MDPDPTW (Multi-Depot Pickup and Delivery Problem with Time Windows) is a typical model among the optimization models based on the pickup and delivery flow in supply chains. It is based on multi-vehicles in multi-depots and does not consider moving vehicles near pickup and delivery locations. In ubiquitous environments, it is possible to obtain information on moving vehicles and their baggage. Providing the proper context from the perspective of moving vehicles and their baggage allows for more effective vehicle routings. This study proposes Integer Programming-based MDPDPTW including the information on moving vehicles and their baggage in a ubiquitous environment: u-MDPDPTW, and shows the viability and effectiveness of u-MDPDPTW through comparative experiments of MDPDPTW and u-MDPDPTW.
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 Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.370-376
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2005
본 논문에서는 HSI 정보와 신경망의 비지도 학습 방법인 ART2 알고리즘을 이용하여 신 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차량의 영상에서 번호판 영역을 추출하는 부분과 추출된 번호판 영역의 문자를 인식하는 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하고 개선된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 추출된 차량 번호판 영역으로부터 문자를 포함한 특징 영역을 이치화 한 후에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 잡음과 훼손에 비교적 강한 ART2 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 차량 번호판 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었다. 또한 ART2 알고리즘을 적용하여 신 차량 번호판을 인식하는 것이 효율적임을 확인하였다.
도로 색과 대비를 이루는 계수선을 도로위에 그려놓고 영상을 이용하여 통과 차량을 계수 하는 영상기반 교통량 측정 기술을 제안하였다. 기존의 컴퓨터 영상을 이용한 차량 계수 장치들은 대부분 도로와 차량의 gray level차이를 이용하는 방식이기 때문에 도로와 차량간의 구분이 쉽지 않고 그림자와 차량의 식별도 어려우며 조명에 의해 착오를 일으키기 쉬운 문제를 안고 있었다. 제안한 계수방법은 도로 위에 도로 색과 뚜렷한 대비를 이루는 띠를 도로를 가로질러 그려 놓은 다음 이를 통과하는 차량에 의해 띠의 형상이 절단되는지의 여부를 판단하여 차량을 계수 하는 방법이다. 이를 위해서 계수선을 포함하는 영상의 창을 설치하고 수시로 에지를 추출한 후, 에지의 절단 여부를 검사한다. 이때 계수선의 색과 동일한 차량이 통과할 경우에는 계수선의 에지는 절단되어 도로방향으로 연장되게 되며 계수선의 색과 다른 차량인 경우에는 계수선의 에지가 계수선의 내부로 연장되게 된다. 계수선 상에 그림자가 있는 경우에도 도로와 계수선 간의 색상변화가 뚜렷하므로 계수선의 에지 검출에는 영향을 받지 않게 된다. 제안한 알고리즘을 실험실에 설치된 모형도로와 모형 차량들을 이용하여 실험하고 결과를 제시하였다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.6
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pp.15-23
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2011
Driving directly in front of the driver of a vehicle driving in front of the vehicle and it is commonly known is affected. Responding to the car in front of the driver and the vehicle in front, and these follow the model is known as Three-Car-Following Model. Platoon vehicles to follow behind the driver's visibility is affected by the a tinted vehicle, and Parameters of the model is estimated to be affected also. In this study, in Three-Car-Followng Model parameters were estimated. and the parameter values differ about whether and how analysis was performed by the level of Visible Light Transmission Percentage. RTK GPS receiving data through field experiment analyzed based on sensitivity of three car by Visible Light Transmission Percentage and ${\gamma}$. And With statistical verification of driving directly in front of the driver in front of the vehicle and that the moving vehicle is influenced also confirmed. Also Visible Light Transmission Percentage is lowered, the vehicle in front of the driver's behavior showed sensitive reactions. In the further need to research for influence analysis of traffic flow capacity by the level of VLT.
신호연동화모형에서 통과폭모형은 지체를 최소화하지 못하고 지체도모형은 좌회전현시순서를 최적화하지 못한다. 이러한 모형의 단점을 극복하고자 개발된 KS_SIGNAL은 지체를 최소화하는 신호연동화모형이지만 지체를 산정하는데 있어 많은 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 기존에 개발된 KS_SIGNAL의 지체모형을 개선하여 보다 우수한 연동신호시간과 현시순서를 산정해주는 신호최적화모형(KS_SIGNAL II)을 개발하여 FORTRAN 언어로 전산화하였다. 개발된 모형은 다양한 평가를 통하여 기존 모형들보다 전반적으로 우수한 것으로 입증되었다. 본 모형을 통하여 차량 출발 및 도착형태에 따른 대기차량 소거시간을 고려하는 옵셋 산정이 가능해져 지체를 최소화하는 간선도로의 신호최적화모형으로 활용될 경우 도로기능제고 및 지체도 감소에 의한 편익을 얻을 수 있다.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.51
no.2
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pp.237-253
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2017
There are many systematic approaches to manage Interlibrary loan (ILL) efficiently. In this paper, we propose an operating method reducing user-waiting in ILL. Users are usually informed to wait around two to three days in a regional ILL service. The reason of the waiting is that there is inefficiency in running material-delivery vehicles. A mixed integer programming is employed to resolve this issue. It provides an optimal vehicle-route maximizing material-deliveries subject to time availability. We used an actual data of a regional ILL system to provide optimal vehicle routes under different time settings.
본 연구에서는 경부고속철도의 주요 교량형식인 PSC 박스교량을 3차원 뼈대요소를 사용하여 모형화하였으며, 궤도불규칙성의 형상은 지수 스펙트럴 밀도함수를 사용하여 생성시켰다. 경부고속철도차량(K-TGV)중 동력차는 17자유도의 3차원 주행열차로 모형화하였고, 이러한 교량, 궤도불규칙성 및 차량 모형을 이용하여 교량과 차량의 상호작용을 해석할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 동적해석을 위한 교량과 차량의 운동방정식은 Lagrange 방정식을 사용하여 유도하였으며, 운동방정식의 수치해석에는 Newmark-β법을 사용하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 동력차의 주행에 의한 교량의 시간이력곡선을 구하였으며, 궤도불규칙성의 영향을 분석하였다. 또한 도상의 유무에 따른 교량동적거동의 특성과 함께 열하중의 편심의 영향도 분석하였다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.2
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pp.39-57
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2018
The purpose of this study was to construct an artificial intelligence model that learns and estimates the relationship between vehicle queue length and link travel time in urban areas. The vehicle queue length estimation model is modeled by three models. First of all, classify whether vehicle queue is a link overflow and estimate the vehicle queue length in the link overflow and non-overflow situations. Deep learning model is implemented as Tensorflow. All models are based DNN structure, and network structure which shows minimum error after learning and testing is selected by diversifying hidden layer and node number. The accuracy of the vehicle queue link overflow classification model was 98%, and the error of the vehicle queue estimation model in case of non-overflow and overflow situation was less than 15% and less than 5%, respectively. The average error per link was about 12%. Compared with the detecting data-based method, the error was reduced by about 39%.
In this study, the authors designed a reduced-scale railway vehicle fire, which was necessary for evaluating the fire safety of railway tunnels using a reduced model. To overcome the shortcomings of the methods used in conventional reduced-scale railway tunnel tests, the authors simulated the fire source of a railway vehicle using a methanol fire source for fire buoyancy, and a smoke cartridge for smoke visualization. Therefore, the heat release mass consumption rates of various methane trays were measured using a cone calorimeter (ISO 5660). The critical ventilation velocity in the railway tunnels was obtained using the designed fire source of the railway vehicle, which was evaluated by the measured temperature at the top of the tunnel as well as laser visualization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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