PURPOSES : The key point of a multimodal LOS (level-of-service) evaluation system is that all of the modes are mutually associated to determine each mode's LOS. For example, the LOS of the bicycle mode is measured based on not only bicycle volumes, but also automobile volumes. However, the Korea Highway Capacity Manual (KHCM) still focuses on the automobile mode in evaluating the LOS of the roads. Additionally, the KHCM's LOS of the other modes, except for the automobile, is not consistent with actual road conditions. The KHCM, therefore, needs to develop and introduce a multimodal LOS system in order to evaluate the service conditions more accurately. METHODS: As a preliminary step to the introduction of multimodal LOS research, in this study the current problem of the KHCM's LOS system through a close review and comparison with other HCMs (highway capacity manuals) was identified. Secondly, a field survey and investigation of the urban streets to apply the HCM's multimodal LOS system was conducted. Finally, a comparison analysis of the results of the HCM and KHCM LOS was performed. RESULTS: In the study, it was found that the results of the LOS for the automobile mode did not show a significant difference between the HCM and KHCM. However, the LOS of the bicycle and pedestrian mode tended to be worse in the multimodal LOS system, which results from considering the effects of the automobile mode. Moreover, it was found that many cases have the potential to improve the overall LOS conditions, while reducing the automobile capacity. CONCLUSIONS: With the introduction of the multimodal LOS system, road diet and complete streets can be easily applied to ans actual road improvement project. Ultimately, the multimodal LOS system should be introduced into the KHCM, which can then be applied to traffic impact studies and other road improvement projects for more accurate evaluations.
Determination of the most meaningful structural modes and gaining insight into how these modes evolve are important issues for long-term structural health monitoring of the long-span bridges. To address this issue, modal parameters identified throughout the life of the bridge need to be compared and linked with each other, which is the process of mode tracking. The modal frequencies for a long-span bridge are typically closely-spaced, sensitive to the environment (e.g., temperature, wind, traffic, etc.), which makes the automated tracking of modal parameters a difficult process, often requiring human intervention. Machine learning methods are well-suited for uncovering complex underlying relationships between processes and thus have the potential to realize accurate and automated modal tracking. In this study, Gaussian mixture model (GMM), a popular unsupervised machine learning method, is employed to automatically determine and update baseline modal properties from the identified unlabeled modal parameters. On this foundation, a new mode tracking method is proposed for automated mode tracking for long-span bridges. Firstly, a numerical example for a three-degree-of-freedom system is employed to validate the feasibility of using GMM to automatically determine the baseline modal properties. Subsequently, the field monitoring data of a long-span bridge are utilized to illustrate the practical usage of GMM for automated determination of the baseline list. Finally, the continuously monitoring bridge acceleration data during strong typhoon events are employed to validate the reliability of proposed method in tracking the changing modal parameters. Results show that the proposed method can automatically track the modal parameters in disastrous scenarios and provide valuable references for condition assessment of the bridge structure.
