KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.3D
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pp.215-222
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2010
Average speed denotes a travel speed based on the average travel time of vehicles to traverse a segment of roadway, and average travel speed is used as a measure of effectiveness (MOE) suggested in the highway capacity manual (HCM) for evaluating the level of service (LOS) of roadway. Most of the urban freeways in our country are having congestion problem regardless of the rush hours as a high-speed highway with a speed limit of 80km/h or less. Especially traffic congestion within the ramp junction areas is becoming worse by the increased traffic and lack of links with the arterials around the urban freeway. So, the purpose in this study is to identify the traffic characteristics within the ramp junction areas of urban freeway, predict the average speed within the ramp junction areas based on the traffic characteristics identified, and finally prove the validity of the average speed predicted.
Mode choice Analysis is essential analysis stage in transportation demand forecasting process. Therefore, methods for calibration and forecasting of mode choice model in aspect of practical view need to be discussed in depth. Since 1980s, choice models, especially Logit model, are spread widely and rapidly over academic area, research institutes and consulting firms in Korea like other developed countries in the world. However, the process of calibration and parameter estimation for practical application was not clearly explained in previous papers and reports. This study tried to explain clearly the calibration process of mode choice step by step and suggested a forecasting mode choice model that can be applicable in real policy analysis by using household survey data of Pusan metropolitan are. The study also suggested a way of estimating attributes which was not observed during the household survey commonly such as travel time and cost of unchosen alternative modes. The study summarized the statistical results of model specification for four different Logit models as a process to upgrade model capability of explanation for real traveler's choice behaviors. By using the analysis results, it also calculated the value of travel time and compared them with the values of other previous studies to test reliability of the estimated model.
Lee, Hyangsook;Kim, Ji yoon;Choo, Sangho;Jang, Jin young;Choi, Sung taek
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.5
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pp.64-78
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2019
This paper explores key factors affecting taxi travel using global positioning system(GPS) data in Seoul, Korea, considering spatial dependence. We first analyzed the travel characteristics of taxis such as average travel time, average travel distance, and spatial distribution of taxi trips according to the time of the day and the day of the week. As a result, it is found that the most taxi trips were generated during the morning peak time (8 a.m. to 9 a.m.) and after the midnight (until 1 a.m.) on weekdays. The average travel distance and travel time for taxi trips were 5.9 km and 13 minutes, respectively. This implies that taxis are mainly used for short-distance travel and as an alternative to public transit after midnight in a large city. In addition, we identified that taxi trips were spatially correlated at the traffic analysis zone(TAZ) level through the Moran's I test. Thus, spatial regression models (spatial-lagged and spatial-error models) for taxi trips were developed, accounting for socio-demographics (such as the number of households, the number of elderly people, female ratio to the total population, and the number of vehicles), transportation services (such as the number of subway stations and bus stops), and land-use characteristics (such as population density, employment density, and residential areas) as explanatory variables. The model results indicate that these variables are significantly associated with taxi trips.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.4
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pp.86-98
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2018
Since 2015, the Korea Expressway Corporation has provided predicted travel time information, which is reproduced from DSRC systems over the extended expressway network in Korea. When it is open for public information, it helps travelers decide optimal routes while minimizing traffic congestions and travel cost. Although, sutiable evaluations to investigate the reliability of travel time forecast information have not been conducted so far. First of all, this study seeks to find out a measure of effectiveness to evaluate the reliability of travel time forecast via various literatures. Secondly, using the performance measurement, this study evaluates concurrent travel time forecast information in highway quantitatively and examines the forecast error by exploratory data analysis. It appears that most of highway lines provided reliable forecast information. However, we found significant over/under-forecast on a few links within several long lines and it turns out that such minor errors reduce overall reliability in travel time forecast of the corresponding highway lines. This study would help to build a priority for quality control of the travel time forecast information system, and highlight the importance of performing periodic and sustainable management for travel time forecast information.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.5
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pp.1525-1534
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2014
In recent years, the passengers are likely to decide their route on impulse due to the development of the integrated public transport system, and real-time information system. Especially, public transport fare integration in Seoul Metropolitan area, 2004 makes them not to have resistance about changing the modes or routes and their route choice is most effected by the degree of congestion. Assignment model have limitations to describe route changes by congestion. In this study, the concept of a link cost function used in road assignment and Effective frequency is introduced to describe the passengers' behavior when the capacity of public transport is over and the waiting time variation. Two situations, new transit line operation and accident, are set up to validate the model, as a result of the transit assignment by this model, the traffic on networks is not over the capacity. It is expected that this study will be of help to reflect the various behaviors in transit assignments.
