As satellite technology progresses, a growing number of satellites-like CubeSat and radar satellites-are available with a higher spectral and spatial resolutions than previous. National initiatives used to be the main force behind satellite development, but current trendsindicate that private enterprises are also actively exploring and developing new satellite technologies. This special issue examines the recent research results and advanced technology in remote sensing approaches for Earth environment analysis. These results provide important information for the development of satellite sensors in the future and are of great interest to researchers working with artificial intelligence in thisfield. The special issue introduces the latest advances in remote sensing technology and highlights studies that make use of data to monitor and forecast Earth's environment. The objective is to provide direction for the future of remote sensing research.
A Freeway corridor is a network consisting of a few Primary longitudinal roadways (freeway or major arterial) carrying a major traffic movement with interconnecting roads which offer the motorist alternative paths to his/her destination. Control measures introduced to ameliorate traffic performance in freeway corridors typically include ramp metering at the freeway entrances, and signal control at each intersections. During a severe freeway incident, on-ramp metering usually is not adequate to relieve congestion effectively. Diverting some traffic to the Parallel surface street to make full use of available corridor capacity will be necessary. This is the purpose of the traffic management system. So, an integrated traffic control scheme should include three elements. (a)on-ramp metering, (b)off-ramp diversion and (c)signal timing at surface street intersections. The purpose of this study is to develop an integrated optimal control model in a freeway corridor. By approximating the flow-density relation with a two-segment linear function. the nonlinear optimal control problem can be simplified into a set of Piecewise linear programming models. The formulated optimal-control Problem can be solved in real time using common linear program. In this study, program MPL(ver 4.0) is used to solve the formulated optimal-control problem. Simulation results with TSIS(ver 4.01) for a sample network have demonstrated the merits of the Proposed model and a1gorithm.
In line with the trend of industrial innovation, IoT technology utilized in a variety of fields is emerging as a key element in creation of new business models and the provision of user-friendly services through the combination of big data. The accumulated data from devices with the Internet-of-Things (IoT) is being used in many ways to build a convenience-based smart system as it can provide customized intelligent systems through user environment and pattern analysis. Recently, it has been applied to innovation in the public domain and has been using it for smart city and smart transportation, such as solving traffic and crime problems using CCTV. In particular, it is necessary to comprehensively consider the easiness of securing real-time service data and the stability of security when planning underground services or establishing movement amount control information system to enhance citizens' or commuters' convenience in circumstances with the congestion of public transportation such as subways, urban railways, etc. However, previous studies that utilize image data have limitations in reducing the performance of object detection under private issue and abnormal conditions. The IoT device-based sensor data used in this study is free from private issue because it does not require identification for individuals, and can be effectively utilized to build intelligent public services for unspecified people. Especially, sensor data stored by the IoT device need not be identified to an individual, and can be effectively utilized for constructing intelligent public services for many and unspecified people as data free form private issue. We utilize the IoT-based infrared sensor devices for an intelligent pedestrian tracking system in metro service which many people use on a daily basis and temperature data measured by sensors are therein transmitted in real time. The experimental environment for collecting data detected in real time from sensors was established for the equally-spaced midpoints of 4×4 upper parts in the ceiling of subway entrances where the actual movement amount of passengers is high, and it measured the temperature change for objects entering and leaving the detection spots. The measured data have gone through a preprocessing in which the reference values for 16 different areas are set and the difference values between the temperatures in 16 distinct areas and their reference values per unit of time are calculated. This corresponds to the methodology that maximizes movement within the detection area. In addition, the size of the data was increased by 10 times in order to more sensitively reflect the difference in temperature by area. For example, if the temperature data collected from the sensor at a given time were 28.5℃, the data analysis was conducted by changing the value to 285. As above, the data collected from sensors have the characteristics of time series data and image data with 4×4 resolution. Reflecting the characteristics of the measured, preprocessed data, we finally propose a hybrid algorithm that combines CNN in superior performance for image classification and LSTM, especially suitable for analyzing time series data, as referred to CNN-LSTM (Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory). In the study, the CNN-LSTM algorithm is used to predict the number of passing persons in one of 4×4 detection areas. We verified the validation of the proposed model by taking performance comparison with other artificial intelligence algorithms such as Multi-Layer Perceptron (MLP), Long Short Term Memory (LSTM) and RNN-LSTM (Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory). As a result of the experiment, proposed CNN-LSTM hybrid model compared to MLP, LSTM and RNN-LSTM has the best predictive performance. By utilizing the proposed devices and models, it is expected various metro services will be provided with no illegal issue about the personal information such as real-time monitoring of public transport facilities and emergency situation response services on the basis of congestion. However, the data have been collected by selecting one side of the entrances as the subject of analysis, and the data collected for a short period of time have been applied to the prediction. There exists the limitation that the verification of application in other environments needs to be carried out. In the future, it is expected that more reliability will be provided for the proposed model if experimental data is sufficiently collected in various environments or if learning data is further configured by measuring data in other sensors.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.6
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pp.722-728
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2012
Urban sewer systems has a limitation of capacity of rainwater storage and problem of occurrence of untreated sewage, so adopting a storage facility for sewer flooding prevention and urban non-point pollution reduction has a big attention. The Korea Ministry of Environment has recently introduced a new concept of "multi-functional storage facility", which is crucial not only in preventive stormwater management but also in dealing with combined sewer overflow and sanitary sewer discharge, and also has been promoting its adoption. However, reserving a space for a single large-scale storage facility might be difficult especially in urban areas. Thus, decentralized construction of small- and midium-sized storage facilities and its operation have been introduced as an alternative way. In this paper, we propose a model predictive control scheme for an optimized operation of distributed storage facilities and sewer networks. To this aim, we first describe the mathematical model of each component of networks system which enables us to analyze its detailed dynamic behavior. Second, overflow locations and volumes will be predicted based on the developed network model with data on the external inflow occurred at specific locations of the network. MPC scheme based on the introduced particle swarm optimization technique then produces the optimized the gate setting for sewer network flow control, which minimizes sewer flooding and maximizes the potential storage capacity. Finally, the operational efficacy of the proposed control scheme is demonstrated by simulation study with virtual rainstorm event.
