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임성한,Lim, Sung Han 한국ITS학회 2020 한국ITS학회논문지 Vol.19 No.5
본 연구는 코로나19가 도로 교통수요(평균 일교통량)에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 코로나19로 인한 평균 일교통량 변화를 분석하기 위해 2019년과 2020년 1~5월까지의 상시 교통량 조사자료를 이용하였다. 국내 첫 감염자가 2020년 1월 20일에 발생하였고, 2월 29일에 1일 최대 감염자수인 909명을 기록하였으며, 4월 30일 4명으로 감소하였기 때문이다. 코로나19 발생으로 인해 평균 일교통량은 전년 동기 대비 3.3% 감소한 것으로 분석된다. 최근 10년 동안 교통량이 연평균 2.3% 증가한 점을 고려할 때, 이번 코로나로 인한 실질적인 평균 일교통량 감소는 5.6%(3.3% + 2.3%)로 추정된다. 주중보다는 주말의 평균 일교통량이 상대적으로 크게 감소한 것으로 나타난다. 도로 유형별 변화를 분석해 보면, 도시부 도로 -4.6%, 지방부 도로 -3.2%, 관광부 도로 -0.7%로 분석된다. 도시부 도로가 가장 크게 감소하였으며, 관광부 도로가 가장 적게 감소한 것으로 분석된다. This study examined the impact of COVID-19 on traffic demand (Average Daily Traffic : ADT) by analyzing the available data on highway traffic volume and the spread of COVID-19 cases in Korea. This study used the data from 228 permanent traffic counts (PTCs) on highways from January to May of 2019 and 2020 to analyze the change in ADT. The first cases of infection in Korea occurred on January 20, 2020, and the maximum daily number of infections was 909 on February 29. On April 30, 2020, the daily number of infections decreased to four. The ADT decreased by 3.3% due to the impact of COVID-19. Considering that the traffic volume has increased 2.3% annually over the past decade, the actual decrease in ADT due to the COVID-19 is estimated to be 5.6% (3.3% + 2.3%). The ADT for weekends decreased significantly, compared to during the week. An analysis of the changes in ADT according to the road type revealed decreases in the following: urban roads -4.6%, rural roads -3.2%, and recreational roads -0.7%. Urban roads decreased the most, and tourist roads decreased the least.
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임성한 한국ITS학회 2014 한국ITS학회논문지 Vol.13 No.2
본 연구의 목적은 신뢰성 높은 교통정보 서비스를 위하여 교통정보센터 간 정보 연계체계 개선방안을 도출하는 것이다. 교통정보 연계체계의 문제점으로 교통정보센터 간 연계시간 과다 소요로 인한 오차 발생, 정보 생성시각 및 생성주체에 관한 정보 부재 등으로 인한 정보의 신뢰도 부족, 정보 연계 관리체계 미비 등의 문제점을 인식하였다. 교통정보 연계체계 개선방안으로 연계시간 최소화, 정보의 신뢰성 향상 및 연계 관리체계 구축방안을 제시하였다. The purpose of this study is to present the improvement of connection system between traffic information centers for reliable traffic information service. We recognized traffic information error caused by too much time in conjunction between traffic information centers, lack of reliability of traffic information caused by absence of generation time and generation institution of traffic information. We presented minimization methods of connection time, improvement methods of reliability of traffic information and development methods of connection state management system.
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임성한 한국ITS학회 2014 한국ITS학회논문지 Vol.13 No.3
본 연구는 대형 이벤트가 발생하였을 때 신속하고 정확한 교통정책을 수립할 수 있도록 대형 이벤트 대응형 통합교통분석 시스템을 개발하는 데 목적이 있다. 교통분석 시스템 사례조사를 기초로 통합교통분석 시스템의 요건을 정의하고 개발방향을 수립하였다. 데이터 웨어하우스 (data warehouse) 구축을 위해 신속하고 정확한 교통정책 수립이 요구되는 대형 이벤트를 선정하고 데이터를 수집하였다. 수집된 대형 이벤트 데이터와 교통 데이터를 통합하여 데이터 웨어하우스와 주제별 데이터 마트 (data mart)를 구축하였다. 이용자가 적시에 의사결정을 할 수 있도록 비즈니스 인텔리전스 (business intelligence) 시스템 화면을 설계하고 개발하였다. This study deals with development of Integrated Transportation Analysis System for Large-scale event. Based on case studies, the requirements of the system were defined and the direction of development was established. The large-scale events that require fast and accurate transportation policy were selected. The data warehouse and data mart were developed by integrating the large-scale event data and the traffic data. Business intelligence system was designed and developed users to allow timely decisions.
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임성한,류승기,변상철,문학룡 한국ITS학회 2012 한국ITS학회논문지 Vol.11 No.3
도로 설계를 위한 기본 교통량으로 이용되는 중방향 설계시간 교통량(directional design hourly volume, DDHV)은 교통 및 도로 부문에서 매우 중요한 요소이다. DDHV는 연평균 일교통량(annual average daily traffic, AADT)에 설계시간계수(K계수)와 중방향계수(D계수)를 고려하여 산정된다. 그러나 K계수와 D계수는 연간 모든 시간 교통량을 관측해야 가능하기 때문에 사실상 불가능하며, 도로용량편람(KHCM)에서 제시하는 K계수와 D계수를 그대로 적용하는 경우가 일반적이다. 본 연구에서는 일반국도를 대상으로 신뢰성 높고 현실적으로 적용 가능한 DDHV 추정 모형을 개발하고자 하였다. 일반국도 상에 설치된 상시 교통량 조사장비에서 수집된 교통자료를 이용하여 DDHV 특성을 분석한 결과, DDHV와 AADT 간 강한 상관관계가 존재함을 확인하였다. 따라서 AADT를 이용한 DDHV 추정 모형을 개발하였으며, 기존 KHCM 방법에 비해 성능이 우수한 것으로 분석되었다. Estimating directional design hourly volume (DDHV) is an important aspect of traffic or road engineering practice. DDHV on highway without permanent traffic counters (PTCs) is usually determined by the annual average daily traffic (AADT) being multiplied by the ratio of DHV to AADT (K factor) and the directional split ratio (D factor) recommended by Korea highway capacity manual (KHCM). However, about the validity of this method has not been clearly proven. The main intent of this study is to develop more accurate and efficient DDHV estimation models for national highway in Korea. DDHV characteristics are investigated using the data from permanent traffic counters (PTCs) on national highways in Korea. A linear relationship between DDHV and AADT was identified. So DDHV estimation models using AADT were developed. The results show that the proposed models outperform the KHCM method with the mean absolute percentage errors (MAPE).
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