Ports in Korea have been increasing in terms of volume while they have performed functions and roles such as industrial ports in promoting industries of their hinterlands as well as commercial ports supporting imports and exports. Nevertheless, specialization degree is different from port to port by cargo type and the changes in cargo volume. This study aims to analyze the structural changes and the degree of concentration and specialization by cargo type and port between 2001 and 2020. Top 10 ports were analyzed in terms of traffic volume by categorizing liquid, dry, general cargo and containers. HHI(Herfindahl-Hirschman Index), LQ(Location Coefficient), and shift-share analysis were employed in order to identify the degree of concentration, specialization and changes in cargo volume by port and cargo type. As a result of the analysis, the degree of port concentration and specialization for each cargo of 4 categories have maintained a high level, and no significant difference were found in fluctuations over the past 20 years. As a result of calculating the flucation of cargo volume through the shift-share analysis, the growth rate of liquid cargo was high in Yeosu Gwangyang Port, Pyeongtaek Dangjin Port in dry cargo, and Busan Port in general cargo and container ports. The result implies that it is not expected that the structural changes including degree of cargo concentration, specialization and relative fluctuation of cargo volume is significant in Korean ports in the future since the effects of economies of scale and clustering were achieved to the great degree.
Under the consumption of bad weather situation affects traffic flows, the study scope is focused on highway capacity and speed variations among other highway traffic flow characteristic changes according to snowfall density. Thus, this study carried out through the data collection and statistical analysis by focusing on capacity and speed changes. Traffic volume, speed and density were selected as factors to explain the property change of a traffic flow for analysis, and 7 basic sections such as 3 highways in Gyeonggi-do and 4 highways near the meteorological observatory were selected as survey points for data collection. Snowfall levels were classified into 3 steps(Light, Medium, Heavy Snow) to analyze the capacity change by snowfall levels. As a result of analysis, the change of capacity depending on snowfall levels decreased 13.2% in case of light snow compared to a good weather, 18.6% in case of medium snow and 32.0% in case of heavy snow, so the capacity reduction rate increased as the snowfall level increased. The worsening weather appeared to have a very big possibility to act as a factor to reduce the operational efficiency of a road, so a road design and operation method considering this should be presented in the future.
Traffic data by vehicle classification is difficult for mutual exchange of data due to the different vehicle classification from each other by the data sources; as a result, application of the data is very limited. In Particular. in case of TCS vehicle classification in national highways, passenger car, van and truck are mixed in one category and the practical usage is very low. The research standardize the vehicle classification to convert other data and develop the model which can estimate national highway traffic data by the standardized vehicle classification from the raw traffic data obtained at the highway tollgates. The tollgates are categorized into several groups by their features and the model estimates traffic data by the standardized vehicle classification by using the point estimation and bootstrap algorithm. The result indicates that both of the two methods above have the significant level. When considering the bias of the extreme value by the sample size, the bootstrap algorithm is more sophisticated. Using result of this study, we is expect the usage improvement of TCS data and more specific comparison between the freeway traffic investigation and link volume on freeway using the TCS data.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.2D
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pp.217-225
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2011
Currently our country has very serious problems of traffic congestion and urban environment due to increasing automobile ownership. Recently, our concern about environmentally sustainable transportation and green transportation is increasing, so the government is pushing ahead the policy of bicycle using activation. So it is needed to develop a model to analyze the service level of bicycle roads more realistically. In this study, a neuro-fuzzy inference model to analyze the service level of bicycle roads was built selecting the width of bicycle roads, the number of conflicts during cycling and pedestrian volume, which have fuzzy characteristics, as input variables. The predictability of the model was evaluated comparing the surveyed and the estimated. The values of the statistics, $R^2$, MAE and MSE were 0.987, 0.142, 0.032. Therefore, It may be judged that the explainability of the model is very high. The service levels of bicyle roads estimated by the model are 1~3 steps lower than KHCM assessments. The reason may be explained that the model estimates the service level considering the width of bicycle roads and the number of conflicts simultaneously besides pedestrian volume.
For decades, many traffic flow studies on the analysis and determination of level of service (LOS) for the weaving sections have been made to Provide several regression equations. Weaving and non-weaving speeds were dependent variables for the equations, with independent variables being weaving length, number of lanes, and weaving ratios. One of the difficulties in developing the equations was that the weaving areas were rare in Korea, so the statistical analyses for calibrating the equation parameter could not be performed in a desirable manner. In this regard, a new and stochastic methodology for predicting the weaving and non-weaving speeds within the weaving sections was required. In this study the following design variables were developed; influence area of the weaving section. headway distribution within the weaving section, maximum weaving volume of the weaving section, length of the ideal weaving section, and speed estimations for the weaving and non-weaving flows. The evaluation of the new model was made comparing the delay in the weaving section with the one in the freeway basic section.
