• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• v.2006 no.10
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• pp.45-49
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• 2006

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 2010.09a
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• pp.289-294
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• 2010

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2007.02a
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• pp.467-475
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• 2007

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2007.05a
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• pp.171-178
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• 2007

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.03a
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• pp.56-60
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• 1998

유고 감지 시스템은 검지기로부터 얻은 데이터를 분석하여 특정 구간의 유고 발생 여부를 판단하는 시스템으로 교통 관제의 측면에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 속도, 밀도 그리고 교통량의 변화와 같은 다양한 유고 감지 변수를 어떻게 퍼지 시스템에 사용하는가를 보여주고 기존의 알고리즘이 안고 있던 문제점들을 해결하기 위한 퍼지 유고 감지 알고리즘을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통해서 제안된 퍼지 유고 알고리즘의 성능을 평가한다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.103-109
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• 2005

• International Journal of Highway Engineering
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• v.17 no.5
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• pp.123-133
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• 2015

PURPOSES : This study aimed to develop a new highway capacity estimation method and provide comparative results among traditional capacity estimation methods and the recommended values in the latest version of KHCM. METHODS : The limitations of the existing methods, such as inconsistency and underestimation of the capacity value, are summarized through an extensive literature review. To overcome these limitations, a new method is introduced by adopting a definition of capacity and traffic flow characteristics at or near breakdown points. This method can produce the capacity value by searching a point corresponding to the maximum traffic flow through analysis of gradient changes (point of inflection) of the traffic flow and speed distribution. Comparative results of capacity values from each method are also presented to validate the new method by using data collected from detectors on freeways. RESULTS: From the analysis results, it is shown that a consistent capacity value can be estimated by applying the new method. In addition, the resulting capacity values are 3%-4% higher than those recommended in KHCM. CONCLUSIONS : The capacity values listed in the current KHCM tend to produce underestimated results. The new method presented in this paper may be included in the future edition of KHCM.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.107-112
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• 2001

본 연구는 FTMS와 TCS를 실시간으로 통신하여 톨게이트 운영에 관련된 다양한 교통정보를 제공하는 교통상황 모니터링과 미래의 교통상황을 예측하고 이를 바탕으로 톨게이트 교통상황을 예측하는 톨게이트 시뮬레이션 시스템(TGSS)을 개발하는 것이다. 교통상황 모니터링은 실시간 교통자료를 통계처리하고 분석하여 사용자에게 그래픽하게 교통정보를 제공하고 교통류의 예측은 톨게이트에 도착하는 교통류를 60분 후까지 예측하여 톨게이트 운영자에게 제공한다. 또한 톨게이트 예측시스템은 서울톨게이트에 도착하는 교통류 패턴을 이용하여 미래 톨게이트 교통상황을 시뮬레이션하고 이에 대한 톨게이트 운영 대안을 제시하는 기능을 수행한다. FTMS 및 TCS와 실시간으로 통신하기 위하여 별도의 통신프로그램을 작성하였고 통신에 의해 수집된 실시간 교통자료들은 모니터링 시스템과 연계하여 서울 톨게이트 주변구간의 교통상황과 톨게이트 운영 현황을 제공한다. 교통류 예측 시스템에 사용되는 모형은 거시적 교통류 모형인 Simple Continuum 모형과 시계열 모형을 이용하였고 이를 통해 서울 톨게이트에 도착하는 미래 교통류를 예측 할 수 있다. 톨게이트의 교통상황을 구현하기 위하여 미시적 모형인 차량추종모형과 차로변경모형을 톨게이트 예측 시스템에 반영하였고 현재의 톨부스 운영안과 사용자가 입력하는 톨부스 운영대안에 따라 시뮬레이션 함으로써 미래 톨 플라자내 교통상황을 톨게이트 운영자에게 애니메이션으로 보여줄 수 있다. 톨게이트 시뮬레이션 시스템을 이용하여 현재의 톨게이트 운영안과 최적화된 운영안을 상호 비교함으로써 톨게이트 운영자는 좀더 과학적인 톨게이트 운영을 모색할 수 있을 것으로 생각된다. 실용적 측면에서 볼 때, 톨게이트 시뮬레이션 시스템(TGSS)은 실시간 통신을 통한 모니터링과 교통류 예측으로 톨게이트 상황을 시뮬레이션하고 톨게이트 운영 대안을 제시·평가함으로써 서울톨게이트 운영을 효율화하고 이로 인한 고속도로 소통 증대를 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.12 no.4
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• pp.1-9
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• 2010

Predictive information on the freeway incident impacts can be a critical criterion in selecting travel options for users and in operating transportation system for operators. Provided properly, users can select time-effective route and operators can effectively run the system efficiently. In this study, a model is proposed to predict freeway incident impacts. The predictive model for incident impacts is based on short-term prediction. The proposed models are examined using MARE. The analysis results suggest that the models are accurate enough to be deployed in a real-world. The development of microscopic models to predict incident effects is expected to help minimize traffic delay and mitigate related social costs.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.16 no.1
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• pp.57-62
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• 2014

PURPOSES : Capacity is a main factor of determining the number of lane in highway design or the level of service in road on operation. Previous studies showed that breakdown may occur before capacity is reached, and then it was concluded that capacity is a stochastic value rather than a deterministic one. In general, estimating capacity is based on average over maximum traffic volume observed for capacity state. This method includes the empirical distribution method(EDM) and would underestimate capacity. This study estimated existing empirical methods of estimating stochastic highway capacity. Among the studied methods are the product limit method(PLM) and the selected method(SM). METHODS : Speed and volume data were collected at three freeway bottleneck sites in Cheonan-Nonsan and West Sea Freeway. The data were grouped into a free-flow state or capacity state with speeds observed in the bottlenecks and the upstream. The data were applied to the empirical methods. RESULTS : The results show that the PLM and SM estimated capacity higher than EDM. The reason is that while the EDM is based on capacity observations only, the PLM and SM are based on free-flow high volumes and capacity observations. CONCLUSIONS : The PLM and SM using both free-flow and capacity observations would be improved to enhance the reliability of the capacity estimation.