• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.24 no.5 s.91
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• pp.135-142
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• 2006

The flow-density relations represent equilibrium relations between flow and density in the stationary state. Using individual vehicle data this paper proposed a method to 131ter traffic data in the stationary state and showed flow-density relations produced by the traffic data in the stationary state. The Proposed method is based on the idea that free flow and congested flow show totally different traffic behaviors and time series of the traffic data observed at detection stations. The traffic data collected from the stationary state in the free flow using this filtering method consist in the left branch of the flow-density relation and the traffic data collected from the stationary state in the congested flow consist in the right branch of the flow-density relation. The traffic data in the stationary state skew reproducible flow-density relation in the almost whole range of the traffic flow.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.3 s.74
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• pp.179-201
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• 2004

Online traffic flow modeling is attracting more attention due to intelligent transport systems and technologies. The flow-density relation plays an important role in traffic flow modeling and provides a basic way to illustrate traffic flow behavior under different traffic flow and traffic density conditions. Until now the research effort has focused mainly on the shape of the relation. The time series of the relation has not been identified clearly, even though the time series of the relation reflects the upstream/downstream traffic conditions and should be considered in the traffic flow modeling. In this paper the flow-density relation is analyzed dynamically and interpreted as a states diagram. The dynamic flow-density relation is quantified by applying fuzzy logic. The quantified dynamic flow-density relation builds the basis for online application of a macroscopic traffic flow model. The new approach to online modeling of traffic flow applying the dynamic flow-density relation alleviates parameter calibration problems stemming from the static flow-density relation.

• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.275-277
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• 2018

선박 및 해상교통관제에 있어서 교통 혼잡구역에 대한 선박교통밀도 예측은 선박충돌사고 예방에 중요하다. 선박 교통밀도 예측정보는 사전에 진입하는 선박들에게 속력조정, 우회항로 이용 등 사전 조치가 가능하다. 본 연구에서는 해상 선박교통상황을 딥러닝 네트워크에 학습한 주의구역 선박교통류 예측 모델(Ship Traffic Extraction Network, STENet)을 제안하여 주의구역의 선박교통류 예측을 수행하고자 한다. STENet 모델 학습을 위해 여수해역 AIS 데이터를 전처리하고, 생성된 입력(해상교통상황)-출력(주의구역 교통밀도) 쌍 데이터를 적용하여 STENet 모델을 학습하였다. 학습된 모델을 이용하여 선박교통류 예측을 한 결과, 중기예측은 표준 절대 오차(mean absolute error)가 0.4-0.5척이 였으며, 장기예측은 0.7-0.8척의 오차로 기존의 Dead Reckoning에 의한 방법보다 50% 이상 교통밀도 예측성능이 향상 되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.10a
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• pp.71-73
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• 2013

선박 및 VTS에서 선박교통량이 밀집되는 혼잡해역의 선박교통밀도 평가는 중요하다. 본 연구에서는 선박 충돌 회피를 위한 적절한 반경인 Ship Domain 영역과 혼잡구역 내 선박 체류시간 및 전 방위 통항류를 고려하여 혼잡해역의 항로가동률 및 실시간 해상교통밀도 산출 모델을 제안하고자 한다. 또한 제안된 모델식을 기반으로 시뮬레이터를 프로그래밍하여, 실 해역 해상교통 데이터를 적용하여 제안한 모델식의 유효성을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.297-297
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• 1998

고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 혼잡영향권(대기행렬길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 Queueing이론을 제시하고 있다. 그러나, 기존의 충격파 이론을 포물선형의 교통량-밀도관계식을 근거로 하고 있어 충격파간에 발생하는 부수적인 충격파를 해석하는 과정이 수학적으로 불가능하여 실질적인 목적으로 사용할 수 없음은 이미 잘 알고 있는 사실이다. 최근에 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 방법으로 교통량 밀도간의 관계식을 삼각형으로 가정하고 교통량 대신에 누적교통량을 사용하는 Simplified Theory of Kinematic Waves In Highway Traffic이 개발(Newell, 1993)되었지만, 이 방법을 적용하기 위해서는 기본적으로 대상 고속도로 구간의 교통량-밀도관계식을 규명해야 하는 어려움이 있다.(사실 실시간으로 밀도데이터를 수집하기란 불가능하다.) Queueing이론에서 제시하는 대기행렬은 모두 대기차량이 병목지점에 수직으로 정렬하여 도로를 점유하지 않는 Point Queue(혹은 Vertical stack Queue)로서 실제로 도로상에 정렬된 대기행렬(Real Physical Queue)과는 전혀 다르다. 이미 입증된 바 있어, Queueing이론을 이용함은 타당성이 없다. 이러한 사실에 근거하여 본 연구는 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 수집한 실제 데이터를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬의 증가 또는 감소하는 과정을 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 1. 혼잡초기의 대기행렬은 다른 혼잡시기에 비해 상대적으로 급속한 속도로 증가함. 2. 혼잡초기의 대기행렬의 밀도는 다른 혼잡시기에 비해 비교적 낮음. 3. 위의 두 결과는 서로 관계가 있으며, 혼잡시 운전자의 행태(차두간격)과 혼잡기간중에도 변화함을 의미함. 4. 교통변수 중에서 대기행렬길이를 산정하는데 적합한 교통변수를 교통량과 밀도로 판단됨. 5. Queueing이론에서 제시하는 대리행렬길이 산정방법인 대기차량대수$\times$평균차두간격은 대기행렬내 밀도가 일정하지 않아 부적합함을 재확인함. 6. 혼잡초기를 제외한 혼잡기간 중 대기행렬길이는 밀도데이터 없이도 혼잡 상류부의 도착교통량과 병목지점 본선통과교통량만을 이용하여 추정이 가능함. 7. 이상에 연구한 결과를 토대로, 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 기초적인 도형을 제시함.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.13 no.4
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• pp.20-29
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• 2014

