Until recently, the inductive loop detecters(ILD) have been used to collect a traffic information in a part of traffic manangment and control. The ILD is able to collect a various traffic data such as a occupancy time and non-occupancy time, traffic volume, etc. The occupancy time of these is very important information for traffic control algorithms, which is required a high accuracy. This accuracy may be improved by classifying a vehicle type with ILD. To classify a vehicle type based on a Analog Digital Converted data collect form ILD, this study used a typical and modifyed statistic method and General Learning Vector Quantization unsuperviser neural network model and a hybrid model of GLVQ and statistic method, As a result, the hybrid model of GLVQ neural network model is superior to the other methods.
도로분류체계는 도로의 기능. 설계기준을 정의하기 위한 기초가 된다. 본 연구는 요인분석을 활용한 일반국도 유형분류에 대해 다루고 있다. 이를 위해 2004년도 상시 교통량 조사지점에서 수집된 교통자료를 이용한 요인분석을 수행함으로써 일반국도를 유형별로 분류하였다. 적용된 변수는 총 9개로 AADT(연평균 일교통량), $K_{30}$(설계시간계수) $D_{30}$(중방항계수), 중차량 비율, 주간 교통량 비율, 첨두율, 일요일 계수, 휴가철 계수, 그리고 COV(변동계수)이다. 요인분석 결과, 교통량 변동 특성 요인과 중차량 및 방향별 특성요인이 추출되었다. 군집분석 결과 전체 353개 상시지점이 3개의 그룹으로 분류되었으며 그룹 I은 관광부도로, 그룹 II는 지방부도로, 그룹 III은 도시부도로로 판단된다.
The purpose of this study is to analysis the impact on the inside of the new city when an incidents occurs on the Songdo International City connecting road, which has a limited access. The analysis data used KTDB's O/D and network data of the Seoul metropolitan area. In addition, the scenario composition applied a method of reducing the number of lanes on the road according to the situation of incidents, targeting bridges advancing from Songdo International City to the outside in the morning peak hours. The analysis method analyzed the traffic volume, total travel time, total travel kilometer, and route change in the new city based on the results of the traffic allocation model. As a result of the analysis, the range of influence was shown to two types. First, of the seven bridges, Aam 3, Aam 2, and Aam 1 were analyzed to have an impact only in some areas of the northwestern part of the new city. On the other hand, the remaining bridges were analyzed to affect the new city as a whole. The analysis results of this study are expected to be used as basic data to establish the scope of internal road network management when similar cases occur in the future.
ITS(Intelligent Transport Systems)는 시민들의 교통이용 안전과 편의를 도모하고 교통 시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해 대도시를 중심으로 도입되었다. 우리나라의 경우 ITS가 전국적으로 확대되면서 도로소통상황, 교통량, 대중교통운영현황 및 관리상황, 대중교통이용현황 등 다양한 교통정보가 생성되고 있다. 본 논문에서는 ITS에서 수집되는 데이터 중 하나인 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 빅데이터를 활용하여 도시 교통구조를 네트워크 분석 기법을 통해 규명한다. 이를 통해 도심에서의 복잡한 교통현상을 단순화시키고, 차량 흐름에 따른 도시 교통의 구조적 특징을 도출한다. 분석 결과는 도시의 교통을 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 도와주고, 향후에 도시교통의 혼잡 해소방안, 도로 확장 계획 등의 교통정책 수립시 기초연구 자료로 활용할 수 있다.
서비스 수준 (LOS) A 상태의 고속도로 자유교통류 속도(FFS)는 교통량 수준에 따라 동질적이라고 고려되어지고 있다. 저밀도 자유교통류 속도의 특성은 제한최고속도 결정, 교통사고 분석, 모의실험 모형의 개발 등에 기초자료로 활용된다. 설계 및 운영 속도의 거시적 특성에 대한 연구가 보고된 정도이며, 저밀도 상태에서 고속도로 자유교통류 속도의 미시적 특성에 관한 연구는 보고되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 방대한 양의 속도, 교통량 자료를 이용하여 교통량 수준(1-3대/30초)별 일중 시간대(0-5, 6-8, 9-11, 12-19, 20-23)에 따른 저밀도 상태에서 FFS의 특성을 미시적으로 분석하였다. 분석결과, 속도분포는 일중 시간대의 교통량 수준에 따라 변화하였으며 다른 특성을 보였다. 이른 아침 및 야간 시간대의 V85(85th percentile 속도)는 교통량이 증가함에 따라 감소하였지만, 주간 시간대의 V85는 큰 변화를 보이지 않았다. 특히, 이른 아침 및 야간 시간대의 교통량 수준별 FFS는 저밀도 상태임에도 불구하고 이질적으로 분석된 반면, 주간 시간대는 동질적으로 분석되었다.
