A network design model has been proposed. which represents a transportation facility investment decision problem. The model takes the discrete hi-level programming form in which two types of decision makers, government and travelers, are involved. The model is characterized by its ability to address the total social costs occurring in transportation networks and to estimate the equilibrium link volumes in multi-modal networks. Travel time and volume for each link in the multi-modal network are predicted by a joint modal split/traffic assignment model. An efficient solution algorithm has been developed and an illustrative example has been presented.
The homogeneous road section is defined as one consisted of similar traffic characteristics focused on demand and supply. The criteria, in the aspect of demand, are the diverging rate and the ratio of green time to cycle time at signalized intersection, and distance between the signalized intersections. The criteria, in that or supply, are the traffic patterns such as traffic volume and its speed. In this study, the effective method to generate valuable data, pointing out the problems of removal method of obscure data, is proposed using data collected from Gonjiam IC to Jangji IC on the national highway No.3. Travel times are collected with licence matching method and traffic volume and speed are collected from detectors. Futhermore, the method of selecting homogeneous road section is proposed considering demand and supply aspect simultaneously. This method using outlier filtering algorithm can be applied to generate the travel time forecasting model and to revise the obscured of missing data transmitting from detectors. The point and link data collected at the same time on the rational highway can be used as a basis predicting the travel time and revising the obscured data in the future.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.5
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pp.9-15
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2023
In this paper, we propose a method predicting the speed of each lane from the link speed using a neural network. We took three measures for configuring learning data to increase prediction accuracy. The first one is to expand the spatial range of the data source by including 14 links connected to the beginning and end points of the link. We also increased the time interval from 07:00 to 22:00 and included the data generation time in the feature data. Finally, we marked weekdays and holidays. Results of experiments showed that the speed error was reduced by 21.9% from 6.4 km/h to 5.0 km/h for straight lane, by 12.9% from 8.5 km/h to 7.4 km/h for right turns, and by 5.7% from 8.7 km/h to 8.2 km/h for left-turns. As a secondary result, we confirmed that the prediction accuracy of each lane was high for city roads when the traffic flow was congested. The feature of the proposed method is that it predicts traffic conditions for each lane improving the accuracy of prediction.
지능형교통체계(ITS)환경 하에서 요구되는 정보서비스의 기본적인 형태는 통행속도, 지체정도, 통행시간등으로 대별 되어질 수 있다. 그 중 통행시간의 기본적 요소로서 링크통행시간을 산출하기 위한 제반 기법을 소개하였고, 특히 GPS를 이용한 링크통행시간 산정기법을 본 고에서는 제시하였다. 현재 GPS를 장착한 차량이 고유의 목적 (예를 들면, 위치파악 및 배차등의 목적으로)을 위해서 점차 늘어나고 있는 추세인 만큼 (개인택시조합등) 이러한 자원을 부수적으로 이용할 수 없는지에 대한 활용방안의 여부가 논문을 작성하는 계기가 되었다. 이를 위해서 본 고에서는 구체적으로 GPS 원시테이터, 수치도로지도 (GIS포함) 및 무선데이터망을 이용하여 링크 통행시간을 산출하는 기법이 이를 위해서 본 고에서는 구체적으로 제시되었으며, 이들을 통한 교통정보의 수집 가능성을 제안하였다. 중간 결과로서 실제 가로주행조사를 통해서 얻어진 링크통행시간과 본 연구에서 게시된 GPS를 통해 얻어진 링크통행시간과 비교해 보면 오창의 범위가 10%내외로서 판명되어 그나마 동적교통정보 수집조건이 열악한 우리실정에 큰 자원이 될 수 있다는 확신을 얻을 수 ? 있었다. 한편, 본 연구에서 수행되지 못하였으나 추가연구로서 반드시 수행되었으면 하는 몇가지의 항목이 결론부에 함께 제시되었다.
대도시 가로망의 대부분은 신호교차로와 신호교차로가 연결되는 가로(link)로 구성되어 있어 가로의 통행시간은 가로의 주변여건, 차량간의 상호작용 및 교통신호등과 같은 요소에 영향을 받게된다. 따라서 본 연구의 목적은 대도시 가로망에서 신호 연동체계로 운영되는 가로의 통행시간을 예측할 수 있는 모형을 개발하는데 있다. 본 연구는 대구광역시 가로망을 대상으로 연동가로의 교통흐름을 가장 잘 나타내는 Greenberg모형을 이용하여 연동가로의 통행시간 모형을 도출하였다. 도출된 연동가로의 통행시간 모형은 임계통행시간$(t_m$)과 교통량 대가로최대교통량비$(q/q_m)$의 함수로 이루어졌다. $t_m$모형은 안정류상태의 통행시간 및 불안정류상태의 통행시간의 비를 이용하여 개발하였고 가로 용량모형은 상류부와 하류부의 신호조건에 따른 변수와 가로길이를 변수로 하는 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 대구광역시를 대상으로 조사한 12개의 연동가로의 자료를 적용하여 연동으로 운영되는 가로의 통행시간 모형을 도출하였다. 도출된 통행시간 모형은 도로용량에 제시한 모형에 비하여 간단하게 가로의 통행시간을 추정할 수 있으며 교통계획에 적용되는 통행시간모형 비하여 가로의 신호 및 운영조건을 포함한 세부적인 통행시간 모형이다.
