KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.1D
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pp.25-32
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2011
The objective of this study is to propose a new strategy, called "freeway travel reservation strategy", to mitigate freeway traffic congestion by using advanced traffic technologies and traffic demand management policies, and to analyze its acceptability. Motorist surveys were carried out to accomplish the acceptability analysis. As a result, 73% of respondents agreed with the proposed strategy, and an increase in the inconvenience for using freeway during the major Korean Holidays, in the age, in the number of family members, and in household income resulted in higher acceptability. Additionally, married or female respondents tended to have higher acceptability. Such results can be practical for developing policies to successfully operate the proposed strategy in the future.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.5
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pp.38-47
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2009
This paper aims to evaluate the freeway traffic management Strategy based on exTMS according to traffic situation of freeway. As freeway user's demands increase, we thus need future-oriented and optimized traffic management. So, through improving the existing system and introducing the advanced system, these systems evaluate for not only preparing the application in real world but also preliminary feasibility. To evaluate effects of the traffic management based on exTMS, in this study, shoulder LCS, advanced VMS(assumption in it is improving next-generation system which it can be offering diverse dynamic traffic information), Ramp-metering system are applicated in simulation. In addition, this study evaluates the effect when all proposed systems are applicated, and compare the individual effect of when independent system is applicated, through considering about traffic condition of V/C=0.5, V/C=0.8, V/C=1.2. The study results show that all assumed cases, the travel speed were improved according to the increasing V/C. Furthermore, the results of evaluated the individual system show that the shoulder LCS was found to be the largest effect, and the effect of VMS(detour rate is 11%) is larger than the other cases.
PURPOSES : To operate more efficient traffic management system, it is utmost important to detect the change in congestion level on a freeway segment rapidly and reliably. This study aims to develop classification method of congestion change type. METHODS: This research proposes two classification methods to capture the change of the congestion level on freeway segments using the dedicated short range communication (DSRC) data and the vehicle detection system (VDS) data. For developing the classification methods, the decision tree models were employed in which the independent variable is the change in congestion level and the covariates are the DSRC and VDS data collected from the freeway segments in Korea. RESULTS : The comparison results show that the decision tree model with DSRC data are better than the decision tree model with VDS data. Specifically, the decision tree model using DSRC data with better fits show approximately 95% accuracies. CONCLUSIONS : It is expected that the congestion change type classified using the decision tree models could play an important role in future freeway traffic management strategy.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.12
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pp.2046-2052
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2016
Ramp metering is one of the most efficient and widely used control methods for an intelligent transportation management system on a freeway. Its objective is to control and upgrade freeway traffic by regulating the number of vehicles entering the freeway entrance ramp, in such a way that not only the alleviation of the congestion but also the smoothing of the traffic flow around the desired density level can be achieved for the maintenance of the maximum mainline throughput. When the cycle of the signal detection is larger than that of the system process, the density tracking problem needs to be considered in the form of the discrete-time system. Therefore, a discrete-time sliding mode control method is proposed for the ramp metering problem in the presence of both input constraint in the on-ramp and exogenous disturbance in the off-ramp considering the random behavior of the driver. Simulations were performed using a validated second-order macroscopic traffic flow model in Matlab environment and the simulation results indicate that proposed control method can achieve better performance than previously well-known ALINEA strategy in the sense that mainstream flow throughput is maximized and congestion is alleviated even in the presence of input constraint and exogenous disturbance.
Interest in freeway truck traffic has increased largely due to greater safety concerns regarding truck-related crashes. The negative interactions between slow-moving trucks and other vehicles are a primary cause of hazardous conditions, which lead to crashes with larger speed variations. To improve operational efficiency and safety, providing a climbing lane that separates slow-moving trucks from higher performance vehicles is frequently considered when upgrading geometrics. This study developed an operations strategy for freeway climbing lanes based on traffic conditions in real time. To consider traffic safety when designing a dynamic strategy to determine whether a climbing lane is closed or open, various factors, including the level of service (LOS) and the percentage of trucks, are investigated through microscopic simulations. A microscopic traffic simulator, VISSIM, was used to simulate freeway traffic streams and collect vehicle-maneuvering data. Additionally, an external application program interface, VISSIM's COM-interface, was used to implement the proposed climbing lane operations strategies. Surrogate safety measures (SSM), including the frequency of rear-end conflicts and, were used to quantitatively evaluate the traffic safety using an analysis of individual vehicle trajectories obtained from VISSIM simulations with various operations scenarios. It is expected that the proposed algorithm can be the backbone for operating the climbing lane in real time for safer traffic management.
