Congestion and traffic accidents occur on the merge and diverge sections in the interchange of the freeway. Studies have been conducted to reduce the traffic delay and accidents on the merge section in the freeway since 1960s. but a study was not conducted to estimate the speed variation on the merge section construct models estimated for the speed variation and suggest the appropriate measures. The purpose of this study was to identify the traffic flow characteristics on the merge section in the freeway construct the models estimated for the speed variation on the merge section in the freeway and finally establish the appropriate measure for reduction of traffic delay and accidents on the merge section in the freeway. The following results were obtained: I) Speed variations in the urban freeway appeared to be about 3.2mph, 6.5mph and 7.4mph based on the morning peak period, afternoon peak period and 24-hours period but those in the suburban freeway appeared to be about 8.0mph, 11.1mph and 10.1mph based on the same periods respectively. So different speed reduction signs need be installed to reduce delay and accidents on the merge section in the freeway based on the areas and periods as the freeway traffic management system(FTMS). ii) These models estimated for speed variation need to be studied with the changeable message sign(CMS) technique based on the real-time data so that the traffic flow could be maximized and the traffic delay and accidents be on the merge section in the freeway as more efficient freeway traffic management system(FTMS) in the near future.
연속류도로 합류영향구간에서는 본선과 다른 교통특성을 가진 연결로교통류의 합류로 차로변경 및 가감속과 같은 차량간의 불규칙한 상호작용이 발생하여 교통류의 난류현상을 야기한다. 따라서, 난류현상은 운행상태를 고려하여 연속된 지점간의 불안정한 교통특성으로 판단하여야 한다. 본 연구에서는 합류영향구간에 차로-지점별 검지기를 설치하여 시공간적으로 연속된 교통자료를 구축하였으며, 지점간에 유의한 속도변화를 판단하는 기준으로 최소유의차(LSD) 통계값을 산정하여 난류현상을 분석하였다. 분석결과, 합류영향구간 난류현상은 운행상태에 따라 발생권역 및 심각도가 변화되는 것으로 나타났다. 이에 따라 난류현상에 의한 최대 합류영향권역은 교통량이 증가하는 혼잡전 운행상태에서 보여지며, 속도변화특성에 따라 상류 100m$\sim$하류 100m의 "감속구간"과 하류 100m$\sim$하류 400m의 "감속속도유지 및 가속구간"으로 구분할 수 있었다.
본 논문에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC) 부호화 속도 향상을 위하여 주변 CU들의 정보를 활용한 고속 병합모드 결정 방법을 제안한다. 표준화가 완료된 HEVC에서는 병합 후보 리스트(Merge Candidate List)에서 생성되는 동일한 후보 모드를 가진다. $2N{\times}2N$에 대하여 병합 모드와 병합 SKIP 모드(Merge SKIP mode)가 후보들을 공유하며 모드 검색을 수행한다. 이러한 병합과정은 후보 모드만큼 수행 후 병합 SKIP 모드 또한 필요에 따라 후보만큼 수행하는 검색과정은 반복 연산으로 복잡도를 가중시키고 있다. 이러한 부호화 복잡도를 감소시키기 위하여 제안된 방법에서는 이미 부호화된 시공간적 주변 블록들 및 상위 부호화 깊이 블록의 병합 (Merge) 정보를 활용하여 현재 부호화 블록의 모드를 조기에 결정한다. 주변 블록 정보가 모두 병합 SKIP 모드일 경우 조기에 병합 SKIP 모드만을 검색하도록 하고, 그렇지 않은 경우에는 기존의 병합 과정을 수행하도록 설계하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 HEVC의 부호화 시간보다 21.25%가 감소시킬 수 있으며, 화질 열화는 매우 적음을 보인다.
