을 예측할 수 있는 교통분포 모형식을 개발하였다. 정립된 교통분포 모형식을 적용해 본 결과 유출부 구간의 분석 및 서비스 수준의 평가는 연결로 접속차로(Vl)의 교통량만을 고려하여 분석하는 것은 합리적이지 않고, 연결로나 본선 모두와 진입부를 포함한 연결로 전체를 다 고려해야 한다는 것을 알 수 있었다. 미시적인 분석방법을 통한 차로별 교통분포 모형식은 기존 분석방법과 비교하여 더 정확하게 그리고 폭 넓은 분석 및 적용하기에 손쉬운 모형이라는 점에서 상당히 효과적인 분석방법이라고 할 수 있다. 하지만 본 연구의 결과는 한 조사지점에 대한 적은 자료를 토대로 하였기 때문에 실제적용 가능성에서 향후 보강할 필요가 있으며, 다른 지점의 현장조사와 세밀한 비교연구가 필요하다.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.12 no.4
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• pp.1-9
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• 2010

Predictive information on the freeway incident impacts can be a critical criterion in selecting travel options for users and in operating transportation system for operators. Provided properly, users can select time-effective route and operators can effectively run the system efficiently. In this study, a model is proposed to predict freeway incident impacts. The predictive model for incident impacts is based on short-term prediction. The proposed models are examined using MARE. The analysis results suggest that the models are accurate enough to be deployed in a real-world. The development of microscopic models to predict incident effects is expected to help minimize traffic delay and mitigate related social costs.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.35 no.1
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• pp.173-185
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• 2015

This study aims to investigate the characteristics and types of car accidents and establish a prediction model by analyzing 456 car accidents having occurred in the 11 tunnels in Busan, through statistical analysis techniques. The results of this study can be summarized as below. As a result of analyzing the characteristics of car accidents, it was found that 64.9% of all the car accidents took place in the tunnels between 08:00 and 18:00, which was higher than 45.8 to 46.1% of the car accidents in common roads. As a result of analyzing the types of car accidents, the car-to-car accident type was the majority, and the sole-car accident type in the tunnels was relatively high, compared to that in common roads. Besides, people at the age between 21 and 40 were most involved in car accidents, and in the vehicle type of the first party to car accidents, trucks showed a high proportion, and in the cloud cover, rainy days or cloudy days showed a high proportion unlike clear days. As a result of analyzing the principal components of car accident influence factors, it was found that the first principal components were road, tunnel structure and traffic flow-related factors, the second principal components lighting facility and road structure-related factors, the third principal factors stand-by and lighting facility-related factors, the fourth principal components human and time series-related factors, the fifth principal components human-related factors, the sixth principal components vehicle and traffic flow-related factors, and the seventh principal components meteorological factors. As a result of classifying car accident spots, there were 5 optimized groups classified, and as a result of analyzing each group based on Quantification Theory Type I, it was found that the first group showed low explanation power for the prediction model, while the fourth group showed a middle explanation power and the second, third and fifth groups showed high explanation power for the prediction model. Out of all the items(principal components) over 0.2(a weak correlation) in the partial correlation coefficient absolute value of the prediction model, this study analyzed variables including road environment variables. As a result, main examination items were summarized as proper traffic flow processing, cross-section composition(the width of a road), tunnel structure(the length of a tunnel), the lineal of a road, ventilation facilities and lighting facilities.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.8-9
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• 2019

해상교통과 같이 선박, 항해자, 관제센터, 해운선사, 기상시스템, 지리정보시스템 등의 높은 복잡도와 방대한 범위의 요구사항을 갖는 시스템의 M&S를 위해서는 인간을 포함한 체계가 필요하다. 디지털 환경에서 해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 항해자의 인지과정, 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 타당하다. 본 발표에서는 해상교통류 분석을 위한 지능형 선박 에이전트 개발을 위해 선박운항과 관련된 항해자의 인지 및 행동을 분석하고, 이를 통해 분석된 정보를 이용하여 항해자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 인지 및 행동 모델 개발 내용을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.480-480
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• 2023

