Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.586-589
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2018
As the convergence of traffic system and Big-data technology, new convenient services which is helpful for drivers and pedestrian are appeared. Recently, the various researches about the traffic system, such as prediction of traffic jam and finding the shortest path, are studied. In this paper, we collect the data of taxi trips in Daegu City, and visualize them on the map of Daegu City. And then, we select specific sections of roads in the city, and by using the data of location and speed about taxis and the information of the road sections, calculate the traffic of that section and the average speed of cars on that section. As a result of this, we give help solving the problem of the specific road sections.
The database design, which logically sets the base structure and orga¬nization of the database, is performed by considering the users requirement, the relations between various data, and the relations between data and application field.The road network data must be created to have geometrical topological structure, because various data elements are needed to recognize the state of each section and to relate between data element. In this study, we propose a method of creating the road network database for an integrated road management system.
The variable message sign (VMS) is equipment to improve the efficiency of traffic flow and safety of travel by providing real-time information to road users on traffic, road, weather situation, and traffic control due to construction. The information messages of the letter-based VMS taking up most of the VMS on the general national highways consist of section, travel time in sections, and road control situation. This study devised an improvement plan centered on road users, not road managers-centered existing message-based VMS through an analysis of road users' preference targeting the letter-based VMS operated in the general national highways in the Seoul Metropolitan Area. By presenting the measure for system improvement through which information on unexpected situations that road users prefer the most can be quickly and efficiently provided, this study aims to improve the efficiency of road user-centered VMS traffic information.
PURPOSES : This research aims to estimate the occurrence of hydroplaning on roads based on the road alignment types and rainfall intensity in Seoul. METHODS : Three types of data were used for estimation of hydroplaning in this study. The Inner Circulation Road (12.5 km) to the Bukbu Expressway (7.4 km) in Seoul was selected as the test road and data was collected for road information using a probe-vehicle. Precipitation was observed from Automatic Weather System in Seoul. These data were interpolated by applying Inverse Distance Weighted Methodology for hydroplaning estimation. Finally, the water depth information of the roads was observed using an RCM411 device. RESULTS : This study demonstrated that the cross slope with small-angle-tilt or vertical section with large-angle-tilt are the primary factors causing hydroplaning on the roads. The flow velocity on steep slope is high; however, large drainage lengths result in hydroplaning on the roads. CONCLUSIONS : This result can contribute towards the reduction of car accidents on rainy days. Furthermore, information regarding hydroplaning can be delivered to drivers more rapidly and precisely in the future.
도로명주소는 2014년부터 본격 사용 중에 있으며 점차 활용이 증가하고 있다. 도로명은 행정구역과 함께 사용되며 거점을 표현하는 기준점으로서 도로명의 간결성은 우편/물류 등의 다양한 분야에서 주소정보를 입력하는 업무에서 중요한 요소이다. 본 논문에서는 도로명주소 체계에서 정의된 도로명 부여 규칙을 토대로 실제 사용 중인 도로명에 대해 살펴보고 도로명 주소 입력 간편화 등의 관점에서의 개선 방향을 제시한다.
Global warming, mainly caused by CO2, is one of the ongoing cataclysms of the human race. The nationwide policy to reduce greenhouse gases (GHG) has been enforced, for which it is crucial to estimate reliable GHG emissions. The unit load of roadsection CO2 emission (URSCE) is a prerequisite for the evaluation of GHG emissions from road mobile source, and it is mainly computed using vehicular velocity source. Unfortunately, there is realworld limitations to collect and analyse representative speed data for nationwide road network. To tackle this problem, a method for the evaluation of URSCE, proposed in this study, is based on a disaggregated way using big GPS vehicle data. The method yields more accurate URSCE than an current aggregated data based approach and can be directly employed for nationwide road systems.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.11
no.3
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pp.68-79
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2008
Ground vehicle borne system which is named RoSSAV(Road Safety Survey and Analysis Vehicle) developed in KICT(Korea Institute of Construction Technology) can collect road geometric data. This system therefore is able to evaluate the road safety and analyze road deficient sections using data collected along the roads. The purpose of this study is to extract road geometric data for 3D road modeling in dangerous road section and The system should be able to quickly provide more accurate data. Various sensors(circular laser scanner, GPS, INS, CCD camera and DMI) are installed in moving object and collect road environment data. Finally, We extract 3d road geometry(center, boundary), road facility and slope using integrated multi-sensor data.
The current status of local road pavement management in Jeollabuk-do only relies on the accomplishments of the site construction company's pavement repair and is only managed through Microsoft Excel and word documents. Furthermore, the budget is irregular each year. Accordingly, a systematic maintenance plan for local roads is necessary. In this paper, data related to road damage and road environment were collected and processed to derive possible areas which could suffer from road damage. The effectiveness of the methodology was reviewed through the on-site inspection of the area. According to the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, in 2018, the number of damages on general national roads were about 47,000. In 2019, it reached around 38,000. Furthermore, the number of lawsuits regarding the road damages were about 93 in 2018 and it increased to 119 in 2019. In the case of national roads, the number of damages decreased compared to 2018 due to pavement repairs. To measure the priorities in maintenance of local roads at Jeollabuk-do, data on maintenance history, local port hole occurrence site, overlapping business section, and emergency maintenance section were transformed into data. Eventually, it led to improvements in maintenance of local roads. Furthermore, spatial data were constructed using various current status data related to roads, and finally the data was processed into a new form that could be utilized in machine learning and predictions. Using the spatial data, areas requiring maintenance on pavement were predicted and the results were used to establish new budgets and policies on road management.
Government efforts for green growth policy initiatives demand low-carbon technologies in the road construction industry. The purpose of this paper is to develop an algorithm of a road alignment design solution for establishing the multi-dimensional information, and to calculate carbon emission quantity due to the geometric design elements in the planning phase of road alignment. The paper developed a calculation method for carbon emission quantity by drawing a speed profile reflected in the operating speed, acceleration and deceleration, which are majors factor of carbon emissions while driving and by applying a carbon emission factor. From this effort, it enabled alignment planning to reduce carbon emission. Object-based parametric design methods of the cross-sections were proposed for alignment planning, and the paper demonstrated a BIM-based road alignment planning solution. The proposed solutions can provide multi-dimensional information on carbon emission quantity and cross section elements through driving simulation. It is expected to allow construction of eco-friendly roads by deriving optimal road alignment to minimize environmental costs.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.4
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pp.519-526
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2022
Basically, autonomous vehicles drive using road and traffic information collected by various sensors. However, it is known that there is a limitation to realizing fully autonomous driving with only such technologies and information. In recent, various efforts are being made to overcome the limitations of sensor-based autonomous driving, and efforts are also underway to utilize more specific and accurate road and traffic information, called local dynamic map (LDM). However, LDM-related data standards and specifications have not yet been sufficiently verified, and research on the spatiotemporal scope of LDM during autonomous driving is extremely limited. Based on this background, the purpose of this study is to identify these limitations through an analysis of previous LDM-related studies and to present a framework for calculating the spatiotemporal activation section of LDM-based road and traffic information.
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