Sections under the influence of merging in an uninterrupted facility create irregular interaction between vehicles, such as lane change, speed acceleration and deceleration because of the merging of ramp traffic flows which have traffic characteristics different from those of the main line. This causes a confused traffic flow phenomenon(turbulence), which is considered an unstable traffic characteristic between various continuous points in consideration of v conditions. In this study, in merge influence sections, detectors by lane-point were installed to create time and space-series -traffic data. The least significant difference(LSD), as the criteria for discriminating a significant speed change between points, was calculated to examine the turbulence. As a result, turbulence in merge influence section was found to change the zones of such occurrence and the seriousness levels according to traffic condition. Thus, the maximum merge influence section due to the turbulence was created in the traffic condition before congestion when traffic increases. According to characteristics of changes in speed, merge influence section was divided into upstream 100m$\sim$downstream 100m(a section of speed reduction), and downstream 100m$\sim$downstream 400m(a section of reduced speed maintenance and acceleration).
This paper presents a unique approach to urban traffic network signal control. This paper begins with an introduction to traffic control in general, and then goes on to describe the approach of fuzzy control, where the signal timing parameters at a given intersection are adjusted as functions of the local traffic network condition and adjacent intersection. The signal timing parameters evolve dynamically using only local information to improve traffic signal flow. The signal timing at an intersection is defined by three parameters : cycle time, phase split, off set. Fuzzy decision rules are used to adjust three parameters based only on local information. The amount of change in the timing parameters during each cycle is limited to a small fraction of the current parameters to ensure smooth transition. In this paper the effectiveness of this method is showed through simulation of the traffic signal flow in a network of controlled intersection.
This study aims to develop a traffic accident forecasting model using the data, which are based on the past accidents in Korea. The regression analysis was used in conjuction with the variables of the traffic accidents and social behaviours. The objectives of this study are as follows; 1. The number of behicles has given a strong affect to increase the traffic accidents in Korea since a factor of vehicles has shown 86% over of total accidents. 2. The forecasting model regarding the traffic accidents, deaths and injuries, which was formulated for this study, proved to be useful in light of the results of the regression diagnostics. 3. It is expected that the traffic accidents in Korea in 1991 may take place as follows on condition that the traffic environment would worsen ; 274,000 cases of accidents with 13,600 deaths and 367,000 injuries, in 1994, 451,000 cases with 24,900 deaths and 71,500 injuries respectively.
The vehicle travel time between the demand points in downtown area is greatly influenced by complex road condition and traffic situation that change real time to various external environments. Most of research in the vehicle routing problems compose vehicle routes only considering travel distance and average vehicle speed between the demand points, however did not consider dynamic external environments such as traffic situation by service time zones. A realistic vehicle routing problem which considers traffic situation of smooth, delaying, and stagnating by three service time zones such as going to work, afternoon, and going home was suggested in this study. A mathematical programming model was suggested and it gives an optimal solution when using ILOG CPLEX. A hybrid genetic algorithm was also suggested to chooses a vehicle route considering traffic situation to minimize the total travel time. By comparing the result considering the traffic situation, the suggested algorithm gives better solution than existing algorithms.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.4D
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pp.291-303
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2012
In order to lead safe driving, it is better to provide dynamic and detailed information on how the driver using the relevant road should behave as concerning movements of individual car rather than providing monotone and static information of reducing of speed to unspecified drivers. Assuming road and communication of highway where real-time collection and transfer of information on vehicles and road traffic status is possible, the purpose of this study was to provide real-time safe distance by considering road traffic condition such as road condition and driving condition, travel speed and distance between preceding/following vehicles. We intended to provide basic information about dangerous situation by defining different values of condition based column ($C_{condition}$) in accordance with the road surface condition, based on which Real-time Safety Distance Index(RSDI) is to be calculated comprehensively reflecting speed of preceding and following vehicles, distance between vehicles, vertical alignment and road surface condition on the scope of expression column ($C_n$). We intended to enable the driver to secure safety by providing the calculated Real-time Safety Distance Index (RSDI) so that the driver can intuitively sense and sufficiently cope with a dangerous situation where collision of vehicles may occur. The calculated RSDI value is comprised of 30 unit columns and will be provided to the driver being divided into risk evaluation grades of 3 predetermined steps, 'warning', 'dangerous' and 'normal'.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.5
no.2
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pp.171-176
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2007
To give a guarantee a consistently high level of quality and reliability of Telematics traffic service, traffic flow forecasting is very important issue. In this paper, we proposed an adaptable integrated prediction model to predict the traffic flow in the future. Our model combines two methods, short-term prediction model and long-term prediction model with different combining coefficients to reflect current traffic condition. Short-term model uses the Kalman filtering technique to predict the future traffic conditions. And long-term model processes accumulated speed patterns which means the analysis results for all past speeds of each road by classifying the same day and the same time interval. Combining two models makes it possible to predict future traffic flow with higher accuracy over a longer time range. Many experiments showed our algorithm gives a better precise prediction than only an accumulated speed pattern that is used commonly. The result can be applied to the car navigation to support a dynamic shortest path. In addition, it can give users the travel information to avoid the traffic congestion areas.
