• Title/Summary/Keyword: 혼잡 패턴

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A Study on the Improvement of Inter-Terminal Transportation Using Buffer Space (완충지역을 활용한 타부두 환적 컨테이너 운송 개선 방안)

  • Park, Hyoung-Jun;Shin, Jae-Young;Choi, Yang-Ho
    • Journal of Navigation and Port Research
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    • v.45 no.6
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    • pp.314-324
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    • 2021
  • Competition between ports around the world is intensifying to attract transshipment cargo. However, recently, there have been concerns about the departure of transshipment cargo volume at Busan Port, such as the lifting of the cabotage policy in China's shipping sector and the implementation of a safe fare system. In terms of operation, terminal congestion and vehicle waiting time are seriously occurring due to imbalance in the transshipment volume of each terminal and vehicles concentrated in a specific time period. In this paper, we propose a method of inter-terminal transportation (ITT) using buffer space to solve the problem caused by inefficient ITT systems and presented a mixed integer programming (MIP) for the problem. The effect of using the buffer space was analyzed for various work volumes and capacity fluctuation ranges by applying the terminal congestion pattern and ITT vehicle in/out pattern based on the Busan New Port data.

Prediction of Traffic Congestion in Seoul by Deep Neural Network (심층인공신경망(DNN)과 다각도 상황 정보 기반의 서울시 도로 링크별 교통 혼잡도 예측)

  • Kim, Dong Hyun;Hwang, Kee Yeon;Yoon, Young
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.18 no.4
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    • pp.44-57
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    • 2019
  • Various studies have been conducted to solve traffic congestions in many metropolitan cities through accurate traffic flow prediction. Most studies are based on the assumption that past traffic patterns repeat in the future. Models based on such an assumption fall short in case irregular traffic patterns abruptly occur. Instead, the approaches such as predicting traffic pattern through big data analytics and artificial intelligence have emerged. Specifically, deep learning algorithms such as RNN have been prevalent for tackling the problems of predicting temporal traffic flow as a time series. However, these algorithms do not perform well in terms of long-term prediction. In this paper, we take into account various external factors that may affect the traffic flows. We model the correlation between the multi-dimensional context information with temporal traffic speed pattern using deep neural networks. Our model trained with the traffic data from TOPIS system by Seoul, Korea can predict traffic speed on a specific date with the accuracy reaching nearly 90%. We expect that the accuracy can be improved further by taking into account additional factors such as accidents and constructions for the prediction.

A Study on Predictive Traffic Information Using Cloud Route Search (클라우드 경로탐색을 이용한 미래 교통정보 예측 방법)

  • Jun Hyun, Kim;Kee Wook, Kwon
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.33 no.4
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    • pp.287-296
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    • 2015
  • Recent navigation systems provide quick guide services, based on processing real-time traffic information and past traffic information by applying predictable pattern for traffic information. However, the current pattern for traffic information predicts traffic information by processing past information that it presents an inaccuracy problem in particular circumstances(accidents and weather). So, this study presented a more precise predictive traffic information system than historical traffic data first by analyzing route search data which the drivers ask in real time for the quickest way then by grasping traffic congestion levels of the route in which future drivers are supposed to locate. First results of this study, the congested route from Yang Jae to Mapo, the analysis result shows that the accuracy of the weighted value of speed of existing commonly congested road registered an error rate of 3km/h to 18km/h, however, after applying the real predictive traffic information of this study the error rate registered only 1km/h to 5km/h. Second, in terms of quality of route as compared to the existing route which allowed for an earlier arrival to the destination up to a maximum of 9 minutes and an average of up to 3 minutes that the reliability of predictable results has been secured. Third, new method allows for the prediction of congested levels and deduces results of route searches that avoid possibly congested routes and to reflect accurate real-time data in comparison with existing route searches. Therefore, this study enabled not only the predictable gathering of information regarding traffic density through route searches, but it also made real-time quick route searches based on this mechanism that convinced that this new method will contribute to diffusing future traffic flow.

