고속도로 및 도시 고속도로는 교통의 단순한 매체로 뿐만 아니라 환경, 에너지, 경제 등등 사회 전반에 걸쳐 그 역할이 다양하며, 영향력이 지대하고, 중요한 비중을 차지함으로써, 이들 도로의 효율적인 운영을 위하여 고속도로 운영체계 수립 및 설계시 교통상황을 예측할 필요성이 있다. 이런 목적을 실현하기 위하여 , 기존의 개발된 교통류 모형들을 사용할 수 있으나, 이들의 예측 결과에 대한 낮은 신뢰도, 혹은 모형의 특성(예, 처리용량, 해석방법) 에 따른 제약 등등의 이유로 실용화되지 못하고 있는 실정이다. 최근 Newell 은 충격파이론을 간편화하여 기존의 다른 교통류 이론들에 비해 많은 장점을 갖은 새로운 교통류의 이론은 개발하였다. 하지만, 이 이론도 수작업에 의한 도식적 (graphical) 해석방법을 기초로 하고 있기 때문에, 실제 교통운용체계에 사용화하기에는 거의 불가능한 비효율적 결함을 니니고 있다. 이 논문의 목적은 Newell 의 이론을 추후 실제 현장에서 적용할 수 있도록 Newell의 도식적 해석방법을 체계화(mechanize)한 컴퓨터 알고리즘을 개발하는데 있다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.6
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pp.761-767
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2012
Maritime traffic assessment is important to understand the characteristics of maritime traffic and to prevent maritime accidents. The maritime traffic assessment can be calculated from the ship trajectory data observed by using AIS(Automatic Identification System). This paper developes a maritime traffic assessment tool using ship's position and speed, course, time data from ships navigating waterways. The results are represented in terms of the number of traffic quantity and traffic distribution, speed distribution, geometric collision candidates. The developed tool will contributes to advance maritime traffic safety by VTS(Vessel Traffic Services).
This study is to define new road capacity concept, and to develop and propose an estimation method, through the analysis of individual vehicular behaviors in continuum flow. Developments in detection technology enable various and precise traffic data collection. The U.S. HCM (Highway Capacity Manual) method does not require such various and precise traffic data, and outputs only limited results. Alternative capacity concepts, which can be classified into a stochastic model and behavioral or deterministic model, are attempts for modeling some prominent traffic flow features, namely so-called a capacity drop and a traffic hysteresis, using such various and precise traffic data. Yet, no capacity concept up-to-date can describe both features. The analysis of individual vehicular behaviors, including speed-density plot per time lap, traffic flow-speed-density diagram per each sampling interval, time headway distribution, and free flow speed distribution, is performed for overcoming the limits of the previous capacity concepts. A stochastic methods are applied to determine time headway for estimating freeway capacity for traffic control.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.6
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pp.2473-2481
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2013
The two characteristics of two-lane-and-two-way traffic flow are platoon and overtaking triggered by low-speed vehicle. It is crucial to develop a robust model which simultaneously generates the behaviors of platoon by low-speed vehicle and overtaking using opposite lane. Hence, a microscopic two-lane and two-way vehicle model was introduced (B. Yoon, 2011), which is based on CA (Cellular Automata) which is one of discrete time-space models, in Korea. While the model very reasonably explains the behaviour of overtaking low-speed vehicle in stable traffic flow below critical density, it has shortcomings to the overtaking process in unstable traffic flow above the critical density. Therefore, the objective of this study is to develope a vehicle model to more realistically explain overtaking process in unstable traffic flow state based on the model developed in the previous study. The experimental results revealed that the car-following model robustly generates the various macroscopic relationships of traffic flow generating stop-and-go traffic flow and the overtaking model reasonably explains the behaviors of overtaking under the conditions of both opposite traffic flow and stochastic parameter to consider overtaking in unstable traffic flow state. The vehicle model presented in this study can be expected to be utilized for the analysis of two-lane-and-two-way traffic flows more realistically than before.
