The intelligent transportation systems allow us to have valuable opportunities for collecting wide-area coverage traffic data. The significant efforts have been made in many countries to provide the reliable traffic conditions information such as travel time. This study analyzes the impacts of the fog weather conditions on the traffic stream. Also, a strategy for predicting the long-term traffic speeds is developed under foggy weather conditions. The results show that the average of speed reductions are 2.92kph and 5.36kph under the slight and heavy fog respectively. The best prediction performance is achieved when the previous 45 pattern cases data is used, and the 14.11% of mean absolute percentage error(MAPE) is obtained. The outcomes of this study support the development of more reliable traffic information for providing advanced traffic information service.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.4
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pp.94-109
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2024
As autonomous vehicles are allowed to drive on public roads, there is an increasing amount of on-road data available for research. It has therefore become possible to analyze impacts of autonomous vehicles on traffic safety using real-world data. It is necessary to use indicators that are well-representative of the driving behavior of autonomous vehicles to understand the implications of them on traffic safety. This study aims to derive indicators that effectively reflect the driving stability of autonomous vehicles by analyzing the driving behavior using the Waymo Open Dataset. Principal component analysis was adopted to derive indicators with high explanatory capability for the dataset. Driving stability indicators were separated into longitudinal and lateral ones. The road segments on the dataset were divided into four based on the characteristics of each, which were signalized and unsignalized intersections, tangent road section, and curved road section. The longitudinal driving stability was 35.48% higher in the curved road sections compared to the unsignalized intersections. With regard to the lateral driving stability, the driving stability was 76.08% higher in the signalized intersections than in the unsignalized intersections. The comparison between curved and tangent road segments showed that tangent roads are 146.87% higher regarding lateral driving stability. The results of this study are valuable for the further research to analyze the impact of autonomous vehicles on traffic safety using real-world data.
The autonomous vehicles (AVs) could make a positive or negative impact on reducing mobile emissions. This study investigated the changes of mobile emissions that could be caused by large-scale adoption of AVs. The factors of road capacity increase and speed limit increase impacts were simulated using a conceptual modeling approach that combines a hypothetical speed-emission function and a traffic demand model using a virtual transportation network. The simulation results show that road capacity increase impact is significant in decreasing mobile emissions until the market share of AVs is less than 80%. If the road capacity increases by 100%, the mobile emissions will decrease by about 30%. On the other hand, driving speed limit increase impact is significant in increasing mobile emissions, and the environmentally desirable speed limit was found at around 95 km/h. If the speed limit increases to 140 km/h, the mobile emissions will increase by about 25%. This is because some vehicles begin to bypass the congested routes at high speeds as speed limit increases. Based on the simulation results, it is clear that the vehicle platooning technology implemented at reasonable speed limit is one of the AV technologies that are encouraging from the environmental point of view.
Marine accidents involving the entanglement of marine litter have continued to increase, with over 300 to 400 cases per year according to the statistical agency. Entanglement of marine litter may also lead to large-scale marine accidents which cause capsizing and sinking, thereby further causing detrimental casualties and material damages, and thus exceptional attention and care are required. In this study, Incheon, Busan, and Geoje and Tongyeong were found to be the high-frequency locations for accidents, which were selected by considering the ArcGIS analysis about the marine accidents of entanglement of marine litter and the occurrence frequency by the standard. The characteristics of the multiple accident areas involving entanglement of marine litter were the coastal cities where fishing facilities or marine leisure related conditions were activated, with the port which handles much of the traffic of outbound and inbound vessels located nearby. Marine plastic pollution impacts not only the marine ecosystem and food chain, but also the hull and engine of ships, and may further pose threats to the safety of vessels and crews. It is necessary to find a common link between the relevant areas and to strive to remove the root causes of marine accidents by reducing marine litter.
The purpose of this study is to propose a methodology for operating variable speed limit (VSL) strategies in freeway work zones. A notable feature in this study is to incorporate a multi-criteria decision making process into deriving better VSL strategies. Decision criteria in this study include operational efficiency, safety, and environmental impacts. Travel speed, acceleration noise, and CO2 were used as performance measures for evaluating VSL strategies. A multi-criteria value function was developed through an analytical hierarchical process (AHP) for representing expert's knowledge. Then, a variety of VSL operations scenarios were investigated utilizing a microscopic traffic simulation suite, VISSIM. The proposed methodology would be useful in supporting more efficient, safer, and more environment-friendly traffic operations and control in freeway work zones.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.9
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pp.5585-5593
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2014
This study tested the hypothesis that the significance of the heterogeneous dispersion parameter in safety performance function (SPF) used to estimate the expected crashes is affected by the endogenous heterogeneous prior distributions, and analyzed the impacts of the mis-specified dispersion parameter on the evaluation results for traffic safety countermeasures. In particular, this study simulated the Poisson means based on the heterogeneous dispersion parameters and estimated the SPFs using both the negative binomial (NB) model and the heterogeneous negative binomial (HNB) model for analyzing the impacts of the model mis-specification on the mean and dispersion functions in SPF. In addition, this study analyzed the characteristics of errors in the crash reduction factors (CRFs) obtained when the two models are used to estimate the posterior means and variances, which are essentially estimated through the estimated hyper-parameters in the heterogeneous prior distributions. The simulation study results showed that a mis-estimation on the heterogeneous dispersion parameters through the NB model does not affect the coefficient of the mean functions, but the variances of the prior distribution are seriously mis-estimated when the NB model is used to develop SPFs without considering the heterogeneity in dispersion. Consequently, when the NB model is used erroneously to estimate the prior distributions with heterogeneous dispersion parameters, the mis-estimated posterior mean can produce large errors in CRFs up to 120%.
