PURPOSES : This paper presents how to determine priorities of RWIS installation on national highways within the limited budget. METHODS : Analytical hierarchy process was employed to develop the entire methodology. In addition to this, various data such as vulnerable roadway section for snow removal, RWIS, AWS, AADT, and traffic accident were properly collected and analyzed for the future analysis. Then, GIS analysis was performed to find out the final candidate vulnerable roadway section for snow removal. In the end, expert survey was conducted to estimate weights for evaluation criteria. RESULTS : Results showed that metropolitan area has the most high priority, and Gangwon area, ChungCheung, and Honam in order. CONCLUSIONS : The main contribution of this paper is to suggest a logical methodology to prioritize RWIS installation within the limited budget, and thus snow removal operation during the winter season can improve in terms of getting more valuable information.
The not an organization a branch stream the maintenance factor class on a class and the roadway type for roadway lighting design, the facted an insufficiency maintenance factor to apply our the country conditions. The consideration of maintenance factors is not being fully applied for roadway lighting design in Korea. This paper consider optical characteristics and maintenance factors as well as LID of Luminaires in designing roadway lighting. Consideration of maintenance factors that are neme specified according to LDD(Luminaire Dirt Depreciation), LLD(Lamp Lumen Depreciation), AADT(Average Annual Daily Traffic) based on IESNA regulation. The analyzed optical characteristics are applied for stagger and cross roadway types with maintenance factors in the range of 0.51$\sim$1.00 and equipment factor of 0.9.
Jang Jin-hwan;Ryu Seung-ki;Moon Hak-yong;Byun Sang-cheal
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.3
no.1
s.4
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pp.45-52
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2004
There are many cities installing ITS(Intelligent Transportation Systems) and running TMC(Trafnc Management Center) to improve mobility and safety of roadway transportation by providing roadway information to drivers. There are many devices in ITS which collect real-time traffic data. We can obtain many valuable traffic data from the devices. But it's impossible to avoid missing traffic data for many reasons such as roadway condition, adversary weather, communication shutdown and problems of the devices itself. We couldn't do any secondary process such as travel time forecasting and other transportation related research due to the missing data. If we use the traffic data to produce AADT and DHV, essential data in roadway planning and design, We might get skewed data that could make big loss. Therefore, He study have explored some imputation techniques such as heuristic methods, regression model, EM algorithm and time-series analysis for the missing traffic volume data using some evaluating indices such as MAPE, RMSE, and Inequality coefficient. We could get the best result from time-series model generating 5.0$\%$, 0.03 and 110 as MAPE, Inequality coefficient and RMSE, respectively. Other techniques produce a little different results, but the results were very encouraging.
Existent DDHV draws and is calculating K coefficient. D coefficient from sum of traffic volume two-directions time. There is difference of design order and actuality order, error of DDHV estimation value, problem of irregular change etc. of DDHV thereby. In this study, among traffic volume of each other independent two direction(going up, going down), decide design target order in the directional traffic volume, presented way(way) applying without separating K coefficient and D coefficient at the same time. The result were analysis about national highway permanent count point 360 points 30 orders by existing DDHV estimation value method(separation plan) analysis wave and following variation appear. - design order and actuality order are collision at 357 agencies(99.2%) - actuality order special quality : Measuring efficiency of average 80 orders, maximum 1,027 order, minimum 2 orders - error distribution of design order and actuality order : inside 10 hours is(30$\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;.
Traffic volume data have been used for the plan, the design, and the operation of highway. Since 1955, traffic survey has been nation- widely carried out at national highway and the regular survey in national highway has been conducted at the intersections of highways. However, it is critical issue to select the priority of the regular survey because it is almost impossible to conduct regular survey at all intersections of national highways. In this study, MCDM(Multiple Criteria Decision Making) using AHP(Analytic Hierarchy Process) was applied to decide the priority of the regular survey. The following standard variables for determining the priority was selected the highway plan variables[AADT, VKT, Peak Hourly Volume, Location of highway from Urban], the highway design variables[Volume(pcu), Directional Traffic Volume, Heavy Vehicle Rate], and the highway operation variables[Speed, Density, V/C]. The standard variables were quantified and normalized. Using the Eigen vector method, the weighted values of each hierarchy based on the pair-wise comparison values from the questionnaire survey were calculated. The selection of the priority of regular survey was dependent on the size of the product of the weighted values for each hierarchy and the normalized values for the standard variables. Finally, the priority of regular survey of the intersections of national highways was determined according to the order in the size of the product of two values.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.1
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pp.85-93
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2015
Previous studies have estimated crash prediction models with the fixed effect model which assumes the fixed value of coefficients without considering characteristics of each intersections. However the fixed effect model would estimate under estimation of the standard error resulted in over estimation of t-value. In order to overcome these shortcomings, the random effect model can be used with considering heterogeneity of AADT, geometric information and unobserved factors. In this study, data collections from 89 intersections in Daejeon and estimates of crash prediction models were conducted using the random and fixed effect negative binomial regression model for comparison and analysis of two models. As a result of model estimates, AADT, speed limits, number of lanes, exclusive right turn pockets and front traffic signal were found to be significant. For comparing statistical significance of two models, the random effect model could be better statistical significance with -1537.802 of log-likelihood at convergence comparing with -1691.327 for the fixed effect model. Also likelihood ration value was computed as 0.279 for the random effect model and 0.207 for the fixed effect model. This mean that the random effect model can be improved for statistical significance of models comparing with the fixed effect model.
