Rasyidi, Mohammad Arif;Kim, Jeongmin;Ryu, Kwang Ryel
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.20
no.1
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pp.121-131
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2014
Traffic speed is an important measure in transportation. It can be employed for various purposes, including traffic congestion detection, travel time estimation, and road design. Consequently, accurate speed prediction is essential in the development of intelligent transportation systems. In this paper, we present an analysis and speed prediction of a certain road section in Busan, South Korea. In previous works, only historical data of the target link are used for prediction. Here, we extract features from real traffic data by considering the neighboring links. After obtaining the candidate features, linear regression, model tree, and k-nearest neighbor (k-NN) are employed for both feature selection and speed prediction. The experiment results show that k-NN outperforms model tree and linear regression for the given dataset. Compared to the other predictors, k-NN significantly reduces the error measures that we use, including mean absolute percentage error (MAPE) and root mean square error (RMSE).
The ITS(Intelligent Transport System) enables us to provide solutions on traffic problems, while maximizing safety and efficiency of road and transportation systems, by combining technologies from information and communication, electrical engineering, electronics, mechanics, control and instrumentation with transportation systems. The issues that an integration system for massive traffic data sources must face are due to several factors such as the variety and amount of data available, the representational heterogeneity of the data in the different sources, and the autonomy and differing capabilities of the sources. In this paper, we describe how to extract and load of the heterogeneous massive traffic data from the operational databases, such as FTMS and ARTIS using commercial tools. Also, we experiment on traffic data warehouses with integrated quality management techniques for providing high quality data.
급속한 도시화와 교통 수요의 증가로 인해 각종 도로 정보가 빠르게 변화하고 있어 이에 대한 정보들의 추출, 수정 또는 보완의 중요성이 커지고 있다. 도로 정보 및 도로 파손 상태 정보를 이용하면 도로를 효율적이고 경제적으로 유자 관리할 수 있고, 수치지도 및 GIS 분석의 입력자료로서 사용될 수 있다. 본 연구에서는 분당지역의 항공사진을 이용하여 반자동으로 도로를 추출하였다. 항공사진에 탑햇 필터(top-hat filter)를 적용하고 적절한 임계값을 설정하여 후보 개체를 선택하고 모양 유사성을 고려하여 차로분리선만을 선택함으로써 효율적으로 차로분리선을 추출하였다. 추출된 차로분리선을 연결하고 중심선을 구함으로써 도심지역의 도로를 추출할 수 있었다.
Transportation policy to facilitate the public mode use is of the foremost importance to the local governments of Metropolitan Seoul, regarding the economic and environmental consequences of the increasing use of car. Understanding the travel behaviour is essential to the establishment of proper policy to guide more people to the use of public modes instead of private. The paper reports a result of sequential analysis of individual travel behaviour in Metropolitan Seoul, using a multi-dimensional motif search technique applied to Smart Card data that integrates individuals' different public mode uses. Groups of travel patterns with similar sequential information identified distinctive travel behaviour between Seoul north and south and between metro and bus uses. Travel patterns are more bounded within north Seoul and south Seoul respectively than crossing Han River between north and south. Within north and south, travel patterns visiting northern CBD and southern CBD, respectively, as well as their local neighbour in north and south, often use metro and metro-local bus combination, while travel patterns visiting only the north and south locals without CBDs more use only the local bus line and even only the areal bus line.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.153-154
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2023
대한민국의 교통 혼잡 비용은 2018년 기준 67조 원으로 국내총생산(GDP)의 3.6%를 차지하고 있다. 또한 국민 교통 고통지수는 매년 상승하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인구 밀집도가 가장 높은 서울시의 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 빅데이터 분석을 통한 효과적인 정책을 제공하고자 한다. 국가 표준 링크 아이디(LINK_ID)와 노드 아이디(NODE_ID)를 통해 위도 경도 데이터를 추출하고, 정체성이 높은 도로를 시각화해 추려진 특성과 공통점을 파악한다. 이를 토대로 정체성을 낮출 방안을 제공하고자 한다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.3
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pp.89-95
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2014
