PURPOSES: This study is to develop a road traffic sign recognition and automatic positioning for road facility management. METHODS: In this study, we installed the GPS, IMU, DMI, camera, laser sensor on the van and surveyed the car position, fore-sight image, point cloud of traffic signs. To insert automatic position of traffic sign, the automatic traffic sign recognition S/W developed and it can log the traffic sign type and approximate position, this study suggests a methodology to transform the laser point-cloud to the map coordinate system with the 3D axis rotation algorithm. RESULTS: Result show that on a clear day, traffic sign recognition ratio is 92.98%, and on cloudy day recognition ratio is 80.58%. To insert exact traffic sign position. This study examined the point difference with the road surveying results. The result RMSE is 0.227m and average is 1.51m which is the GPS positioning error. Including these error we can insert the traffic sign position within 1.51m CONCLUSIONS: As a result of this study, we can automatically survey the traffic sign type, position data of the traffic sign position error and analysis the road safety, speed limit consistency, which can be used in traffic sign DB.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.5
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pp.253-263
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2021
Traffic data collected using advanced equipment are highly valuable for traffic planning and efficient road operation. However, there is a problem regarding the reliability of the analysis results due to equipment defects, errors in the data aggregation process, and missing data. Unlike other detectors installed for each vehicle lane, radar detectors can yield different error types because they detect all traffic volume in multilane two-way roads via a single installation external to the roadway. For the traffic data of a radar detector to be representative of reliable data, the error factors of the radar detector must be analyzed. This study presents a field survey of variables that may cause errors in traffic volume collection by targeting the points where radar detectors are installed. Video traffic data are used to determine the errors in traffic measured by a radar detector. This study establishes three types of radar detector traffic errors, i.e., artificial, mechanical, and complex errors. Among these types, it is difficult to determine the cause of the errors due to several complex factors. To solve this problem, this study developed a radar detector traffic volume error analysis model using a multiple linear regression model. The results indicate that the characteristics of the detector, road facilities, geometry, and other traffic environment factors affect errors in traffic volume detection.
VDF(volume-delay function) is one of the most important factor to improve the reliability of traffic demand estimation because it is for estimation of link travel time based on the traffic volume variation. Because VDF of link except for freeway is applied as the parameter of BPR(bureau of public road) of U.S., it causes to deteriorate the accuracy of traffic demand estimation. The purpose of this paper is to establish new parameter of VDF based on the real-surveyed traffic data in order to improve the problem of the existing VDF. We suggest the reclassification of road hierarchy, the approach of traffic survey, the estimating method of VDF parameter, and the improvements of new VDF application. The new VDF allows us to estimate more realistic traffic situation in parts of demand, travel time and path between origin-destination.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.5
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pp.12-25
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2009
The purpose of this study is to identify and analyze drivers' attitude related to usage of traffic information and traffic management service. A sample survey on Seohaeanseon Expressway(15), Gyeongbu Experssway(1), Youngdong Expressway(50) was conducted to analyze drivers' attitude ; sample size is 304 with 95% of confidence level and ${\pm}3.6%$ of sampling error. The analysis lists of drivers' attitude are usage of traffic information, awareness about information dissemination devices, and awareness about traffic control information related to LCS or RWIS. The results of this study is that drivers want pre-trip information, voice-based Hi-pass OBU, and fast incident management. According to the IPA, KEC's main consideration is a traffic flow improvement.
Usually marine traffic survey has been conducted by some methods like an ocular observation using portable RADAR, a questionnaire, etc. But these should have expended a lot of manpower and expenses. In this paper, we have developed new observation module which could capture the RADAR image using PC camera simply, and allowed as to track targets on the PC monitor directly. And it has been programmed to make a database of RADAR image, target's track and information, and analyze the marine traffic tendency in various ways like vessel number crossed over gate line, vessel's velocity distribution in gate line, traffic density distribution, etc. We have confirmed that this module could observe and analyze the marine traffic efficiently and economically through several on-the-spot experiments.