본 연구에서는 섬진강 하류에서 2차원 흐름 모형인 Nays2DH 활용하여 섬진강댐 하류, 송정 구간의 식생밀도를 고려한 부등류 계산을 통해 하도의 수위 및 유속을 예측 모의하는 방법론을 제시하고 모의결과를 분석하였다. 현장조사를 실시하여 하도의 식생밀도를 산정하였으며. 식생밀도는 섬진강댐 하류 1.15 m-1, 송정 0.35 m-1로 조사되었다. 모의결과, 섬진강댐 하류에서 원심력에 의해 만곡부 외측에서 수심이 가장 깊게 나타났으며(최대 7.48 m), 최대유속도 동일지점에서 5.58 m/s로 형성되었고 하안침식으로 인한 하도변화 예측결과, 유속이 빠른 만곡부 외측에서 세굴되었으며, 내측에서는 퇴적되었고 만곡부가 끝난 지점부터 중앙사주가 발달하며 흐름이 하도 좌안으로 집중하여 세굴이 진행되었다. 송정구간에서 저수로 폭이 좁아지는No.40+200 지점에서 수심이 가장 깊으며(15.8 m), 유속은 하폭이 좁고 경사가 급해지는 No.39+800 지점에서 최대 7.97 m/s 로 나타났다. 하안침식으로 인한 하도변화 예측결과, 하폭이 넓어지는 No.40+800에서 유속이 감소하여 사주가 발달하였다. 본 연구에서는 섬진강 하류의 실제 식생밀도를 반영하여 수치모의를 하였기 때문에 흐름과 식생관리에 따른 실무적 대책방안 마련에 도움이 될 것으로 판단되며, 본 연구에서 활용한 분석방법과 결과들은 섬진강 유역의 하천관리 방안을 구축하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.34 no.5
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• pp.476-488
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• 2016

This study reviewed factors and causes that affect on reliability and accuracy of transportation demand forecasting. In general, the causes of forecasting errors come from variety and irregularity of trip behaviors, data limitation, data aggregation and model simplification. Theoretical understanding about the inevitable errors will be helpful for reasonable decision making for practical transportation policies. The study especially focused on traffic assignment with the KTDB data, and described the factors and causes of errors by classifying six categories such as (1) errors in input data, (2) errors due to spacial aggregation and representation method of network, (3) errors from representing values for variations of traffic patterns, (4) errors from simplification of traffic flow model, and (5) errors from aggregation of route choice behavior.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.3
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• pp.103-113
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• 2013

Shock wave model describes the propagation speed of kinematic waves in traffic flow. It was first presented by Lighthill and Whitham and has been deployed to solve many traffic problems. A recent paper pointed out that there are some traffic situations in which shock waves are not observable in the field, whereas the model predicts the existence of waves. The paper attempted to identify how such a counterintuitive conclusion results from the L-W model, and resolved the problem by deriving a new asymptotical shock wave model. Although the asymptotical model successfully eliminated the paradox of the L-W model, the validation of the new model is confined within the realm of the deceleration flow situation since the model was derived under such constraint. The purpose of this paper is to derive the remaining counter asymptotical shock wave model for acceleration traffic flow. For this, the vehicle trajectories in a time-space diagram modified to accommodate the continuously increased speed at every instant in such a way that the relationship between the spacing from the preceding vehicle and the speed of the following vehicle strictly follows Greenshield's model. To verify the validity of the suggested model, it was initially implemented to a constant flow where no shock wave exists, and the results showed that there exists no imaginary shock wave in a homogeneous flow. Numerical applications of the new model showed that the shock wave speeds of the asymptotical model for the acceleration flow tend to lean far toward the forward direction consistently. This means that the asymptotical models performs in a systematically different way for acceleration and for declaration flows. Since the output difference among the models is so distinct and systematic, further study on identifying which model is more applicable to an empirical site is recommended.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.4
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• pp.75-85
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• 2000

