KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.1D
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pp.45-51
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2010
Traffic volume is essential data for traffic control or maintenance and rehabilitation planning. The volume especially with respect to the type of vehicles can facilitate to those road operations. In this research, a method for vehicle classification was developed using skewed sensors which can generate traffic signatures. In order to characterize vehicle types, the method investigates whether the second axle of each vehicle consists of dual tires. The presence of dual tire is determined by the discriminate function obtained from discriminant analysis. The validation using 1,878 vehicles recorded from a highway using a CCTV camera indicated significantly accurate results: 96.92% for class 1, 82.91% for class 3 and 79.13% for class 4.
Yang Zhao;Zheng Lu;Jie Liu;Jingbo Zhang;Chuxuan Tang;Hailin Yao
Geomechanics and Engineering
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v.38
no.3
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pp.275-284
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2024
This paper aims to explore the evolution of the pullout behavior of geocell reinforcement insights from three-dimensional numerical studies. Initially, a developed model was validated with the model test results. The horizontal displacement of geocells and infill sand and the passive resistance transmission in the geocell layer were analyzed deeply to explore the evolution of geocell pullout behavior. The results reveal that the pullout behavior of geocell reinforcement is the pattern of progressive deformation. The geocell pockets are gradually mobilized to resist the pullout force. The vertical walls provide passive pressure, which is the main contributor to the pullout force. Hence, even if the frontal displacement (FD) is up to 90m mm, only half of the pockets are mobilized. Furthermore, the parametric studies, orthogonal analysis, and the building of the predicted model were also carried out to quantitative the geocell pullout behavior. The weights of influencing factors were ranked. Ones can calculate the pullout force accurately by inputting the aspect ratio, geocell modulus, embedded length, frontal displacement, and normal stress.
TOD(Transit Oriented Development) has recently been active, which presents that TOD planning elements should be comprehensively taken into consideration in order to enhance domestic transit ridership by changing environments in rail station areas and an empirical analysis on the type of rail station areas and transportation demand should be a prerequisite for usage of future development planning. This study aims to grasp a variety of TOD of influence factors in Seoul rail station area and to perform analysis to identify relationship between public transportation demand and these TOD design factors. To make it come true, we gathered data with respect to Density, Diversity, and Accessibility as representative TOD planning elements and carried out factorial and regression analysis. Consequently, we drew 7 influence factors base on factorial analysis: Factor 1(Diversity/ -Use Mix(LUM)), Factor 2(Density/development density), Factor 3(Accessibility/public transportation facility supply), Factor 4(Design/street design), Factor 5(Green/access mode (pedestrian, bike), Factor 6(Design/subway size), Factor 7(Accessibility/Public transit operation) As the result of model development by using factorial and regression analysis, positive influence factors on passenger flow in rail station area are Factor 1(Diversity : Land-Use Mix), Factor 3(Accessibility : public transportation facility supply), Factor 2(Density : development density), Factor 5(Design/ access mode) and Factor 6(subway size) Next, negative influence factor on passenger flow in rail station area shows Factor 7(Accessibility/Public transit operation) as the most influential factor. This is because the growth of service interval of linked subway and bus leads to reduced demand.
Koo, Kyo Min;Lee, Jae Duk;Ahn, Se Young;Chang, Iljoon
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.1
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pp.35-50
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2022
After the introduction of the central bus lane system, bus traffic was prioritized. This resulted in improved trust from bus users. However, the low capacity at the central bus stop reduces traffic speed and punctuality. In addition, physical constraints are inevitable because the construction of central bus lanes and bus stops considers the city's road geometry. Therefore, this study attempted to optimize the effective green time of the traffic signal system at the entrance and exit of the central bus stop to remedy its insufficient operational capacity. The Transit Capacity and Quality of Service Manual and Korea Highway Capacity Manual were used as the analysis methodologies. The number of stop areas for central bus stops to be built was determined by excluding variable physical factors, and field survey data collected from nine randomly selected central bus stops currently installed in Seoul were used. A scenario analysis was conducted on the central bus stops with insufficient capacity by adjusting the effective green time, and the capacity of the central bus stop was set as the dependent variable. According to the results, 26.7 percent of the central bus stops with insufficient capacity can solve the problem of insufficient capacity. Therefore, the results of this study can be verified by improving the operation level, and it can be effective even if the number of central bus stops calculated by engineering is not guaranteed during the planning stage of the central bus stop. As the number of central bus stops is expected to increase further as the number of central bus stops increases, it is necessary to improve the number of central bus stops. Therefore, it is hoped that the results presented in this study will be used as basic data for the improvement plan at the operational level before introducing the physical improvement plan.
This research is to the establishment of a conceptual framework that supports road characteristic classification from a new point of view in order to complement of the existing road functional classification and examine of traffic pattern. The road characteristic classification(RCC) is expected to use important performance criteria that produced a policy guidelines for transportation planning and operational management. For this study, the traffic data used the permanent traffic counters(PTCs) located within the national highway between 2002 and 2006. The research has described for a systematic review and assessment of how exploratory factor analysis should be applied from 12 explanatory variables. The optimal number of components and clusters are determined by interpretation of the factor analysis results. As a result, the scenario including all 12 explanatory variables is better than other scenarios. The four components is produced the optimal number of factors. This research made contributions to the understanding of the exploratory factor analysis for the road characteristic classification, further applying the objective input data for various analysis method, such as cluster analysis, regression analysis and discriminant analysis.