This Study was designed to investigate Traffic condition, Traffic Noise level, Traffic Noise Index (TNI) and Response for dissatisfactions of residents as part of assesment of Noise by 12 Sites in Seoul from July 1st to the end of August 1981. As the resut of this Study, the following Conclusion were obtained 1. The mean traffic Volume of Seoul was 3076/hour ranging 1440/hour to 5772/hour. 2. The range of Road Traffic Noise Level in Residential area was from 73.0dB (A) to 80.2dB (A). The highest level was 80.2dB (A) on Heugseog-dong and the lowest level was 73.0dB (A) on Suyu-dong. 3. Comparision of Road traffic noise level in the day and evening, the range of traffic noise level in day was from 73.9dB (A) to 80.2dB (A), and evening was ranging 73.0 to 79.9dB (A). 4. The range of TNI in Residential area was from 77.5 to 100.0. The highest TNI was 100.0 on Suyu-dong including Heugseog-dong, the lowest TNI was 77.5 on Hyuikyung-dong. 5. Respose of Noise by 360 householders has been examined in Residential Area: Sourse of Noise Causing bothersome to residents was 52.5% of traffic, the types of road traffic Cousing annoyance to residents residents were 84.8% of passing cars and 81.1% of horns, and 71.7% of reading interfered and 68.1% appeal dissatisfactions due to the sleeping disturbance by road traffic noise.
Traffic signs without a cognitive consideration in their design may cause information-processing problem that could result in a mental confusion among drivers often lead to a serious traffic accident. Therefore, in this study, several traffic signs currently used in Seoul Metropolitan area have been sampled and analyzed to identify design problems that usually caused by neglecting drivers cognitive ability. To classify the practical design problems, five major information-processing problems have been suggested: indistinguishable information, information conflict, missing information, sign-load mismatch, and information overload. In order to solve these cognitive problems, new traffic signs have been suggested in this study. An experiment was also performed to validate the new traffic sign. Twenty-four healthy subjects participated in the experiment. They were asked to answer the Question after observing the traffic signs continuously displayed on computer screen. The result indicated that subjects improved the accuracy in understanding the signs by 1.4 times when they used the suggested traffic sign compared to the old one. Based upon the results, a cognitive guideline was suggested for correct and speedy reading of traffic signs by improving information processing and reducing of human error. In conclusion, the traffic sign may well be applied to design an intelligent traffic sign system to increase the safety and comfort of drivers, especially in complex load condition.
The study was conducted to know whether turfgrass wear tolerance, growth, and quality could be improved by the application of silicon and potassium. First, turf responses to silicate and potassium were evaluated by several parameters such as, turf visual quality, root length, shoot density, and dry weight under the field condition. Second, turf responses to traffic frequencies were examined by turf growth (root) length, shoot density and dry weight) and soil hardness under the field condition. Finally, under traffic stress condition, the effects of silica and potassium application on wear tolerance were evaluated through the methods described above. Creeping bentgrass (Agrostis stolonifera) rooting were significantly improved by silica. The root length was enhanced by an increase in potassium silicate application. Certain level of light traffic is beneficial while frequent traffic cause serious adverse effect on visual quality of bentgrass. Under a traffic stress condition with 10 times of footing a day for 30 days, silica and potassium increased turf visual quality by 6.38% and 10.25% respectively when compared to the control. Silica and potassium treatment on trafficked plot increased turf visual quality by 11.4% and 10.2% respectively in comparison with the control with significant reduction of wear injury from the traffic. A co-application of potassium silicate with potassium sulfate provided the enhanced visual quality of turf as compared to application of silica or potassium fertilizer, respectively.
The capacity concept presented in the Highway Capacity Manual is for steady-state traffic flow assuming that there is no restriction in downstream flowing, which is traditionally used for planning, design, and operational analyses. In the congested traffic condition, the control objective should be to keep the congested regime from growing and to recover the normal traffic condition as soon as possible. In this control case, it is important to predict the spatial-temporal pattern of congestion evolution or dissipation and to estimate the throughput reduction according to the spatial-temporal pattern. In this context, the new concept of dynamic capacity for managing congested traffic is developed in terms of spatial-temporal evolution of downstream traffic congestion and in view of the 'input' concept assuming that flow is restricted by downstream condition rather than the 'output' concept assuming that there is no restriction in downstream flowing (e.g. the mean queue discharge flow rate). This new capacity is defined as the Maximum Sustainable Throughput that is determined based on the spatial-temporal evolution pattern of downstream congestion. And the spatial-temporal evolution pattern is estimated using the Newell's simplified q-k model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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