In order to observe the impact of a type of vehicles for traffic flows and pavement, vehicle classifications is conducted. Korean Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs provides 12-type vehicle classifications on National expressways, National highways, and Provincial roads. Current AVC (Automatic Vehicle Classification) devices decide vehicle types comparing measurements of vehicle lengths, wheelbases, overhangs etc. to a reference table including those of all types of models. This study developed an algorithm for macroscopic vehicle classification which is less sensitive to tuning sensors and updating the reference table. For those characteristics, trend lines in vehicle lengths and wheelbases are employed. To assess the algorithm developed, vehicle lengths and wheelbases were collected from an AVC device. In this experiment, this algorithm showed the accuracy of 88.2 % compared to true values obtained from video replaying. Our efforts in this study are expected to contribute to developing devices for macroscopic vehicle classification.
This study develops composite indicators that is capable of estimating QOS (Quality of Service) of pedestrians by enhancing estimation for Level of Service in present transporting spaces for pedestrians that merely concerns quantitative indicators such as pedestrian flow rate, pedestrian stoppage. This paper conducts survey questionnaire to collect data. It utilizes AHP(Analytic Hierarchy Process) and ANP(Analytic Network Process). The main results show that: first, ANP is better analytic methods than AHP due to the fact that pedestrians feel repetition when they judge level of service. Second, qualitative factors such as pedestrian behaviors, maintenance, scenary for pedestrians and environments should be considered. Importance of qualitative factors is higher in residential area than other areas. I expect that using qualitative indicators and quantitative indicators is appropriate in order to estimate pedestrians' QOS.
Recently a number of car sharing studies have been conducted that share vehicles from a consumer perspective. Meanwhile, Japan's MLIT had empirically implemented social experiment and policy for the installation of sharing car in order to make better use of the business forms and rapidly increasing car sharing associated with express bus as a new type of transaction from a sharing economy perspective. Therefore, this study examined the case of connecting with the express bus in Japan and analyzed and discussed the contents at the practical level. In addition, data collected for 229 car sharing users were verified empirically. The multiple liner regression analysis showed that three types of perceived values effect on the usage intention in the order of economic value, time value and psychology value. These findings suggest that car sharing users' perceived values are very important for increasing the degree of satisfaction with usage intention.
In this study, we collected data through online travel notes from January to December 2018 and analyzed the seasonal travel characteristics of individual visiting Chinese by utilizing social network analysis. The analysis showed that Seoul is a hub for Chinese travel to Korea and the main destinations for individual visiting Chinese are concentrated in Seoul, Busan, Jeju Island, Gyeongju and Gangneung, with wide differences in seasons. The research results can be used as basic data for the development of tourism courses for individual Chinese tourists to Korea, provision of tourism services and optimization of tourism facility layout. Future research can consider continuing to use network travel notes to study the tourist destination and the mode of transportation between tourist nodes, which can provide reference for the development of tourist market and the planning and design of tourist traffic.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.1
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pp.75-85
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2021
The purpose of this study is to examine the importance and satisfaction of users in the use and selection of a dance academy and contribute to methods for the activation of a dance academy based on basic information. A questionnaire survey was conducted with 213 users attending 12 dance academies in G Metropolitan City using the IPA statistical method. The following conclusions were drawn. The highest importance of a dance academy in IPA analysis was a professional teacher, followed by clean dance equipment, transit accessibility, dance academy fee, and a kind teacher. The highest satisfaction was a professional teacher, followed by various dance programs, teacher's choreography ability, a kind teacher, and transit accessibility. Based on the findings, dance academy users felt that the professionalism and kindness of teachers who directly teach them, academy fee, and equipment cleanliness associated with the age of COVID-19 were important. High satisfaction factors were teacher-related factors and transit accessibility. Therefore, it is considered that a professional and kind teacher and clean and hygienic environment will contribute to the activation of a dance academy.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.5D
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pp.639-647
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2008
The objective of this research is to establish the relationship between the important variables necessary for real-time available parking space presumption algorithm for a parking lot information provision. So it investigated the variables that come relate to the algorithm and collected parking information for an algorithm plan. It analyzed variables inciuding average number of parked cars, average parked time, rate of turnover, occupancy, cumulative number of parked cars, and etc. of the parking lot. And it collected data regarding illegal parking, double space parking, searching car and it presumed the number of available parking spaces. As a result of the research, It appeared that the achieved accuracy is superier to existing provision system which only take the total input and output numbers. This will help drivers' judgement, and also the parking lot operation and management.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.4
no.3
s.8
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pp.33-43
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2005
Traffic condition monitoring system serves as the foundation for all intelligent transportation system operation. Loop detectors and Video Image Processing are the most widely common technology approach to condition monitoring in korea Highways. Lane Usage is defined as the proportion of total link volume served by each lane. In this research, the lane Usage(LU) of two lane link for one day. Interval is 56% : 44%. The LU of three lane link is 39% : 37% : 24%. The LU of four lane link is 25% : 29% : 26% : 21%. These analysis reveal that each lane distributions of link are not same. This research investigates the general concept of lane usage by using collected loop detector data and the investigated that lane distribution is different by traffic lane and lane usage is consistent by time of day.