Density is applied both three major macroscopic traffic variables (traffic volume, speed, and density) and two measures of effectiveness (MOE) for level of service (LOS) on highway (density and V/C). Especially, it is known for the most accurate MOE on evaluating the LOS of highway. Despite such importance, there is a lack of study on density relatively than other variables for its difficulty of measurement. Existing density estimation methods have some limitations such as density values of same traffic flow vary with collecting time. In this study, we researched actual density measuring method with panoramic image, after each CCTV images in the Sapaesan Tunnel on Seoul Ring Expressway are matched into one panoramic image. Analysis through the Central Limit Theorem shows that density of 24 1 km-images, which means 24 second, applies traffic situation well. That is to say that reasonable density value regardless of collecting time, and practical density which represents actual traffic flow can be taken in case of measuring density by suggested collecting cycle.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.4D
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• pp.443-450
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• 2009

Uninterrupted facility - since there is a close relationship between traffic volume, speed and density -, when a ramp traffic flow merges into the main line, will change the traffic speed or density, and the corresponding correlational model equation will be changed. Thus, this study, using time and space-series traffic data on areas under the influence of such a merging, identified sections which changed the correlation between speed and density variables, and examined such changes. As a result, the upstream and merging sections showed the "Underwood"-shaped exponent, and the downstream after passing the merging section showed a straight line "Greenshields" model. The downstream section which changed the correlation between speed and density showed a gradual downstream movement phenomenon within 100 m-500 m from the end of the third lane linking with the ramp, as the traffic approached the inner lanes. Also, the upstream section, merging section, and downstream section involving a change showed heterogeneous traffic flows which, in the speed-density model, have a statistically different free flow speed (constant) and a different ratio of free flow speed to jam density (gradient).

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.1D
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• pp.49-58
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• 2006

The purpose of this study is to develop transportation-sensitive land use densities in a metropolitan context. It analyses traffic impacts according to 20 different development density scenarios in the downtown Seoul, and estimates the density ceiling. The results identify that the transportation-wise sustainable density in the downtown can be extended up to the FAR level of 460% with an option of 2,000 won congestion charge levied on the downtown area. It also finds that the region-wide sustainability measured by congestion level can be improving as the level of congestion charge increases. Without the congestion charge, however, the density ceiling slides down to 430%. It is recommended that, in order to bring in higher density developments in the region, transportation demand management (TDM) measures are indispensible.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.19 no.6
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• pp.208-221
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• 2020

The objective of this study is to estimate and analyze the traffic density of continuous flow using the trajectory of individual vehicles and the headway of sample probe vehicles-front vehicles obtained from ADAS (Advanced Driver Assitance System) installed in sample probe vehicles. In the past, traffic density of continuous traffic flow was mainly estimated by processing data such as traffic volume, speed, and share collected from Vehicle Detection System, or by counting the number of vehicles directly using video information such as CCTV. This method showed the limitation of spatial limitations in estimating traffic density, and low reliability of estimation in the event of traffic congestion. To overcome the limitations of prior research, In this study, individual vehicle trajectory data and vehicle headway information collected from ADAS are used to detect the space on the road and to estimate the spatiotemporal traffic density using the Generalized Density formula. As a result, an analysis of the accuracy of the traffic density estimates according to the sampling rate of ADAS vehicles showed that the expected sampling rate of 30% was approximately 90% consistent with the actual traffic density. This study contribute to efficient traffic operation management by estimating reliable traffic density in road situations where ADAS and autonomous vehicles are mixed.