A Spatial Pattern of An Optimal Transportation Pricing Structure; -Based on the result of a local solution- (도시공간상에서 교통시설에 대한 최적가격(요금) 구조에 관한 연구 -부분 최적해의 결과-)

  • 정성용
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.12 no.4
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    • pp.65-88
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    • 1994
  • 교통수요와 공급은 상호 밀접한 연관성을 지니고 있다. 교통수요는 교통시설 서비 스수준 및 교통시설의 이용가격에 영향을 미치는 반면에 교통시설 공급비용과 서비스수준은 교통수요에 영향을 준다. 또한, 교통수요와 공급간의 상호작용은 도시공간상에서 발생하기 때문에 교통시스템의 공간적 구조 및 도시의 공간적 특성은 공급, 가격 및 수요를 통합한 교통균형모형에 있어서 매우 중요한 영향인자로 작용하게 된다. 그러나, 이제까지 개발된 교통균형모형에서는 통행인의 통행시간가치 및 교통체증의 도시공간상 변화가능성을 적절하 게 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 도시공간상에서 통행인의 통행시간가치 변화패턴 을 반영한 수 도시공간상에서의 교통시설의 최적 서비스 수준, 교통수단별 최적요금체계를 도출할 수 있었다. 단핵도시구조를 지닌 도시공간상에서의 최적버스요금은 통행거리에 따라 할증되는 체계를 가져야 한다. 선행연구에서는 승용차에 대한 통행혼잡세 부과는 소득역분 배적인 효과를 초래하는 것으로 알려졌다. 그러나 버스의 요금구조나 서비스 수준이 최적수 준에서 제공된다면 통행혼잡세는 소득역분배적 결과를 초래하지 않는 것으로 나타났다.

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A Study of Traffic Prediction Method Based on Hidden Markov Model (은닉 마르코프 모델 기반의 교통량 예측 기법 연구)

  • Kim, Min-Jae;You, Hee-Young
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2014.01a
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    • pp.347-348
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    • 2014
  • 최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물질적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 시계열 기반의 다양한 교통량 예측 모델들이 개발 되어 왔다. 그러나 시계열 기반의 모델들은 회귀분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에도 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 또한 시계열 기반의 예측 기법은 어떠한 회귀분석 모델을 사용하는지에 따라 성능의 차이가 많이 나타나기 때문에 회귀분석 모델 선택이 중요하다. 이러한 제약을 극복하기 위해 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov model)을 이용해 동적인 교통 패턴에 따라 현재 상황에 맞는 회귀분석 모델을 선택하는 신뢰도 높은 교통량 예측 시스템을 제안한다.

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Phasing and Sequencing Design Techniques at a Signalized Intersection (신호교차로의 신호현시 구성기법에 관한 연구)

  • Cho, Jun-Han;Kim, Seong-Ho;Doh, Tcheol-Woong
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.22 no.5
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    • pp.19-33
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    • 2004
  • 신호교차로 운영 최적화를 위한 4가지 변수인 주기, 현시순서, 현시녹색시간, 옵셋 중에서 지금 지 정형화된 지침이 없이 전문가의 경험이나 휴리스틱한 규칙(Heuristic rule)에 의해 결정되었던 현시순서에 대해 다양한 교통조건을 고려하여 최적현시와 지체변화를 분석하였다. 교통조건은 독립/연동교차로, 교차로 기하구조, 비혼잡/혼잡상태, 통과교통량에 대한 좌회전 교통량비(LT/Thru)에 따라 Dual ring에서 구현가능한 모든 현시순서를 대상으로 최적현시를 도출하였다. 분석과정에서 비혼잡상태의 경우 LT/Thru가 작을수록 직진 중첩 동시신호가 가장 우수하게 나왔으며, LT/Thru가 크게 증가할수록 선행양방향좌회전이 양호하게 나타났다. 혼잡상태의 경우는 LT/Thru 15%에서 공통적으로 최적현시가 변하였는데 이는 포화도와 이동류별 녹색시간비율이 크게 변하면서 급작스런 주기 증가에 기인한 것으로 판단되었다. 또한 독립교차로 및 연동교차로 현시순서 분석 결과를 보면 전반적으로 선행양방좌회전 현시와 직진 중첩 동시신호 현시가 가장 양호한 것으로 나타났으며, 양방 동시신호 현시는 대체로 지체가 높게 나타나 신호운영에 비효율적인 것을 다시 한번 입증하게 되었다. 특히 연동교차로에서는 연동에 중요한 요소인 옵셋과 진행대폭(bandwidth)의 상호관계를 탄력적으로 대응할 수 있는 직진 중첩 동시신호가 최적현시로 나타났다. 본 연구는 검지기가 설치되지 않은 고정식 신호기로 운영되는 지방부 및 도시 가로망의 교통류 효율성을 높이는 중요한 자료로 사용될 것으로 판단된다. 최근에는 실시간 교통신호 제어시스템이 활발히 연구. 운영되고 있는데 이 시스템 내에 포함되어 있는 TOD방식의 고정시간 제어(pretimed control)나 패턴선택제어(pattern selection control)에도 충분히 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

