• 제목/요약/키워드: Urban freeway

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V2I 통신 시스템에서 ADPSS 채널 보간과 예측 기법 (ADPSS Channel Interpolation and Prediction Scheme in V2I Communication System)

  • 추명훈;문상미;권순호;이지혜;배사라;김한종;김철성;김대진;황인태
    • 전자공학회논문지
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    • 제54권8호
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    • pp.34-41
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    • 2017
  • V2I(Vehicle to Infrastructure) 통신은 ITS(Intelligent Transportation Systems)와 텔레매틱스 서비스를 제공하기 위한 차량과 노변 기지국간 통신 기술을 말한다. 차량은 Probe data를 기지국을 통하여 수집하며, 기지국은 도로 상태나 교통 정보를 차량에 제공한다. 이러한 V2I 통신 서비스를 제공하기 위해서는 신뢰성 있으며 높은 전송률을 달성할 수 있는 링크 적응 기법이 필요하다. 수신단은 추정한 CSI(Channel State Information)를 송신단으로 피드백하며 송신단은 이 정보를 이용하여 링크 적응을 한다. 그러나 차량 속도에 의한 채널의 빠른 변화와 계층 간 처리 지연 시간으로 인해 추정한 CSI는 outdated되게 된다. 이를 위해, V2I 통신 시스템에서 링크 적응을 위한 채널 보간과 예측 기법이 필요하다. 본 논문에서는 ADPSS(Advanced Discrete Prolate Spheroidal Sequence) 채널 보간과 예측 기법을 제안한다. 제안한 기법은 정규 직교 기저를 만들고 상관 행렬을 이용하여 채널 보간과 예측을 한다. 또한, 주파수 도메인에서 잡음 제거를 위해 스무딩을 한다. 모의실험 결과, 기존 기법과 비교했을 때 제안한 기법이 차량의 높은 속도와 낮은 속도를 가지는 고속도로와 도심지에서 성능이 향상된 것을 볼 수 있다.

신호교차로 영향에 따른 도시고속도로 유출연결로 최소이격거리에 관한 연구 (Determination of Minimum Spacing between Off-ramp Terminus and Intersection Considering the Influence of Adjacent Signalized Intersections)

  • 김상구;심대영;허두완
    • 대한교통학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.79-87
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    • 2007
  • 도시고속도로의 인터체인지는 대규모의 유출교통량과 인접교차로의 잦은 지정체로 인하여 교통운영상 많은 문제점을 내포하는 지점으로 알려져 있다. 도시부 고속도로의 인터체인지에서 분류된 유출교통류는 가장 가까운 인접 신호교차로의 운영상태 및 교통량상태에 의해서 영향을 받게 된다. 이러한 인접교차로의 영향으로는 인접가로의 대기행렬이 유출연결로의 가로접속부까지 형성되었을 경우, 유출교통량이 인접가로로 진입하지 못하고 유출연결로상에 대기행렬을 형성하여 정체가 심해지면 고속도로 본선에까지 영향을 미치게 된다. 이러한 문제로 인해 유출연결로와 접속되는 인접가로의 위치가 주변 교차로의 교통류 상태에 중요한 변수로 작용하게 되는데 현재 설계기준으로는 이러한 영향까지 고려한 기준을 제시하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 인접교차로의 운영에 대한 영향을 고려하여 인접교차로에서 유출연결로까지의 간격을 구하는 모형식을 개발하고자 한다. 인접교차로로 인해 유출연결로의 교통류에 영향을 미치는 변수로는 유효녹색비(g/C), v/c비(교통량 대 용량비), 가로차로수와 유출연결로교통량이 선정되었다. 이러한 변수들에 대한 영향을 반영하고자 시뮬레이션 프로그램(VISSIM)을 이용하여 도로망을 구축하고 변수들의 다양한 조건을 반영한 시나리오를 작성하였다. 각 시나리오별로 구성된 교통, 도로, 신호조건을 반영한 인접가로의 대기행렬길이를 시뮬레이션하여 결정하고, 이러한 대기행렬길이가 인접교차로와 유출연결로 접속부와의 간격을 결정하는 중요한 기준치로 사용되었다. 시뮬레이션 분석결과, 시나리오별로 다양한 대기행렬길이가 산정되었고 사용된 변수와 대기행렬길이를 이용하여 회귀모형식을 개발하였다. 개발된 회귀모형식은 인터체인지의 계획 및 설계시 인접교차로와의 관계를 고려하여 유출연결로의 위치를 결정하는 설계기준에 반영할 수 있을 것이고, 이로 인해 향후 인터체인지 주변의 교차로 운영과 고속도로 본선 교통류의 효율적 관리에 기여할 것으로 기대된다.