In order to reduce traffic accidents at long road sections involving high risks of traffic accidents, including tunnels, bridges or curves, the National Police Agency have decided a tentative installation and operation of an automated point-to-point speed enforcement system based on cameras at January, 2007. The first system was established at the direction to Kangreung of Dunnae Tunnel at December, 2007. Currently, the automated point-to-point speed enforcement system operates at 11 sections including eight sections on expressways and three sections on national highways. However, there have been few researches on the effects of the system upon the reduction of traffic accidents in a scientific way. To this end, this research effort was initiated to evaluate the effect of the automated point-to-point speed enforcement system on traffic safety by comparing the number of traffic accidents before and after the installation of the system using a comparison-group(C-G) method. Three-year-long traffic accident data for the expressways were collected in order to evaluate the system. As a result, the installation of the system was found to reduce traffic accidents by 49.97% in average.
Analysis of the interaction between the automated vehicles and manual vehicles is very important in analyzing the performance of automated cooperative driving environments. In particular, the automated vehicle platooning can affect the driving behavior of adjacent manual vehicles. The purpose of this study is to analyze the lane change behavior of the manual vehicles in automated vehicle platonning environment and to conduct the experiment and questionnaire surveys in three stages. In the first stage, a video questionnaire survey was conducted, and responsive behaviors of manual vehicles were investigated. In second stage, the driving simulator experiments were conducted to investigate the lane change behaviors of in automated vehicle platonning environments. To analyze the lane change behavior of the manual vehicles, lane change durations and acceleration noise, which are indicators of traffic flow stability, were used. The driving behavior of manual vehicles were compared across different market penetration rates (MPR) of automated vehicles and human factors. Lastly, NASA-TLX (NASA Task Load Index) was used to evaluate the workload of the manual vehicle drivers. As a result of the analysis, it was identified that manual vehicle drivers had psychological burdens while driving in automated vehicle platonning environments. Lane change durations were longer when the MPR of the automated vehicles increased, and acceleration noise were increased in the case of 30-40 years old or female drivers. The results from this study can be used as a fundamental for more realistic traffic simulations reflecting the interaction between the automated vehicles and manual vehicles. It is also expected to effectively support the establishment of valuable transportation management strategy in automated vehicle environments.
The objective of this study is to develop the new vehicle classification algorithm and minimize classification errors. The existing vehicle classification algorithm collects data from loop and piezo sensors according to the specification("Vehicle classification guide for traffic volume survey" 2006) given by the Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs. The new vehicle classification system collects the vehicle length, distance between axles, axle type, wheel-base and tire type to minimize classification error. The main difference of new system is the "Wandering" sensor which is capable of measuring the wheel-base and tire type(single or dual). The wandering sensor obtains the wheel-base and tire type by detecting both left and right tire imprint. Verification tests were completed with the total traffic volume of 762,420 vehicles in a month for the new vehicle classification algorithm. Among them, 47 vehicles(0.006%) were not classified within 12 vehicle types. This results proves very high level of classification accuracy for the new system. Using the new vehicle classification algorithm will improve the accuracy and it can be broadly applicable to the road planning, design, and management. It can also upgrade the level of traffic research for the road and transportation infrastructure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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