• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.1
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• pp.149-157
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• 2001

내부순환로 교통관리시스템은 기존의 국내 교통 시스템들과는 달리 충분한 수집체계와 정보제공 체계를 갖추고 있으며, 전략의 구체화와 현실적 실현, 즉 전략의 시스템화를 위해 많은 노력을 기울였다. 그런 노력의 일환으로 이 시스템에서는 다양하고 복잡한 돌발상황을 단순화하고 일반화하기 위해 Uniform Event Reaction Formula라 하는 개념을 사용하였다. 이 개념은 어떤 돌발상황이 발생하면 이로 인해 영향을 받는 반응 영역과 영향을 받지 않는 비반응 영역으로 분리한 후, 반응 영역은 예측을 통한 제어 관리를 수행하고, 비반응 영역은 통상적인 제어 관리만을 수행함을 의미한다. 그러나, 돌발상황에 따른 반응 영역과 비반응 영역의 결정에 필요한 돌발상황 처리시간 예측과 대기행렬 예측 모형은 내부순환로의 도로 및 교통환경에 적합한지 검증되지 않아 많은 시행착오가 예상된다. 특히, 돌발상황의 처리시간 예측은 동질대응 구간 결정의 가장 중요한 요소로서, 현재는 처리시간에 상당한 여유를 두어 운영할 계획이지만 궁극적으로는 내부순환로에 적합한 처리시간 예측 모형의 개발이 필요할 것으로 판단된다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.4
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• pp.46-56
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• 2021

Predicting the incident clearance time is important for eliminating the high transportation costs and congestion from non-repetitive congestion caused by incidents. In this study, the factors influencing the clearance time suitable for domestic road conditions were analyzed, using a training dataset for predicting the incident clearance time using artificial neural networks. In a previous study, the under-prediction problem for high incident clearance time was used. In the present study, over-sampling training data applied using the SMOGN technique was obtained and applied to the model as a solution. As a result, the DNN model applying the SMOGN technique could compensate for the limitations of the previously developed prediction model by predicting the clearance time with the highest accuracy among the models developed in the research process with MAE = 18.3 minutes.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.9 no.1
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• pp.101-110
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• 2010

In this study, a prediction model for incident reaction time was developed so that we can cope with the increasing demand for information related to the accident reaction time. For this, the time for dealing with accidents and dependent variables were classified into incident grade, A, B, and C. Then, fifteen independent variables including traffic volume, number of accident-related vehicles and the accidents time zone were utilized. As a result, traffic volume, possibility of including heavy vehicles, and an accident time zone were found as important variables. The results showed that the model has some degree of explanatory power. In addition, when the CHAID Technique was applied, the Answer Tree was constructed based on the variables included in the prediction model for incident reaction time. Using the developed Answer Tree model, accidents firstly were classified into grades A, B, and C. In the secondary classification, they were grouped according to the traffic volume. This study is expected to make a contribution to provide expressway users with quicker and more effective traffic information through the prediction model for incident reaction time and the Answer Tree, when incidents happen on expressway

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.3
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• pp.17-30
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• 2002

Incident duration prediction is one of the most important steps of the overall incident management process. An accurate and reliable estimate of the incident duration can be the main difference between an effective incident management operation and an unacceptable one since, without the knowledge of such time durations, traffic impact can not be estimated or calculated. This research presents several multiple linear regression models for incident duration prediction using data consisting of 384 incident cases. The main source of various incident cases was the Traffic Incident Reports filled out by the Motorist Assistant Units of the Korea Highway Corporation. The models were proposed separately according to the time of day(daytime vs. nighttime) and the fatality/injury incurred (fatality/injury vs. property damage only). Two models using an integrated dataset, one with an intercept and the other without it, were also calibrated and proposed for the generality of model application. Some findings are as follows ; ?Variables such as vehicle turnover, load spills, the number of heavy vehicles involved and the number of blocked lanes were found to significantly affect incident duration times. ?Models, however, tend to overestimate the duration times when a dummy variable, load spill, is used. It was simply because several of load spill incidents had excessively long clearance times. The precision was improved when load spills were further categorized into "small spills" and "large spills" based on the size of vehicles involved. ?Variables such as the number of vehicles involved and the number of blocked lanes found not significant when a regression model was calibrated with an intercept. whereas excluding the intercept from the model structure signifies those variables in a statistical sense.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.33 no.5
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• pp.497-507
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• 2015

Nonrecurrent congestion of freeway was primarily caused by incident. The main cause of incident was known as a traffic accident. Therefore, accurate prediction of traffic incident clearance time is very important in accident management. Traffic accident data on freeway during year 2008 to year 2014 period were analyzed for this study. KNN(K-Nearest Neighbor) algorithm was hired for developing incident clearance time prediction model with the historical traffic accident data. Analysis result of accident data explains the level of accident significantly affect on the incident clearance time. For this reason, incident clearance time was categorized by accident level. Data were sorted by classification of traffic volume, number of lanes and time periods to consider traffic conditions and roadway geometry. Factors affecting incident clearance time were analyzed from the extracted data for identifying similar types of accident. Lastly, weight of detail factors was calculated in order to measure distance metric. Weight was calculated with applying standard method of normal distribution, then incident clearance time was predicted. Prediction result of model showed a lower prediction error(MAPE) than models of previous studies. The improve model developed in this study is expected to contribute to the efficient highway operation management when incident occurs.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.14 no.1
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• pp.85-94
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• 2012

