교통신호에서 주로 고려되는 변수는 신호주기(cycle length), 녹색시간(green split), 옵셋(offset)그리고 좌회전 현시순서(left-turn phase sequence)로 구성된다. 기존의 대부분의 연동 모델들은 고정된 주기하에서 평균적인 유입 교통량을 측정한 후, 선형최적화 이론을 적용하여 최적 신호를 산출한다. 그러나 이 방법은 어디까지나 평균적인 데이터에 대해서 계산을 한 것이기 때문에 실시간 최적화를 제공하기가 어렵다. 본 연구에서는 평균 차량 통행량 대신 실시간으로 입력되는 차량 대기행렬, 차량 도착률을 기초로 대기차량을 최소화하는 동적 신호시간 산출 모델을 개발하였다. 본 모델에서는 Peytechew가 제안한 각 진입로에서의 대기 차량 예측 모델을 기초로 하여 다음 주기에서의 차량 대기 행렬을 예측한 후, 선형 최적화 이론을 적용하여 신호시간을 산출한다. 본 모델에서 산출된 신호주기와 녹색시간은 대기차량길이를 최소화하는 신호 시간으로서 교차로간의 연동효과를 고려하여 실시산 교통상황에 따라 주기별로 변화한다. 본 모델은 3개의 교차로로 구성된 네트워크를 대상으로 적용하였다. 실험 네트워크의 주도로 교통량은 부도로의 교통량 보다 많다고 가정하였으며 각 링크사이에서의 차량 진출입은 없다고 보았다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.40
no.3
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pp.321-330
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2020
The purpose of this study is to present the appropriate standby space for the mechanical parking lot considered parking queue. This analysis is based on the field-study by results of the influential factors on the parking queue of mechanical parking lots in the commercial area of Gwang-ju metropolitan city. In this study, the parking queue was analized through the simple modeling using Vissim based on average service rate and average arrival rate from the result of field-study. As a result of applying the field survey products to the theoretical queue model, no significant result was obtained when the traffic intensity exceeded 1. Therefore, parking queue was analyzed through simple modeling using Vissim, and the model for calculating the proper parking queue size of the mechanical parking lot by size was derived. The model for estimating of an appropriate mechanical parking standby space considering parking queue presented in this study is expected to be a criterion for considering the appropriate parking space of a new building, and also it can be used to minimized the traffic impact due to the parking queue by the lack of standby space.
Real-time queueing information and/or predictive queue built-up information can be a good criterion in selecting travel options, such as routes, both for users, and for operators in operating transportation system. Provided properly, it will be a key information for reducing traffic congestion. Also, it helps drivers be able to select optimal roues and operators be able to manage the system effectively as a whole. To produce the predictive queue information, this paper proposes a predictive model for estimating and predicting queue lengths, mainly based on Kalman Filter. It has a structure of having state space model for predicting queue length which is set as observational variable. It has been applied for the Namsan first tunnel and the application results indicate that the model is quite reasonable in its efficacy and can be applicable for various ATIS system architecture. Some limitations and future research agenda have also been discussed.
To effectively exploit the underlying network bandwidth while maximizing user perceivable QoS, mandatory to make proper estimation on packet loss and queuing delay of the underling network. This issue is further emphasized in wireless network environment where network bandwidth is scarce resource. In this work, we focus our effort on developing performance model for wireless network. We collect packet trace from actually wireless network environment. We find that packet count process and bandwidth process in wireless environment exhibits long range property. We extract key performance parameters of the underlying network traffic. We develop an analytical model for buffer overflow probability and waiting time. We obtain the tail probability of the queueing system using Fractional Brown Motion (FBM). We represent average queuing delay from queue length model. Through our study based upon empirical data, it is found that our performance model well represent the physical characteristics of the IEEE 802.11b network traffic.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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1987.07a
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pp.31-42
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1987
본 연구는 유역의 지형인자를 대기행렬이론(Queueing theory)에 적용하여 하천유역의 강우-유출 관계를 해석하고, 미 계측 유역이나 자료가 결핍된 유역에 적용할 수 있는 GIUH(Geomorphologic Instantaneous Unit Hydrograph)모델의 매개변수를 결정하는데 그 목적을 두었다. GIUH모델의 개념은 유역 시스템내의 강우의 지속기간동안 유역의 출구에서 가능한 많은 경로를 추적 할 수 있을것이라는 강우 대기행렬이론의 원리에 기초를 두었으며, 적용기법은 분할법(Sub-area method)과 평균치법(Mean-value method)을 적용하였다. GIUH모델의 적용성을 증명하기 위해서, 낙동강 위천유역(유역면적 472.53km)에 적용하였으며, 분할법과 평균치법은 유역의 분할을 위해서 채택하였다. 계산된 직접 유출 수문곡선과 관측 직접 유출 수문곡선을 비교한 결과는 첨두 유출량, 도달시간, 효률계수가 매우 근접한 결과를 나타내고 있었다. 따라서, GIUH모델은 미 계측 유역이나 자료가 결핍된 유역의 유출량 산정에 광범위하게 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
Real-time information on vehicle queue at intersections is essential for optimal traffic signal control, which is substantial part of Intelligent Transport Systems (ITS). Computer vision is also potentially an important element in the foundation of integrated traffic surveillance and control systems. The objective of this research is to propose a method for detecting an exact queue lengths at signalized intersections using image processing techniques and a neural network model Fuzzy ARTMAP, which is a supervised and self-organizing system and claimed to be more powerful than many expert systems, genetic algorithms. and other neural network models like Backpropagation, is used for recognizing different patterns that come from complicated real scenes of a car park. The experiments have been done with the traffic scene images at intersections and the results show that the method proposed in the paper could be efficient for the noise, shadow, partial occlusion and perspective problems which are inevitable in the real world images.