This study aims to introduce a basic principle to improve the incident detection algorithm using traffic flow diagrams that can classify traffic states with a high reliability on the basis of the analysis of traffic flow characteristics under the recurrent or incident congestions. It is tried to newly classify the traffic states with the speed-flow and speed-occupancy diagrams. This is because McMaster algorithm has a tendancy on not identifying the traffic states exactly using the flow-occupancy diagram. In this study it shows that the classification of traffic states is applicable to use speed-occupancy relationship Therefore, it is necessary to determine some parameters to correctly classify the areas representing the traffic states and it may be possible to develop a new algorithm to detect the incident with a high reliability.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.6
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pp.116-126
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2013
Weather factor to affect driver's driving environment are due to changes in weather conditions is caused rainfall, snowfall, fog etc and the reducing of road capacity and because deteriorating weather could be affect the headway and vehicle speed and the decrease in lane caused by an accident occurs that was analyzed that bad weather occur congestion greater than on the clear day. Bad weather to reduce of the driver's visibility was analysed the sensitive to changes in travel speed and traffic accident to appears high characteristics according to weather conditions on the expressway(higher speed) than general road. As a result, visibility have been determined to be important factor in changes of the highway traffic flow characteristics. Therefore, in this study, we selected traffic volume and travle speed that have a major impact on high-speed expressway basic segments as importance effect factor and we selected to subject of analysis among the Metropolitan Expressway that it could be obtained certain level of traffic volume data and we studied the changing of expressway traffic flow due to change visibility after the collecting of meteorological and traffic data. In order to perform this study, data collection and analysis methods were established through the existing literature and we had selected level of visibility of the expressway and we had performed the statistical verification. Finally, we had calculated the rate of change of expressway traffic flow characteristics due to visibility and we had come up with a way to apply at capacity and service level analysis.
This study proposed a speed management strategy for the enhancement of traffic safety on freeways. A novel feature of the proposed strategy is to provide desirable speed information to individual vehicles. A microscopic traffic simulator, VISSIM, was used for the performance evaluation. Vehicle trajectory data were used to evaluate the various speed management scenarios including the different levels of proportions of heavy vehicles. The proposed speed management strategy would be a useful precursor for developing an effective traffic control and operations system to prevent traffic accidents on freeways.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1997.04a
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pp.45-60
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1997
본연구의 목적은 1994년과 1995년의 연구 결과를 토대로 고속국도 교통류의 차량 추종, 차선 변경 특성을 현장 조사 자료를 통하여 분석·규명하고, 국내 고속도로의 교통류 특성을 반영할 수 있는 한국형 고속국도 모의실험 모형을 개발하는데 있다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. ▶ 국내 고속국도 교통류의 차두시간, 속도, 차량군의 크기, 차선 변 경, 중차량의 영향 등의 특성을 조사·분석하여 관련 매개변수와 모형식을 도출하였다. ▶ 차량 생성 모형은 개별 차량의 차두시간, 속도를 이용하여 구축하였으며, 중차량의 구성 비 율에 따른 속도 변화를 연구하여 그 결과를 모형 구축에 응용하였다. ▶ 차량 추종 모형은 1995년 연구에서 검증된 PITT-KLD 모형에 기반을 두었으며, 현장 실측 자료를 분석하여 차량 추종과 관련된 매개변수들을 설정하였다. ▶ 차선 변경 모형은 기본적으로 간격 수락 모형을 이용하였으며, 차선 변경시 임계 간격을 국내 운전자들의 유형에 따라 10가지로 설 정하였다. 차선 변경 확률은 현장 조사 자료를 기초로 한 경험적 모형을 구축하여 선정하였 으며, 마코프 연쇄 기법과도 비교·검토하였다. ▶ 개발된 모의실험 모형을 비교·평가하기 위 해 고속국도 합류부의 현장 조사 자료와 모의실험 모형을 비교·평가한 결과, 합류 이전 단 계에서는 실측치와 모형의 통계량이 어느 정도 유사한 양상을 보이지만 합류 이후 단계에서 는 차이를 나타내고 잇다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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