In this paper, we propose a customized genetic algorithm (GA) to find the minimum-cost guideway network (GN) of personal rapid transit (PRT) subject to connectivity, reliability, and traffic capacity constraints. PRT is a novel transportation concept, where a number of automated taxi-sized vehicles run on an elevated GN. One of the most important problems regarding PRT is how to design its GN topology for given station locations and the associated inter-station traffic demands. We model the GN as a directed graph, where its cost, connectivity, reliability, and node traffics are formulated. Based on this formulation, we develop the GA with special genetic operators well suited for the GN design problem. Such operators include steady state selection, repair algorithm, and directed mutation. We perform numerical experiments to determine the adequate GA parameters and compare its performance to other optimization algorithms previously reported. The experimental results verify the effectiveness and efficiency of the proposed approach for the GN design problem having up to 210 links.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.6
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pp.23-35
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2009
This study proposes a methodology for estimating representative section travel times using individual vehicle travel information under the ubiquitous transportation environment (UTE). A novel approach is to substantialize a concept of dynamic node-links in processing trajectory data. Also, grouping vehicles was conducted to obtain more reliable travel times representing characteristics of individual vehicle travels. Since the UTE allows us to obtain higher accuracy of vehicle positions, travel times for each lane can be estimated based on the proposed methodology. Evaluation results show that less than 10% of mean absolute percentage error was achievable with 20% of probe vehicle rate. It is expected that outcome of this study is useful for providing more accurate and reliable traffic information services.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.1
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pp.13-27
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2012
According to the development of Intelligent Transportation System technology, VMS(Variable Message Signs) are operating on highway. But, VMS display information which don't reflect traffic condition and driver's human factor. So driver can't read VMS message during limited time, it makes to reduce VMS's reliability. This paper presents a model for VMS message reading time and distance considering traffic condition and human factor. We built driving simulator by Winroad package which is able to copy real driving condition. Subjects were comprised of 20 people who reflect domestic driver's condition such as sex. We did regression analysis with experiment results and draw the model. The model could be possible to develop message- set considering traffic condition and human factor.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.6
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pp.98-111
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2009
The objective of this study is to revise the related regulations and laws of intelligent transport systems performance tests and methods. This study improves the reliability of present traffic information, reduce public discontent by systematic reforms and reduce national and social costs through the analysis of intelligent transport system performance tests'current status and problems. This study will maximize the investment profits and efficiency of ITS system as the reliability of transportation information which is created through the maintenance of ITS equipment and center, systemization of work responsibility through close analysis of ITS performance test and overall evaluation of role of ITS performance assessment organization will improve and new level of service will be born.
To analyze travel demand fur transportation policy and transportation planning, it is important to construct realistic and reliable traffic data. And it needs a user friendly system to demonstrate transportation problems in the transportation planning and transportation management aspect. Generally, to construct network for analysis and collection about social and economical data is a core of transportation planning model. However, it takes a lot of time and effect. To overcome this problem GIS is more effective and efficient in data processing, such as selecting, editing and visualizing, etc. However, it is an early stage to use CIS in the transportation problems. This paper shows a new GIS-T system. The system can give traffic information and plan transportation planning using GIS which has ability as spatial representation and spatial analysis. To build this system, we design interfaces that are able to communicate transportation package for analysis with GIS and manage network efficiently, such as editing and examination. And we also develop a module for traffic information processing to handle spatial data and add it on the system. The proposed system shows more realistic transportation network modeling because the system presents more effective conditions to analyze network. And it can be a tool that can analyze various transportation problems.
