The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.6
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pp.25-39
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2018
The purpose of this study is to develop an efficient incident detection algorithm by applying machine learning, which is being widely used in the transport sector. As a first step, network of the target site was constructed with micro-simulation model. Secondly, data has been collected under various incident scenarios produced with combination of variables that are expected to affect the incident situation. And, detection results from both McMaster algorithm, a well known incident detection algorithm, and the Naive Bayes algorithm, developed in this study, were compared. As a result of comparison, Naive Bayes algorithm showed less negative effect and better detect rate (DR) than the McMaster algorithm. However, as DR increases, so did false alarm rate (FAR). Also, while McMaster algorithm detected in four cycles, Naive Bayes algorithm determine the situation with just one cycle, which increases DR but also seems to have increased FAR. Consequently it has been identified that the Naive Bayes algorithm has a great potential in traffic incident detection.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.6
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pp.40-53
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2018
In smart card data, movement of railway passengers appears in order of smart card terminal ID. The initial terminal ID holds information on the entering station's tag-in railway line, the final terminal ID the exit station tag-out railway line, and the middle terminal ID the transfer station tag subway line. During the past, when the metropolitan city rail consisted of three public corporations (Seoul Metro, Incheon Transit Corporation, and Korail), OD data was expressed in two metrics of initial and final smart card terminal ID. Recently, with the entrance of private corporations like Shinbundang Railroad Corporation, and UI Corporation, inclusion of entering transfer line terminal ID and exiting transfer line terminal ID as part of Chain OD has become standard. Exact route construction using Chain OD has thus become integral as basic data for revenue allocation amongst metropolitan railway transport corporations. Accordingly, path detection in railway networks has evolved to an optimal path detection problem using Chain OD, hence calling for a renewed solution method. This research proposes an optimal path detection method between the initial terminal ID and final terminal ID of Chain OD terminal IDs within the railway network. Here, private line transfer TagIn/Out must be reflected in optimal path detection using Chain OD. To achieve this, three types of link-based optimum path detection methods are applied in order of 1. node-link, 2. link-link, 3. link-node. The method proposed based on additional path costs is shown to satisfy the optimal conditions.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.6
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pp.14-24
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2018
Pedestrian movement of passengers using smart card within stations can be divided into three types of activities - straight ride and alight, line transfer, and station transfer. Straight ride and alight is transfer activity for which the card terminal and embarking line are identical. In this case, straight ride occurs at the origin station and straight alight occurs at the destination station. Line transfer refers to activity in which the subway line embarked on by the passenger is different from that which is disembarked. Succinctly, line transfer is transfer at a middle station, rather than at origin or destination stations. Station transfer occurs when the card terminal line and embarking line are different. It appears when station transfer happens at the origin station as starting transfer, and at the destination station as destination transfer. In the case of Metropolitan smart card data, origin and destination station card terminal line number data is recorded, but subway line data does not exist. Consequently, transportation card data, as it exists, cannot adequately be used to analyze pedestrian movement as a whole in subway stations. This research uses the smart card data, with its constraints, to propose an analysis model for passenger pedestrian movement within subway stations. To achieve this, a path selection model is constructed, which links origin and destination stations, and then applied for analysis. Finally, a case study of the metropolitan subway is undertaken and pedestrian volume analyzed.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.1
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pp.119-131
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2021
This study quantitatively derived the direct socio-economic effects of the Gyeongbu Expressway, which opened in 1970, and suggested a methodological approach for more reliable results. The scenario was set when the Gyeongbu Expressway was not constructed in 1970, the opening of the Gyeongbu Expressway was delayed by 10 years, and the toll road between Seoul and Daejeon, or between Seoul and Gangneung was opened instead of the Gyeongbu Expressway as suggested by the World Bank. In addition, direct benefits were estimated by calculating and comparing the current vehicle operating costs, travel time costs, traffic accident costs, and environmental pollution costs. As a result, it was estimated that about 351 trillion won in direct benefits occurred, and it can be seen that the promotion of the construction project of the Gyeongbu Expressway at that time had a huge impact on South Korea's social economy.
