• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.2
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• pp.45-52
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• 2010

The objective of this paper is to develop and apply a method that estimates the amount of traffic congestion (vehicle hours of delay) caused by traffic accidents that occur on freeways in Korea. A key feature of this research is the development of a method to separate the non- recurrent delay from any recurrent delay that is present on the road at the time and place of a reported accident. The main idea to separate these two delays is to use the speed difference between speed under accident condition and speed under normal flow condition. For the case study application, two datasets were combined to accomplish the objective of the study: (1) accident data and (2) traffic flow data. Eventually, the results can be useful for the performance evaluation of accident reduction program, for strategic plans to cope with congestion caused by traffic accidents, and for rectification of the estimation method for traffic congestion costs.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.479-486
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• 2001

일시적인 행사, 도로공사 또는 교통사고로 인해 도로용량이 저하되거나 도로가 폐쇄되는 경우, 운전자들은 당초 자신이 원하는 시간에 목적지에 도달하지 못함에 따라 스케쥴 지체를 경험하게 된다. 이는 교통망의 신뢰성이 저하됨으로서 발생하는 것으로 이들 비 반복적인 혼잡요소들을 운전자의 경로선택행위에 포함시킬 필요가 있다. 이런 측면에서 본 연구에서는 기존 교통분야에서 소홀히 다루었던 신뢰성이라는 개념을 운전자 행태모형에 도입하는 방안을 제시코자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.341-344
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• 2006

유고란 도로상에서 교통량의 주기적인 집중에 의한 혼잡과는 구별되는 개념으로 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 비 반복적인 정체의 상황을 일컫는다. 이러한 유고는 막대한 통행시간이 추가로 발생하고 연료소모, 환경피해 등의 문제가 발생하므로 이러한 교통손실을 최소화하기 위하여 자동유고감지 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위하여 현재 다양한 검지기에서 수집된 교통 데이터를 바탕으로 유고를 감지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 각종 유고 상황을 인지하여 제2의 사고를 예방할 수 있는 효율적인 유고감지 알고리즘을 개발하기 위하여 퍼지논리와 패턴을 함께 사용하였다. 먼저 퍼지논리와 패턴에 사용되는 데이터는 루프 검지기에서 5분 마다 수집된 교통정보(교통량, 점유율, 속도)를 이용하였다. 교통정보를 이용하여 구축된 요일 및 시간대별 패턴과 함께 퍼지논리를 이용하여 도출된 유고 소속도를 가지고 유고를 감지하였다.