Previous queue inference has been studied with some limits. Larson's inference engine, which is the basis for this paper, also processed with basic assumption that arrival process is poisson process. Our inference method, which relaxes the poisson process assumption, must be a useful tool for looking into unobservable inside of queueing systems, as well as calculating accurate system performance. This paper employs these inference methods and proves the validity. Then we apply this method to system analysis for more complicated models. At first, we suggest methods to system with known number of servers, then expand to unknown number of servers. For validating our inference approach, we run some simulation models and compare true values with our results.
We discuss a modified numerical model based on the Monte Carlo radiative transfer (MCRT) method, i.e., the MCRT matrix method, for the analysis of atmospheric scattering effects in three-dimensional flash LIDAR systems. Based on the MCRT method, the radiative transfer function for a LIDAR signal is constructed in a form of a matrix, which corresponds to the characteristic response. Exploiting the superposition and convolution of the characteristic response matrices under the paraxial approximation, an extended computer simulation model of an overall flash LIDAR system is developed. The MCRT matrix method substantially reduces the number of tracking signals, which may grow excessively in the case of conventional Monte Carlo methods. Consequently, it can readily yield fast acquisition of the signal response under various scattering conditions and LIDAR-system configurations. Using the computational model based on the MCRT matrix method, we carry out numerical simulations of a three-dimensional flash LIDAR system operating under different atmospheric conditions, varying the scattering coefficient in terms of visible distance. We numerically analyze various phenomena caused by scattering effects in this system, such as degradation of the signal-to-noise ratio, glitches, and spatiotemporal spread and time delay of the LIDAR signals. The MCRT matrix method is expected to be very effective in analyzing a variety of LIDAR systems, including flash LIDAR systems for autonomous driving.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.43
no.5
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pp.405-412
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2015
This paper represents a filter design to estimate the airspeed of a spin-stabilized, trajectory-correctible artillery ammunition. Due to the limited power and space in operational point of view, the airspeed sensor is not installed, and thus the airspeed need to be estimated using limited sensor measurements. The only IMU measurements(three-axis specific forces and angular rates) are used in this application. The extended Kalman filter algorithm is applied since a linear filter can not cover the its wide operational range in airspeed and altitude. In the implementation of the EKF, the state and measurement equations are transformed into the no-roll frame for simple form of Jacobian matrix. The simulation study is conducted to evaluate the performance of the filter under various environment conditions of sensor noise and wind turbulence. In addition, the effect of the choice in filter design parameters, i.e. process error covariance matrices is analyzed on the performance of the estimation of airspeed and angular rates.
In this study, the optimal buffer size is calculated for seamless video playback on a mobile device. Buffer means the memory space for multimedia packet which arrives in mobile device for video play such as VOD service. If the buffer size is too large, latency time before video playback can be longer. However, if it is too short, playback service can be paused because of shortage of packets arrived. Hence, the optimal buffer size insures QoS of video playback on mobile devices. We model the process of buffering into a discret-time queueing model. Mean busy period length and mean waiting time of Geo/G/1 queue with N-policy is analyzed. After then, we uses the main performance measures to present numerical examples to decide the optimal buffer size on mobile devices. Our results enhance the user satisfaction by insuring the seamless playback and minimizing the initial delay time in VOD streaming process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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