The study analyzes likely impacts of left truck lane restriction strategies on urban freeways based on a traffic simulation model. This study contains two main parts. The first part is performed to develop feasible alternatives as well as provide insights into conditions under left truck lane restrictions would be effective based on the analysis of two representative hypothetical highways. Different levels of O-D demands and truck percentage is at least restrictions would work when maximum rate of flow is more than 1,300vphpl or truck percentage is at least over loft of the total traffic. The second part of our study concerns a case study on a region with perhaps the highest truck volumes in the U.S. - a northbound section of Interstate 710 corridor in Los Angeles County, Southern California. The results show that restricting the two leftmost lanes under congested traffic with heavy ruck use, provides the most positive impacts in terms of improving the flow of traffic and saving fuel. In addition, our study demonstrates that in general, the number of lanes restricted is a crucial factor in the success of this strategy.
In this study, a mobility analysis method is suggested to estimate an O/D trip demand estimation using Mobile Phone Signaling Data. Using mobile data based on mobile base station location information, a trip chain database was established for each person and daily traffic patterns were analyzed. In addition, a new algorithm was developed to determine the traffic characteristics of their mobilities. To correct the ping pong handover problem of communication data itself, the methodology was developed and the criteria for stay time was set to distinguish pass by between stay within the influence area. The big-data based method is applied to analyze the mobility pattern in inter-regional trip and intra-regional trip in both of an urban area and a rural city. When comparing it with the results with traditional methods, it seems that the new methodology has a possibility to be applied to the national survey projects in the future.
Today travel demand continues to increase with spread of economic zones. Also, urban freeway plays an important role in intra-zone transportations as a major corridor in a big city. However, most of urban freeways experience a severe congestion with the excess of inflowing or outflowing traffic through freeway ramps. The purpose of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the speed predictive models on the ramp junctions of urban freeway under the intelligent transportation system(ITS) settings. From the analyses of traffic characteristics following results were obtained: ⅰ) 24 hours average traffic characteristics flow, occupancy, speed under the ITS settings showed about 40%, 38%, 8.8% increase each on urban freeway junctions period when compared with that under the non-ITS settings each other. Free flow speed and traffic flow on the mainline sections of urban freeway under the ITS settings also showed about 20% and 17% increase when compared with that under the non-ITS, respectively. ⅱ) The upstream when compared speed( $S_{u}$)and downstream occupancy( $O_{d}$) were especially shown to have higher explanatory powers on the stable flow ramp junctions, but the upstream speed( $S_{u}$) and downstream flow( $V_{d}$) were especially shown on the unstable flow ramp junctions of urban freeway under the ITS settings.ngs.ngs.
This Study analyzed the electric car effect on the Korea Expressway System in terms of year 2020 $CO_2$ emission. The analysis was based on the green car dissemination goal by the government and year 2010 emission statistics. Major contents performed in the study area were as follows. First, the greenhouse gases emitted from the highways were found to be approximately 17.3 million tons of $CO_2$ as of 2010. Analysis showed the emission would be 17.4 million tons in 2015 and 16.2 million tons in 2020. The results in the pattern reflect the effect of O/D on the KTBD and the trend of traffic increase from 2015 to 2020 followed by decrease in 2020. Second, in the case of greenhouse gas emission with the anticipated supply of electric cars, the amount of emission in 2015 will be 17.1 million tons, which is about 2.0% reduction compared to the lack of introduction of electric cars. The analysis also showed that in 2020, the amount of emission will be 14.2 million tons, which indicates the effect of reduction is 12.8% compared to non implementation of the program.
In this study, hexagonal ferrite powder with chemical formula SrZn2-xCoxFe16O27 was synthesized by a solid-state reaction method and its electromagnetic (EM) wave absorption characteristics were evaluated in the frequency range of 0.1-18 GHz with absorber thickness range of 0 - 10 mm. Reflection loss (RL) affecting electromagnetic wave absorption performance was calculated based on the transmission line theory using measured complex permeabilities and permittivities. RL spectra were also directly measured for some samples. They were well matched with calculated results. High-frequency complex permeability characteristics were changed gradually according to the amount of Co substitution (x). The EM wave absorption frequency band could be tuned accordingly. Hexaferrite samples with x = 1.0, 1.25, and 1.5 exhibited remarkable maximum electromagnetic wave absorption performances with minimum RL (RLmin) lowered than -50 dB. They also showed a very broad frequency band (Δf > 10 GHz) in which more than 90% of the EM wave energy absorption occurred (RL ≤ -10 dB).
