• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.22 no.5
• /
• pp.7-17
• /
• 2004

지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 따라서, 링크통행시간 특성을 좀 더 미시적으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 GPS를 이용한 실시간 교통자료 수집의 방법에 대해 살펴보았으며, GPS를 이용한 RTK 측량을 이용한 실시간 자료수집을 통하여 링크통행시간에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 신호운영에 의한 영향으로 인한 링크통행시간 분포특성을 분석하기 위해 링크통행시간에 대한 현장조사를 추가적으로 실시하였다. 현장조사 결과분석을 통해 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하고 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. GPS 실험차량을 이용한 주행실험결과를 분석한 결과 순행시간으로만 이루어지는 링크통행시간과 적색시간 동안 대기하였다가 링크구간을 통과하여 순행시간에 신호 대기시간을 더한 링크통행시간으로 통행시간이 구분되는 현상을 확인할 수 있었으며 따라서, 링크통행시간에 대한 분석은 통행시간을 하나의 평균통행시간으로 인식하는 것보다 두 개의 구분된 통행시간을 동시에 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단되었다. 링크통행시간 분포특성에 대한 연구결과 또한, 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 분석되었다. 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는 것이 바람직할 것으로 나타났다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 2011.02a
• /
• pp.85-85
• /
• 2011

기존 과속단속카메라의 한계와 더불어 차량의 속도 거동이 더욱 순화될 필요가 제기됨에 따라 국내에서는 2007년 12월 16일 영동고속도로 둔내터널에서 처음 구간과속단속시스템을 도입하였다. 현재 고속국도 6개소를 포함하여 총 8개소에서 구간과속단속시스템을 운영하고 있다. 하지만 해당 시스템의 도입효과가 명확하지 않아 시스템의 효과에 대한 의문도 꾸준히 제기되고 있다. 본 연구에서는 미국 Los Alamos연구에서 개발된 TRANSIMS(TRansportation Analysis and SIMulation System)의 시뮬레이션 결과를 이용해 시스템 적용 전 후의 거시적 교통류 특성을 수집하여 효과에 대하여 분석하였다. 본 연구에서는 구간과속단속시스템의 효과를 분석하기 임의의 네트워크를 제작하여 모의실험을 해 보았다. 네트워크는 총 연장 12km의 직선형 구간으로 제작하였다. 모의실험에 사용되는 링크의 Cell크기는 3m로 설정하여 TRANSIMS의 내정값인 7.5m보다 더욱 상세한 결과가 나오도록 설정하였다. 링크는 편도 3차로로 설정하여 모의실험을 실시하였으며, 구간단속이 미치는 영향을 실제와 유사하게 적용하기위해 모의실험을 하는 링크의 제한속도를 구간단속 실시 전에는 160km/h, 실시 후에는 100km/h로 설정하였다. 구간단속 실시 전 링크의 제한속도를 160km/h로 높게 설정한 것은 실제 통행이 발생하는 속도를 구현하기위해서이며, 차종별 최대 속도를 제한하여 속도분포를 나타내었다. TRANSIMS를 통한 구간과속단속시스템의 효과를 분석하는 모의실험 결과 그림 1의 그래프에서 나타나는 것과 같이 구간단속 전 후에서 속도저감효과가 나타나는 것을 확인 할 수 있었다. 특히, 교통류율이 낮을 때 속도가 높게 나타나던 부분이 구간단속 실시 후 속도가 낮아지는 것을 보아 실제로 교통류율이 낮은 고속국도에서는 높은 효과를 기대할 수 있다고 판단된다. 표 1에서 구간단속 전 후의 주행차량의 속도변화를 살펴보면 과속운행의 비율이 상당히 주는 것을 확인할 수 있다. 이러한 특성 때문에 교통량이 비교적 적은 고속국도에서는 뛰어난 효과를 발휘할 것이라고 예상된다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.15 no.6
• /
• pp.116-126
• /
• 2016