개방식고속도로 통행특성과 영업체계 전환분석 (Analysis of Open Toll Segments in Urban Freeways)

  • 남두희
    • 대한교통학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.101-109
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    • 2007
  • 고속도로는 폐쇄식과 개방식 영업체계 두 개의 방식으로 운영되고 있다. 2001년을 기점으로 하여 대부분 폐쇄식으로 전환되었으며, 수도권을 제외하고는 거의 폐쇄식으로 운영되고 있다. 이는 주민들이 개방식에 대한 요금의 불합리성을 민원으로 끊임없이 제기하기 때문이다. 이러한 민원을 발생시키는 개방식 영업체계는 시설비/운영비가 적게 소요되며, 간선기능의 효과 등의 장점이 있어 도시부간선도로와 같이 단거리 통행량이 많은 노선에 적합하나 영업소 통과차량에만 요금이 부과되므로 주행거리와 상관없이 동일 요금이 적용 된다는 점과 영업소를 통과하지 않는 일부 구간에 무료차량을 발생하므로 불공정 문제가 야기 되고 있다. 개방식으로 운영되고 있는 서울외곽순환고속도로의 경우 1992년 개통이후 현재까지 개방식 구간을 이용한 일일 교통량의 연평균 증가율이 10%를 넘고 있다. 이러한 이용대수의 증가에 따라 일부 무료이용 구간에서 교통체증이 발생하고 있어 무료이용자와 유료이용자 간의 형평성 문제가 대두되고 있다. 또한 서울외곽순환고속도로의 경우 민자고속도로인 서울외곽순환고속도로(일산${\sim}$퇴계원)가 개통됨에 따라 민자고속도로와 한국도로공사 관할 서울외곽순환고속도로 상호간의 영업체계상의 일관성이 없는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구는 개방식 고속도로 무료이용구간의 통행특성 분석과 폐쇄식으로의 전환시 영향을 분석하였다.

A Integrated Model of Land/Transportation System

  • 이상용
    • 대한교통학회:학술대회논문집
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    • 대한교통학회 1995년도 제28회 학술발표회
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    • pp.45-73
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    • 1995
  • 토지이용규모와 교통수요의 크기, 그에 따른 혼잡정도를 이들간의 동적상호작용 올 시률레이션화하여 동시에 산출할 수 있는 시스템다이나믹스(System Dynamics)모델 이 제시된다. 이 모렐은 토지이용과 교통에 관계되는 물리적, 사회경제적, 정책적 변수들 간의 상호관계를 나타내는 다양한 함수와 피드백 루프(feedback loop)구조로 이루어져 있다. 전체모텔은 크게 인구, 인구이동, 가구변동, 부문별 고용 및 토지개발, 주택개발, 통 행수요, 혼잡레벨의 7개 서브모렐로 구성되며 각 서브모텔은 다시 부문별로 세분된다. 시스템다이나믹스모델의 주요 장점은 다음과 같다. 첫째, 토지이용과 교통시스템 올 둘러싼 복잡한 변수들 간의 동적 상호작용올 효과적으로 다룰 수 있으며 어떤 정책 에 대하여 시간적 변화에 따른 효과를 평가할 수 있다. 둘째, 시스템다이나믹스모텔은 시 블레이션에 의해 모텔의 결과가 산출되므로 종래의 모텔에서와 같이 토지이용과 교통체 계의 균형상태(equilibrium state)를 가정할 필요가 없다. 세번째로, 시스템다이나믹스모텔 은 다수의 분리된 수식(equations)으로 구성되므로 새로운 변수 -- 특정한 정책, 새로운 현상, 다른 방법론에 기초한 테크늬, 등 -- 들올 도입하기 쉽다. 논문의 앞부분(I, II, III장)에서는 모델의 전반적인 구조를 Causal Loop Flow D Diagram올 중심으로 논하고 있다. 구체적인 수식과 DYNAMO 프로그램, 모델계수의 추정 풍 기술적인 내용은 생략되었다. 이에 대하여는 저자의 박사학위논문을 참조하기 바란다 .. V장이 옹용부분으로서, 도로교통시설의 증대가 토지이용 및 교통수요, 그리고 교 통혼잡에 각 년도별로 어떻게 그 영향이 나타나는가를 메릴랜드의 Montgomery County 지역올 대상으로 검증하였다. 분석결과에 의하면, 도로용량중대의 교통유발효과 ( (Demand-inducing Effect)는 비 교척 낮은 것으로 나타났다. 또, 도로용량이 같더 라도 일 반도로보다 Freeway의 교통유발이 훨씬 큰 것으로 나타났다. 도로용량증대가 토지이용 에 미치는 효과를 보면 용량중대가 없었던 경우와 비교할 때 단기적으로는 차이가 거의 없으나 장기적으로는 큰 차이를 미치고 있다. (인구증가의 경우 도로시설올 설치하지 않 올 경우보다 4년후에는 8% 차이에 불과하나 19년후에는 15.5%의 차이를 보여주고 있다.) 이 논문은 다이나믹 시스템시율레이션올 이용하여 토지이용과 교통수요 및 혼잡 도 간의 상호작용을 종합적으로 다룬 첫번째 시도라 생각된다. 이 토지이용/교통모텔은 광범위한 규모를 다룬 매크로시률레이션모델로서 정교한 수준까지 발전시키려면 아직 많 은 후속작업이 필요할 것으로 보이지만, 현재까지의 결과로 볼 때 복잡한 토지이용과 교 통시스템을 종합적으로 다룰 수 있는 유력한 도구가 될 수 있올 것으로 평가된다.

