RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI우수등재

      신호교차로 대기행렬 내 프로브 차량의 위치 정보를 활용한 다차로 접근로에서의 프로브 차량 비율 추정 = Estimation of Probe Vehicle Penetration Rates on Multi-Lane Streets Using the Locations of Probe Vehicles in Queues at Signalized Intersections

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A107328544

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      The probe vehicle penetration rate is a required parameter in the estimation of entire volume, density, and queue length from probe vehicle data. The previous studies have proposed estimation methods without point detectors, which are based onprobabil...

      The probe vehicle penetration rate is a required parameter in the estimation of entire volume, density, and queue length from probe vehicle data. The previous studies have proposed estimation methods without point detectors, which are based onprobability structures for the locations of probe and non-probe vehicles; however, such methods are poorly suited to the case of multi-lane streets. Therefore, this study aimed to estimate the probe vehicle penetration rate at a multi-lane intersection and introduce a probability distribution of the queue length of each lane. Although a gap between estimates and observations was found, the estimates followed the trend of observations; the estimation could be improved by the correction factor hereafter. This study is expected to be used as a basic study for the estimation of entire volume, density, and queue length at multi-lane intersections without point detectors.

      더보기

      국문 초록 (Abstract)

      프로브 차량 데이터로부터 전수화 된 교통량, 밀도, 대기행렬 길이를 추정하기 위해 프로브 차량 비율이 필요하다. 이를 위해 기존 연구는 프로브 차량과 일반 차량의 위치에 대한 확률구조...

      프로브 차량 데이터로부터 전수화 된 교통량, 밀도, 대기행렬 길이를 추정하기 위해 프로브 차량 비율이 필요하다. 이를 위해 기존 연구는 프로브 차량과 일반 차량의 위치에 대한 확률구조를 활용하여 지점 검지기 없이 프로브 차량 비율을 추정하는 방법을 제시하였으나, 기존 연구의 방법론은 다차로 도로에 적용할 수 없다는 한계가 있었다. 따라서 본 연구는 각 차로의 대기행렬 길이에 확률분포를 도입함으로써 다차로 접근로에서 프로브 차량 비율을 추정하고자 하였다. 사례연구 결과, 추정치와 관측치 간 이격이 있었으나, 추정치가 관측치의 경향을 따라가는 것으로 나타났으며, 향후 보정계수 도입 등을 통하여 추정치를 개선할 여지가 있었다. 본 연구는 지점 검지기가 없는 다차로 접근로에서 전수화 된 교통량, 밀도, 대기행렬 길이를 추정하기 위한 기초연구로서 활용될 것으로 기대된다.

      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 심상우, "혼잡상황에서 링크미통과 GPS 프로브데이터를 활용한 링크통행시간 추정기법 개발" 대한교통학회 24 (24): 7-18, 2006

      2 장진환, "통계적 신뢰구간 개념을 도입한 검지기 성능평가" 한국ITS학회 10 (10): 67-75, 2011

      3 고승영, "교통정보 수집을 위한 프로브차량대수 모형 개발" 대한교통학회 20 (20): 177-185, 2002

      4 나성용, "고속도로 교통정보 수집을 위한 V2X 차량비율 추정연구" 한국ITS학회 17 (17): 71-78, 2018

      5 심정숙, "거시교통류 모니터링 지표산출을 위한 적정 프로브차량 비율 결정에 관한 연구" 한국ITS학회 9 (9): 33-40, 2010

      6 Zhao, Y., "Various methods for queue length and traffic volume estimation using probe vehicle trajectories" 107 : 70-91, 2019

      7 Guler, S. I., "Using connected vehicle technology to improve the efficiency of intersections" 46 : 121-131, 2014

      8 이재현, "Two-fluid Model 파라미터를 활용한 강우에 따른 도시부 네트워크 운영성 및 위험도 변화 분석" 대한토목학회 40 (40): 167-175, 2020

      9 권영범, "Two-Fluid 모형 파라미터 정산의 새로운 접근방안" 대한토목학회 39 (39): 63-71, 2019

      10 Quiroga, C. A., "Travel time studies with global positioning and geographic information systems: An integrated methodology" 6 (6): 101-127, 1998

      1 심상우, "혼잡상황에서 링크미통과 GPS 프로브데이터를 활용한 링크통행시간 추정기법 개발" 대한교통학회 24 (24): 7-18, 2006

      2 장진환, "통계적 신뢰구간 개념을 도입한 검지기 성능평가" 한국ITS학회 10 (10): 67-75, 2011

      3 고승영, "교통정보 수집을 위한 프로브차량대수 모형 개발" 대한교통학회 20 (20): 177-185, 2002

      4 나성용, "고속도로 교통정보 수집을 위한 V2X 차량비율 추정연구" 한국ITS학회 17 (17): 71-78, 2018

      5 심정숙, "거시교통류 모니터링 지표산출을 위한 적정 프로브차량 비율 결정에 관한 연구" 한국ITS학회 9 (9): 33-40, 2010

      6 Zhao, Y., "Various methods for queue length and traffic volume estimation using probe vehicle trajectories" 107 : 70-91, 2019