The term "incident duration time" is defined as the time from the occurrence of incident to the completion of the handling process. Reductions in incident durations minimize damages by traffic accidents. This study aims to develop models to identify factors that influence incident duration by investigating traffic accidents on highways. For this purpose, four models were established including an integrated model (Model 1) incorporating all accident data and detailed models (Model 2, 3 and 4) analyzing accidents by location such as basic section, bridges and tunnels. The result suggested that the location of incident influences incident duration and the time of arrival of accident treatment vehicles is the most sensitive factor. Also, significant implications were identified with regard to vehicle to vehicle accidents and accidents by trucks, in night or in weekends. It is expected that the result of this study can be used as important information to develop future policies to manage traffic accidents.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.621-624
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• 2007

본 논문에서는 교통 이력 데이터 분석을 통해 운전자에게 유용한 정보를 식별하는 방법을 제안한다. 이를 위해 차량 속도 분석을 이용한 요일, 시간 별 도로 중요도, 도로속성을 이용한 도로 중요도 결정 시스템을 개발하였다. 또한, 돌발상황 발생 시에도 그 예측 영향범위에 따른 선별적 정보제공이 가능한 시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.151-160
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• 1998

실시간 교통정보 처리과정은 현장설비로부터 수집되는 각종 교통상황자료를 분석/처리하여 소통상황, 주행속도, 통행시간 등의 교통상황을 단기 예측하는 과정으로서 이는 주행안내시스템의 핵심요소기술이다. 주행안내 시스템 개발의 필요성은 선진국을 중심으로 제기되어 왔으며, 주행안내시스템은 각국 정부의 강력한 지원정책을 바탕으로 연구개발 단계를 거쳐 시범운영의 단계에 있다. 국내에서도 교통정체의 해소와 안전주행의 연구개발 단계를 거쳐 시범운영의 단계에 있다. 국내에서도 교통정체의 해소와 안전주행의 여건마련을 위하여 교통정보를·처리·제공하는 기술의 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 국내 기술수준을 보면 전자통신기술을 바탕으로 교통정보의 수집과 제공에 관한 연구는 어느 정도 진행되고 있으나 운전자가 필요로 하는 교통정보의 분석과 처리에 관한 연구는 매우 저조한 실정이다. 본 연구의 목적은 다양한 시스템에서 수집되는 자료를 종합적으로 처리, 저장,관리하고 이의 분석결과를 제공하는 교통정보센터의 프로토타입(Prototype)을 설정하는 것이다. 이러한 목표를 수행하기 위해서 요구되는 교통정보실험실의 기능은 수집된 교통자료의 신뢰성 분석, 교통정보의 종합적인 처리·저장·관리, 그리고 교통정보의 제공은 구분할 수 있다. 따라서, 현재 교통정보실험실에서 운영중인 정보의 형태를 제시하며, 이들 정보의 신뢰성을 실측자료와 비교한 실험적 결과를 예시한다. 또한, 개별 정보이용자에게 실시간 교통정보를 제공하기 위한 통신기술의 검토가 이루어진다. 차내 이용자에게 정보를 실시간으로 제공하기 위해서는 궁극적으로 무선통신기술의 응용이 필요하며, 정보이용자에게 다양한 정보를 제공하기 위해서 인터넷 통신과 연계시키는 것이 합리적으로 판단된다. 결론 부분에서는 교통정보실험실의 기능을 강화시키기 위한 향후의 연구과제를 제시한다.Si결정의 크기를 비교하였을 때 45$\mu\textrm{m}$ 이하의 분말을 섞어 압출하였을 때 가장 작은 초정 Si입자 크기를 얻음 을 볼 수 있었다. 주의 Fairfax County에 소재한 주간 고속도로 66번(I-66)과 인접 교통망의 교통자료를 사용하여 각종 돌발교통 혼잡 상황을 전제로 한 Traffic Simulation과 정보제공시나\리오를 INTEGRATION Model을 이용해 실행하였다. 그 결과 적응형 알고리즘이 개개인의 최단시간 경로를 제공하는 사용자 평형 경로안내전략에 비해 교통혼잡도와 정체시간의 체류정도에 따라 3%에서 10%까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.출발참, 구성대외개방선면축심, 실현국제항선적함접화국내항반적전항, 형성다축심복사식항선망; 가강기장건설, 개피포동제이국제기장건설, 괄응포동개발경제발전적수요. 부화개시일은 각 5월 26일과 5월 22일이었다. 11. 6월 중순에 애벌레를 대상으로 처리한 Phenthoate EC가 96.38%의 방제가로 약효가 가장 우수하였고 3월중순 및 4월중순 월동후 암컷을 대상으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from increase of weight of single cocoon. "Manta"2.5ppm produced 22.2kg of cocoon. It is equal to 9% increase in index, as com