Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.1
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pp.23-39
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2005
As developing satellite communication, the tracking range of the moving objects which move in local area is expanded to the whole world. However previous logistics management system is able to monitor freight which transporting in local area using mobile communication system. In this paper, we propose the reefer container management system that manages the location information and other related information such as temperature, humidity of container using the satellite system. The proposed system consists of three parts; data collector, satellite communication manager, reefer container information manager. And the proposed system uses the moving object index for managing the trajectory of container and tracing the location of container or vessel that is transporting the container, and supports various services such as reefer container and vessel tracking, container control and container statistics to logistic companies like shipper and forwarding agent. And the system can be increasing the quality of container transportation service to the shipper, and it makes the efficient management of reefer container to the shipping company.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.6
no.3
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pp.57-66
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2007
Weaving is defined as the crossing of two or more traffic streams traveling in the same general direction along a significant length of highway without the aid of traffic control devices. Compared with other freeway sections, perturbation is easy to happen at weaving section. Because there are a lot of lane-changing maneuvers at the weaving section, traffic is subject to turbulence in excess of that normally presents on freeway basic section. This turbulence causes operational problems and its impact must be considered. The purpose of this paper is to perform a basic study on flow characteristics by lane, which can be achieved through analyzing breakdown phenomenon in the microscopic approach. The study made use of data derived from the aerial photography for the microscopic analysis. This research produced the 30-second interval data such as flows, speeds, and densities for the macroscopic analysis and derived the vehicular data to draw time-space diagram for the microscopic analysis. The paper analyzed the traffic characteristics using flows, speeds and densities variation and investigated the conditions of breakdown occurrence with the time-space diagrams. The breakdown phenomenon was identified at weaving section and the propagation from free flow to synchronized flow was observed in this study. In the future, the findings help develop the traffic operational algorithm to manage the traffic congestion under ubiquitous circumstance since the conditions of breakdown Phenomenon can be understood more.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.6
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pp.110-123
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2019
Traffic data is the most basic element necessary for transportation planning and traffic system operation. Recently, a method of estimating traffic flow characteristics using distance to a leading vehicle measured by an ADAS camera has been attempted. This study investigated the feasibility of the ADAS vehicle reflecting the distance error of image-based vehicle identification technology as a means to estimate the traffic flow through the normalized root mean square error (NRMSE) based on the number of lanes, traffic demand, penetration rate of probe vehicle, and time-space estimation area by employing the microscopic simulation model, VISSIM. As a result, the estimate of low density traffic flow (i.e., LOS A, LOS B) is unreliable due to the limitation of the maximum identification distance of ADAS camera. Although the reliability of the estimates can be improved if multiple lanes, high traffic demands, and high penetration rates are implemented, artificially raising the penetration rates is unrealistic. Their reliability can be improved by extending the time dimension of the estimation area as well, but the most influential one is the driving behavior of the ADAS vehicle. In conclusion, although it is not possible to accurately estimate the traffic flow with the ADAS camera, its applicability will be expanded by improving its performance and functions.
Kim, Sang-Woo;Jeon, Se-Gil;Park, Seung-Yong;Lee, Chung-Woo;Hwang, Jae-Il;Nah, Yun-Mook
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.8
no.2
s.17
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pp.75-89
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2006
LBS (Location-Based Service) systems have become a serious subject for research and development since recent rapid advances in wireless communication technologies and position measurement technologies such as global positioning system. The architecture named the GALIS (Gracefully Aging Location Information System) has been suggested which is a cluster-based distributed computing system architecture to overcome performance losses and to efficiently handle a large volume of data, at least millions. The GALIS consists of SLDS and LLDS. The SLDS manages current location information of moving objects and the LLDS manages past location information of moving objects. In this thesis, we implement a monitoring technique for the GALIS prototype, to allow dynamic load balancing among multiple computing nodes by keeping track of the load of each node in real-time during the location data management and spatio-temporal query processing. We also propose a buffering technique which efficiently manages the query results having overlapped query regions to improve query processing performance of the GALIS. The proposed scheme reduces query processing time by eliminating unnecessary query execution on the overlapped regions with the previous queries.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.10
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pp.397-406
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2014
In order to answer the questions successfully on behalf of the human in DeepQA environments such as Jeopardy! of the American quiz show, the computer is required to have the capability of fast temporal and spatial reasoning on a large-scale commonsense knowledge base. In this paper, we present a scalable spatial reasoning algorithm for deriving efficiently new directional and topological relations using the MapReduce framework, one of well-known parallel distributed computing environments. The proposed reasoning algorithm assumes as input a large-scale spatial knowledge base including CSD-9 directional relations and RCC-8 topological relations. To infer new directional and topological relations from the given spatial knowledge base, it performs the cross-consistency checks as well as the path-consistency checks on the knowledge base. To maximize the parallelism of reasoning computations according to the principle of the MapReduce framework, we design the algorithm to partition effectively the large knowledge base into smaller ones and distribute them over multiple computing nodes at the map phase. And then, at the reduce phase, the algorithm infers the new knowledge from distributed spatial knowledge bases. Through experiments performed on the sample knowledge base with the MapReduce-based implementation of our algorithm, we proved the high performance of our large-scale spatial reasoner.