      7 Guler, S. I., "Using connected vehicle technology to improve the efficiency of intersections" 46 : 121-131, 2014

      8 이재현, "Two-fluid Model 파라미터를 활용한 강우에 따른 도시부 네트워크 운영성 및 위험도 변화 분석" 대한토목학회 40 (40): 167-175, 2020

      9 권영범, "Two-Fluid 모형 파라미터 정산의 새로운 접근방안" 대한토목학회 39 (39): 63-71, 2019

      10 Quiroga, C. A., "Travel time studies with global positioning and geographic information systems: An integrated methodology" 6 (6): 101-127, 1998

      11 Gerlough, D. L., "Traffic flow theory: A monograph" Transportation Research Board, National Research Council 1975

      12 Comert, G., "Simple analytical models for estimating the queue lengths from probe vehicles at traffic signals" 55 : 59-74, 2013

      13 Kitae Jang, "Short-Term Prediction of Travel Time Using DSRC on Highway" Korean Society of Civil Engineers 33 (33): 2465-, 2013

      14 Jiwon Kim, "Rate of Probe Vehicles for the Collection of Traffic Information on Expressways" The Korea Institute of Intelligent Transport Systems 18 (18): 262-274, 2019

      15 Comert, G., "Queue length estimation from probe vehicles at isolated intersections: estimators for primary parameters" 252 (252): 502-521, 2016

      16 Comert, G., "Queue length estimation from probe vehicle location and the impacts of sample size" 197 (197): 196-202, 2009

      17 Cheu, R. L., "Probe vehicle population and sample size for arterial speed estimation" 17 (17): 53-60, 2002

      18 Kim, D. S., "Parameter estimation and elasticity analysis of gravity model by using public transport card data" Chonnam National University 2011

      19 Wong, W., "On the estimation of connected vehicle penetration rate based on singlesource connected vehicle data" 126 : 169-191, 2019

      20 Han, M. J., "Modeling pedestrian movement behavior based on decision making process" Seoul National University 2016

      21 Shin, "Expressway Travel Time Prediction Using K-Nearest Neighborhood" Korean Society of Civil Engineers 34 (34): 1873-, 2014

      22 Geroliminis, N., "Existence of urbanscale macroscopic fundamental diagrams: Some experimental findings" 42 (42): 759-770, 2008

      23 Zhao, Y., "Estimation of queue lengths, probe vehicle penetration rates, and traffic volumes at signalized intersections using probe vehicle trajectories" 2673 (2673): 660-670, 2019

      24 Zheng, J., "Estimating traffic volumes for signalized intersections using connected vehicle data" 79 : 347-362, 2017

      25 Dixit, V. V., "Empirical investigation of dynamics of the two-fluid model and macroscopic fundamental diagram with probe vehicles" TRB 1-23, 2015

      26 Theil, H., "Economic forecasts and policy" North Holland Publishing Company 1958

      27 Park, M. K., "Development of pedestrian accident model in Cheongju" KST 150-154, 2013

      28 Chen, M., "Determining the number of probe vehicles for freeway travel time estimation by microscopic simulation" 1719 (1719): 61-68, 2000

      29 Lu, S., "Deriving the macroscopic fundamental diagram for an urban area using counted flows and taxi GPS" IEEE 184-188, 2013

      30 Du, J., "Deriving macroscopic fundamental diagrams from probe data: Issues and proposed solutions" 66 : 136-149, 2016

      31 Ambühl, L., "Data fusion algorithm for macroscopic fundamental diagram estimation" 71 : 184-197, 2016

      32 장현호, "DSRC와 TCS 정보를 이용한 고속도로 경로통행시간 예측" 대한토목학회 37 (37): 1033-1041, 2017

      33 Argote-Cabañero, J., "Connected vehicle penetration rate for estimation of arterial measures of effectiveness" 60 : 298-312, 2015

      34 Punzo, V., "Analysis and comparison of microscopic traffic flow models with real traffic microscopic data" 1934 (1934): 53-63, 2005

      35 Lee, Y. I., "A study on link travel time estimating methodology for traffic information service (determining of an adequate sample size)" KST 20 (20): 55-67, 2002

      36 Jeong, Y. T., "A study on calculation of sectional travel speeds of the interrupted traffic flow with the consideration of the characteristics of probe data" Korean Society of Civil Engineers 34 (34): 1851-, 2014

      37 Feng, Y., "A real-time adaptive signal control in a connected vehicle environment" 55 : 460-473, 2015

      38 Nagle, A. S., "A method to estimate the macroscopic fundamental diagram using limited mobile probe data" IEEE 1987-1992, 2013

      39 Chung, Y. S., "A development of travel time estimation algorithm fusing GPS probe and loop detector" KST 17 (17): 97-116, 1999

      40 Yeon Tak Jeong, "A Study on Improving the Reliability of DSRC Traffic Information Considering Traffic and Road Characteristics - Focusing on Busan Urban Expressway -" Korean Society of Civil Engineers 34 (34): 1535-1545, 2014

      41 Young Woo Lee, "A Study on Estimating Route Travel Time Using Collected Data of Bus Information System" Korean Society of Civil Engineers 33 (33): 1115-1122, 2013

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2022 평가예정 계속평가 신청대상 (등재유지)
      2017-01-01 평가 우수등재학술지 선정 (계속평가)
      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2001-07-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      1998-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      더보기

      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.4 0.4 0.41
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.38 0.35 0.707 0.11
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