• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.6 no.4
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• pp.179-188
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• 2017

It is very challenging to analyze the traffic flow in the city because there are lots of traffic accidents, intersections, and pedestrians etc. Now, even in mid-size cities Bus Information Systems(BIS) have been deployed, which have offered the forecast of arriving times at the stations to passengers. BIS also provides more informations such as the current locations, departure-arrival times of buses. In this paper, we perform the time-series analysis of the traffic flow using the data of the average trvel time and the average speed between stations extracted from the BIS. In the mid size cities, the data from BIS will have a important role on prediction and analysis of the traffic flow. We used the Dynamic Linear Model(DLM) for how to make the time series forecasting model to analyze and predict the average speeds at the given locations, which seem to show the representative of traffics in the city. Especially, we analysis travel times for weekdays and weekends separately. We think this study can help forecast the traffic jams, congestion areas and more accurate arrival times of buses.

• 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.51-59
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• 2005

To improve the quality of bus service, providing bus ravel time information to passenger through station screen. Generally, bus travel time information predict by using previous bus data such as neural network, Kalman filtering, and moving average algorithms. However, when they got a difficulty about bus travel time information because of the missing previous bus data, they use pattern data. Generally, nevertheless the difference of range is big. Hence in this research to calculate the bus travel time information when the bus information is missed, use queue detector's data which set up in link. The application of several factors which influence in bus link travel time, we used CORSIM Version 5.1 simulation package.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.11-20
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• 1998

정적 통행배분모형은 도로 건설 등 공급부문에의 적용은 가능하나 통행량 및 혼잡의 시간적 공간적 변화를 고려하지 못하여 수요관리에서는 교통량 및 비용에 대한 관측치와 모형의 결과치가 상이한 문제가 있다. 이에 동적배분모형의 다양한 접근방법이 시도되고 있는데 그 중 Simulation기법을 개발하고자 하였다. 모형은 개별차량의 시공간상 움직임을 포현하고자 절대시간이 가장 이른 차량순으로 시뮬레이션을 함으로써 선입선출(FIFO)을 가능하게 하였다. 각 차량별 지체시간의 계산은 대기행렬 이론을 기초로 한 누적곡선법을 적용하여 도출하였다. 개별차량 Simulation은 시간축으로 확장된 연속류 Network상에서 각 차량의 도착 및 출발할 노드와 시간대를 결정하면 모든 지점에서 누적도착, 출발곡선을 그릴 수 있으며 이를 통해 도로구간에 있어 시간대별 통행시간, 밀도, 속도 등을 파악할 수 있다. 또한 합류부의 용량와 와해현상과 분류부의 용량변화현상 제약 및 Queue길이 제약이 이루어지도록 하였다. 개발된 모형의 검증은 영동대교 북단 강변도로 진출입부 자료를 실측하여 사용하였다. 모형은 합류부 용량와해의 적용 전과 후의 결과를 각각 실측치와 비교하였다. 용량와해현상을 적용한 모형에서 MAPE 10%미만의 우수한 예측력을 보였다. 이는 누적곡선을 이용한 Simulation모형이 현실에 가까움을 의미하는 것이며, 합류부 용량와해현상의 관계식을 보다 정교하게 도출하고 분류부에도 이를 적용한다면 모형의 예측력은 더욱 향상될 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.162-166
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• 2006

선행스케줄링(pre-scheduling)은 정적인 작업(periodic job)과 동적인 작업(sporadic job)을 유연하게 처리하기 위해 제안된 스케줄링 방식이다. 이 방식은 오프라인 컴포넌트와 온라인 컴포넌트로 구성되며 오프라인 컴포넌트에서는 비주기적으로 도착하는 동적인 작업들을 고려하여 정적인 작업들을 여러 부분작업으로 분할하고, 그리고 각 부분작업들의 실행시간, 준비시간, 마감시간을 부여하고 실행순서를 결정한다. 온라인 컴포넌트에서는 이 정보들을 이용하여 정적인 작업들을 정해진 실행순서에 따라 스케줄하고, 동적인 작업이 도착하면 EDF(Earliest Deadline First) 스케줄링 방식으로 처리한다. 그러나 선행스케줄링에서는 자원공유문제를 고려하지 않고 실행시간을 부여하였으므로 여러 정적인 작업들이 하나의 자원을 공유할 경우에 배타적인 자원접근을 보장하지 못한다. 본 논문에서는 단일처리기 환경에서 여러 정적인 작업들의 자원공유를 고려하여 자원의 배타적 사용을 보장하는 선행스케줄 생성기법을 제시한다. 이 기법은 각 작업의 자원 방출시간을 예측하고 예측시간에 근거하여 각 작업의 자원사용구간이 중복되지 않도록 실행시간을 결정한다.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.14 no.1
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• pp.85-94
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• 2012

The term "incident duration time" is defined as the time from the occurrence of incident to the completion of the handling process. Reductions in incident durations minimize damages by traffic accidents. This study aims to develop models to identify factors that influence incident duration by investigating traffic accidents on highways. For this purpose, four models were established including an integrated model (Model 1) incorporating all accident data and detailed models (Model 2, 3 and 4) analyzing accidents by location such as basic section, bridges and tunnels. The result suggested that the location of incident influences incident duration and the time of arrival of accident treatment vehicles is the most sensitive factor. Also, significant implications were identified with regard to vehicle to vehicle accidents and accidents by trucks, in night or in weekends. It is expected that the result of this study can be used as important information to develop future policies to manage traffic accidents.

• Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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• v.23 no.3
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• pp.28-34
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• 2015

An analysis method of trajectory prediction has been suggested and the developed trajectory prediction module, which is an important functional component of the Arrival Manager (AMAN) of Jeju airport, has been tested by applying the suggested method. The objective of this method is to improve prediction performance of the trajectory prediction module. The trajectory prediction module predicts the trajectories based on the real-time track data and flight plans. Therefore, the suggested analysis method includes the simulation framework which is based on real-time playback, recording, and graphic display systems for testing. Besides, the definition of time error, which is a important index for the time based scheduling system, such as AMAN, is included in the suggested analysis method. An example of arrival time prediction accuracy improvement through the suggested analysis method has also been presented.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.6B
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• pp.895-900
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• 2010

As the diverse telecommunication services have been developed, network designers need to prevent congestion which may be caused by properties of timecorrelation and burstiness, and unpredictable statistical fluctuation of traffic streams. This paper considers the leaky bucket scheme with combined control of arrival and token rates, in which the arrival rate and the token generation interval are controlled according to the queue length. By using the embedded Markov chain and the supplementary variable methods, we obtain the queue length distribution as well as the loss probability and the mean waiting time.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.3
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• pp.43-54
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• 2000

이 연구는 버스정보 시스템 설계에 필요한 운행시격 결정과 통행시간 예측을 위한 알고리즘 개발을 다룬다. 운행시격 결정 문제는 버스와 같은 대중교통 수단을 운영하는데 중요한 요소 중에 하나이다. 기존 연구는 버스 운행비용과 승객비용의 합을 최소로 하는 운행시 격을 찾는데 초점을 두고 이다. 이때 승객비용이란 승객 대기비용과 승객 교통비용의 합으로 이루어진다. 그런데 우리나라와 같이 버스회사 수입이 전액 운행수입에만 의존하는 경우엔 이러한 접근 방식이 타당하지 않다. 기존의 방식과 다르게 승객비용으로 승객 이탈비용을 사용하여 버스의 최적 운행시 격을 구하는 것이 이 연구의 목적이다. 먼저 정류장이 하나인 경우에 대해 해석적 방법으로 풀고, 정류장이 여러 개인 경우에 대해서는 시뮬레이션 기법을 적용한다. 또한 이 연구는 신뢰성이 높고 정확한 통행시간 예측정보를 산출하기 위해 2 단계 예측 기법과 전문가시스템을 이용하는 자료융합 알고리즘을 개발한다. 정확한 정보를 제공하려면 교통정보 수집원을 통해 얻는 자료가 정확해야 하고, 또한 교통상황 변화에 따라 실시간으로 통행시간을 예측하는 것이 필요하다. 이 연구는 AVL(Automatic Vehicle Location)시스템을 이용한 버스정보시스템에서 실시간 데이터와 과거 데이터를 융합하여 통행시간을 예측하는 알고리즘을 개발한다. AVL 데이터를 수집하는 과정에서는 경제성을 고려하여 데이터를 수집한다. 그리고, 버스의 운행관리와 정확한 도착예정시간을 예측하기 위해 AVL시스템을 통해 얻은 데이터의 패턴을 분석하고 유고상황을 감지한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.50 no.3
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• pp.215-222
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• 2022

The purpose of air traffic flow management is to balance demand and capacity in the national airspace, and its performance relies on an accurate capacity prediction of the airport or airspace. This paper developed a regression model that predicts the number of aircraft actually departing and arriving in a terminal maneuvering area. The regression model is based on a boosting ensemble learning algorithm that learns past aircraft operational data such as time, weather, scheduled demand, and unfulfilled demand at a specific airport in the terminal maneuvering area. The developed model was tested using historical departure and arrival flight data at Incheon International Airport, and the coefficient of determination is greater than 0.95. Also, the capacity of the terminal maneuvering area of interest is implicitly predicted by using the model.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.11 no.2
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• pp.192-202
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• 2008

Typical activity-based travel analysis has been focused on passenger travel using household survey data. The current research focuses on freight transport using one-day travel survey data. Passenger travel can be seen as the outcome of traveller's subjective decision-making, whereas freight transport is the outcome of shipper or transport company's optimized scheduling. The research conducts an activity-based analysis of freight-vehicle trip chains. In particular, the research focuses on the difference in travel pattern between shipper-oriented private vehicle and transport company-oriented business vehicle. The research analyzed the travel diary of freight vehicles collected as part of the third national logistic survey in 2005. The diary is freight driver's one-day travel record including the information of loading capacity, item transported, destination, arrival time, etc. The analysis results show the difference between private and business vehicles in the travel pattern regarding the sequences of destination, destination type and item transported and the multi-dimensional information of the three sequences.