Traffic information is closely related to our daily lives. Thanks to the development of portable electronic devices, we can get traffic information rather easily. In particular, Most of traffic informations are being provided through mobile apps due to the spread of smartphones. Accordingly, to improve usability is emerged significant challenge. Therefore, this paper perform comparative evaluation for four traffic mobile apps which is currently being offered in our country and draw user needs. Then we suggest direction of traffic information apps for the future. First, We summarized research trend on information visualization and techniques which is used to traffic mobile apps with introduction traffic mobile apps. We adopted heuristic evaluation technique which is suitable for evaluating visualization and drew evaluation elements for traffic information visualization. Then, We conducted a survey based on evaluation elements so we was able to give objectivity to evaluation of information visualization which was could subjective. Based on the results we could derive results of evaluation of visualization for four traffic mobile apps. We expect that the results of this study will be contributed to develop of traffic information visualization services.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.11b
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pp.193-196
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1999
본 논문에서는 수년 내에 실용화될 것으로 예상되는 DAB (Digital Audio Broadcasting)에 필요한 음성 인터페이스 기술에 대한 기본연구 결과를 소개한다. 연구의 시작 단계이므로 적용 분야는 고속도로 상에서의 교통정보 안내 시스템으로 제한하였다. 즉 목표시스템은 고속도로 상의 출발지와 목적지를 고립단어로 입력하면 시스템이 이를 인식한 후 미리 저장되어 있는 교통 정보 안내 text중 해당 구간에 대한 정보를 추출하여 음성어로 사용자에게 들려 주는 것이다. 현재의 연구 결과는 상기 시스템 중 음성인식 기능은 구현이 완료되었으며 교통 정보 안내는 아직은 문장으로 보여주는 수준이다. 향후 이를 편집 합성기를 이용하여 음성어로 들려 주는 연구를 금년 말까지 개발하여 전체 시스템에 대한 초벌 구현을 완료할 예 정 이 다. 논문에서 소개될 내용은 전체 시스템 개념, 고립단어 인식 기술, 표본화 주파수 및 양자화 bit수에 따른 인식율 변화, 최종 시스템 구현을 위한 향후 계획 등이다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.283-285
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2023
이상 탐지는 데이터에서 일반적인 범주에서 크게 벗어나는 인스턴스 또는 패턴을 식별하는 중요한 작업이다. 본 연구에서는 시계열 데이터의 특징 추출을 위한 비지도 학습 기반 방법과 정규화 흐름의 결합을 통한 이상 탐지 프레임워크를 제안한다. 특징 추출기는 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더로 구성되며, 정상적인 시퀀스로만 구성된 훈련 데이터를 압축하고 복원하는 과정을 통해 최적화된다. 추출된 시계열 데이터의 특징 맵은 가능도를 최대화하도록 훈련된 정규화 흐름의 입력으로 사용된다. 이와 같은 방식으로 훈련된 이상 탐지 시스템은 테스트 샘플에 대한 이상치를 계산하며, 최종적으로 임계값과의 비교를 통해 이상 여부를 예측한다. 성능 평가를 위해 시계열 이상 탐지를 위한 공개 데이터셋을 이용하여 공정하게 이상 탐지 성능을 비교하였으며, 실험 결과는 제안하는 정규화 흐름 기법이 시계열 이상 탐지 시스템에 활용될수 있는 잠재성을 시사한다.
An innovative feature of this study is to propose a methodology for evaluating safety performance in real time based on vehicle trajectory data extracted from video images. The essence of evaluating safety performance is to capture unsafe car-following events between individual vehicles traveling surveillance area. The proposed methodology applied two indices including real-time safety index (RSI) based on the concept of safe stopping distance and time-to-collision (TTC) to the evaluation of safety performance. It is believed that outcomes would be greatly utilized in developing a new generation of video images processing (VIP) based traffic detection systems capable of producing safety performance measurements. Relevant technical challenges for such detection systems are also discussed.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.5
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pp.873-882
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2017
Smart cards are currently used in about 150 locales, including the metropolitan ares, and are utilized as a policy base for various public areas, including public transportation, bus fares, and public transportation requirements. However, excluding the metropolitan area and some metropolitan areas, there are many areas where the existing BIS data was unable to match station information on the data and Smart cards itself are not available on the bus stop information by the line. The purpose of this research was to produce bus stop information generated by the bus stop based on the bus route, and the actual stop information generated by the model presented in the study was derived by matching the actual station information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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