교통정책과 계획수립에 가장 중요한 의사결정 과정은 통행수요 분석이고, 이에 활용되고 있는 필수적인 기초 데이터베이스는 분석용 네트워크와 기종점 통행량이 있다. 통행수요 추정과정의 합리성이 보장되도록 하기 위해서는 이러한 기본 입력 자료의 신뢰성은 중요하다. 하지만, 일반적으로 분석용 네트워크를 구축할 때 예산과 분석기간의 제약 때문에 실세계의 교통망 중 많은 부분을 단순화 시켜서 구축한다. 또한 기 구축된 네트워크에 대해서도 변경되는 교통망을 반영하기 위해 네트워크를 수정, 편집할 때에도 많은 재원과 시간이 소요된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하고자 교통분석 목적의 패키지(EMME/2, TranPlan) 혹은 범용의 GIS 패키지(ArcGIS)에서 직접 이용할 수 있도록 기 구축된 네트워크를 기반으로 GIS 데이터로의 변환 혹은 네트워크를 추출하는 양방향 데이터 교환 시스템을 개발하였다. 이러한 GIS-T 통합 시스템은 네트워크의 편집과 분석에 효율적인 환경을 제공하여 보다 현실적인 교통망 모델링을 반영할 것으로 기대되며 다양한 교통문제에 대한 분석에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것이다.
Suk-Kyoung Bae;Wooyoung Jeong;Soohyun Choi;Byunghyun Kim;Soojin Cho
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.28
no.3
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pp.10-18
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2024
Vehicle loading is one of the main causes of bridge deterioration. Although WiM (Weigh in Motion) can be used to measure vehicle loading on a bridge, it has disadvantage of high installation and maintenance cost due to its contactness. In this study, a non-contact method is proposed to estimate the vehicle loading history of bridges using deep learning and CCTV images. The proposed method recognizes the vehicle type using an object detection deep learning model and estimates the vehicle loading based on the load-based vehicle type classification table developed using the weights of empty vehicles of major domestic vehicle models. Faster R-CNN, an object detection deep learning model, was trained using vehicle images classified by the classification table. The performance of the model is verified using images of CCTVs on actual bridges. Finally, the vehicle loading history of an actual bridge was obtained for a specific time by continuously estimating the vehicle loadings on the bridge using the proposed method.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.36
no.6
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pp.1083-1091
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2016
This research uses public transportation card data to analyze the inter-regional transfer times, transfer frequencies, and transfer resistance that passengers experience during transit amongst the metropolitan public transportation modes. Currently, mode transfers between bus and rail are recorded up to five times during one transit movement by Trip Chain, facilitating greater comprehension of intermodal movements. However, lack of information on what arises during these transfers poses a problem in that it leads to an underestimation of transfer resistances on the Trip Chain. As such, a path choice model that reflects passenger movements during transit activities is created, which attains explanatory power on transfer resistance through its inclusion of transfer times and frequencies. The methodology adopted in this research is to first conceptualize the idea of metropolitan public transportation transfer, and in the case that mode transfers include the city-rail, to newly conceptualize the idea of transfer resistance using transportation card data. Also, the city-rail path choice model within the Trip Chain is constructed, with transfer time and frequency used to reevaluate transfer resistance. Further, in order to align bus and city-rail station administrative level small-zone coordinates to state and regional level mid-zone coordinates, the big node methdod is utilized. Finally, case studies on trip chains using at least one transfer onto the city-rail is used to determine the validity of the results obtained.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.2
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pp.1-14
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2023
This study derives quantitative data on how much the fiscal deficit of subway operation agencies can be reduced in the process of charging free rides for the elderly in metropolitan subways during peak periods. In smart card data, every trip of elderly is recorded except fares. Therefore, it is required to establish a methodology for estimating the fares of elderly passengers and distributing them to subway opertation agencies as income. This study builds a simultaneous dynamic traffic allocation model that reflects the assumption that elderly selects a minimum time route based on the departure time. The travel route of the elderly is estimated, and the distance-proportional fare charged to the elderly is calculated based on this, and the fare is distributed by reflecting the connected railway revenue allocation principle of the metropolitan subway operating agencies. As a result of conducting a case study for before and after COVID-19 in 2019 and 2020, it is analyzed that Seoul Metro's annual free loss of 360 billion won could be reduced 6~8% at the morning peak (07:00-08:59), and 13~16% at the morning and afternoon peak (18:00-19:59).
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.5
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pp.1-14
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2022
In this study, in order to analyze the preference for UAM of public transportation users following the introduction of urban air transportation(UAM), A preference consciousness(SP) survey was conducted on 840 users of Incheon public transportation using the Incheon International Airport-Incheon Gil Hospital route, which is the urban air traffic(UAM) demonstration route section. In addition, the means selection model was estimated based on the results of conducting a preference consciousness (SP) survey. As a result of analyzing the time value for travel using the established means selection model, it was found to be 56,428 won/hour, As a result of verifying the elasticity of travel cost (won), in-vehicle time (minutes), and out-of-vehicle time (minutes) in the model, the effect on the urban air traffic (UAM) share in this model was found that travel cost (won), in-vehicle time (minutes), and out-of-vehicle time (minutes) were in order, and the effect was greater when the travel cost (won) decreased than when it increased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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