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.33
no.6
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pp.294-302
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2023
Ni-Mn-Zn ferrite, Ni0.5-xMnxZn0.5Fe2O4 (0 ≤ x ≤ 0.5), was synthesized using the sol-gel method to investigate the crystal structure, microstructure, magnetic properties, high-frequency characteristics, and electromagnetic (EM) wave absorption characteristics as a function of Mn substitution. As the Mn content increased, a continuous decrease in saturation magnetization (MS) was observed with little change in coercivity (HC). Samples for each composition (x) exhibited strong EM wave absorption performance with first and second strong EM wave absorption regions satisfying minimum reflection loss, RLmin < -40 dB in the 1.5~2.5, 6~11 GHz range, respectively. The EM wave absorption in Ni-Mn-Zn ferrite depends on magnetic loss, and adjusting µ' and µ'' spectra by Mn substitution or H field allows control of the EM wave absorption frequency.
The main goal of this paper is to develop a methodology for increasing the reliability of truck OD matrices in Seoul Metropolitan Area. We propose a Hybrid Method made up of five processes by using Non-Traffic Assignment and Gradient Method. A Hybrid Method and Gradient Method have applied for comparison and estimation in Seoul Metropolitan Area. Mean Error and Root Mean Square Error of a Hybrid Method present lower than Gradient Method. The findings of this paper show that the new truck OD matrices created by a Hybrid Method are more reliable than the existing truck OD matrices in the Seoul Metropolitan Area.
With a growing awareness, transportation is the maior source of urban air pollution. Planners and policy-makers are strongly urged to care the impacts of transportation management strategies on environment. Since transport-related air Pollution can be regarded as negative externalities of transport, it is indispensable to evaluate chanties in air quality which seems to occur when proposed transport measures are implemented. In addition, transport measures should be integrated in a set of combined Paradigm regarding transport and environment. Based on the integrated Paradigm between transportation demand management(TDM) and environmental planning, the main focus is given to apply environment cost internalizing measures to the short-term congestion management Program(SCMP) in Seoul, that has been developed in 1998 by Seoul Development Institute. Three modules are analyzed: without and/or with ₩500, ₩1000 emission plus gas tax, respectively. From the empirical applications on Seoul city, one of the most exemplary findings in SCMP program is that, emission plus gas tax can be a very useful measure to reduce vehicular emissions by targeting major Pollutants differently, rather than by dealing with pollutants collectively. Further research that provides (1)showing the spatial variation of pollution levels along the intersections, (2)more developing combined Paradigm between transport, land use, and environment, (3)using environmental road capacity rather than Physical-aspects of road capacity, and (4)continuing R&D on air quality constrained TDM, can contribute significantly to applications of the real and efficient environment-constrained transportation planning.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.599-617
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2006
A network model and a Genetic Algorithm(GA) is proposed to solve the simultaneous estimation of the trip distribution and traffic assignment from traffic counts in the congested networks in a logit-based Stochastic User Equilibrium (SUE). The model is formulated as a problem of minimizing the non-linear objective functions with the linear constraints. In the model, the flow-conservation constraints of the network are utilized to restrict the solution space and to force the link flows meet the traffic counts. The objective of the model is to minimize the discrepancies between the link flows satisfying the constraints of flow-conservation, trip production from origin, trip attraction to destination and traffic counts at observed links and the link flows estimated through the traffic assignment using the path flow estimator in the legit-based SUE. In the proposed GA, a chromosome is defined as a vector representing a set of Origin-Destination Matrix (ODM), link flows and travel-cost coefficient. Each chromosome is evaluated from the corresponding discrepancy, and the population of the chromosome is evolved by the concurrent simplex crossover and random mutation. To maintain the feasibility of solutions, a bounded vector shipment is applied during the crossover and mutation.
The objective of this study is to develop a supply chain-based freight distribution channel choice model considering shippers' logistics behaviors which will be used for freight demand estimation. For this purpose, this study utilized the distribution channel data of the petrochemical and automobile industries collected by KTDB center. The distribution channel choice models for these industries were developed by including transport mode, time, cost, and shipment size. It was found that the multinomial logit model with transport cost, time and shipment size is the best, and as shipment increases, bigger transport mode is preferred. Generally direct distribution channel with small truck was preferred over the one using distribution center and/or big truck.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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