지능형교통체계(ITS:Intellegent Transport System)의 구현을 위한 가장 중요한 요소중의 하나는 교통정보의 생성이다. 교통정보의 생성은 루프 검지기, 폐쇄회로(CCTV), probe 차량, 경찰, 통신원 등을 수집된 제보자료들을 분석 및 가공함으로써 이루어진다. 그러나 이들 수집원은 주어진 시간에 있어 모든 네트웍을 통해서 자료가 완전히 수집되어지는 것은 아니다. 즉, 특정 지역에 수집원이 몰려 있는 경우가 있는 반면, 전혀 수집되어지지 않는 지역이 발생할 수도 있다. 이러한 공간적인 불균형적 특성은 동시에 발생한 다량의 자료를 처리하는 기술과 자료가 수집되지 않은 지역에 대한 처리기술을 요하게 된다. 본 논문은 전술한 바와 같은 사항에 대하여 ITS의 진행 단계별로 드러날 수 있는 문제점을 검토하고, 자료통합에 대한 일반적인 개념을 우선 설명한다. 다음에 특정시각에 주어진 자료의 통합을 위해 퍼지선형회귀모형(fuzzy linear regression model)과 데이터 퓨전(data fusion)기법의 내용을 소개하고, 신뢰성있는 단일 교통정보생성을 위한 테이터 퓨전 알고리즘을 제시한다. 또한 제시된 알고리즘을 토대로 가상의 자료를 이용하여 적용가능 봉? 타진해 보았다. 제시되어진 알고리즘은 향후 교통정보 수집환경이 어느 정도 형성된다고 볼 때, 예측치와 실측자료간의 자료검증을 통하여 신뢰도를 가질 경우 보다 광범위하게 사용되어질 수 있을 것으로 판단된다.
The majority of daily travel demands concentrate at particular time-periods, which causes the difficulties in the travel demand analysis and the corresponding benefit estimation. Thus, it is necessary to consider time-specific traffic characteristics to yield more reliable results. Traditionally, na$\ddot{i}$ve, heuristic, and statistical approaches have been applied to address the peak-hour ratio. In this study, a hybrid clustering model which is one of the statistical methods is applied to calculate the peak-hour ratio and its duration. The 2009 national 24-hour traffic data provided by the Korea institute of Construction Technology are used. The analysis is conducted dividing vehicle types into passenger cars and trucks. For the verification for the usefulness of the methodology, the toll collection system data by the Korea Express Corporation are collected. The result of the research shows lower errors during the off-peak hours and night times and increasing error ratios as the travel distance increases. Since the method proposed can reduce the arbitrariness of analysts and can accommodate the statistical significance test, the model could be considered as a more robust and stable methodology. It is hoped that the result of this paper could contribute to the enhancement of the reliability for the travel demand analysis.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.5
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pp.62-69
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2012
Traffic simulation models have been used for assessing various transportation strategies. Through comparing results from a simulation model and real field data, researchers try to show how close the model can reproduce the real world traffic. This model verification step is one of the most essential tasks in modeling procedure. Traffic counts and speeds have been frequently used for the verification or validation. Authors modeled severe PM peak bottleneck situation on the I-40 corridor in Raleigh, North Carolina using DYNASMART-P, a mesoscopic traffic simulation tool and verified the model. NCDOT has Traffic Information Management System which has archive capability for the traffic speeds on the I-40 corridor. However, the authors selected travel time as the field measure for model verification and collected the data using a GPS equipment because the speed data from NCDOT speed detectors are spot speeds which are not appropriate for comparison with link average speed from the simulation model. This paper describes the GPS field data collection procedure, the model verification method, and the results.
Past nears many Studies have been described for present state and forecasted for the future phenomena in various areas. Many theories and methodologies in transportation have been developed and applied by researchers and planners. On the other hand, many theories and methodologies had disappeared caused by their critical limitations. One of this cause that was discovered of the Chaos in traffic flows. The occurrence of Chaos in traffic flows has affected to the traffic volume and decreased significancy of a simulation result of a specific traffic flow. According to this fact, long-term forecast of traffic flow is difficult, moreover a butterfly effect impedes development and establishment of transportation model. A methodology to solve Chaos character in traffic flow can be able to provide more effective transport planning. This study tackles to enhance and revise the existing theories for the traffic flow applying Chaos theory to estimating travel time.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.3D
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pp.355-361
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2011
In order to properly evaluate ITS services exposed in SMART Highway project, a confident dynamic origin-destination (OD) is inevitably needed. This paper used WAVE communication information as a part of call and response (C&R) communication which constitutes core part of the technology for constructing OD. This information includes node information and vehicle information (e.g., latitude and longitude) as well as trajectory data and sample path volume date calculated using node information and vehicle information. A procedure developed to construct a dynamic OD and to validate OD is consist of 1) making toy network and one-hour 00 (random distribution), 2) collecting link information and vehicle information, 3) constructing five-minute OD, and 4) validating estimated OD result using traffic volume and travel time simultaneously. The constructed OD is about 84.79% correct within less than 20% error range for 15min traffic volume, and about 85.42%, within less than 20% error rate of 15 min travel time. Some limitations and future research agenda have also been discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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