Design Hourly Volume (DHV) is the hourly volume used for designing a section of road. DHV is also used to estimate the expected number of vehicles to pass or traverse the relevant section of road in a future target year. The Design Hour Factor (DHF) is defined as the ratio of DHV to Average Annual Daily Traffic (AADT). In addition to high precision of predicted traffic volume, in order to design a roadway to be the proper scale, applying appropriate DHFs considering traffic flow characteristics and type of area which surrounds the relevant roadway is important. This study categorizes sections of expressway (Suh Hae An Expressway) according to their area type and estimates DHFs utilizing traffic data obtained from a vehicle detection system (VDS). This study shows that DHFs calculated using VDS data are different from those using traffic data acquired from a coverage survey. While AADTs from both data show similar values, peak hour volumes from both data show significant differences especially for recreational areas. DHFs from the coverage survey are quite different from the values provided by the Korean design guide or previous research results and DHFs for urban areas are higher than recreational areas. However, DHFs from VDS shows similar values to previous research results. The result of this study suggests that using VDS for estimating DHFs is more reliable than using a coverage survey.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2007.04a
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pp.475-478
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2007
In this study, we estimated the effect of the traffic noise in urban area using the LiDAR data. The propagation of noise has a strong relationship between distance and shape of surface. Therefore, it is necessary to consider the distribution of buildings for estimating noise assessment in urban area because noise propagations will be affected by buildings. For this, we were developed DEM and DBM using the LiDAR data in order to analyze the propagation of traffic noise precisely in urban area. The level of traffic noise were calculated by investigating the real volume of traffic in study area. The SoundPLAN S/W and RLS90 algorithm was used for traffic noise assessment.
Kim, Hyeon-Seok;Im, Gang-Won;Lee, Yeong-In;Nam, Du-Hui
Journal of Korean Society of Transportation
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v.25
no.4
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pp.109-121
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2007
In this study, an imputation model using circular probability distribution was developed in order to overcome problems of missing data from a traffic survey. The existing ad-hoc or heuristic, model-based and algorithm-based imputation techniques were reviewed through previous studies, and then their limitations for imputing missing traffic volume data were revealed. The statistical computing language 'R' was employed for model construction, and a mixture of von Mises probability distribution, which is classified as symmetric, and unimodal circular probability were finally fitted on the basis of traffic volume data at survey stations in urban and rural areas, respectively. The circular probability distribution model largely proved to outperform a dummy variable regression model in regards to various evaluation conditions. It turned out that circular probability distribution models depict circularity of hourly volumes well and are very cost-effective and robust to changes in missing mechanisms.
The purpose of this study is to analyze the accuracy of traffic volume forecast by comparing an estimated to real traffic volume. For this study, total 10 sections of national highways, which are planned in 1980s and 1990s, were selected and traffic analysis data for highway construction were collected. In addition, targeted 10 sections were categorized into network-related and -unrelated sections. In the analysis of inaccuracy between the estimated and real traffic, for network-related sections, appeared to have lower inaccuracy. As time goes on after traffic open, inaccuracy between the estimated and real traffic appeared to be lower. In various section lengths, the longer the section length, the higher the inaccuracy is. Using 3 years passed data after traffic open, national highway have lower inaccuracy than expressway. However, the traffic analysis according to traffic open time resulted in little change of the inaccuracy.
The purpose of this study is to develop an index for evaluating the function of a new motorway using the travel distance frequency distribution (TLFD) calculated using the vehicle travel route big data, and to overcome the limitations of the evaluation through the existing traffic volume. The mobility evaluation index of motorways was developed by applying it to the TLFD data table in 2019. The smaller the value of the mobility evaluation index of the link is calculated, the more it is a link with mainly short-distance travel, and the higher the value of the mobility evaluation index, the more it means a link with mainly long-distance travel. The accessibility evaluation index was calculated through the result of the mobility evaluation index of all motorways developed, and all motorways were grouped into three groups using K-means clustering. Group A was found to exist inside a large city and consisted of motorways with many short-distance traffic, Group B was investigated as acting as an arterial between groups, and Group C was classified as a motorway consisting mainly of long-distance traffic connecting large cities and large cities. This study is significant in developing a new motorway function evaluation index that can overcome the limitations of motorway function evaluation through the existing traffic volume. It is expected that this study can be a reasonable comprehensive indicator in the operation and planning process of motorways.