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위험물 운송을 위한 조기경보시스뎀 성능평가 (Performance Evaluation of Advance Warning System for Transporting Hazardous Materials)

  • 오세창;조용성
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.15-29
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    • 2005
  • 국가응급대응정보시스템(NERIS)개발의 일부인 수송안전정보부분은 최적수송경로제공시스템과 수송사고 조기 경보시스템으로 구분된다. 본 연구는 조기경보시스템을 구축하기 위한 것으로 유해화학물질을 수송하는 차량에 대하여 수송시 차량의 위치 및 위험출의 상태를 실시간으로 모니터링 함으로써 수송시 발생할 수 있는 유고에 따른 피해(화재, 폭발, 가스 유출 등)를 사전에 방지하거니- 조기 감지하는 것을 목적으로 한다. 본 인구는 CPS와 CDMA, GIS 기술을 통해 위험물 차량의 통행이 허용되어 있는 노선을 택하고 있는지 모니터링 할 뿐만 아니라 위험물 차량의 사고발생시점과 위치를 신속히 파악하여 긴급 대응할 수 있는 시스템을 개발하고 수행능력을 평가하여 실제 저용 가능성을 확인하고자 수행되었다 평가결과, 각 실험구간에서의 통신 정확도는 고속도로 구간 99$\%$, 일반국도 구간 96$\%$, 고지대 구간 97$\%$, 일반지대 구간 99$\%$, 지방부 구간 96$\%$, 도심부 구간 99$\%$, 터널구간 98$\%$로 나타나 개발된 시스템은 현실에 적용해도 문제가 없을 만큼 릎은 통신성공률을 기록하였다. 다만, 단점으로 나타난 것은 무건 통신망을 이용하는 PDA를 차량용 단말기로 채택하여 개발함에 따라 전용 안테나가 적은 지방부나 통신 음영지역에서는 차량용 단말기와 운영서버와의 통신에 문제가 나타난다는 한계가 있다 따라서, 향후 본 시스템의 상용화를 위해서는 지방부나 터널 등 통신음영지역에 단점으로 나타난 무선 통신의 한계를 극복 할 수 있도록 CDMA, DSRC, 무선데이터 등 다양한 통신기술의 복합적 활용 방안과 위험물 운송차량의 모니터링 목적에 맞는 전용 단말기 개발이 필요할 것이다. 또한, 현재 특별한 유해물질 관리체계 및 규약이 존재하지 않은 우리나라에서는 본 시스템을 통해 위험물 수송을 위한 지침으로의 활용방안에 관한 연구가 필요하다. 아울러, 개발된 시스템을 이용하여 위험뭍 차량관리 이외에도 특정 폐기물의 무단 방치 및 폐기 등의 불법적인 행위에 대한 자동단속이 가능하도록 서비스 분야의 전략적 확대 등 정책적 측면에서의 연구도 병행되어야 할 것으로 판단된다.

