KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.6
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pp.2473-2481
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2013
The two characteristics of two-lane-and-two-way traffic flow are platoon and overtaking triggered by low-speed vehicle. It is crucial to develop a robust model which simultaneously generates the behaviors of platoon by low-speed vehicle and overtaking using opposite lane. Hence, a microscopic two-lane and two-way vehicle model was introduced (B. Yoon, 2011), which is based on CA (Cellular Automata) which is one of discrete time-space models, in Korea. While the model very reasonably explains the behaviour of overtaking low-speed vehicle in stable traffic flow below critical density, it has shortcomings to the overtaking process in unstable traffic flow above the critical density. Therefore, the objective of this study is to develope a vehicle model to more realistically explain overtaking process in unstable traffic flow state based on the model developed in the previous study. The experimental results revealed that the car-following model robustly generates the various macroscopic relationships of traffic flow generating stop-and-go traffic flow and the overtaking model reasonably explains the behaviors of overtaking under the conditions of both opposite traffic flow and stochastic parameter to consider overtaking in unstable traffic flow state. The vehicle model presented in this study can be expected to be utilized for the analysis of two-lane-and-two-way traffic flows more realistically than before.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.82-96
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2020
The Demand Responsive Transit (DRT) system is the flexible public transport service that determines the route and schedule of the service vehicles according to users' requests. With increasing importance of public transport systems in urban areas, the development of stable and fast routing algorithms for DRT has become the goal of many researches over the past decades. In this study, a new heuristic method is proposed to generate fast and efficient routes for multiple vehicles using demand clustering and destination demand priority searching method considering the imbalance of users' origin and destination demands. The proposed algorithm is tested in various demand distribution scenarios including random, concentration and directed cases. The result shows that the proposed method reduce the drop of service ratio due to an increase in demand density and save computation time compared to other algorithms. In addition, compared to other clustering-based algorithms, the walking cost of the passengers is significantly reduced, but the detour time and in-vehicle travel time of the passenger is increased due to the detour burden.
Park, Young ki;Im, Sang il;Jo, Ik hyeon;Cha, Jae sang
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.97-105
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2020
Recently, for a smart city, there is a demand for a technology for acquiring traffic information using an intelligent road infrastructure and managing it. In the meantime, various technologies such as loop detectors, ultrasonic detectors, and image detectors have been used to analyze road traffic information but these have difficulty in collecting various informations, such as traffic density and length of a queue required for building a traffic information DB for moving vehicles. Therefore, in this paper, assuming a smart city built on the basis of a camera infrastructure such as intelligent CCTV on the road, a solution for calculating the traffic DB of moving vehicles using Vision Tracking of road CCTV cameras is presented. Simulation and verification of basic performance were conducted and solution can be usefully utilized in related fields as a new intelligent traffic DB calculation solution that reflects the environment of road-mounted CCTV cameras and moving vehicles in a variable smart city road environment. It is expected to be there.
Recently, traffic congestion has become serious due to increase of private car usages. Carsharing or other innovative public transportation systems were developed to alleviate traffic congestion and carbon emissions. These measures can make the traffic environment more comfortable, and efficient. Cloud Transportation System (CTS) is a recent carsharing model. User can rent an electronic vehicles with various traffic information through the CTS. In this study, a concept, vision and scenarios of CTS are introduced. And, authors analyzed the location of CTS rental stations and estimated CTS demands. Firstly, we analyze the number of the population, employees, students and traffic volume in study areas. Secondly, the frequency and utilization time are examined. Demand for CTS in each traffic zone was estimated. Lastly, the CTS rental station location is determined based on the analyzed data of the study areas. Evaluation standard of the determined location includes accessibility and density of population. And, the number of vehicles and that of parking zone at the rental station are estimated. The result suggests that Haewoondae Square parking lot would be assigned 11 vehicles and 14.23 parking spaces and that Dongbac parking lot be assigned 7.9 vehicles and 10.29 parking spaces. Further study requires additional real-time data for CTS to increase accuracy of the demand estimation. And network design would be developed for redistribution of vehicles.
미니트램(Mini-Tram)의 에너지 공급시스템은 유도급전(IPT: Inductive Power Transfer) 기반의 무선급속충전(Wireless High Speed Charging) 및 슈퍼커패시터(Supercapacitor) 기술을 융합하여 구성되었다. 기존의 전기이중층 커패시터(EDLC) 및 하이브리드 커패시터(LIC)는 급속충전을 위한 출력성능은 충족하지만, 낮은 에너지밀도 때문에 미니트램의 활용성을 제한하고 있다. 이에 수송시스템 분야에서의 커패시터의 경쟁력을 향상하기 위해서는 최소한의 공간 및 무게 조건을 충족함과 동시에 에너지 밀도를 극대화할 수 있는 하이브리드 커패시터의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 개발 중인 미니트램의 에너지 요구량을 산정하여 매체의 개발목표 사양을 도출하고 이를 실현하기 위한 방안에 대해서 논하고자 한다.