본 논문은 기존의 TPEG, UTIS, DSRC 등의 교통 정보 시스템들의 문제점을 극복할 수 있는 사용자 기반의 교통정보시스템을 제안한다. 기존의 보편화된 서비스인 TPEG은 단방향 서비스로 하나의 정보 제공자에 위한 교통정보의 한계가 문제가 되고 있다. 또한 경찰청을 중심으로 하는 UTIS는 기존과는 다른 단말기를 요구하므로 지자체의 관용차나 택시 등으로 한정적인 사용자가 이용하고 있어서 전국적으로 모든 도로의 교통 정보를 수집하기에는 제한적이다. 따라서 보편화되고 있는 스마트폰 및 모바일 내비게이션 프로그램을 기반으로 사용자가 참여하는 교통정보 시스템을 구축하면, 더욱 더 많은 데이터를 수집하여 전국적으로 자세한 교통 정보를 제공할 수 있게 된다. 하지만 새로운 시스템에서는 실시간으로 늘어나는 대용량 교통데이터가 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 일반적인 튜플 단위의 데이터 처리 시스템을 사용하지 않고, 블록단위로 데이터를 처리하는 새로운 교통정보 데이터저장 관리자를 설계하고 기존 상용 DBMS와 비교 평가하였다.
최근 해상교통 환경의 변화가 다양해지고, 해상 교통량이 지속적으로 증가함에 따라 해상교통 분석에 대한 요구가 다양해지고 있다. 이러한 해상교통 분석 작업은 교통 특성에 대한 모델링이 선행되어야 하지만, 기존의 방법은 자동화되어 있지 않아 전처리 작업에 시간이 많이 소요되고, 분석 결과에 작업자의 주관적인 견해가 포함될 수 있는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 해상교통 분석을 위한 자동화된 교통 네트워크 생성 방법을 제안하였으며, 활용 가능성을 검토하기 위해 실제 목포항에서 수집된 6개월간의 항적 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 대상 해역의 교통 특성을 반영한 교통 네트워크를 자동으로 생성할 수 있었으며, 대용량의 항적 데이터에도 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한, 생성된 교통 네트워크는 시공간적 특징 분석이 가능하여 다양한 해상교통 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
A traffic accident is occurred by unbalance of reciprocal action of driver, vehicle and road conditions. To prevent the traffic accident, rapid and perfect road improvement is needed. But most of road improvement plans have insufficient budget. So decision maker has to determine the priority to invest. A model in this study, analyzing the effect of road conditions to the traffic accident, helps to decide the priority in road improvement. This study considered five danger indices ; 1) traffic volume, 2) speed variance, 3) vehicle mixing rate, 4) curved line radius, and 5) difference between design speed and running speed. Danger rate composed by five indices can be a scale of priority of improvement. The model in this study didn't consider all of factors about traffic accident. But this study can propose the methodology for traffic safety policy. For deriving the model, this study used data from highways in Korea and United States. Therefore the model has to apply the highways only.
GSIS는 분석될 수 있고, 또 특별한 목적이나 응용을 위한 정보로 변환될 수 있는 공간적 참조 자료를 보유하는 시스템이다. GSIS의 핵심적인 특징은 자료를 분석하여 새로운 정보를 만들어 낼 수 있다는 것이다. 교통분야에 있어서 현재 중점을 두고 있는 것은 실시간 시스템과 결합한 GSIS를 구축하는 것이다. 교통 GSIS에 대한 요구는 환경이나 자원분야의 응용을 위해 설계된 전통적인 GSIS와는 매우 다르다. 교통 GSIS는 교통량 예측, 포장관리에 대한 능력을 포함할 필요도 있을 것이다. 지역적인 교통계획 모델은 실제 어떤 지역에 대한 인구, 고용, 수입, 가구수, 자동차 수요에 대한 목록을 정리하고 예측하는데 사용되는 모델이다. 본 논문에서는 행정경계, 토지이용도, 도로망, 학교 동사무소의 위치와 인구 같은 자료를 사용하였으며, 이들 자료는 교통량, 교통수요, 도로건설 시간을 분석하는데 사용되었다.
From the point of view of safety of life and property at sea and the protection of the marine environment, the Vessel Traffic Management System along the Korea coastal waterway is inevitably introduced. But the establishing priority per area must be evaluated under the restricted budget. In this case, the estimated traffic flow has a major effect on priority evaluation. In the former paper , an algorithm was proposed for estimating the trip distribution between each pair of zones such as harbours and straits. This paper aims to formulate a simulation model for estimating the dynamic traffic flow per area in the Korea coastal waterway. The model consists of the algorithm constrined by the statistical movement of ships and the observed data, the regression analysis and the traffic network evaluations. The processed results of traffic flow except fishing vessel are summarized as follows ; 1) In 2000, the traffic congestions per area are estimated, in proportion of ship's number (tonnage), as Busan area 22.3%(44.5%), Yeosu area 19.8%(11.2%), Wando-Jeju area18.1%(6.8%), Mokpo area 14.9%(9.9%), Gunsan area 9.1%(9.3%), Inchon area 8.1%(7.7%), Pohang area 5.5%(8.5%), and Donghae area 2.2%(2.1%). 2) For example in Busan area, the increment of traffic volume per annum is estimated 4, 102 ships (23 million tons) and the traffic flow in 2000 is evaluated 158, 793 ships (687 million tons). 3) consequently, the increment of traffic volume in Busan area is found the largest and followed by Yeosu, Wando-Jeju area. Also, the traffic flow per area in 2000 has the same order.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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