We present a case with a foreign body in the left pulmonary artery, found in a traffic accident victim. A 52-year-old woman sitting in the passenger side of a car had massive bleeding and near complete amputation of her right forearm in addition to multiple rib fractures and a hemopneumothorax. At arrival to the emergency room, the patient had signs of shock; she was anemic, drowsy and hypotensive. A large volume of blood and crystalloid fluids were administered via the left subclavian vein with a rapid infusion device (Level $1^{(R)}$). As the lung contusion improved, a foreign body was noticed in the left lung field on plain x-rays. Pulmonary angiography was performed and revealed a 15 cm foreign body in the left basal segment of the common pulmonary artery. The foreign body was successfully retrieved using vascular forceps via the percutaneous femoral vein approach.
This paper analyzes the forecasting errors of traffic volumes by comparing forecasted volumes for the opening year with the observed ones in the years after the urban railway construction in the metropolitan areas. The result shows that the average inaccuracy of traffic volumes for each station was estimated at around 7.27. Based on the confirmed factors of demand estimation errors, this study seeks for an alternative method to reduce estimation errors in feasibility studies. It is noted that there is a tendency that the inaccuracy varies by regions and the longer construction period or the shorter station spacing is, the overestimation increases. If urban railway projects are proceeded as planed, therefore, the level of the inaccuracy for traffic volume forecast will be decreased. In addition, thanks to the theoretical progress, recent estimation results show higher accuracy than before. In that sense, when we introduce the new railway line, it is necessary to make an accurate and realistic demand forecast based on actual outcomes and tendency of the previous estimation. The limitation of our study is that we only cover the errors of the initial period, the opening year and deal with the exogenous variables. Further research including other variables which might be considered to cause overestimation or errors would be needed for increasing the estimation accuracy of traffic volumes.
Since the middle of 1950's, containerization has been rapidly spread over the world in virtue of great merits providing to interensts, and the fundamental changes in port management and prot operations are resulted. As the container terminal is a complex system which is consisted of various subsystems, the treatment for improving the productivity is required in a comprehensive fashion, both in each of its parts and as an integrated system. This paper aims to make an intensive analysis of the Busan Container Terminal system, especially focusing on its subsystems such as ship operation system, storage system and transfer system. First of all, the intrinsic capacity of various subsystems is calculated and it is checked whether the current operation is being performed effectively through the formal analysis. Secondly, the suggestion is presented to improve the operation by considering the throughput that the port of Busan will have to accept in the near future. The results are as follows; 1) As the inefficiency is due to the imbalance between various subsystems at Busan terminal, transfer equipment level must be up to 31% for straddle carrier and 67% transfer crane above all. 2) The yard capacity must be increased by reducing the free dwell time of containers in order to accept the traffic volume smoothly in the near future. 3) The better way to reduce the port congestion is to change berthing rule from the FIFP to the Pre-allocated system by considering the ship arrival pattern.
In order to investigate air pollution by heavy metals in Seoul city, the suspended particulates in the atmosphere were sampled with high volume air sampler in industrial area(Ku Ro Dong), commerical(Kwang Hwa Moon) and residential(Shin Chon Dong) from January to November, 1977. The sampled suspended particulates were digested and extracted from suspended particulates with the acidic solution by reflux-extraction technique, and were measured by atomic absorption spectrophotometry. And mercury was measured by mercury analyzer applying the reducing sublimation technique. Among heavy metals analyzed, the iron was identified at the highest level in the suspended particulates and the chromium was the least. Through the surveyed area, the concentration of heavy metals of the industrial area was comparatively high among others and the commercial was the second. It was detected that lead was the most concentrated in the suspended particulate of the commercial area, that might be caused of the traffic emissions. The seasonal variations were analyzed and the correlations among heavy metals and total suspended particulate were also calculated. Especially, the iron was highly correlated with total suspended particulate in all the surveyed areas.
Jun Hwan Kim;Hyunjin Paek;Sungjin Jeon;Young Jae Choi
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.31
no.3
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pp.42-49
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2023
Not only in aviation industry but also in other industries, safety data plays a key role to improve the level of safety performance. By analyzing safety data such as aviation safety report (text data), hazard can be identified and removed before it leads to a tragic accident. However, pre-processing of raw data (or natural language data) collected from each site should be carried out first to utilize proactive or predictive safety management system. As air traffic volume increases, the amount of data accumulated is also on the rise. Accordingly, there are clear limitation in analyzing data directly by manpower. In this paper, a topic prediction model for aviation safety mandatory report is proposed. In addition, the prediction accuracy of the proposed model was also verified using actual aviation safety mandatory report data. This research model is meaningful in that it not only effectively supports the current aviation safety mandatory report analysis work, but also can be applied to various data produced in the aviation safety field in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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