This paper is described the concepts and limitations for the traditional directional design hour volume estimation. The main objective of this paper is to establish an estimation method of probabilistic directional design hour volume in order to improve the limitation for the traditional approach method. To express the traffic congestion of specific road segment, this paper proposed the link travel time as the probability that the road capacity can accommodate a certain traffic demand at desired service level. Also, the link travel time threshold was derived from chance-constrained stochastic model. Such successive probabilistic process could determine optimal ranked design hour volume and directional design hour volume. Therefore, the probabilistic directional design hour volume can consider the traffic congestion and economic aspect in road planning and design stage. It is hoped that this study will provide a better understanding of various issues involved in the short term prediction of directional design hourly volume on different types of roads.
This paper is described as an experimental analysis for the probabilistic directional design hour volume estimation. The main objective of this paper is to derive acceptable design rankings, PK factors, and PD factors. In order to determine an appropriate distribution for acceptable design rankings, 12 probability distribution functions were employed. The parameters were estimated based on the method of maximum likelihood. The goodness of fit test was performed with a Kolmogorov-Smirnov test. The Beta General distribution among the probability distributions was selected as an appropriate model for 2 lane roadways. On the other hand, the Weibull distribution is superior for 4 lanes. The method of the inverse cumulative distribution function came up with an acceptable design ranking of design for LOS D. An acceptable design ranking of 2 lanes is 190, while an acceptable design ranking for 4 lanes is 164. The PK factor and PD factor of 2 lanes was elicited for 0.119 (0.100-0.139) and 0.568 (0.545-0.590), respectively. On the other hand, the PK factor and PD factor for 4 lanes was elicited as 0.106 (0.097-0.114) and 0.571 (0.544-0.598), respectively.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.3
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pp.13-22
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2012
Estimating directional design hourly volume (DDHV) is an important aspect of traffic or road engineering practice. DDHV on highway without permanent traffic counters (PTCs) is usually determined by the annual average daily traffic (AADT) being multiplied by the ratio of DHV to AADT (K factor) and the directional split ratio (D factor) recommended by Korea highway capacity manual (KHCM). However, about the validity of this method has not been clearly proven. The main intent of this study is to develop more accurate and efficient DDHV estimation models for national highway in Korea. DDHV characteristics are investigated using the data from permanent traffic counters (PTCs) on national highways in Korea. A linear relationship between DDHV and AADT was identified. So DDHV estimation models using AADT were developed. The results show that the proposed models outperform the KHCM method with the mean absolute percentage errors (MAPE).
Existent DDHV draws and is calculating K coefficient. D coefficient from sum of traffic volume two-directions time. There is difference of design order and actuality order, error of DDHV estimation value, problem of irregular change etc. of DDHV thereby. In this study, among traffic volume of each other independent two direction(going up, going down), decide design target order in the directional traffic volume, presented way(way) applying without separating K coefficient and D coefficient at the same time. The result were analysis about national highway permanent count point 360 points 30 orders by existing DDHV estimation value method(separation plan) analysis wave and following variation appear. - design order and actuality order are collision at 357 agencies(99.2%) - actuality order special quality : Measuring efficiency of average 80 orders, maximum 1,027 order, minimum 2 orders - error distribution of design order and actuality order : inside 10 hours is(30$\pm$10hour) 106 points(29.4%), 254 points(70.6%) more than 30 orders and $\pm$10 orders error occurrence be - DDHV estimation value : Average 8.4%, maximum 46.7% The other side, average 50 orders. error improvement effect of DDHV 8.4% was analysed that is at design hourly volume computation by inseparability method in case of AADT premises correct thing because inseparability plan agrees actuality order at whole agency with design order and measuring efficiency of DDHV estimation value is "0".t;0".uot;.