본 연구는 기존 구간 속도 예측기법의 고찰을 통하여 검지기에서 올라오는 교통제어변수를 이용하여 구간 속도 예측모형을 연구하는데 목적이 있다. 이를 위한 교통 제어변수로는 연속류 제어에서 통상적으로 사용되는 교통량, 점유율, 밀도, 속도 등을 사용한다. 공간적 범위로는 서울 올림픽대로의 17개의 영상 검지기 중 #3과 #16검지기에서 올라오는 속도, 점유율, 교통량 자료를 토대로 1998년 6월 11일 오전 7시부터 11시까지의 4시간동안 예측을 실시하며 Historical Traffic Pattern과 시험차량, 자동차 번호판 조사를 통한 구간 실측조사 자료를 토대로 예측을 위한 자료를 구축한다. 기존의 예측기법인 시계열 분석, 신경망 이론, 평활법과 칼만필터링을 고찰하였고, 가장 좋은 예측력을 보여주는 기법은 칼만필터링 모형이었다. 이를 토대로 Case Study를 통해 여러 구간의 다주기 예측을 통해 단기간(short-term)의 구간 속도를 예측하고 각 해당 검지기별 실측자료를 통해 비교분석을 실시하였다. 결과적으로 도출된 칼만필터링 모형의 다주기 예측을 통한 구간 통행속도의 예측이 기존의 구간 통행속도 산출 방법보다 더 나은 예측력을 보여주고 있다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.05a
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pp.89-89
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2004
결정적인 알고리즘과 입력정보의 사용은 평가된 해석과 실제 시스템 값과의 차이로 잘못된 결론을 이끌지도 모른다. 실제 시스템은 대부분 각각의 입력 매개변수들(input parameters)과 관계된 넓은 공차 영역(tolerance band)을 가지고 있어서 입력정보로 하나의 단일한 값을 할당하는 것이 어렵다. 단일 입력에 대한 한가지 해는 변동의 이해 없이 제한된 값이라는 것을 인식할 필요가 있는데 대개 결정론적 설계는 형상과 관련된 치수변동, 항복강도나 부재의 밀도, 탄성계수와 같은 재료 물성치의 불확실성(uncertainty)과 시스템에 작용하는 하중의 변동 등을 직접 고려하지 않고 설계를 수행하기 때문에 수용할 수 있는 오차의 범위 안에서 시스템의 응답을 정확히 평가하기가 쉽지 않았다.(중략)
Hwang, Yu Min;Oh, Ju Young;Kim, Yoon Hyun;Kim, Jin Young;Kim, Ha Sung;Jee, Gyu-In
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.7
no.2
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pp.104-109
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2012
Currently, GPS(Global Positioning System) is used to find user location information. However, in some cases, especially in urban environments, we receive unreliable location information deu to multipath fading. In order to resolve this problem, we propose a closely coupled positioning technique where GPS signal is combined with QZSS signal. Also we proposed and analyze a combining algorithm of GNSS and Wi-Fi signals to get closely coupled location information by referring AP information. Finally, this paper proposes a combined GPS/QZSS/Wi-Fi navigation algorithm to improve navigation performance, and it is verified by testing of car deriving according to availability and accuracy standard.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.8
no.1
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pp.60-66
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1999
This study is to develop design sensitivity analysis method based on continuum theory for the actual buckling load of vehicle passenger compartment with respect to sizing design variables. For nonlinear structural analysis, both geometric and material nonlinear effects are considered. The total Lagrangian formulation for incremental equilibrium analysis and one-point linear eigenvalue problem for buckling analysis are utilized. Numerical methods are presented to evaluate design sensitivity expressions, using structural analysis results from FEM code. Optical design of vehicle passenger compartment with buckling constraint solved using Gradient projection method.
Underwater tracked vehicle is employed to perform underwater heavy works on saturated seafloor. When an underwater tracked vehicle travels on the seafloor, shearing action and ground settlement take place on the soil-track interface, which develops the soil thrust and soil resistance, respectively, and they restrict the tractive performance of an underwater tracked vehicle. Thus, unlike the paved road, underwater tracked vehicle performance does not solely rely on its engine thrust, but also on the soil-track interaction. This paper aimed at evaluating the tractive performance of an underwater tracked vehicle with respect to ground conditions (soil type, and relative density or consistency) and vehicle conditions (weight of vehicle, and geometry of track system), based on the soil-track interaction theory. The results showed that sandy ground and silty sandy ground generally provide sufficient tractions for an underwater tracked vehicle whereas tractive performance is very much restricted on clayey ground, especially for a heavy-weighted underwater tracked vehicle. Thus, it is concluded that an underwater tracked vehicle needs additional equipment to enhance the tractive performance on the clayey ground.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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