Ramp metering is the most effective and direct method to control a vehicle entering the freeway. This paper proposed the new density-based ramp metering method. Existing methods that use the flow data had low reliability data and can have various problems. Also, when the ramp metering was operated by freeway congestion, the additional congestion and over-capacity can occur in the ramp. To solve this problem with the existing method, the proposed method used the density and acceleration data of the freeway and considered the ramp status. The developed strategy was tested on Trunk Highway 62 west bound (TH-62 WB) in Minnesota Twin-City and compared with Stratified Zone Metering(SZM), which had been operating in the Twin-City freeway. To constitute the experiment environment, the VISSIM simulator was used. The Traffic Information and Condition Analysis System (TICAS) was developed to control the PTV VISSIM simulator. The experiment condition was set between 2:00 PM and 7:00 PM, Oct 5th, 2014 during severe traffic congestion. The simulation results showed that total travel time was reduced by 20% for SZM. Thus, we solved the problem of ramp congestion and over-capacity.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.6
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pp.40-52
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2011
This paper develops a traffic condition decision algorithm to improve the reliability of traffic information on urban streets. This research is reestablished the criteria of qualitative traffic condition categorization and proposed a new qualitative traffic condition decision types and decision measures. The developed algorithm can be classified into 9 types for qualitative traffic condition in consideration of historical time series of speed changes and traffic patterns. The performance of the algorithm is verified through individual matching analysis using the radar detector data in Ansan city. The results of this paper is expected to help promotion of the traffic information processing system, real-time traffic flow monitoring and management, use of historical traffic information, etc.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.108-108
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2016
스마트워터그리드(Smart Water Grid; 이하 SWG)란 현재 직면에 있는 물 부족, 물 안보, 물 복지 등 물에 대한 문제를 ICT 기술을 활용하여 물관리의 새로운 패러다임을 제시할 수 있는 융합 기술이다. 즉, SWG는 기존의 수자원 관리 시스템의 한계를 극복하기 위해 첨단 정보통신기술을 이용하는 고효율의 차세대 인프라 시스템으로 다양한 수원을 활용하고 물을 효율적으로 배분 관리 운송하여 수자원의 불균형을 해소하고, 첨단센서네트워크를 이용해 용수관리 전분야에 걸쳐 양방향 실시간으로 용수정보를 감시 대응하여 용수관리와 에너지 효율의 최적화된 메가시티(mega-city)에 적합한 지능형 물관리가 가능할 것으로 예상되는 시스템이다. 따라서 국토교통부 과제로 추진중인 SWG 연구단에서 개발한 스마트 워터 기술을 영종도 112 블록에 적용하여 지역주민의 물복지 향상 및 물 사용자에 대한 소비자 만족도를 높이는데 목적을 두고 데모플랜트를 구축 방안을 수립하였다. 영종도 112블록(인천 운서동 및 운북동 일원)은 인천 공촌정수장에서 해저관로를 지나 영종통합 가압장에서 가압 후 공항신도시배수지에서 물을 공급받고 있는 지역으로 면적은 $17.41km^2$, 인구는 약 17,000명, 물사용량 $8,000m^3$/일, 총관로연장 약 55km, 유수율이 겨우 73.2% 지역이다. SWG 적용성 평가를 위해 영종도 112 블록에 유수율 제고 및 운영비용 저감을 목적으로 데모플랜트를 구축하였다. 스마트 계측을 위해 스마트미터 469개(15~20mm), 디지털미터 172개(25~200mm), 누수유무센서 1개소, 다항목 수질측정기 1개소, 유량계 3개소, 수압계 5개소, AMI 시스템 641개 및 물효율 운영프로그램과 물정보 App서비스 기능으로 구성하였다. 물효율 운영프로그램은 실시간 수요량 예측, 배수지 운영에 따른 취수량, 송수량, 펌프 대수조합 및 운전스케줄링이 가능한 경제적 물공급 스케줄링, 관망상태 감시 및 제어(실시간 유량/수압 분석을 통한 누수분석) 기능이 탑재되어 통합운영센터에서 운영할 계획이다. 데모플랜트 운영을 통해 수자원의 효율적인 배분 및 공급, 유지관리 향상, 운영 비용 최소화 등의 결과를 바탕으로 신도시 및 기존도시의 물관리 정책수립에 활용할 수 있을 뿐만아니라 시간적 공간적 불균형 해소 및 물시장 발전에 크게 기여할 것으로 사료된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.426-426