Yoonmi Kim;Ho Seon Kim;Kyeong-Pyo Kang;Seoung Bum Kim
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.5
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pp.224-239
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2023
C-ITS (Cooperative-Intelligent Transportation System) refers to user safety-oriented technology and systems that provide forward traffic situation information based on a two-way wireless communication technology between vehicles or between vehicles and infrastructure. Since the Daejeon-Sejong pilot project in 2016, the C-ITS infrastructure has been installed at various locations to provide C-ITS safety services through highway and local government demonstration projects. In this study, a methodology was developed to verify the effectiveness of the warning information using individual vehicle data collected through the Gwangju Metropolitan City C-ITS demonstration project. The analysis of the effectiveness was largely divided into driving behavior impact analysis and environmental analysis. Compliance analysis and driving safety evaluation were performed for the driving impact analysis. In addition, to supplement the inadequate collection of Probe Vehicle Data (PVD) collected during the C-ITS demonstration project, Digital Tacho Graph ( DTG ) data was additionally collected and used for effect analysis. The results of the compliance analysis showed that drivers displayed reduced driving behavior in response to warning information based on a sufficient number of valid samples. Also, the results of calculating and analyzing driving safety indicators, such as jerk and acceleration noise, revealed that driving safety was improved due to the provision of warning information.
The US railroad network carries 40% of the nation's total freight. Railroad bridges are the most critical part of the network infrastructure and, therefore, must be properly maintained for the operational safety. Railroad managers inspect bridges by measuring displacements under train crossing events to assess their structural condition and prioritize bridge management and safety decisions accordingly. The displacement of a railroad bridge under train crossings is one parameter of interest to railroad bridge owners, as it quantifies a bridge's ability to perform safely and addresses its serviceability. Railroad bridges with poor track conditions will have amplified displacements under heavy loads due to impacts between the wheels and rail joints. Under these circumstances, vehicle-track-bridge interactions could cause excessive bridge displacements, and hence, unsafe train crossings. If displacements during train crossings could be measured objectively, owners could repair or replace less safe bridges first. However, data on bridge displacements is difficult to collect in the field as a fixed point of reference is required for measurement. Accelerations can be used to estimate dynamic displacements, but to date, the pseudo-static displacements cannot be measured using reference-free sensors. This study proposes a method to estimate total transverse displacements of a railroad bridge under live train loads using acceleration and tilt data at the top of the exterior pile bent of a standard timber trestle, where train derailment due to excessive lateral movement is the main concern. Researchers used real bridge transverse displacement data under train traffic from varying bridge serviceability levels. This study explores the design of a new bridge deck-pier experimental model that simulates the vibrations of railroad bridges under traffic using a shake table for the input of train crossing data collected from the field into a laboratory model of a standard timber railroad pile bent. Reference-free sensors measured both the inclination angle and accelerations of the pile cap. Various readings are used to estimate the total displacements of the bridge using data filtering. The estimated displacements are then compared to the true responses of the model measured with displacement sensors. An average peak error of 10% and a root mean square error average of 5% resulted, concluding that this method can cost-effectively measure the total displacement of railroad bridges without a fixed reference.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.20
no.2
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pp.157-161
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2011
The study for traffic safety improvement is so necessary to minimize the wound of pedestrian at car impact as to prevent pedestrian from this accident. This study aims at analyzing the behavior affected by impact on which car body hits pedestrian. Load and damage of pedestrian are also investigated. This model is the small car body as frame structure. The pedestrian is modeled with dummy by CATIA as Korean standard body style. The ear impacts the side of pedestrian with the speed from 30 to 90km/h. Behavior and damage of pedestrian at impact are analyzed by ANSYS. In case of 30km/h, The maximum pressure of dummy becomes the maximum value of 100MPa after the elapsed time of 0.1second and then seems to remain at 105MPa constantly. In case of 60km/h, its pressure becomes the maximum value of 110MPa at the elapsed time of 0.05second and decreases at 90MPa until the elapsed time of 0.1second. This value fluctuates after the elapsed time of 0.1second. In case of 90km/h, its maximum pressure becomes the maximum value of 155MPa at the elapsed time of 0.07second and fluctuates after the elapsed time of 0.07second until O.3second. This value seems to remain at 100MPa constantly after 0.3second until 0.5second. But this pressure increases suddenly just after 0.5second. Maximum deformations of dummy increase linearly according to elapsed time at hitting velocities of 30, 60 and 90km/h.
In recent years, tunnel construction is being increased in order to resolve traffic congestion around urban area, however there are a lot of difficulties due to restrictions such as interference with existing alignment, adjacent structures and cost increase of land acquisition as well as public complaints for negative environmental impacts near the expected tunnel construction site. Therefore, applications of close parallel tunnel have been increasing greatly. But close parallel tunnels cannot guarantee the stability compared with normal parallel tunnel which has enough distance between tunnels. So various methods to strengthen the pillar have been introduced recently, however there is few methods which consider the pillar behaviour in the state of compression. In this paper, the reinforcement methods which reflect the behavior of pillar were reviewed with comparision and analysis by numerical method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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