PURPOSES : The objective of this study was to analyze variations in the vehicle driving behavior characteristics on signalized intersections according to the use of traffic enforcement camera (red light camera). METHODS : In order to analyze the driving behavior characteristics on signalized intersections when red light camera are installed, the target sites for investigation were selected depending on whether the red light camera is installed and accident rates increased after the installation. In particular, to analyze the characteristics of dilemma zones in signalized intersections, approach speed and deceleration speed of 3 type vehicles (passing vehicles during a yellow light, stopping at a yellow light, passing vehicles during a green light) were examined. Based on these data, the starting point, ending point, and distance of the dilemma zones were calculated. Also, the locations of increased traffic accidents and decreased accidents after the installation of the equipment were distinguished when analyzing the traffic accident characteristics. RESULTS : Analysis results revealed that there was a tendency for the dilemma zone distance to decrease after the installation of equipment(red light camera) in most sites. This tendency was found to be due to the decrease in the approaching speed of vehicles at intersections after the installation of equipment, resulting in the starting and ending points of dilemma zone to become closer to the stop line. Moreover, analysis showed that the number of traffic accidents decreased for most intersections after the installation of equipment and safety of the intersections increased somewhat. CONCLUSIONS : In general, installation of equipment(red light camera) caused the intersections approaching speed and dilemma zone distance to decrease. Decision-making is difficult for drivers in the dilemma zone, so the decrease in the dilemma zone distance implies an improvement in traffic safety. Furthermore, the number of accidents within intersections significantly decreased after the equipment was installed, leading to the conclusion that installation of the equipment affected the decrease in traffic accidents.
In the study of traffic safety, the analysis on factors affecting crash severity and the understanding about their relationship is important to be planning and execute to improve safety of road and traffic facilities. The purpose of this study is to develop a hierarchical binomial logistic model to identify the significant factors affecting fatal injuries and vehicle damages of traffic crashes on freeway. Two models on death and total vehicle damage are developed. The hierarchical structure of response variable is composed of two level, crash-occupant and crash-vehicle. As a result, we have gotten the crash-level random effect from these hierarchical structure as well as the fixed effect of covariates, namely odds ratio. The crash on the main line and in-out section have greater damage than other facilities. Injuries and vehicle damages are severe in case of traffic violations, centerline invasion and speeding. Also, collision crash and fire occurrence is more severe damaged than other crash types. The surrounding environment of surface conditions by climate and visibility conditions by day and night is a significant factor on crash occurrence. On the orher hand, the geometric condition of road isn't.
This study is to suggest a methodology to overcome the uncertainty and lack of reliability of data. The fuzzy reasoning model and the neural network model were developed in order to overcome the potential lack of reliability which may occur during the process of data collection. According to the result of comparison with the Poisson regression model, the suggested models showed better performance in the accuracy of the accident frequency prediction. It means that the more accurate accident frequency prediction model can be developed by the process of the uncertainty of raw data and the adjustment of errors in data by learning. Among the suggested models, the performance of the neural network model was better than that of the fuzzy reasoning model. The suggested models can evaluate the safety of signalized intersections in operation and/or planning, and ultimately contribute the reduction of accidents.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.2
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pp.32-38
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2018
Studies on classification of national roads have been continued, but there is little research on the classification of urban arterial roads. Due to the increase of traffic volume, urban arterial roads do not perform well as main roads. In this paper, the function of urban arterial road was established by using cluster analysis using traffic characteristics. Traffic characteristics such as traffic volume, weekend coefficient and speed coefficient were used to establish the functions of 55 main arterial roads in Seoul. The results of this paper are compared with those of the method using AADT. The method using AADT classifies the characteristics according to the traffic volume of the whole lane. In this paper, however, the results are derived using the traffic volume per lane reflecting the actual traffic volume. In addition, the functional classification of the arterial roads in Seoul was compared with the results of this paper to verify that the traffic characteristics were reflected. As a result, the method presented in this paper is more effective in showing traffic characteristics than the current highway functional classification method, and the functional classification system will be helpful for road extension and planning design.
The first and perhaps the most critical and perhaps the most important step in the process of predicting future traffic volume in a region (Zone) is to estimate the number of trips generated in from each traffic analysis zone. Most trip generation models for urban transportation planning, and highway in Korea are regression models. In Korea the category analysis has not been tried for last decades since the proper data such as the household travel behavior data have not been collected. Recently, the comprehensive household travel behavior survey such as ${\ulcorner}$1996 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$2002 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$ has been done. In this paper, the cross-classification tables of Seoul Metropolitan Area including the City of Seoul and Kyonggi Province are estimated by the category analysis. The tables are compared with regression models and ${\ulcorner}$2002 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$ data in terms of predictive capabilities in Seoul Metropolitan Area. Improvement strategies for trip generation forecast in Seoul Metropolitan Area are proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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