Modal identification based on ambient vibration data has attracted extensive attention in the past few decades. Since the excitation for ambient vibration tests is mainly from the environmental effects such as wind and traffic loading and no artificial excitation is applied, the signal to noise (s/n) ratio of the data acquired plays an important role in mode identifiability. Under ambient vibration conditions, certain modes may not be identifiable due to a low s/n ratio. This paper presents a study on the mode identifiability of an instrumented cable-stayed bridge with the use of acceleration response data measured by a long-term structural health monitoring system. A recently developed fast Bayesian FFT method is utilized to perform output-only modal identification. In addition to identifying the most probable values (MPVs) of modal parameters, the associated posterior uncertainties can be obtained by this method. Likewise, the power spectral density of modal force can be identified, and thus it is possible to obtain the modal s/n ratio. This provides an efficient way to investigate the mode identifiability. Three groups of data are utilized in this study: the first one is 10 data sets including six collected under normal wind conditions and four collected during typhoons; the second one is three data sets with wind speeds of about 7.5 m/s; and the third one is some blind data. The first two groups of data are used to perform ambient modal identification and help to estimate a critical value of the s/n ratio above which the deficient mode is identifiable, while the third group of data is used to perform verification. A couple of fundamental modes are identified, including the ones in the vertical and transverse directions respectively and coupled in both directions. The uncertainty and s/n ratio of the deficient mode are investigated and discussed. A critical value of the modal s/n ratio is suggested to evaluate the mode identifiability of the deficient mode. The work presented in this paper could provide a base for the vibration-based condition assessment in future.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.1
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pp.75-85
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2014
Existing car-sharing systems have difficulty meeting the demands of one-way trips and connecting to other sharing systems. Therefore, in this study, a multi-mobility sharing service management system that was able to meet the demands of the one-way and round-way trips and shared diverse transportation modes such as cars (electric car/gasoline car), electric motorcycles and bicycles was developed, and a field study was conducted in Kashiwa-no-ha, Kashiwa City and Nagareyama City, Chiba Prefecture, Japan. As a result of the field test, it was confirmed that this system supplied the one-way demands for 54.9% of total car trips and 43.9% of the user used multiple transportation modes by the common interface. In addition, this system contributed to reduce carbon dioxide emissions by sharing vehicles and using eco-friendly vehicles. The developed sharing system is expected to improve mobility by meeting more various types of traffic demand than existing car sharing systems.
This study finds a way to increase the usability of a subway commuter pass. Usability of the commuter pass on a probabilistic statistical model is calculated when the pass is allowed to used in a different mode(bus). A sunk cost of commuter pass is used to reduce the vehicle travels from public transit. 324 people aged 25 to 35 were surveyed and utilized to build a Nested Logit Model on STRADA 3.5 platform. Main results are as follows. First, commuter passes were issued in various forms. Second, the model turns out to be statistically significant in four explanatory variables (discount rate, inter-usablity between modes, forms of payment and periods). Lastly, the more valid on different modes, the more increased of the rail commuter pass.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.33
no.4
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pp.223-230
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2011
According to EMEP/EEA Emission Inventory Guidebook, the emissions produced by vehicle in cold start phase should be calculated differently compared to hot start phase. In this study, considering this driving cycle, more appropriate procedures for estimating Environmental Benefits was suggested. Using Tier 3 standard, all links within the impact area were included in estimating emissions. Traffic volume and travel distance were analyzed using EMME/3 software. For application of the procedures in this study, the case study was carried out with real transportation project. As a result, the Environment-Benefits increased by 30%. If the methodology suggested in this study is applied to feasibility study it will help to activate the investment of the environment-friendly modes like railway in the future.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.5
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pp.67-75
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2023
This paper deals with the operation of air taxis, which is one of the latest innovative technologies aimed at solving the issue of traffic congestion in cities. A key challenge for the successful introduction of the technology and efficient operation is a vertiport location problem. This paper employs a discrete choice model to calculate choice probabilities of transportation modes for each route, taking into account factors such as cost and travel time associated with different modes. Based on this probability, a mathematical formulation to maximize the utilization rate for air taxi is proposed. However, the proposed model is NP-hard, effective and efficient solution methodology is required. Compared to previous studies that simply proposed the optimization models, this study presents a solution methodology using the cross-entropy algorithm and confirms the effectiveness and efficiency of the algorith through numerical experiments. In addition to the academic excellence of the algorithm, it suggests that decision-making that considers actual data and air taxi utilization plans can increase the practial usability.