This paper discusses the distribution of a null complementizer C, as opposed to an overt counterpart 'that', presenting empirical support both for and against the PF-merge analysis of C proposed by Boscovic and Lasnik (2003, henceafter B&L) who in turn attribute to the proposal in Pesetsky (1992) and Halle & Marantz (1993). In Section I, as a background, I discuss B&L's proposal that a null complementizer C is a PF-affix which undergoes a PF-merger operation at the PF component. In Section 2, after a brief sketch of the distribution of a null C mostly in bare-relatives, I explore the possibility of extending B&L's analysis to accomodate the null C's in the bare-relative constructions. In Section 3, I argue that despite some empirical difficulties, B&L's analysis of a null C as a PF-affix can still be maintained, if Adverb Fronting is an operation to Spec-C position. Furthermore, I propose a rule - PF Spell-Out Constraint - to account for the C-trace (i.e. that-trace) effect in relative constructions. With the PF Spell-Out Constraint and B&L's PF-merge account, the distribution of a null C can better be analyzed.
A연속류도로는 교통량-속도-밀도 간에 상호 밀접한 관계가 있기 때문에 연결로교통류가 본선에 합류하게 되면 속도나 밀도가 변할 뿐만 아니라 이들 간의 상관관계를 나타내는 모형식도 달라진다. 따라서, 본 연구는 합류영향권역에서 시공간적으로 연속된 교통자료를 이용하여 속도-밀도 변수간의 상관관계 변화구간을 파악하고, 구간별 변화내용을 분석하였다. 분석결과, 상류 및 합류구간에서는 "Underwood"모형의 지수형태를 보이며, 합류구간을 통과한 하류구간에서는 "Greenshields"모형의 직선형태를 나타내었다. 속도-밀도 상관관계가 변화된 하류변화구간은 연결로와 접속한 3차로의 합류 종점부를 기점으로 하류 100m~500m 범위에서 내측차로로 갈수록 점차 하류방향으로 이동하는 현상을 보였다. 또한, 상류구간, 합류구간, 하류변화구간은 속도-밀도 모형에서 자유속도(상수)와 혼잡밀도에 대한 자유속도비(기울기)가 통계적으로 서로 다른 이질적인 교통류로 나타났다.
국내 도로공간은 평면적 공간 분배의 한계점에 다다르고 있으며, 점점 지하공간의 개발을 통한 입체적 공간 분배의 중요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 지상도로와 지하도로의 연계에 있어 서로 다른 두 교통흐름을 안전하게 유도할 수 있는 교통제어 방안에 대한 연구를 수행하였다. VISSIM을 통해 지하도로 내 분·합류부가 존재할 경우의 본선 용량대비 적정 유출·입 교통량을 산출하였으며, 상충 수 분석을 통해 지하도로 내 안전을 위한 적정 교통량 제어수준을 분석하였고, 지상도로의 지·정체 시나리오 분석을 통해 지상부 지·정체 수준에 따른 지하도로 내 위험도 수준에 대한 기초연구를 수행하였다.
본 논문은 고속도로의 오르막차로 구간을 대상으로 종점부의 설계기준을 제시하고자 하는 목적으로 미시적 관점에서 교통행태를 규명할 수 있는 임계간격 모형과 합류확률 모형식을 개발하였다. 오르막차로 종점부 최저허용속도의 분석결과는 2차로 고속도로에서는 60km/hr, 4차로 고속도로에서는 75km/hr로 나타나 2차로에서는 현행기준과 동일하고 4차로의 경우는 현행기준 보다 약 15km/hr정도 높게 적용하는 것이 바람직한 것으로 분석되었다. 또한 오르막차로 종점부 부가길이 산출결과는 오르막차로 종점부 최저허용속도 기준과 비교해볼 때 4차로 고속도로의 경우, 부가길이가 약 200m 정도 필요한 것으로 나타나 오르막차로 종점부 최저허용속도를 상향시킬 필요가 있는 것으로 분석되었다.