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2018
제 4차 산업혁명의 시대를 맞아 ICT 융합 차세대 물관리 시스템 관련 기술이 핵심적인 역할을 수행하게 될 것으로 예상되며, 이와 함께 다국적 기업의 시장 진출로 인한 경쟁심화가 예상되고 있다. 한편, 인구증가, 도시성장, 산업발전 및 기후변화에 따른 물부족, 물 수요와 물 공급의 불균형, 수질오염 등은 점점 더 심각해질 것으로 예상되고 있다. 또한, 수자원 산업에서 대상시설의 안전하고 경제적인 운영 및 유지관리를 목적으로 하는 운전, 감시, 진단, 보수, 개선 및 이를 위한 의사결정지원 기술인 운영관리(O&M, Operation and Maintenance) 기술의 중요성이 지속적으로 증가하는 추세이다. 스마트워터그리드(SWG)는 ICT 융복합 첨단 수자원 관리기술로 기후변화에 의한 물 부족과 수자원 인프라 노후화로 인한 효율저하 등 물 문제 해결을 위한 차세대 플랫폼으로 주목받고 있으나, 아직까지 스마트워터그리드 시스템 구축을 위한 장치, 부품, 공정, 설계, 시공 기술 등 주로 요소기술 확보를 목적으로 연구되었으며, 시설의 운영 및 유지관리 연구는 거의 진행되지 않아 효율적인 현장적용이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 스마트워터그리드 데모플랜트 시설을 대상으로 운영 유지관리 기술의 고도화 기본방향, 세부 핵심기술, 추진방법 등을 제시하고자 한다. 특히 스마트워터그리드의 핵심기술인 AMI 기반 수운영 시스템을 대상으로 IoT 기반의 고효율 저비용 물 공급 체계 고도화 및 지능형 통합 운영 플랫폼 구축, Hybrid형 다중수원 활용 이동식 물 생산 시스템에 대한 운전제어 자가진단 운영관리 유지보수기술 등 원격 무인 자동화 물 생산시설 기술 고도화 개발방안에 대하여 중점적으로 다루고자 한다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.3
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pp.62-72
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2023
Recently, the importance of monitoring and management measures for bicycle road related facilities has been increasing. However, research on the monitoring and evaluation of users' safety and convenience in walking spaces including bicycle path is insufficient. In this study, we would like to construct health monitoring data for cylists-pedestrians mixed road using a mobile mapping system, and propose a plan to calculate the level of service of the mixed roads from the perspective of pedestrians and cyclists using artificial intelligence based object detection techniques. The monitoring and level of service calculation method of cylists-pedestrians mixed roads proposed in this study is expected to be used as basic information for planning and management such as maintenance and reconstruction of walking spaces in preparation for the increase of electric bicycles and personal mobility in the future.
현재 다양한 교통정보 서비스와 소통수준 제고를 목표로 국내 여러 도시에서 진행중인 첨단교통관리체계(ATMS)사업이 운영 또는 구축중에 있으며 도로상의 교통정보를 보다 정확히 수집하기 위해 다양한 종류의 차량검지시스템이 도입되고 있으나 기존 국내외 사례를 볼 때 제반 검지기의 성능평가 방안이 사업별로 상이한 기준으로 진행되었으며 객관적인 성능수준을 제시하지는 못하고 있는 것으로 나타났다. 이에 검지시스템의 성능을 평가하기 위한 과정을 최근의 서울시 내부순환로 교통관리시스템의 사례를 토대로 고찰한 결과 시공단계에서 지속적인 튜닝과 성능제고방안을 추진한다면 상당한 수준의 정확도 확보를 기대할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 제시된 평가방안은 향후 보완을 거쳐 타 시스템에 있어 초기설치시 또는 유지관리시 성능의 척도로써 목표를 선정하고 활용하는 데 있어 하나의 대안으로 제시할 수 있을 것이다. 이에 제반 ATMS관련 연구기관에서는 시스템의 성능과 정확성을 좌우한다 해도 과언이 아닌 차량 검지기에 대한 성능평가 기준의 표준화 방안에 대한 연구를 진행하여, 검지기 성능제고를 위한 객관적인 기준목표와 각 검지기변 평가기준의 표준화 방안을 제시한다면 통행시간, 속도 등 제공정보의 신뢰성을 상당수준 향상시킴과 동시에 사업시행에 따른 시행착오를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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