Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.321-322
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2022
자율운항선박이 입출항 계획을 세울 때 필요한 항계 내 지원 기술에 관한 연구를 수행하였다. 자율운항선박 입출항 계획에 필요한 지원 기능은 해상교통혼잡도 평가 기능, 입출항 혼잡 시기 예측 기능, 입출항 전역 경로 생성 기능, 출발 보고 시기 판단 기능, 도착 시간 예측 기능으로 정의하였으며, 각 기능에 대한 입출력 데이터를 설계하였다.
The main purpose of this paper is to develop the practical method to estimate the congestion price in odor to overcome the difficulty of traditional microeconomics approach for demand and cost function concepts. In this paper, we estimate the theoretical congestion toll which reflecting the real traffic conditions such as a speed-density functions using a traffic engineering methods We calculates the optimal congestion toll based on the real traffic conditions assuming that the electronic road pricing (ERP) systems ave installed for the study road. After evaluating the various speed-density relationship methods. we found that the Drake model is best suited for the Gangbyeon Expressway Using the Drake model, the optimal congestion toll will be 94 to 3,255 Won for the traffic speed between 44km/h to 68 km/h based on wage rate method and 107 to 6,381 Won for the marginal substitution method for the Gangbyeon Expressway in city of Seoul, Korea.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.07a
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pp.161-163
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2015
본 논문은 교통 혼잡도가 높은 월계 2교 4거리 교차로에 센서를 이용하기 위한 교차로 PLC 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교차로에서 발생하는 차량사고와 혼잡을 방지하지 위한 소프트웨어 요구사항 명세서(SRS)를 정의하고, 이를 바탕으로 소프트웨어 설계서를 작성한다. 또한 XP-Builder 시뮬레이터를 사용하여 센서기반 교차로 신호등 PLC 프로그램을 구현한다.
A class of SWP(Stochastic Wane Propagation) models microscopically mimics individual vehicles' stochastic behavior and traffic jam propagation with simplified car-following models based on CA(Cellular Automata) theory and macroscopically captures dynamic traffic flow relationships based on statistical physics. SWP model, a program-oriented model using both discrete time-space and integer data structure, can simulate a huge road network with high-speed computing time. However, the model has shortcomings to both the capturing of low speed within a jam microscopically and that of the density and back propagation speed of traffic congestion macroscopically because of the generation of spontaneous jam through unrealistic collision avoidance. In this paper, two additional rules are integrated into the NaSch model. The one is SMR(Stopping Maneuver Rule) to mimic vehicles' stopping process more realistically in the tail of traffic jams. the other is LAR(Low Acceleration Rule) for the explanation of low speed characteristics within traffic jams. Therefore, the CA car-following model with the two rules prevents the lockup condition within a heavily traffic density capturing both the stopping maneuver behavior in the tail of traffic jam and the low acceleration behavior within jam microscopically, and generates more various macroscopic traffic flow mechanism than NaSch model's with the explanation of propagation speed and density of traffic jam.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2010.07a
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pp.137-140
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2010
교통사고의 발생은 교통 혼잡의 주요 원인으로 작용되어 교통사고에 의한 직 간접적 손해비용까지 지출되고 있다. 따라서 교통사고를 사전에 예방하거나 사고가 발생한 후 신속하게 처리할 수 있는 실시간 교통사고 대처 시스템이 요구되고 있다. 즉, 교통사고 자동검지 시스템의 필요성은 가 피해자의 구분에 활용하는 것 이외에 신속한 인명구조와 사고처리 등의 교차로 유고관리가 가능하며, 교통사고로 발생할 수 있는 교통 혼잡을 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 형태의 충돌 및 추돌 사고를 검지하는 시스템의 성능을 개선하기 위한 것으로 영상 또는 소리라는 매체에 기반을 둔 시스템에서 자동 검지의 한계성을 도출하고 개선하고자 하였다. 테스트 베드를 기반으로 자동검지 실패의 원인을 분석하고 그 원인에 따른 오인식의 문제점을 개선하여 운전자 단독사고로 인하여 차량 추적이 불가능한 경우, 소리 없이 발생한 사고, 야간에 발생한 사고 등의 문제점들을 극복함과 동시에 성능을 개선하는데 그 목적이 있다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.6
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pp.67-78
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2017
Traffic congestion cost is increasing annually. Specifically congestion caused by the CDB traffic contains more than a half of the total congestion cost. Recent advancement in the field of Big Data, AI paved the way to industry revolution 4.0. And, these new technologies creates tremendous changes in the traffic information dissemination. Eventually, accurate and timely traffic information will give a positive impact on decreasing traffic congestion cost. This study, therefore, focused on developing both recurrent and non-recurrent congestion prediction models on urban roads by adopting Recurrent Neural Network(RNN), a tribe in machine learning. Two hidden layers with scaled conjugate gradient backpropagation algorithm were selected, and tested. Result of the analysis driven the authors to 25 meaningful links out of 33 total links that have appropriate mean square errors. Authors concluded that RNN model is a feasible model to predict congestion.
The study proposed a new type of bus information, Real-time Bus Crowdedness (RBC) information, to meet various demands of users and improve the convenience level of using public transportation, while existing bus information provided by bus information systems(BIS) were limited to bus operating information such as predicted bus arrival time. To analyze the impacts of providing the proposed RBC information, stated preference(SP) survey was performed and a methodology of disaggregate analysis (e.g., binary logit) was applied to develop passenger choice models. Additionally, passenger choice models incorporating the heterogeneity of different user groups(i.e., by age or trip purposes) were developed to evaluate the different responses on RBC information. The results showed that providing RBC information was significantly related to users' bus choices and the responses of user groups were significantly different, especially the age group of more then 60 was most affected by the RBC information on their bus choices. Also trip purposes were significantly related to users' bus choices, for instance the impacts of providing RBC information was bigger for non-business trips(leisure/meet friend/personal business, shopping, hospital) compared to business trip.
This paper introduces the dynamic control of acceleration lanes at freeway-ramp junctions. The feasibility of operation with flexible length of acceleration lane was tested with most possible traffic conditions. The operational qualify was also evaluated using average speed and total thru-put at both ramp section and freeway section. A CORSIM microscopic simulation model was used to evaluate the operation quality with a variety or volume conditions and three acceleration lanes, each representing different length categories. In addition, tollgate O-D data including travel times were obtained for two sections on the Gyeong-bu Freeway where an effective merging distance has been largely reduced. Its effect was analyzed and compared to the simulation results. Finally, the effects of acceleration lane are discussed and operational improvement at junctions is presented as research findings.
This study proposes a policy for urban railway travel demand management system in order to decrease the load factor of the Seoul metro Circle line, particularly for the segment between Sadang and Samsung stations, through analyzing the transit smart card data. We propose mixed train operations of the existing Circle line and a line that goes toward Samsung station in order to transport passengers that have two distinct groups: those with the destination of Samsung station and those with destinations after Samsung station. The introduction of a mixed train operation that encourages passengers passing through Samsung station to take a Circle line train will decrease the congested load factor by 11.3% during the morning peak hours using the mixed train operation of the Circle and Samsung lines. This policy could be an effective method to decrease the load factor and improve the comfort of rail passengers without extra investment in the railway facilities.
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