Today freeway is thought to be a very important transportation facility carrying tremendous traffic flow as the main corridor within the area of between the areas. However freeway is experiencing severe congestion and accidents by increased entrance ramp flow especially at peak time period. Ramp meters on the freeway entrance ramps that supply traffic to the freeway in a measured or appropriately regulated amount are needed for alleviating freeway congestion. Because ramp meters can be operated to discharge traffic at a measured or regulated rate thus maintaining more uniform speed on the mainline section maximizing the throughput to the freeway within the capacity of a downstream bottleneck and reducing the congestion related accidents. Thus the objectives in this study were to analyze the traffic characteristics on the freeway I-94 with ramp metering system before/after ITS technology in Detroit (Michigan) area compare shifts of the traffic characteristics on the freeway I-94 before/after ITS technology and finally suggest a better ramp metering strategy for the freeway system The following results were obtained: i)Flow occupancies and speeds on the mainline merge section of freeway were shown to be a big difference depending on the peak periods areas and directions based on the distribution of traffic flow characteristics on the freeway. ii)Reduced speed was shown to be more than 5 mph and ramp flow was also shown to be more than 240 vph at peak periods if there was the ramp metering system constructed on the freeway. iii)Ramp metering system was shown to be optimally operated on the freeway if ramp flow could be maximized within the range of over 900 vph and reduced occupancy could be also maximized by no more than 2 percent at peak periods. iv)The average flows on the freeway after the ITS technology were shown to be a decrease of over 20% depending on the peak periods areas and directions when compared with those flow on the freeway before the ITS technology. over 20% depending on the peak periods areas and directions when compared with those speeds on the freeway before the ITS technology. vi)The average metering rates on the freeway after the ITS technology were shown to be an increase of over 10% depending on the peak periods areas and directions when compared with those metering rates on the freeway before the ITS technology.
From the traffic analysis, and model constructions and verifications for speed prediction on the freeway ramp junctions with 70mph speed limit, the following results were obtained : ⅰ) The traffic flow distribution showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy distribution was also shown to be varied by a big difference depending on the time periods. Especially, the occupancy in the morning peak period showed over 100% increase when compared with the 24hours average occupancy, and the occupancy in the afternoon peak period over 25% increase when compared with the same occupancy. ⅲ) The speed distribution was not shown to have a big difference depending on the time periods. Especially, the speed in the morning peak period showed 10mph decrease when compared with the 24hours'average speed, but the speed did not show a big difference in the afternoon peak period. ⅳ) The analyses of variance showed a high explanatory power between the speed predictive models(SPM) constructed and the variables used, especially the upstream speed. ⅴ) The analysis of correlation for verifying the speed predictive models(SPM) constructed on the ramp junctions were shown to have a high correlation between observed data and predicted data. Especially, the correlation coefficients showed over 0.95 excluding the unstable condition on the diverge section. ⅵ) Speed predictive models constructed were shown to have the better results than the HCM models, even if the speed limits on the freeway were different between the HCM models and speed predictive models constructed.
Today freeway is experiencing a severe congestion with incoming or outgoing traffic through freeway ramps during the peak periods. Thus, the purpose of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the delay predictive models on the rap junctions of freeway with 70mph speed limit. From the traffic analyses, and model construction and verification for delay prediction on the ramp junctions of freeway, the following results were obtained : ⅰ) Traffic flow showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period. ⅱ) The occupancy also showed a big difference depending on the time periods, and the downstream occupancy(Od) was especially shown to have a higher explanatory power for the delay predictive model construction on the ramp junctions of freeway. ⅲ) The delay-occupancy curve showed a remarkable shift based on the occupancies observed : O$\_$d/〈9% and O$\_$d/$\geq$9%. Especially, volume and occupancy were shown to be highly explanatory for delay prediction on the ramp junctions of freeway under O$\_$d/$\geq$9%, but lowly for delay prediction on the ramp junctions of freeway under O$\_$d/〈9%. Rather, the driver characteristics or transportation conditions around the freeway were thought to be a little higher explanatory for the delay prediction under O$\_$d/〈9%. ⅳ) Integrated delay predictive models showed a higher explanatory power in the morning peak period, but a lower explanatory power in the non-peak periods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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