In this study, lane-wise traffic flow characteristics were analysed on uninterrupted flow using a new notion of "lane-wise travel speed reversal (LTSR)" which is defined as a phenomena that travel speed in the median lane is lower than other lanes. Mathematical formulation was also proposed to calculate the strength of LTSR. The experiment road site is Seoul Outer Ring Expressway (Jayuro-IC~Jangsoo-IC), and travel trajectories for each four lane were collected for weekdays (Mon. through Fri.) during morning peak. Comparing lane-wise travel speeds for entire test road section, no LTSR was observed, meaning that the travel speed in the median lane is the fastest, followed by 2nd, 3rd, and 4th lane as in order. Howerver, the result of microscopic analysis using 100-meter discrete road section based data shows that LTSR occurs many times. Especially the strength of LTSR is higher in congestion area and freeway merge and diverge segment. It is expected that these results could be used as a fundamental data when establishing lane-by-lane traffic operation strategy and developing lane-wise traffic information collection and dissemination technology.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.8 no.6
• /
• pp.23-35
• /
• 2009

This study proposes a methodology for estimating representative section travel times using individual vehicle travel information under the ubiquitous transportation environment (UTE). A novel approach is to substantialize a concept of dynamic node-links in processing trajectory data. Also, grouping vehicles was conducted to obtain more reliable travel times representing characteristics of individual vehicle travels. Since the UTE allows us to obtain higher accuracy of vehicle positions, travel times for each lane can be estimated based on the proposed methodology. Evaluation results show that less than 10% of mean absolute percentage error was achievable with 20% of probe vehicle rate. It is expected that outcome of this study is useful for providing more accurate and reliable traffic information services.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.23 no.6 s.84
• /
• pp.19-30
• /
• 2005

The objective of this research is to keep track of path travel time using methods of collecting traffic data. Users of traffic information are looking for extensive information on path travel time, which is referred to as the time taken for traveling from the origin to the destination. However, all the information available is the average path travel times, which is a simple sum of the average link travel times. The average path travel time services are not up to the expectation of traffic information consumers. To improve provide more accurate path travel time services, this research makes a number of different estimates of various path travel times on one path, assuming it will be under the same condition, and provides a range of estimates with their probabilities to the consumers, who are looking for detailed information. To estimate the distribution of the path travel times as a combination of link travel times. this research analyzes the relation between the link travel time and path travel time. Based on the result of the estimation. this research develops the algorithm that combines the distribution of link travel time and estimates the path travel time based on the link travel times. This algorithm was tested and proven to be highly reliable for estimating the path traffic time.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.20 no.5
• /
• pp.113-130
• /
• 2002

In this paper, we developed DNL(Dynamic Network Loading) model based on Moving cell theory to analyze the dynamic characteristics of traffic flow in congested network. In this paper vehicles entered into link at same interval would construct one cell, and the cells moved according to Cell following rule. In the past researches relating to DNL model a continuous single link is separated into two sections such as running section and queuing section to describe physical queue so that various dynamic states generated in real link are only simplified by running and queuing state. However, the approach has some difficulties in simulating various dynamic flow characteristics. To overcome these problems, we present Moving cell theory which is developed by combining Car following theory and Lagrangian method mainly using for the analysis of air pollutants dispersion. In Moving cell theory platoons are represented by cells and each cell is processed by Cell following theory. This type of simulation model is firstly presented by Cremer et al(1999). However they did not develop merging and diverging model because their model was applied to basic freeway section. Moreover they set the number of vehicles which can be included in one cell in one interval so this formulation cant apply to signalized intersection in urban network. To solve these difficulties we develop new approach using Moving cell theory and simulate traffic flow dynamics continuously by movement and state transition of the cells. The developed model are played on simple network including merging and diverging section and it shows improved abilities to describe flow dynamics comparing past DNL models.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.16 no.5
• /
• pp.72-84
• /
• 2017

Together with the Big Data of the 4th Industrial Revolution, the traffic information system has been changed to an section detection system by the point detection system. With DTG(Digital Tachograph) data based on Global Navigation Satellite System, the properties of raw data and data according to processing step were examined. We identified the vehicle trajectory, the link travel time of individual vehicle, and the link average travel time which are generated according to the processing step. In this paper, we proposed a application method for traffic management as characteristics of processing data. We selected the historical data considering the data management status of the center and the availability at the present time. We proposed a method to generate the Travel Time Index with historical link average travel time which can be collected all the time with wide range. We propose a method to monitor the traffic congestion using the Travel Time Index, and analyze the case of intersections when the traffic operation method changed. At the same time, the current situation which makes it difficult to fully utilize DTG data are suggested as limitations.