Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) suggested the three methodology, Tier 1/2/3, considering with the accuracy and difficulty of greenhouse gas emission statistics according to the report determined as the international criterion. In Korea, the existing inventory building was made by the Top-down approach applying with the emission factors for transportation in the entire energy consumption, the emission factors were investigated under the domestic traffic situation which did not reflect by the continuing increase of vehicle and the change of road section. From the suggestion of IPCC, which it is estimated that the emission estimation of $CO_2$ in greenhouse gas emission could be calculated more accurate by the carbon content according to the fuel, the establishment of measures to respond to climate change from the latest greenhouse gas emissions statistics will be able to improve the accuracy of national statistics using monthly or seasonally the analysis of carbon content about the transportation fuels.
The live load effect of KL-510 of the current Korean bridge design code is examined by comparing with that of the multiple trucks of which the weights are statistically estimated from measured traffic data as well as with those of the related live load models. The truck weight data measured on the expressway before and after overweight enforcement are used to obtain the truck weights following the same procedures in deciding the live load model of the design codes and the results are compared with the load effect of KL-510. KL-510 yields a very uniform loading effect compared with the multiple truck effects when the weights are estimated from the data which contains some of the heavy trucks over the operational weight limit. KL-510 yields consistent results with the live load of AASHTO LRFD and shows less variation than the past load model DB-24 over the span lengths considered in this study. As a result of this research, the actual truck combinations equivalent to the notional KL-510 load model are constructed and it can be applied to the evaluation of the existing bridge and the calibration of the load factor of the permit vehicle.
The purpose of this paper is to develop a dynamic OD estimating model to overcome the limitation of depicting teal situations in dynamic simulation models based on static OD trip. To estimate dynamic OD matrix we used the hybrid discrete choice model(called the 'Demand Simulation Model'), which combines travel departure time with travel mode and travel path. Using this Demand Simulation Model, we deduced that the traveler chooses the departure time and mode simultaneously, and then choose his/her travel path over the given situation In this paper. we developed a hybrid simulation model by joining a demand simulation model and the supply simulation model (called LiCROSIM-P) which was Previously developed. We simulated the hybrid simulation model for dependent/independent networks which have two origins and one destination. The simulation results showed that AGtt(Average gap expected travel time and simulated travel time) did not converge, but average schedule delay gap converged to a stable state in transportation network consisted of multiple origins and destinations, multiple paths, freeways and some intersections controlled by signal. We present that the hybrid simulation model can estimate dynamic OD and analyze the effectiveness by changing the attributes or the traveler and networks. Thus, the hybrid simulation model can analyze the effectiveness that reflects changing departure times, travel modes and travel paths by demand management Policy, changing network facilities, traffic information supplies. and so on.
Kim, Jang-Uk;Jang, Il-Jun;Kim, Jeong-Hyeon;Lee, Su-Beom
Journal of Korean Society of Transportation
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v.27
no.2
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pp.117-131
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2009
When most drivers take to the freeway, they don't necessarily pay attention to the geometric design. They expect proper design by depending on their own senses and recognition. When they evaluate the features of traveling on the freeway, they can think differently than engineers. The design needs to predict the exact speed of the driver to satisfy the driver's expectation, safety, pleasure and so on. This study categorized the factors influencing the speed of six freeways considering geometric and operational features to make a prediction model of speed. The model used multiple regression with these factors and produced statically appropriate results. This study utilized the principle component analysis and the quantification II analysis based on the image data of the satisfaction of the traveling environment collected through individual interviews. As a result, this study found the factors of satisfaction in a traveling environment. It made a satisfaction model of the traveling environment on freeways considering the change of driver's actual recognition and societal recognition using structural equations and the quantification II theory. Through the model made in this study, This model can present not only qualitative factors like satisfaction of traveling environment on freeways, but also the quantitative elements like speed. What is important is the evaluation of features of traveling on freeways reflected in the recognition and traffic environment felt by drivers.
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%.