The purpose of this paper is to perform a basic study on the interaction between lanes, which can be achieved through analyzing traffic breakdown at the microscopic level. Using aerial photographic data for the microscopic analysis, this study analyzed the characteristics of traffic flow at a merging area. This research produced aggregated traffic data such as flows, speeds, and densities in 30 second intervals by lane for the macroscopic analysis and individual headway data by lane for the microscopic analysis. The paper contains an analysis of lane characteristics through flows, speeds, densities, and headway variations and also investigates the influence of ramp flows on mainline flows with space-time diagrams. Firstly, the merging area in this study is divided into three sections: before-merging, during-merging, and after-merging. The transition process was analyzed at each lane. Secondly, the breakdown was observed in detail with data divided in 50-foot units. The breakdown was checked through the relationships between ramp and freeway mainline flows, various techniques were proposed to analyze the breakdown, and the formation of breakdown was introduced as three stages in this study. In the near future, the findings of this study could contribute to determining the dynamic capacity on freeways by easily understanding changeable traffic breakdown patterns over time and space.
The main objective of this study is to estimate of the vegetation response induced by climate change to soil moisture. We investigated a relationship between vegetation activity and climate variables using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)-retrieved Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and soil moisture. NDVI which extracted from MODIS 13 Vegetation Indices Product was considered as an useful parameter to figure out a relationship with two types of soil moisture, which were observed at Rural Development Administration sites and estimated from Advanced Microwave Scanning Radiometer E (AMSR-E) satellite imagery. The correlation of MODIS-NDVI and ground measured soil moisture were observed, became much stronger when compared to soil moisture values with time lag (5days, 10days, 15days). The correlation patterns between NDVI and soil moisture with different time lag were related to soil texture. The results from this study will be useful to understand the role of vegetation in water balance control in various scales from regional to global climate change.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.3
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pp.99-105
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2014
Since traffic accidents account for the highest proportion of the artificial disasters which occur in urban areas along with fire, more scientific an analysis on the causes of traffic accidents and various prevention measures against traffic accidents are needed. In this study, the research selected Jinju-si, which belongs to local small and medium-sized cities as a research target to analyze the characteristics of temporal and spacial distribution of traffic accidents by associating the data of traffic accidents, occurred in 2013 with the causes of traffic accidents and location information that includes occurrence time and seasonal features. It subsequently examines the spatial correlation between traffic accidents and the characteristics of urban space development according to the plans of land using. As a result, the characteristics of accident distribution according to the types of accidents reveal that side right-angle collisions (car versus car) and pedestrian-crossing accident (car versus man) showed the highest clustering in the density analysis and average nearest neighbor analysis. In particular, traffic accidents occurred the most on roads which connect urban central commercial areas, high-density residential areas, and industrial areas. In addition, human damage in damage conditions, clear day in weather condition, dry condition in the road condition, and three-way intersection in the road way showed the highest clustering.
While smart devices can have a positive impact on work efficiency and productivity by reducing time-space constraints and enabling rapid processing of tasks, side effects can arise from the imbalances between work and personal life. In recent years, as smart devices are increasingly used in work environments, it is more necessary than ever to understand the related phenomenon, find the cause of negative effects, and search for appropriate solutions. This study has developed and verified a theoretical model that shows how the technical characteristics known as the utility of smart devices are converted into negative results such as work-life conflict. As a result of analyzing the collected data from the employees, our study provides significant implications for the researchers, as well as the practitioners and policy makers, regarding various relationships among IT-enabled work flexibility, after-hours work connectivity and work-life conflict, and the new knowledge about the important role of segmentation supplies from the organization.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.2
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pp.129-138
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2007
The cases of drunk driving accidents have been steadily increasing every year. The number of accidents was quadrupled from 7,303 cases in 1990 to 25,150 cases in 2004. In addition, the proportion of drunk driving accidents to total traffic accidents was 2.9% in 1990 but it increased to 13.0% in 2003. Studies of drunk driving accidents have been focusing on analyzing psychological decisive factors, classifying drivers' individual characters and types of drunk driving accidents by considering the location of drunk driving accidents. This study assumed that drunk driving accidents would have regular characteristics in respect to spatiality and analyzed its relation with spatial factors such as, accident black spot, the location of bars, the distance of drivers' houses, and spatio-temporal distributional characteristics through drawing density distribution and connecting the time of accidents. In order to achieve the goal of this study, the individual location information was organized and drawn as types of GIS data. From the result of density distribution using Kernel Density Mapping and analysis through the coefficient of areal correspondence, it was understood that drunk driving accidents correlates with some spatial factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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