Kim, Sang-Gu;Gang, Seon-Uk;Kim, Yeong-Chun;Go, Seung-Yeong
Journal of Korean Society of Transportation
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v.28
no.2
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pp.111-121
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2010
DHV (Design-Hour Volume) for the estimation of number of lanes is determined by design-hour factor (K). The design-hour factor is defined as the proportion between the 30th highest hourly volume and AADT and determines the level of road planning. However, the K-factor estimated by an existing method has a problem because the hourly volumes on holiday and weekend appear in the relatively low rank in real world in spite of expected high volumes. To improve this problem, this study make use of the concept of traffic demand in estimating the design-hour factor. After the congested hourly volumes transfer to traffic hourly demand, the K-factors are estimated on urban expressways and are compared to the existing K-factors. It is perceived that the new K-factors have more realistic values due to utilizing the traffic demand. reflecting the congested flow.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.7
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pp.1441-1446
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2017
In recent, the studies on the systems have been progressing that count the number of people passing through passageway or count people who exist in specific space. The existing people counting systems count the number of people using ultrared sensors, ultrasonic sensors or camera sensors, which can be installed only on pillar or around wall. Though ultrared sensors and ultrasonic sensors is low cost, they are inadequate to detect incoming/outgoing when several pedestrians pass through passageway concurrently. In this paper, we designed a sensor mat using piezoelectric sensors to complement the above-mentioned disadvantage. Also, we implemented the system that detects direction of progress and counts the number of people. The sensor mat detects direction of progress using pressure given on sensors and timing information and counts the number of people when pedestrians pass through on a sensor mat.
Park, Sang-Jin;Kang, Ho-Yeong;Hwang, Sung-Hwan;Moo, Young Il
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.508-508
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2015
'설계홍수량 산정요령(2012, 국토교통부)'에서 홍수량 산정시 유역면적이 $250km^2$이하의 유역을 하나의 유역으로 처리하여 홍수량을 산정하도록 제시하고 있다. 이는 소유역을 많이 분할하고 하도 홍수추적 및 합성을 통하여 홍수량을 산정할 경우 단일유역에 비해 홍수량이 과대하게 산정됨으로 이에 대한 개선방안으로 제시된 산정요령이다. 홍수량 산정 방법으로 실무에서 가장 많이 사용되고 있고 '설계홍수량 산정요령'에서 채택한 모형인 Clark 단위도법에 의한 방법으로 산정된 홍수량의 크기에 미치는 민감도가 도달시간보다 저류상수가 훨씬 크므로 합리적인 저류상수 결정방법이 매우 중요하다. 저류상수를 결정하는 방법에는 여러 가지 경험공식이 적용되고 있으며 그 중 '설계홍수량 산정 요령(2012, 국토교통부)'에서는 유역면적이나 유역형상 등을 고려하고 있는 Sabol 공식을 적용하도록 하고 있다. Sabol 공식은 유역형상계수에 의해 많은 영향을 받으며, 유역형상계수는 형상이 흐름방향으로 길쭉한지 넓적한지를 나타내는 지표로서 유역 평균폭을 본류 연장으로 나눈 값으로 정의되며, 통상 유역면적을 본류 유로연장의 제곱으로 나타낸다. 따라서 유역의 형상이 폭에 비해 길면 형상계수가 1보다 작아지며 반대로 길이에 비해 폭이 넓거나 형상이 둥글면 형상계수는 1에 근접하며, 일반적으로 우리나라 하천의 형상계수는 대부분 약 0.5~0.1 정도의 범위를 나타내고 있다. 그러나, Sabol공식을 적용하여 저류상수를 산정할 경우 유역형상계수가 극히 작을 경우 홍수량이 과소하게 산정되므로 적절한 유역분할을 통해 홍수량을 보정할 필요가 있다. 따라서, 미호천 권역에서 유역형상계수가 0.1 이하인 유역을 대상으로 단일유역으로 산정한 홍수량과 적절한 유역 분할 후 홍수량을 산정하여 비교하고 비슷한 규모의 인근유역의 홍수량과 기산정된 홍수량을 비교하여 유역형상계수 0.1이하에서의 적절한 소유역 분할 기준을 제시하여 홍수량이 과대 및 과소하게 산정되지 않도록 조정하는데 있다.
Highway classification is an essential part of defining design criteria of roads. This study is to classify highways by factor analysis. To accomplish the objectives, factor analysis is performed for classifying highways using the traffic data observed at the permanent traffic count points in 2004. A total off variables are applied : AADT, K factor, D factor, heavy vehicle proportion, day time traffic volume proportion, peak hour volume proportion, sunday factor, vacation factor and COV(Coefficient of Variation). The results of factor analysis show that variables are divided into two factors, which are the factor related to the fluctuational characteristics of traffic volume and the factor related to heavy vehicle and directional volume characteristics. According to the results of cluster analysis, 353 permanent traffic count points are categorized into such three groups as type I for urban highway, type II for rural highway, type III for recreational highway, respectively.
Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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v.11
no.2
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pp.23-40
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1974
Semisubmersible 해양석유시추선의 기본설계에 필요한 파랑중(波浪中)에서 운동(運動)을 계산(計算)하는 이론적방법(理論的方法)을 제시하고 "MOHOLE"과 "SEDCO 1350-F" 석유시추선들의 운동(運動)을 해석하였다. 이 규칙파에서 운동계산을 불규칙해양파(波)에 적용하는 응용해석을 보여주었다. 현재 이론적 방법으로는 6자유도(自由度)의 운동을 해양파의 어떤 방향에 대해서도 정확히 계산할 수 있으며 계산의 정확성은 수조(水槽)에서의 모형선의 운동측정치와 실선(實船)의 운동측정치와 비교하여 증명되었다. 또 현재의 방법은 종전에 개발된 방법보다 더 일반적(一般的)인 경우를 다룰 수 있으며 결과치도 더 정확하다. 극소운동특성을 갖는 해양석유시추선과 부체(浮體)해양구조물의 설계는 경비가 비싸고 시간이 많이 드는 모형실험보다는 유체역학적(流體力學的) Parameters를 신속 정확히 자주 변경 검토해야 하는 기본설계단계에서는 정확한 이론적인 전자계산기에 의한 계산방법이 절실히 필요하다. 예상(豫想)과 같은 부가질량(附加質量)과 감쇠력(減衰力)은 Resonance 운동주기에서만 운동에 영향을 준다. 해양구조물에 작용하는 파력(波力)은 Froude-Krilov force, 부가질량(附加質量) 및 감쇠력(減衰力)과 Restoring force로 구성했으며 규칙파(規則波)에서의 6자유도(自由度) 운동방정식은 본 논문에 제시된 실험측정치(値)와 실험으로 정확도가 증명된 이론치(値)의 부가질량과 감쇠력 계수(係數)를 써서 풀었다. 규칙파(規則波)에서의 계산된 운동을 Pierson Moskowitz 해양파(海洋波) 스펙트럼과 linear superposition principle에 의해 불규칙해양파(不規則海洋波)에서의 운동을 계산하는데 사용했다. 불규칙파(不規則波)에서의 운동은 운동스펙트럼과 통계적 운동치로 나타냈다. 현재의 계산방법은 실제 기본설게에 사용되어 왔으며, 다른 응용분야는 파랑중(波浪中)에서의 파면(波面)과 Deck간(間)의 Clearance, 계류선(係留線)의 동장력(動張力)계산의 기본 Data 및 기본설계의 Draft 등 Parameters를 통(通)한 Optimum Design 등(等)이다. 파(波)의 한 방향(方向)에 대(對)한 전자계산기(電子計算機)(IBM 370 또는 CDC 6400)에 의한 운동계산은 10초(秒)미만밖에 안걸린다. 또 현재의 계산방법은 해양석유시추선뿐 아니라 이와 비슷한 부체(浮體)해양구조물과 Pipe-laying선(船) 또 Supply Boat설계(設計)에도 쓰여지고 있다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.6D
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pp.759-766
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2008
Road classification system is the first step for determining the road function and design standards. Currently, roads are classified by various indices such as road location and function. In this study, we classify road using various traffic indices as well as to identify traffic characteristics for each type of road. To accomplish the objectives, mixture model was applied for classifying road and analyzing traffic characteristics using traffic data that observed at permanent traffic count stations. A total of 8 variables were applied: annual average daily traffic(AADT), $K_{30}$ coefficient, heavy vehicle proportion, day volume proportion, peak hour volume proportion, sunday coefficient, vacation coefficient, and coefficient of variation(COV). A total of 350 permanent traffic count points were categorized into three groups : Group I (Urban road), Group II (Rural road), and Group III (Recreational road). AADT were 30,000 for urban, 16,000 for rural, and 5,000 for recreational road. Group III was typical recreational road showing higher average daily traffic volume during Sunday and vacational periods. Group I showed AM peak and PM peak, while group II and group III did not show AM peak and PM peak.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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