The Purpose of this study is to analyze wether the composition of training sample have a relation with the Predictive ability and the learning results of ANNs(Artificial Neural Networks) fur predicting one cycle ahead of the queue length(veh.) in a signalized intersection. In this study, ANNs\` training sample is classified into the assumption of two cases. The first is to utilize time-series(Per cycle) data of queue length which would be detected by one detector (loop or video) The second is to use time-space correlated data(such as: a upstream feed-in flow, a link travel time, a approach maximum stationary queue length, a departure volume) which would be detected by a integrative vehicle detection systems (loop detector, video detector, RFIDs) which would be installed between the upstream node(intersection) and downstream node. The major findings from this paper is In Daechi Intersection(GangNamGu, Seoul), in the case of ANNs\` training sample constructed by time-space correlated data between the upstream node(intersection) and downstream node, the pattern recognition ability of an interrupted traffic flow is better.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.3
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• pp.55-76
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• 2000

We propose a general solution methodology for identifying the optimal aggregation interval sizes as a function of the traffic dynamics and frequency of observations for four cases : i) link travel time estimation, ii) corridor/route travel time estimation, iii) link travel time forecasting. and iv) corridor/route travel time forecasting. We first develop statistical models which define Mean Square Error (MSE) for four different cases and interpret the models from a traffic flow perspective. The emphasis is on i) the tradeoff between the Precision and bias, 2) the difference between estimation and forecasting, and 3) the implication of the correlation between links on the corridor/route travel time estimation and forecasting, We then demonstrate the Proposed models to the real-world travel time data from Houston, Texas which were collected as Part of the Automatic Vehicle Identification (AVI) system of the Houston Transtar system. The best aggregation interval sizes for the link travel time estimation and forecasting were different and the function of the traffic dynamics. For the best aggregation interval sizes for the corridor/route travel time estimation and forecasting, the covariance between links had an important effect.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.238-238
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• 2022

합천댐의 건설 이후, 댐직하류 구간에서는 10년 동안의 방류량 감소와 기후변화로 인한 강우패턴의 변화로 하도식생의 활착이 발생하여 식생이 증식하고 밀도가 점차 증가하고 있다. 식생밀도의 증가는 흐름에 대한 항력을 증가시켜 유속을 감소시키고 수심을 증가시킨다. 이는 통수능 저하를 초래하며, 홍수 시 수위증가에 따른 홍수범람의 위험성 증가시킨다. 따라서 식생영향에 대한 심화적인 이해를 제고하여 적절한 식생관리대책을 구축할 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 필요성에 맞추어 식생대 영향에 따른 흐름의 변화를 예측모의하여 흐름과 식생대의 상호작용에 대한 분석을 수행하였다. 이를 위해 2차원 흐름모형인 Nays2D를 이용하여 합천댐 직하류 구간을 대상으로 식생밀도의 변화에 따른 흐름의 변화를 부등류를 기반으로 모의하였다. 상류단의 경계조건은 162.99 m³/s(실운영 방류량), 995 m³/s(2년빈도 댐 조절 방류량), 2670 m³/s(100년빈도 댐 조절 방류량)로 3개의 유량으로 구분하여 모의하였다. 식생의 특성은 현장조사를 통해 밀도를 산정하여 수치모의에 적용하였다. 식생밀도는 4가지로 구분하여 모의시나리오를 구축하였으며 현장조사를 통해 산정된 2021년도 식생밀도를 기준으로 식생밀도를 증감하여 수치모의를 수행하였다. 수치모의 조건은 2021년 식생현황, 식생개선, 식생존치, 전벌채로서 식생개선의 경우, 2021년 식생밀도의 0.5배로, 식생존치의 경우, 식생밀도를 2배로 적용하였다. 전벌채는 식생이 없는 것으로 가정하였다. 수치모의 결과, 식생개선이 2021년 식생현황과 식생존치보다 상대적으로 수심이 낮게 나타났다. 식생을 전벌채한 경우, 식생이 존재하는 조건보다 수심이 낮고 유속이 빠르게 나타났으며 특히, 만곡부의 외측에서는 2차류의 발달로 흐름이 집중되었다. 이를 통해 식생개선의 경우, 식생현황과 식생존치보다 홍수범람의 가능성이 적을 것으로 판단되며 전벌채의 경우, 만곡부 외측에서 2차류 발달에 의한 세굴을 야기하여 제방의 안정성에 영향을 줄 것으로 예측된다. 본 연구는 댐 직하류에 식생대 밀도변화가 흐름변화에 미치는 영향을 분석한 수치모의 사례로서 이는 추후 식생을 고려하는 하천관리방안을 수립 시, 식생관리방법에 대한 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.