해상교통 분석은 대상 해역의 환경 특성을 파악하고, 선박의 교통 패턴을 분석하는 일련의 과정을 일컫는다. 이는 최근 해상 교통량이 늘어나고 관제 영역이 확장됨에 따라 그 필요성이 증가하고 있으며, 실제로 해상교통관제(VTS, Vessel Traffic Service)와 항만 시설의 안전성 평가에 적용되기도 한다. 본 논문에서는 공간정보 분석 방법 중 히트맵(heatmap)과 중심점(centroid) 기법을 이용하여 선박의 통항패턴을 분석하는 방법을 제안한다. 이 방법은 시간에 따라 공간적 특성이 변하는 항적 데이터를 분석하기에 적합한 방법이며, 실제 목포항에서 수집된 항적 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험에서는 시간대별 교통 밀도와 중심점 분석을 수행하였고, 이를 통해 해상교통의 공간적 변화를 쉽게 식별할 수 있었으며, 제안하는 방법이 해상교통 분석법으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
PURPOSES : This study deals with the traffic accidents classified by the traffic analysis zone. The purpose is to develop the accident density models by using zonal traffic and socioeconomic data. METHODS : The traffic accident density models are developed through multiple linear regression analysis. In this study, three multiple linear models were developed. The dependent variable was traffic accident density, which is a measure of the relative distribution of traffic accidents. The independent variables were various traffic and socioeconomic variables. CONCLUSIONS : Three traffic accident density models were developed, and all models were statistically significant. Road length, trip production volume, intersections, van ratio, and number of vehicles per person in the transportation-based model were analyzed to be positive to the accident. Residential and commercial area ratio and transportation vulnerability ratio obtained using the socioeconomic-based model were found to affect the accident. The major arterial road ratio, trip production volume, intersection, van ratio, commercial ratio, and number of companies in the integrated model were also found to be related to the accident.
This paper presents a method and architecture to analyze streaming media and multimedia conferencing traffic. Our method is based on detecting the transport protocol and port numbers that are dynamically assigned during the setup between communicating parties. We then apply such information to analyze traffic generated by the most popular streaming media and multimedia conferencing applications, namely, Windows Media, Real Networks, QuickTime, SIP and H.323. We also describe a prototype implementation of a traffic monitoring and analysis system that uses our method and architecture.
본 연구에서는 교통상황을 대변할 수 있는 주요 요인변수 도출을 목적으로 교통상황 유형에 대해 분류분석을 수행하였다. TTI(Travel Time Index)를 교통상황 판단 기준으로 사용하였고 VDS에서 일반적으로 검지되는 데이터를 활용하여 분석을 수행하였다. 먼저 요인분석을 통해 교통상황에 영향을 주는 주요인을 선정하였고, 주요인에 대하여 군집분석을 통해 교통상황을 군집화하였다. 그 후 TTI를 기준으로 각 군집별 분산분석을 실시하고 유사한 군집을 병합하여, 교통상황 유형을 분류하였다. 분석 결과 교통상황을 대변할 수 있는 주요 요인변수로 최대대기행렬길이와 점유율을 도출하였다. 본 연구 방법론을 통해 교통상황에 영향을 미치는 주요 요인변수만을 활용하여 효율적인 교통혼잡 관리가 가능할 것으로 기대된다.
KTX Introduced in korea have occurred enhanced services and reduced regional travel time. "Induced traffic" is defined in the traffic demand generated in new project. 'Induced traffic' compared to the Diversion Demand Survey and research on ways to quantify the situation, insufficient analysis of constant and long-term observations are needed to estimate the changes in demand. In this study, Induced traffic effects due to the opening of KTX for analysis survey to passengers by Railway and the scale factor induced traffic review.
In this research, the behavior of weaving traffic is studied in terms of lane-changing behavior and gap acceptance characteristics. General trends in lane-changing behavior and gap acceptance characteristics are investigated by analyzing descriptive statistics and the factors affecting weaving behavior are determined by means of the multiple linear regression analysis. The results of analysis show that the behavior of weaving traffic is generally similar to that in a basic freeway section and an on- or of- ramp section. Traffic density and speed appear to be better parameters than traffic volume for explaining the behavior of weaving traffic. For the same purpose, using the traffic conditions of the origin and the destination lanes are found to be more effective than using the average traffic conditions of the freeway. A detailed analysis of the gap acceptance characteristics of late merging vehicles shows that there is no significant difference between the size of gaps accepted by late merging vehicles and that accepted by early merging vehicles.