PARK, Seungjun;HONG, Kiman;KIM, Taegyun;SEO, Hyeon;CHO, Joong Rae;HONG, Young Suk
Journal of Korean Society of Transportation
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v.36
no.2
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pp.155-168
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2018
In this study, we studied the directional pattern of entering the intersection from the intersection upstream link prior to predicting short future (such as 5 or 10 minutes) intersection direction traffic volume on the interrupted flow, and examined the possibility of traffic volume prediction using traffic assignment model. The analysis method of this study is to investigate the similarity of patterns by performing cluster analysis with the ratio of traffic volume by intersection direction divided by 2 hours using taxi DTG (Digital Tachograph) data (1 week). Also, for linking with the result of the traffic assignment model, this study compares the impact area of 5 minutes or 10 minutes from the center of the intersection with the analysis result of taxi DTG data. To do this, we have developed an algorithm to set the impact area of intersection, using the taxi DTG data and traffic assignment model. As a result of the analysis, the intersection entry pattern of the taxi is grouped into 12, and the Cubic Clustering Criterion indicating the confidence level of clustering is 6.92. As a result of correlation analysis with the impact area of the traffic assignment model, the correlation coefficient for the impact area of 5 minutes was analyzed as 0.86, and significant results were obtained. However, it was analyzed that the correlation coefficient is slightly lowered to 0.69 in the impact area of 10 minutes from the center of the intersection, but this was due to insufficient accuracy of O/D (Origin/Destination) travel and network data. In future, if accuracy of traffic network and accuracy of O/D traffic by time are improved, it is expected that it will be able to utilize traffic volume data calculated from traffic assignment model when controlling traffic signals at intersections.
The port throughput situation has changed since the 2008 financial crisis in the US. Therefore, we studied the situation, accurately estimating port traffic of Korean port after the 2008 financial crisis. We ensured the proper port facilities in response to changes in port traffic. In the results of regression analysis, Korean GDP and the real effective exchange rate of Korean Won were found to increase the container throughput in Korean and Busan port, as well as trade volume with China. Also, the real effective exchange rate of Korean Won was found to increase the port transshipment cargo volume. Based on the ARIMA models, we forecasted port throughput and port transshipment cargo volume for the next six years (72 months), from 2015 to 2020. As a result, port throughput of Korean and Busan ports was forecasted by increasing annual the average from about 3.5% to 3.9%, and transshipment cargo volume was forecasted by increasing the annual average about 4.5%.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.21
no.5
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pp.501-506
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2015
This study seeks to analyze ships traffic characteristics according to water time in order to provide the necessary data for efficient traffic management development. To analyze maritime traffic volume according to water time, 1 year amount of solar calendar data were converted into lunar calendar, and then applied the traditional water time system of West Sea by using AIS(Automatic Identification System) observation data gathered in Mokpo port for a year of 2013. As a result, it was found herein that the number of outbound ships was larger on the $2^{nd}-3^{nd}$ water times than the $7^{th}$ water times by 23-24 %. And the number of inbound ships was higher on the $12^{th}-13^{th}$ water times than the $9^{th}$ water time by 29-33 %. The hourly variation index of inbound and outbound ships according to time, in particular, was found to change in the form of sine function model. This study is expected to serve as a necessary basic material for development of maritime traffic management according to water time.
This research suggested the traffic signal timing calculation model for signal intersections based on sectional travel time. A detection system that collects sectional travel time data such as Urban Transport Information System(UTIS) is applied. This research developed the model to calculate saturation flow rate and demand volume from travel time information using a deterministic delay model. Moreover, this model could determine the traffic signal timings to minimize a delay based on Webster model using traffic demand volume. In micro simulation analysis using VISSIM and its API ComInterface, it checked the saturation conditions and determined the traffic signal timings to minimize the intersection delay. Recently, sectional vehicle detection systems are being installed in various projects, such as Urban Transportation Information System(UTIS) and Advanced Transportation Management System(ATMS) in Korea. This research has important contribution to apply the traffic information system to traffic signal operation sector.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.24
no.7
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pp.858-862
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2018
The purpose of this study is to improve the current vessel departure control regulations to prevent traffic congestion after the lifting of vessel departure controls due to restricted visibility. AIS data was collected to analyze the traffic volume of normal traffic flow and after departure control. A statistical test was conducted to confirm the difference in traffic volume at peak hours according to whether or not departure control was used. The results of the t-test showed that there was a significant difference in traffic volume among groups of less than 10,000 tons in gross tonnage. However, the Mann-Whitney test showed no difference in traffic volume regardless of vessel control. Small and medium-sized vessels of less than 10,000 tons after departure control increased in traffic volume by 142% over normal traffic, and it was concluded that traffic congestion resulted as these small and medium-sized vessels were departing at the same time as large vessels of more than 10,000 tons. In order to prevent vessel collision accidents due to traffic congestion, it is suggested that the navigability of vessels less than 160 m or less than 10,000 tons should be improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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