Hwang, Eui-duk;Heo, Seo Jeong;Kim, Chang Suk;Cheul, Son Dong
Journal of the Korea Convergence Society
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v.6
no.6
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pp.285-291
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2015
FTMS, TCS, ITS equipment such as high-pass highway are just a situation that does not lack traceability and passive surveillance is related to fault DB has so far consisted of an integrated operations management to maximize utilization of the facility. In addition, there is no replacement parts are replaced when a failure occurs, increasing the number of parts and repair time I have trouble growing, and becoming a service interruption whenever you replace each time. In this study, proactively manage the failure history of a highway facility ITS tries to preventive maintenance. Therefore, the error history is based on the reliability of the high-pass facilities theory to calculate the reliability of the system through a systematic statistical analysis Operational Availability. The fault number and the time the replacement period through the estimate decreases and can reduce the budget expenses by securing the spare parts quantity, establish a management plan in part by improving the quality of the system through constant preventive maintenance, quality of service at all times It may direct the non-stop operation state of the available state.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.1
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pp.64-77
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2017
Domestic railway station calculates average number of passenger per day by considering future regional society and development of industrial economy etc, is carrying out designs on railway station scale. However, problems are being suggested situationally because selected average passenger data does not consider passengers having been diversified for a year. For representative example, confusion of Gwangju-Songjeong Railway Station got worse due to passengers whose number is more than original plan since the opening. Therefore, this study quotes the concept of design hourly factor using in designing roads to consider passengers having been diversified for a year in railway field. In order to calculate factor, collecting railway passenger data and also estimate, reliability verification were executed by using exponential model and 3rd equation model. As a result of deducing design hourly factor through inflection point calculation, utilizing exponen tial model is analyzed to well reflect the value of design hourly factor on railway passengers.
In recent decades, microscopic simulation models have become powerful tools to analyze traffic flow on highways and to assist the investigation of level of service. The existing microscopic simulation models simulate an individual vehicle's speed based on a constant free-flow speed dominantly specified by users and driver's behavior models reflecting vehicle interactions, such as car following and lane changing. They set a single free-flow speed for a single vehicle on a given link and neglect to consider the effects of highway design elements to it in their internal simulation. Due to this, the existing models are limitted to provide with identical simulation results on both curved and tangent sections of highways. This paper presents a model developed to estimate the change of free-flow speeds based on highway design elements. Nine neural network models were trained based on the field data collected from seven different freeway curve sections and three different locations at each section to capture the percent changes of free-flow speeds: 100 m upstream of the point of curve (PC) and the middle of the curve. The model employing seven highway design elements as its input variables was selected as the best : radius of curve, length of curve, superelevation, the number of lanes, grade variations, and the approaching free-flow speed on 100 m upstream of PC. Tests showed that the free-flow speeds estimated by the proposed model were statistically identical to the ones from the field at 95% confidence level at each three different locations described above. The root mean square errors at the starting and the middle of curve section were 6.68 and 10.06, and the R-squares at these points were 0.77 and 0.65, respectively. It was concluded from the study that the proposed model would be one of the potential tools introducing the effects of highway design elements to free-flow speeds in simulation.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.3
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pp.115-122
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2016
This paper proposes a system to detect driver's cognitive state by internal and external information of vehicle. The proposed system can measure driver's eye gaze. This is done by concept of information delivery and mutual information measure. For this study, we set up two web-cameras at vehicles to obtain visual information of the driver and front of the vehicle. We propose Gestalt principle based selective attention model to define information quantity of road scene. The saliency map based on gestalt principle is prominently represented by stimulus such as traffic signals. The proposed system assumes driver's cognitive resource allocation on the front scene by gaze analysis and head pose direction information. Then we use several feature algorithms for detecting driver's characteristics in real time. Modified census transform (MCT) based Adaboost is used to detect driver's face and its component whereas POSIT algorithms are used for eye detection and 3D head pose estimation. Experimental results show that the proposed system works well in real environment and confirm its usability.
When a lateral load is applied to a short pile whose embedded depth is relatively smaller than its diameter, an overturning failure occurs. To investigate the behavior of laterally loaded short piles, several model tests in laboratory scales had been carried out, however the behavior of large moment carrying piles for electric poles, traffic sign and road lamp, etc. have not been revealed yet. This paper deals with the real-scale load tests for 750 mm diameter short piles. To simulate the actual loading condition, very large moment was mobilized by applying lateral loads to the location 8 m away from the pile head. Three load tests changing the pile embedded lengths to 2.0 m, 2.5 m, and 3.0 m were carried out. The test piles overturned abruptly with very small displacement and rotation before the failures. These brittle failures are in contrast with the ductile failures shown in the former model tests with the relatively smaller moment to lateral load ratio. Comparisons of the test results with three existing methods for the estimation of the ultimate lateral capacity show that the method assuming the rotation point at pile tip matches well when the embedded depth is small, however, as the embedded depth increases the other two methods assuming the inversion of soil pressure with respect to rotation points in pile length match better.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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