The fast progress on multimedia data acquisition technologies has enabled collecting vast amount of videos in real time. Although the amount of information gathered from these videos could be high in terms of quantity and quality, the use of the collected data is very limited typically by human-centric monitoring systems. In this paper, we propose a framework for analyzing long traffic video using series of content-based analyses tools. Our framework suggests a method to integrate theses analyses tools to extract highly informative features specific to a traffic video analysis. Our analytical framework provides (1) re-sampling tools for efficient and precise analysis, (2) foreground extraction methods for unbiased traffic flow analysis, (3) frame property analyses tools using variety of frame characteristics including brightness, entropy, Harris corners, and variance of traffic flow, and (4) a visualization tool that summarizes the entire video sequence and automatically highlight a collection of frames based on some metrics defined by semi-automated or fully automated techniques. Based on the proposed framework, we developed an automated traffic flow analysis system, and in our experiments, we show results from two example traffic videos taken from different monitoring angles.
Background: While many studies have concluded that local traffic density is positively associated with childhood leukemia, the results are inconsistent. We therefore performed a meta-analysis to assess the relationship between traffic density and the risk of childhood leukemia. Methods: A systematic literature review was carried out using PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library from January 1979 to December 2013. We selected and assessed journal articles evaluating the relationship between local traffic density and the risk of leukemia in children. The analysis was carried out using STATA version 12.0. Results: A total of 11 articles, including 12 estimates of effect, were included in our meta-analysis. The summary effect size from the random-effects model, expressed as an odds ratio, was 1.03 (95% CI: 0.98-1.09, p=0.002). No significant association between traffic density and the risk of childhood leukemia was found. Similar conclusions were found on subgroup analysis. Conclusions: The results of our meta-analysis suggested no association between traffic density and the risk of childhood leukemia. This implies that living in close proximity to roads with heavy traffic may not increase the risk of childhood leukemia. However, further high-quality prospective trials are needed to support these results.
지속적인 도로 건설에도 불구하고 자동차의 급격한 증가와 주변 택지개발로 인해 고속도로 상습지정체가 나날이 심화되어 교통관리의 필요성과 운전자에 대한 교통정보제공 요구가 크게 부각되고 있다. 고속도로의 상습지정체를 해소하기 위해서는 혼잡의 원인과 유형, 특성에 따라 최적의 혼잡관리기법을 도출하고 사전 시행효과가 검토되어야하나, 기존의 교통분석 프로그램들은 국내 도로 및 교통조건, 교통류특성 등에 대한 반영 및 기 구축된 교통관리시스템(FTMS)과의 연계가 미흡하여, 효율적으로 고속도로 교통분석을 수행하기에는 시간적, 비용적으로 많은 제약이 따른다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 교통관리시스템의 수집자료에 기반하여 체계적이고 과학적인 혼잡관리방법론을 적용하기 위해 한국형 교통분석 모형 및 프로그램(ExTRAM)을 개발하였다. VISSIM과의 비교결과, 정체에 대한 모사와 대안평가에서 ExTRAM의 결과가 다소 나은 것으로 평가되었다. ExTRAM에 대한 보다 엄밀한 검증을 위해 오산~수원 구간의 15분 집계간격의 평균통행시간(TCS데이터)을 이용한 한 달 동안의 장기간 테스트를 수행한 결과, 평균통행시간 오차가 2.48분이었고, 최대 및 최소 오차가 각각 15.02분 및 0.03분으로 나타나 ExTRAM의 교통분석 결과가 일정 수준의 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
Traffic data collected using advanced equipment are highly valuable for traffic planning and efficient road operation. However, there is a problem regarding the reliability of the analysis results due to equipment defects, errors in the data aggregation process, and missing data. Unlike other detectors installed for each vehicle lane, radar detectors can yield different error types because they detect all traffic volume in multilane two-way roads via a single installation external to the roadway. For the traffic data of a radar detector to be representative of reliable data, the error factors of the radar detector must be analyzed. This study presents a field survey of variables that may cause errors in traffic volume collection by targeting the points where radar detectors are installed. Video traffic data are used to determine the errors in traffic measured by a radar detector. This study establishes three types of radar detector traffic errors, i.e., artificial, mechanical, and complex errors. Among these types, it is difficult to determine the cause of the errors due to several complex factors. To solve this problem, this study developed a radar detector traffic volume error analysis model using a multiple linear regression model. The results indicate that the characteristics of the detector, road facilities, geometry, and other traffic environment factors affect errors in traffic volume detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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