Existing arterial link travel time estimation methods relying on either aggregate point-based or individual section-based traffic data have their inherent limitations. This paper demonstrates the utility of data fusion for improving arterial link travel time estimation. If the data describe traffic conditions, an operator wants to know whether the situations are going better or worse. In addition, some traffic information providing strategies require predictions of what would be the values of traffic variables during the next time period. In such situations, it is necessary to use a prediction algorithm in order to extract the average trends in traffic data or make short-term predictions of the control variables. In this research. a multi-step ahead prediction algorithm using Data fusion was developed to predict a link travel time. The algorithm performance were tested in terms of performance measures such as MAE (Mean Absolute Error), MARE(mean absolute relative error), RMSE (Root Mean Square Error), EC(equality coefficient). The performance of the proposed algorithm was superior to the current one-step ahead prediction algorithm.
Purpose: The purpose of this research is to develop an evaluation index for reliable information provision and operation management of traffic safety facilities. Method: As for the analysis method, evaluation indicators were selected by grasping the current state of operation and management of traffic safety facilities, and the importance of each indicator was analyzed through the AHP survey. Result: As a result of the comprehensive importance analysis, it was found that the highest priority was given in the evaluation index for information accuracy and computer system construction. On the other hand, the evaluation index corresponding to the service management was analyzed as having the lowest priority. Conclusion: The results of this study are expected to serve as a yardstick for understanding the management level of each institution for efficient operation and management of traffic safety facilities, and it is expected to establish a foundation for providing accurate information in consideration of the commercialization of autonomous driving in the future.
최근, 다양한 정보의 수집 및 처리가 필요한 스마트 홈, 의료, 교통, 제조 등 여러 산업 분야에서 IoT(Internet of Things)가 많이 활용되고 있다. 특히 스마트 홈 환경에서 IoT 장치로 수집되는 정보는 민감한 개인 정보를 포함할 수 있기 때문에 특정 그룹이나 개인만이 해당 정보에 접근할 수 있도록 관리할 필요가 있다. 또한, IoT 환경에서 Blockchain 기반으로 데이터의 신뢰성을 확보하는 분산 저장소의 경우, 지연 시간의 증가 문제가 발생될 수 있기 때문에 실시간 데이터 수집에 대한 처리 속도를 향상할 방안이 필요하다. 본 논문에서는 사용자와 IoT 장치 간 생성한 그룹 ID 로 해당 그룹에 대한 접근 권한을 관리하고, Hyperledger Fabric 과 별도의 데이터베이스 운용으로 실시간성, 신뢰성을 향상할 수 있는 Hyperledger Fabric 기반 스마트 홈 Architecture 를 제안한다. 이 Architecture는 IoT 장치가 사용되는 다양한 환경에서 보안성, 실시간성, 신뢰성을 향상할 수 있을 것이다.
Traditionally, a dynamic network model is considered as a tool for solving real-time traffic problems. One of useful and practical ways of using such models is to use it to produce and disseminate forecast travel time information so that the travelers can switch their routes from congested to less-congested or uncongested, which can enhance the performance of the network. This approach seems to be promising when the traffic congestion is severe, especially when sudden incidents happen. A consideration that should be given in implementing this method is that travel time information may affect the future traffic condition itself, creating undesirable side effects such as the over-reaction problem. Furthermore incorrect forecast travel time can make the information unreliable. In this paper, a network-wide travel time prediction model under incidents is developed. The model assumes that all drivers have access to detailed traffic information through personalized in-vehicle devices such as car navigation systems. Drivers are assumed to make their own travel choice based on the travel time information provided. A route-based stochastic variational inequality is formulated, which is used as a basic model for the travel time prediction. A diversion function is introduced to account for the motorists' willingness to divert. An inverse function of the diversion curve is derived to develop a variational inequality formulation for the travel time prediction model. Computational results illustrate the characteristics of the proposed model.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.4
no.3
s.8
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pp.23-31
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2005
It is essential that is the collection of more accurate data to provide reliable traffic information. Currently collection of traffic information which uses the taxi or the passenger car by the probe vehicle is low reliability. If it develops the model which estimates car travel-time by using bus travel-time, it means that the sheep or duality of information using the passenger car and the taxi by the probe vehicle than will improve. Consequently the research which develops to each situation in accordance withtraffic volume and bus whole aspect car execution yes or no and bus stand form.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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