A Study on Mitigation of Container Terminal Congestion under IoT Environment (IoT 환경에서 컨테이너 터미널 혼잡도 완화방안 연구)

  • Lee, Jang-Kun;Shin, Jae-Young
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.57-58
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    • 2018
  • As interest in the Internet of Things increases, technologies are being studied to handle information exchanged between things using the Internet of Things. Specially, as container terminals are automated, the use of the Internet of Things in the terminals increases and varies. However, the use of the Internet of Things to enhance the efficiency of the container terminal operation is insufficient. Currently, the container terminal shows that the arrival pattern of the external truck is concentrated at a particular time. This resuls in gate congestion and affects the waiting times of the truck. The damage is caused by environmental pollution problems and social problems in neighboring port areas. Therefore, in this thesis, we will analyze the causes of the external truck's waiting time problems affecting the gate congestion at container terminals and study methods to mitigate congestion under Internet of Things environment.

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A Prioritization Method Considering Trip Patterns to Introduce Short-turn Buses (단거리 순환버스 도입을 위한 통행패턴 기반의 우선순위 결정방법)

  • Moon, Sedong;Kim, Dong-Kyu;Cho, Shin-Hyung
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.18 no.5
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    • pp.1-18
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    • 2019
  • A short-turn bus is a bus that is operated within a subsection of an existing bus line. Previous studies regarding short-turn buses decided optimal turn-back points for a single bus line rather than a bus network. Also, in-vehicle crowding which has a significant impact on transit convenience was rarely considered. Therefore, this study aimed to develop a methodology to set priorities for the introduction of short-turn buses of bus lines and sections, considering crowding. To achieve this objective, we calculated occupancies and crowding alleviation benefits of existing bus lines overlapping a new short-turn route based on transit card data, before and after the introduction of short-turn strategy. Also, operator and social costs caused by the introduction of short-turn buses were calculated. Those procedures were iterated over bus lines and sections to operate a short-turn service, and a section whose benefit-to-cost ratio (B/C) is the largest in a line was selected to operate a short-turn service in the line. After, priorities of bus lines to introduce short-turn services could be determined based on B/C values, and the optimum total fleet size could be determined when a short-turn strategy is applied in multiple lines.

On The Bandwidth Adaptation for Realtime Streaming (실시간 스트리밍을 위한 대역폭 적응에 관한 연구)

  • 정재훈;장재훈
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.296-298
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    • 1998
  • 본 논문의 폭주적인(bursty) 트래픽을 생성하는 스트리밍에서 사용자가 요구하는 최소 품질 (Quality of Service)의 보장 및 공정한 대역폭 활용을위하여 개선된 대역폭 적응 기법을 제안한다. LAN상의 서버/클라이언트 유니캐스트 환경에서 수행된 시뮬레이션은 제안한 기법에 의한 전송율의 패턴이 네트워크의 일시적인 혼잡에 의한 영향이 적고 안정하며 대역폭을 공유하는 기타 커넥션들에게 공정하도록 대역폭을 활용함을 보여준다. 제안한 대역폭 적응 기법에 사용한 윈도우 기반 전송율 추정은 윈도우 크기에 따라 스트리밍 어플리케이션의 graceful degradation과 대역폭 활용의 trade-off을 갖고 있지만 세션 중 윈도우 크기를 상황에 따라 동적으로 변화시킴으로 요구사항을 충족하도록 응용될 수 있다.

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Aircraft Arrival Time Prediction via Modeling Vectored Area Navigation Arrivals (관제패턴 모델링을 통한 도착예정시간 예측기법 연구)

  • Hong, Sungkwon;Lee, Keumjin
    • Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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    • v.22 no.2
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    • pp.1-8
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    • 2014
  • This paper introduces a new framework of predicting the arrival time of an aircraft by incorporating the probabilistic information of what type of trajectory pattern will be applied by human air traffic controllers. The proposed method is based on identifying the major patterns of vectored trajectories and finding the statistical relationship of those patterns with various traffic complexity factors. The proposed method is applied to the traffic scenarios in real operations to demonstrate its performances.