PURPOSES : The objective was to develop the advanced method which could not explain each observation's specific characteristic in the present negative binomial method that results in under-estimation of the standard error(t-value inflation) and affects the confidence of whole derived results. METHODS : This study dealt with traffic accidents occurring within interchange segment on highway main line with RPNB(Random Parameter Negative Binomial) method that enables to take account of heterogeneity. RESULTS : As a result, AADT and lighting installation type on the road were revealed to have random parameter and in terms of other geometric variables, all were derived as fixed parameter(same effect on every segment). Also, marginal effects were adapted to analyze the relative effects on traffic accidents. CONCLUSIONS : This study proves that RPNB method which considers each observation's specific characteristics is better fitted to the accident data with geometrics. Thus, it is recommended that RPNB model or other methods which could consider the heterogeneity needs to be adapted in accident analysis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.11
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pp.4372-4394
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2020
The distribution of popular videos incurs a large amount of traffic at the base stations (BS) of networks. Device-to-multi-device (D2MD) communication has emerged an efficient radio access technology for offloading BS traffic in recent years. However, traditional studies have focused on synchronous user requests whereas asynchronous user requests are more common. Hence, offloading BS traffic in case of asynchronous user requests while considering their time-varying characteristics and the quality of experience (QoE) of video request users (VRUs) is a pressing problem. This paper uses social stability (SS) and video loading duration (VLD)-tolerant property to group VRUs and seed users (SUs) to offload BS traffic. We define the average amount of data transmission (AADT) to measure the network's capacity for offloading BS traffic. Based on this, we formulate a time-varying bipartite graph matching optimization problem. We decouple the problem into two subproblems which can be solved separately in terms of time and space. Then, we propose the socially aware D2MD user selection (SA-D2MD-S) algorithm based on finite horizon optimal stopping theory, and propose the SA-D2MD user matching (SA-D2MD-M) algorithm to solve the two subproblems. The results of simulations show that our algorithms outperform prevalent algorithms.
PURPOSES : The hydrated lime-modified asphalt, which improves moisture resistance, is normally used for pavements to reduce the number of potholes. However, the method of applying the material properties of the lime-modified asphalt mixture for use in pavements is not covered in the Korean Pavement Research Program (KPRP). The objective of this research is to find a method for the design application of lime-modified asphalt's material properties to the KPRP. METHODS: The section for test design is selected in some conditions which are related to the level of design regarding Annual Average Daily Traffic (AADT). To define the application methods of hydrated lime in the KPRP, the models of fatigue, rut and international roughness index (IRI) are determined based on the M-EPDG test results from some earlier research results. Moreover, it is well known that dynamic moduli of the unmodified mixture are not different from those of the lime-modified mixture. RESULTS: The performance results of hydrated lime-modified asphalt pavement were not very much different from those of the unmodified pavement, which meant the limited design regulations regarding fatigue failure, rutting deformation and IRI. CONCLUSIONS: The KPRP uses the weather model from the data for previous 10 years. It implies that the KPRP cannot predict abnormal climate changes accurately. Hence, the predictive weather data regarding the abnormal climate changes are unreliable. Secondly, the KPRP cannot apply the moisture resistance of asphalt mixtures. Therefore, a second level of design study will have to be performed to reflect the influence of moisture. It means that the influence on pavement performance can be changed by the application of hydrated lime in asphalt mixture design.
PURPOSES : The purpose of this study was to develop safety performance functions (SPFs) that use zero-inflated negative binomial regression models for urban intersections in central business districts (CBDs), and to compare the statistical significance of developed models against that of regular negative binomial regression models. METHODS : To develop and analyze the SPFs of intersections in CBDs, data acquisition was conducted for dependent and independent variables in areas of study. We analyzed the SPFs using zero-inflated negative binomial regression model as well as regular negative binomial regression model. We then compared the results by analyzing the statistical significance of the models. RESULTS : SPFs were estimated for all accidents and injury accidents at intersections in CBDs in terms of variables such as AADT, Number of Lanes at Major Roads, Median Barriers, Right Turn with an Exclusive Turn Lane, Turning Guideline, and Front Signal. We also estimated the log-likelihood at convergence and the likelihood ratio of SPFs for comparing the zero-inflated model with the regular model. In he SPFs, estimated log-likelihood at convergence and the likelihood ratio of the zero-inflated model were at -836.736, 0.193 and -836.415, 0.195. Also estimated the log-likelihood at convergence and likelihood ratio of the regular model were at -843.547, 0.187 and -842.631, 0.189, respectively. These figures demonstrate that zero-inflated negative binomial regression models can better explain traffic accidents at intersections in CBDs. CONCLUSIONS : SPFs that use a zero-inflated negative binomial regression model demonstrate better statistical significance compared with those that use a regular negative binomial regression model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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