Buses, one of the representative public transportation modes, are divided into a vareity of service types according to the purpose of operation, operating distance, and management agencies. Although bus-involved crashes may cause large amount of damage due to the higher number of passengers boarded on a bus, prior research has little focused on crash severity according to bus service types. This study aims to investigate factors influencing crash severity in bus-involved crashes and to present policy implications to reduce crash severity by bus service type. To do this, bus-involved crash data from the Traffic Accident Analysis System (TAAS) during five-year period are used. Ordered probit models for three types of bus service, i.e., city bus, suburban and express buses, and charter buses, are estimated to analyze the factors of accident severity. The results show that there are significant differences of factors affecting crash severity among the types of bus services while speed and road surface influence all the types of buses. In case of local buses, time of day, roadway alignment, and installation of a traffic signal are found to be statistically significant factors. Seat belt and road class have significant effects on injury severity of the intercity and express buses. Chartered buses have time of day, driving experience, seatbelt, traffic signal, and day of week as the significant factors. The results of this study are expected to contribute to the reduction of the crash severity by each bus service type.
Deficient modes that cannot be always identified from different sets of measurement data may exist in the application of operational modal analysis such as the stochastic subspace identification techniques in large-scale civil structures. Based on a recent work using the long-term ambient vibration measurements from an instrumented cable-stayed bridge under different wind excitation conditions, a benchmark problem is launched by taking the same bridge as a test bed to further intensify the exploration of mode identifiability. For systematically assessing this benchmark problem, a recently developed SSI algorithm based on an alternative stabilization diagram and a hierarchical sifting process is extended and applied in this research to investigate several sets of known and blind monitoring data. The evaluation of delicately selected cases clearly distinguishes the effect of traffic excitation on the identifiability of the targeted deficient mode from the effect of wind excitation. An additional upper limit for the vertical acceleration amplitude at deck, mainly induced by the passing traffic, is subsequently suggested to supplement the previously determined lower limit for the wind speed. Careful inspection on the shape vector of the deficient mode under different excitation conditions leads to the postulation that this mode is actually induced by the motion of the central tower. The analysis incorporating the tower measurements solidly verifies this postulation by yielding the prevailing components at the tower locations in the extended mode shape vector. Moreover, it is also confirmed that this mode can be stably identified under all the circumstances with the addition of tower measurements. An important lesson learned from this discovery is that the problem of mode identifiability usually comes from the lack of proper measurements at the right locations.
The subject this paper is the signal control strategy under oversaturated conditions. The nature of traffic control for oversaturation is essentially different from the standard control modes. While under non-saturated situation traffic control is needed for the sake of safety and efficiency, the throughput is essential under oversaturated conditions. Therefore berth objective and strategies differ. For an oversaturated stream the cycle time and the signal offset are thought to be of rather secondary importance. For this case the green split may well be the most important control variable to serve the excessive demand. Up to now, however, most efforts have concentrated on the strategy with the concept which lies just on the extension of Webster's. "Green-split Coordination Strategy for Over-Saturated Networks", presents newly contrived three types of strategies named Forward-coordination, Backward-coordination and Network-coordination respectively and describes the algorithms with the evaluations. The forward coordination strategy treats the forward wave of flow between two signals. The aim is to prevent the outbreak of queue due to the accumulation of temporary excess of demand in near-saturation or saturation flow. The backward coordination strategy treats the backward rave of flow between two signals. The goal is to prevent the waste of green time caused by the exit block at the upstream signal. for this purpose a feedback regulation is provided of the upstream green-split so that the inflow-outflow balance is kept zero. The resultant surplus of green time is alloted to other signal stages. Also here the examination is made of the appropriate value of the feedback control parameter. The network coordination strategy is operated to maximize the network throughput in a specific direction applying a bang-bang control at the bottleneck intersection. This is a type of intervenient control for policy reasons. For this strategy the green-split coordinations, particuarly the backward coordination, are essential as the tactical elements. In order to evaluate the preposed strategies those are compared with the latest existing strategy called saturation-degree-ratio control by the simulation experiments in an assumed 4$\times$4 grid network. The results are satisfactory showing a 10-15% reduction in delays and a 15% increase in network capacity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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