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Moving Cell Theory를 이용한 동적 교통망 부하 모형의 개발 (Dynamic Network Loading Model based on Moving Cell Theory)

  • 김현명
    • 대한교통학회지
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    • 제20권5호
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    • pp.113-130
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    • 2002
  • 본 연구에서는 Moving Cell theory에 기반한 DNL(Dynamic Network Loading) 모형을 개발하고 이를 이용해 혼잡이 존재하는 교통망에서 교통류가 갖는 동적 특성을 분석하였다. 제시된 모형에서는 동일 시간대에 링크에 진입하는 교통량을 하나의 Cell로 형성하고 Cell following rule에 따라 링크에서 진행시킨다. 기존의 DNL 모형들은 링크에서 발생하는 물리적인 패기행렬을 묘사하기 위해 연속성을 갖는 단일 링크를 주행구간과 대기행렬 구간으로 분리하여 링크에서 발생하는 동적 상태(state)를 주행과 대기로 간단히 묘사하는 방법을 사용하고 있다. 하지만, 이러한 기법은 교통류의 다양한 동적 특성을 묘사하는데 한계점을 가지고 있었다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 오염물질 확산분석 등에 주로 이용되었던 Lagrangian method과 차량 추종모형을 결합한 Moving Cell theory를 개발하였다. Moving Cell theory하에서 차량군(platoon)은 Cell로 표현되며, 각 Cell들은 추종이론에 따라 진행하게 된다. 이러한 Moving Cell 기반의 시뮬레이선 모형은 이미 Cremer et al.(1999)에 의해 제시된 바 있으나 그 분석 대상이 고속도로 본선구간이었기 때문에 합류나 분류문제를 풀 수 있는 모형을 제시하지 못하였고, Cell이 포함 가능한 차량대수를 인위적으로 설정하는 등 기초적인 수준을 크게 벗어나지 못하였다. 본 연구에서는 위의 연구들이 갖는 한계점을 극복할 수 있는 새로운 형태의 Moving Cell theory를 개발함으로서, 교통류의 연속적인 동적 특성 변화를 Cell의 이동과 상태 변화를 통해 재현하였다. 개발된 모형은 합류와 분류가 존재하는 간단한 가상교통망에서 실행되었고, 기존 DNL 모형에 비해 향상된 동적 교통류 묘사능력을 얻을 수 있었다.on constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.여도 취소소송의 대상으로 삼도록 하는 보다 명확하고 일관성 있는 논의전개를 제안하였다.수 있었다.로 첨가하여 48시간 배양한 후 암항원 유전자 발현성을 측정한 결과 세포주에 따라 다소 차이는 있으나 대개 0.2 uM농도에서도 유전자 발현이 유도되었으며 1, 5 uM농도에서 매우 강하게 유도되었다. ADC 처리가 페암세포주의 MHC와 B7 발현을 증가시키는가를 알아보기 위해 1 uM 농도의 ADC를 72시간 처치한 후 FACS 분석을 실시한 결과 4개의 페암세포주에서 MHC 및 B7분자의 발현은 유도되지 않았다. 또 ADC농도가 세포성장에 미치는 영향을 알아보기 위하여 ADC를 0.2, 1, 5 uM농도로 96시간 처치 후 세포수를 측정하여 상대성장지수를 알아본 결과 ADC 처치 농도가 증가함에 따라 세포의 성장은 매우 감소하였다. 결론: 폐암세포주에서 ADC처치는 MAGE, GAGE 및 NY-ESO-1과 같은 세포독성 T 림프구 반응을 유도할 수 있는 암항원의 발현을 증가시킬 수 있으며, ADC의 세포독성과 항원 발현 유발시간을 분석할 때 1 uM 농도에서 48시간 처치한 후 ADC가 없는 배지에서 수일간 배양하는 것이 가장 효과적이라고 생각된다. 그러나, ADC를 처치하여도 MHC 및 B7의 발현의 변화는 없었으므로 ADC를 처치한 폐암세포를 암백신으로 사용하기 위해서는 MHC나 B7 및 cytokine의 발현을 증가시키는 추가적인 처치가 필요하다고 생각된다.ded.한 질소제거를 N-balance로부터 구해보면, R3 반응조의 경우가 가장 높은 제거율(40.9%)을 보였다. 이상의 결과들을 볼 때, Bncillus 균주는 호기적 탈질을 일으킬 수 있는 가능성이 있고, Bncillus 균주를 이용한 B3 공정은 탈질에 이용되는 탄소량이 거의 없고, 적은

한정된 O-D조사자료를 이용한 주 전체의 트럭교통예측방법 개발 (DEVELOPMENT OF STATEWIDE TRUCK TRAFFIC FORECASTING METHOD BY USING LIMITED O-D SURVEY DATA)

  • 박만배
    • 대한교통학회:학술대회논문집
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    • 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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    • pp.101-113
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    • 1995
  • The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.

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