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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 20 - 29 (10page)
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거시적인 3대 교통변수(교통량, 속도, 밀도)와 고속도로 서비스 수준의 효과척도(밀도, 교통량 대 용량비) 모두 해당되는 변수는 밀도이다. 특히 도로의 서비스 수준을 평가함에 있어 가장 정확하고 우수한 효과척도로 알려져 있다. 이러한 중요성에도 불구하고 측정방법의 어려움으로 인해 타 변수에 비해 밀도를 활용한 연구가 상대적으로 부족하였다. 기존 밀도추정방법의 경우 측정시각에 따라 동일한 교통류의 밀도값이 변화하는 등의 한계가 있다. 본 연구에서는 서울외곽순환고속도로 사패산 터널 내부의 CCTV 영상을 정합하여 파노라마 영상을 제작한 후, 제작된 파노라마 영상을 이용하여 실제 밀도를 측정하는 방법을 연구하였다. 중심극한정리를 이용하여 분석한 결과, 1 km 사진 24개(혹은 24초)를 이용하여 밀도를 측정하면 당시 교통상황을 잘 반영할 수 있었다. 즉, 본 연구에서 제시한 밀도 수집 주기를 준수하여 수집한 구간영상으로 밀도를 측정할 경우 측정시각에 관계없이 평균적인 밀도값을 측정할 수 있으며, 현실 교통류를 대변하는 현실적인 밀도를 취득할 수 있다.
목차
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참고문헌 (8)
참고문헌 신청
/ 2013 / Korea Highway Capacity Manual / Ministry of Land, Infrastructure and Transport
Adolf D. May / 1990 / Traffic Flow Fundamentals / Prentice Hall
Ajitha, T / 2003 / Real-Time Traffic Density Estimation without Reliable Side Road Data / Journal of Computing in Civil Engineering
Celil Ozkurt / 2009 / AUTOMATIC TRAFFIC DENSITY ESTIMATION AND VEHICLE CLASSIFICATION FOR TRAFFIC SURVEILLANCE SYSTEMS USING NEURAL NETWORKS / Mathematical and Computational
Chul-woog Do / 2005 / Traffic Engineering Principles / Chungmungak
Adolf D. May / 1990 / Traffic Flow Fundamentals / Prentice Hall
Ajitha, T / 2003 / Real-Time Traffic Density Estimation without Reliable Side Road Data / Journal of Computing in Civil Engineering
Celil Ozkurt / 2009 / AUTOMATIC TRAFFIC DENSITY ESTIMATION AND VEHICLE CLASSIFICATION FOR TRAFFIC SURVEILLANCE SYSTEMS USING NEURAL NETWORKS / Mathematical and Computational
Chul-woog Do / 2005 / Traffic Engineering Principles / Chungmungak
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