Park, Sung-ho;Lee, Yoseph;Kang, Sungkwan;Cho, Hyonbae;Yun, Ilsoo
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.3
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pp.1-19
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2021
The domastic hard shoulder running(HSR) System has been gradually expanding since its initial implementation in September 2007 with the aim of increasing capacity and resolving congestion. Hard Shoulder is used as a space for driver's visual comfort and a place for vehicles to evacuate in case of emergency, but it is replaced by a space for driving when the HSR System is implemented. Therefore, it was intended to determine the improvement effect before and after implementation of the HSR system through safety analysis and mobility analysis. The safety analysis analyzed the impact of traffic accidents by comparing HSR sections and similar sections. The mobility analysis was to determine the improvement effect by quantifying the speed and traffic volume changes before and after HSR System implementation. According to safety yanalysis, there is no effect of reducing traffic accidents when implementing the HSR System. In mobility analysis, the implementation of the HSR System significantly improved the speed of traffic during peak hours and significantly reduces slow and delay hours.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.4
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pp.62-77
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2022
A cooperative driving automation system is imperative to overcome the limitation of the stand-alone automated driving technology. By definition, a cooperative driving automation system refers to a technology in which an automated vehicle cooperates with other vehicles or infrastructure to increase driving efficiency and safety. Specifically, in this study, the technical elements necessary for the cooperative driving automation technology and the technological research trends were investigated. Subsequently, implications for future cooperative driving automation technology development were drawn through the research trends. Finally, the importance of cooperative driving automation technology and infra-guidance service for automated vehicles were discussed.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.5
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pp.253-273
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2022
Automated vehicles rely on information collected through sensors to drive. Therefore, the uncertainty of the information collected from a sensor is an important to address. To this end, research is conducted in the field of road and traffic to solve the uncertainty of these sensors through infrastructure or facilities. Therefore, this study developed a traffic cone that can maintaing the gaze guidance function in the construction site by securing sufficient LiDAR detection performance even in rainy conditions and verified its improvement effect through demonstration. Two types of cones were manufactured, a cross-type and a flat-type, to increase the reflective performance compared to an existing cone. The demonstration confirms that the flat-type traffic cone has better detection performance than an existing cone, even in 50 mm/h rainfall, which affects a driver's field of vision. In addition, it was confirmed that the detection level on a clear day was maintained at the 20 mm/h rain for both cones. In the future, improvement measures should be developed so that the traffic cones, that can improve the safety of automated driving, can be applied.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.3
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pp.30-41
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2022
With the advent of autonomous driving, personal mobility, drones, and smart roads, it is necessary to respond to changes in the road traffic environment in the road guidance system. However, the use of road signs to guide the road is decreasing compared to the past due to the advent of devices such as navigation and smartphones. Therefore, in this study, a large-scale survey was conducted to derive road sign issues and usage plans to respond to future changes. Based on this, this study presented a strategy to diversify road sign functions by analyzing the factors affecting the use of road signs by citizens. As a result, first, it is necessary to provide real-time variable road guidance information that reflects user needs such as traffic, weather, and local events. Second, it is necessary to informatize digital road signs such as reflecting maps with precision. Third, it is necessary to demonstrate road guidance in a virtual environment that reflects various future mobility and road environments.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.6
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pp.146-164
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2022
Recently, the Korean government promoted the construction of metropolitan express subway to connect major transportation hub in the metropolitan area within 30 minutes. Most stations of the metropolitan express subway are connected to existing subway stations, so the importance of transfer increased. Although many studies have been conducted on the effect of transfer penalty on route choice, there are few studies on the transfer behavior of the metropolitan express subway. Therefore, in this study, a transfer behavior analysis was conducted on the Shinbundang Line, a representative metropolitan express subway. To analyze the transfer behavior according to the degree of traffic congestion and the presence of fare payment, route choice models were made using transport card data divided according to week, time, and user characteristics. As a result of the analysis, users of the metropolitan express subway had greater disutility to the transfer waiting time compared to the transfer moving time. Furthermore, especially during the peak time, EIVM(Equivalent in-vehicle minutes) of the transfer waiting time was 3.51. In this study, EIVM for metropolitan express subway users were analyzed to be 2.6 minutes, which is significantly lower than the results of previous studies on subways. This suggests that there is a difference in the transfer penalty between subways and metropolitan express subway, and that it is necessary to apply the transfer penalty between subways and express subway differently when forecasting subway traffic demand.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.2
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pp.93-104
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2023
Currently, the permanent road traffic volume surveys under Road Act are conducted using a intrusive Automatic Vehicle Classification (AVC) equipments to classify 12 categories of vehicles. However, intrusive AVC equipment inevitably have friction with vehicles, and physical damage to sensors due to cracks in roads, plastic deformation, and road construction decreases the operation rate. As a result, accuracy and reliability in actual operation are deteriorated, and maintenance costs are also increasing. With the recent development of ITS technology, research to replace the intrusive AVC equipment is being conducted. However multiple equipments or self-built DB operations were required to classify 12 categories of vehicles. Therefore, this study attempted to prepare a method for classifying 12 categories of vehicles using vehicle specification information of the Vehicle Management Information System(VMIS), which is collected and managed in accordance with Motor Vehicle Management Act. In the future, it is expected to be used to upgrade and diversify road traffic statistics using vehicle specifications such as the introduction of a road traffic survey system using Automatic Number Plate Recognition(ANPR) and classification of eco-friendly vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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