The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.5
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pp.531-538
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2016
Driving behaviors such as speeding and illegal u-turn which violate traffic rules are main causes of car accidents, and they can lead to serious accidents. Bus drivers are less aware of dangers of illegal u-turn, and infrastructures such as traffic enforcement equipment and watchmen are deficient. This research aims to develop technology for estimating driving behaviors based on map-matching in order to prevent illegal u-turns. For this research, 23,782 of u-turn permit data and 146,000 of speed limit data are collected nationwide, and an estimation algorithm is built with these data. Then, an application based on android is developed, and finally, tests are conducted to assess the accuracy in data computations and GPS data map-matching, and to extrapolate driving behavior. As a result of the tests, the accuracy results in the map-matching is 86% and the assessment of driving behavior is 83%, while the display of the data output yielded 100% accuracy. Additional research should focus on improvement in accuracy through the development of a robust monitoring system, and study of service scenarios for technology application.
There are unique aspects of truck vehicle movements compared with the personal travel in trip chaining. This paper reports an analysis on the truck vehicle trip chaining which intercity/metropolitan/intraregional trips are classified. Data collected from the travel dairy survey is used the truck trip-chaining analysis. The pattern of trip chaining classes is classified by the GIS mapping based on orgin-destination trip information. The physical index and efficiency index for each trip diary is used to the truck vehicle activity. Truck trips lengths and time differs from its truck type, service type and travel patterns. It is shown that the efficiency of the truck trip chaining depends on vehicle types and its delivery patterns. There are many other topics for research on trip chaining modeling such as the classification of trip chain, time use and mode choice by trip chaining.
Kim, Kyung-Hee;Chang, Myung-Soon;Kim, Jin-Tae;Kim, Eung-Cheol
Journal of Korean Society of Transportation
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v.22
no.6
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pp.145-157
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2004
Microscopic freeway simulation models project the uncertain values of performance measures for subject traffic conditions by explaining drivers' driving behavior with lane changing and car-following models. However, the existing lane changing models are limited to gap acceptance oriented passive behavior of drivers and not able to capture more-or-less aggressive driving behavior(e.g. cut-in lane changing) ordinarily obseved in field. This paper suggests the definition of cut-inlane changing and presents its characteristics based on the findings from two different freeway on- and off-ramp sections. In addition, this paper proposes a new lane changing model capable of handling both passive and active drivers' driving behavior for better performance of simulations. The proposed lane changing model was tested with Hanyang Simulatin (HYTSIM), a microscopic freeway simulation program developed for this study. The HYTSIM simulation results reflecting the performance of the proposed lane changing model were compared against the field data. The test results showed that the distribution of gaps collected when vehicles change lanes were statistically identical to the field data at 95% confidence level.
Digital speedometer which is supposed to provide the basic data for analyzing human factors of drivers has a limitation for human behavior studies of drivers, because it records limited driving information including GPS velocities. Besides, Black Box, which is currently being actively commercialized in the market, records mostly vehicles' risky patterns rather than drivers' behaviors. As a result, it also shows a limit to analyze dangerous driving patterns. This study performed a risky driving study for human factor analysis. This study conducted before and after comparisons for real time warning study using a risky driving judgment device. The analysis was conducted based on Longitudinal acceleration, Lateral acceleration, and Yaw rate of vehicles.
In the major operation sections of the urban railway, there has been habitual delay, and delay propagation; another problem is the increase of crowds and of inconvenience to passengers. The urban railway has different characteristics from rural railways, such as uncertainty of demand and irregularity of train operation. In urban railways, recently, operators manage quality indicators of service using operation results, such as the delay of train operation and the congestion of trains. However, because the urban railway has characteristics in which demand, passenger behavior, and train operation mutually affect each other, it is difficult to express the quality of service that passengers actually feel. In this paper, we suggest a quality indicator of service from the viewpoint of passengers, and present a demand responsive multi-train simulation method to predict dynamic dwell time and train operation status; we also use simulation results to consider changes in the quality indicator of service.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.2
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pp.57-67
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2014
In the last decade, various situations were simulated through virtual environment due to rapid improvement of computer capability and technology. Transportation engineering also has adopted the virtual environment facility in order to identify drivers behaviour under various circumstances. This study aims to evaluate driver reactions to the introduction of new ITS interventions at railway crossings (RLX) in driving simulator. Three ITS safety devices were used to figure out how drivers reacted to them. In addition, a survey was conducted to find participants' work load and acceptance of the technology. The ultimate purpose of this paper is to evaluate ITS safety devices in various aspects. Each participant made 3 runs (2 baselines, 1 ITS randomly) for approximately 20 minutes each. The participants answered that current railway crossings did not look safe prior to experiment. They responded that the use of ITS technologies were easy and the technologies were more effective on passive railway crossings.
Traffic engineers have developed and implemented various microscopic simulation models to verify the traffic performance and to prevent the expected problems. The existing microscopic simulation models categorize drivers into several types to reflect various drivers' driving patterns but miss the dynamics of drivers' behavior changed based upon the traffic conditions. It was found from the field data collected from two different merging sections on an urban freeway in Seoul, Korea, that the drivers' critical gap distributions are changed based on (1) the traffic density on the adjacent lane to the acceleration lane and (2) the opportunities left to merge in terms of distance to the end of acceleration lane. It was also found from the study that the drivers' critical gap distributions follow the Normal distribution. and its mean and variance change while a vehicle progresses on an acceleration lane. This paper proposes a new gap-acceptance model developed based on a set of drivers' critical gap distributions from each segment on the acceleration lanes. Through the comparison study between the field data and the results from the simulation utilizing the proposed model, it was verified that (1) the distribution of merging points on an acceleration lane to the adjacent main lane at different density levels, (2) the size of the gap accepted for merging and (3) the speed difference between the merging vehicle and the trailing vehicle at the time of merging are statistically identical to the field data at 95% confidence level.
Kim, Hyun-Suk;Choi, Jong-Woo;Kim, Dae-Woo;Park, Ho-Sung;Noh, Sung-Kee;Park, Cheong-Hee
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.6
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pp.1-12
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2009
Recently, as the importance of Economical Driving has been gradually growing up, the needs for research on automatic analysis of driving patterns that will ultimately provide drivers the methods for Economical Driving have been increasingly risen. Based on this purpose, we have executed two things in this paper. First, we have collected overall driving information such as date, distance, driving time, speed, idle time, sudden acceleration/deceleration count, and the amount of fuel consumption. Second, we have analyzed the influences of driving patterns on economical driving by employing the data mining techniques. These results can be applied in preventing bad driving patterns which will have consequently bad effects on Economical Driving in two aspects: by presenting some information on the terminal of the vehicles such as idle time, over-speed time, sudden acceleration/deceleration count continuously and by providing the drivers with alert information when the idle time ratio and the over-speed time ratio are excessive.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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