This study proposed a speed management strategy for the enhancement of traffic safety on freeways. A novel feature of the proposed strategy is to provide desirable speed information to individual vehicles. A microscopic traffic simulator, VISSIM, was used for the performance evaluation. Vehicle trajectory data were used to evaluate the various speed management scenarios including the different levels of proportions of heavy vehicles. The proposed speed management strategy would be a useful precursor for developing an effective traffic control and operations system to prevent traffic accidents on freeways.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.3
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pp.38-51
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2020
A bottleneck and congestion occur when a freeway is closed due to maintenance and construction activities on the freeway. Although various traffic managements have been developed to improve the traffic efficiency at freeway work zones, such as merge control, there is a limit to those controls with human drivers. On the other hand, the wireless communication of connected and automated vehicles (CAVs) enables the operation of advanced traffic management. This study developed a traffic control strategy that integrates Dynamic Merge Control (DMC) and Lane Change Control (LCC) in a CAV environment. DMC operates as an either early or late merge based on the occupancy rate of upstream of the work zone. The LCC algorithm determines the number of vehicles that need to change their lane to balance the traffic volume on open lanes. The simulation results showed that integrated control improves the cumulative vehicle count, average speed upstream, and average network travel time.
Kim, Kyu-Ok;Park, Joon-Hyeong;Park, Ji-Eun;Shin, Hee-Cheol
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.2
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pp.9-21
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2011
The ramp metering strategy is one of the effective ways to solve the freeway traffic congestion in peak time periods. The study was initiated with assurance that the traffic conditions of ramp and mainline that mitigate the congestion would exist. Under the moderate traffic volume levels, ramp metering is expected to improve the quality of freeway operation. To derive a range of traffic condition, three operation strategies(Do nothing, ramp metering, minimum ramp control) were set up and the ALINEA algorithm was implemented with microscopic traffic simulator "VISSIM". The volumes of mainline and ramp are key parameters for the simulation scenarios. Measures of effectiveness for the study include mainline density and average vehicle speed. Operation boundaries in terms of traffic volume were proposed for operating ramp metering strategy. The results show that under the proposed traffic conditions the ramp metering was more successful to increase average vehicle speeds. Traffic controls under the operation boundaries of traffic levels give significant effects for density and average vehicle speed. The outcomes of this study would be useful to improve the performance of ramp metering strategies.
Vehicle platooning through wireless communication and automated driving technology has become realized. Platooning is a technique in which several vehicles travel at regular intervals while maintaining a minimum safety distance. Truck platooning is of keen interest because it contributes to preventing truck crashes and reducing vehicle emissions, in addition to the increase in truck flow capacity. However, it should be noted that interactions between vehicle platoons and adjacent manually-driven vehicles (MV) significantly give an impact on the performance of traffic flow. In particular, when vehicles entering from on-ramp attempt to merge into the mainstream of freeway, proper interactions by adjusting platoon size and inter-platoon spacing are required to maximize traffic performance. This study developed a methodology for establishing operational strategies for truck platoonings on freeway on-ramp areas. Average speed and conflict rate were used as measure of effectiveness (MOE) to evaluate operational efficiency and safety. Microscopic traffic simulation experiments using VISSIM were conducted to evaluate the effectiveness of various platooning scenarios. A decision making process for selecting better platoon operations to satisfy operations and safety requirements was proposed. It was revealed that a platoon operating scenario with 50m inter-platoon spacing and the platoon consisting of 6 vehicles outperformed other scenarios. The proposed methodology would effectively support the realization of novel traffic management concepts in the era of automated driving environments.
VMS based dispersion of traffic flows enables to decrease delay and congestion. Such being the case, there has been growing interests in VMS operation strategy. The strategy is based on driver's behavior or diversion rate. However, it was not easy to obtain each in practice. The diversion rate, thus far, was investigated by stated preference analysis or simulators. As an alternative, in this paper, a new method to obtain diversion flow rate was suggested using the toll collection system and freeway traffic management system data. A large gap of diversion rate between stated preference analysis and field survey was observed. Out of surveyed 8 tollgate data, the diversion rate was about 7% and was quite lower compared with that of 21%${\sim}$87% from stated preference analysis or simulators. With this at hand, a more careful information provision strategy should be devised and employed to correctly account this kind of differences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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