Park Gyei-Kark;Jong Jae-Yong;Kim Chol-Seong;Seo Ki-Yeol
Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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2005.11a
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pp.35-39
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2005
Marine traffics near Ulsan approaching waters are crossing and converged at the diverging point of No.1 route-No.2 route and No.1 route-No.3 route and are also concentrated at near No1. route approaching area and the headland of Gawn-Jel. Because the number of berth will increase to 78 from 49 until 2011 due to additional developments, minor modification is expected for the water utilities. This study examined environmental conditions, marine accidental data, marine traffic capacity, traffic flow survey and fisheries zone status near Ulsan approaching water area. Finally, a questionaire survey was carried out for experts and users to propose new plan
VMS informs the public of traffic and weather information in real time and functions to facilitate traffic flow. However, as smart phone navigation becomes more popular with the rapid propagation of the smart phone, the efficiency and applicability of VMS are challenged. Accordingly, this study aims to investigate the drivers' preference for the traffic information service between VMS and smart phone navigation by conducting a survey using a stated preference in Busan Metropolitan City in August 2013. This study found that 60% of survey respondents prefer VMS to the smart phone navigation. Further analysis to investigate the preference focused on the smart phone users revealed that female, younger, more educated, and less experienced drivers more rely on the smart phone navigation. Consequently, this study implicates that private and governmental institutes have to take a measure to develop the integrated traffic information system.
The households to be surveyed are usually huge number at the level of a city or metropolitan survey, not to mention a nationwide travel survey. Therefore, household travel surveys to figure out true origin-destination (O/D) trip patterns (population O/D) are conducted through a sampling method rather than by surveying all of the population in the system. Therefore, the population O/D pattern can only be estimated by expanding the sampled O/D patterns to the population. It is very difficult to avoid the errors involved in the process of sampling, surveying and expanding O/D data. In order to minimize such errors while estimating the true O/D patterns of the population, the validation and adjustment process should employed by doing a comparison between the expanded sample O/D data and observed link traffic volumes. This study suggests a method of validation and adjustment of the expanded sample O/D data by comparing observed link volumes at several screenlines. The study also suggests a practical technique to modify O/D pairs which are excluded in the screenline validation process by comparing observed traffic volume with the results of traffic assignment analysis. An empirical study was also conducted as an example applying the suggested methods of validation and adjustment with Korea's nationwide O/D data and highway network.
Traffic noise is a kind of noise caused by cars, trains and aircraft. Among them, noise produced by cars is the most important factor in cities. According to the National Institute of Environmental Research(NIER)'s survey, Road traffic noise levels in Susan are the highest of all the cities in Korea. So, appropriate measures for road traffic noise reduction is required. For this purpose, the construction of a noise map in Susan will playa vital role. However, road traffic noise formulas are constructed considering regional characteristics such as each country road's environment and vehicle quality. Therefore, prior to constructing a noise map in Susan, examination processes about each formula constituent status and estimation process are required preferentially. In this research, the basic first stage is to estimate Susan's road traffic noise. First, investigate characteristics of each road traffic noise estimate and using this, a noise map is constructed for road traffic noise in Susan. Then the adaptation of a road traffic noise formula is evaluated.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.33-42
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2020
This study analyzed the bicycle traffic patterns and identified the influence factors for each traffic purpose using the household traffic conditions survey for Seoul. The results are summarized as follows. First, as a result of surveying the bicycle traffic ratios according to the administrative dongs, there was a difference of 14.2% by region. Second, various personal characteristic variables, such as age, gender, income, occupation, and housing type, affect the bicycle mode choice, and bicycle passage increases when using facilities in residential areas. Third, among the neighborhood environments, the bicycle traffic for commuting purposes appeared to increase more in the areas of higher land use mix and lower crime rates. In addition, the bicycle road density and the inclination of the area commonly affect bicycle travel for commuting, shopping, exercising, and leisure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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