Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.4
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pp.85-91
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2021
Some sections of the highway are closed due to disasters and accidents. In this situation, it analyzes what kind of situation occurs due to functional failure in the highway network. The domestic highway network can be expressed as a graph. Blocking some sections of the highway can turn into a national disaster. In this paper, we analyze the robustness of the domestic highway network. The robustness of expressways refers to the degree to which the traffic conditions of the domestic expressway network deteriorate due to the blockage of some sections. The greater the robustness, the smaller the effect of some blocking appears. This study is used to evaluate the congestion level of one section of the transportation network, and a value obtained by dividing the section traffic volume (V) by the section traffic volume (C) is used. This study analyzes the robustness of highways by using the actual traffic volume data of the departure and arrival points of domestic highways, and analyzes the changes in traffic volume due to partial blockage through experimental calculations. Although this analysis cannot reflect the exact reality of domestic highways, it is judged to be sufficient for the purpose of confirming the basic robustness of the overall network.
The stochastic phenomena of traffic network condition, such as traffic speed and density, are affected not only by exogenous traffic control but also by endogenous changes in service time during congestion. In this paper, we propose a mixed M/G/1 queuing model by introducing a condition-varying parameter of traffic congestion to reflect structural changes in the traffic network. We also develop congestion indices to evaluate network efficiency in terms of traffic flow and economic cost in traffic operating system using structure-changing queuing model, and perform scenario analysis according to various traffic network improvement policies. Empirical analysis using Korean highway traffic operating system shows that our suggested model better captures structural changes in the traffic queue. The scenario analysis also shows that occasional reversible lane operation during peak times can be more efficient and feasible than regular lane extension in Korea.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5669-5684
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2018
The new mobile edge network architecture has been required for an increasing amount of traffic, quality requirements, advanced driver assistance system for autonomous driving and new cloud computing demands on highway. This article proposes a hierarchical cloud computing architecture to enhance performance by using adaptive data load distribution for buses that play the role of edge computing server. A vehicular dynamic cloud is based on wireless architecture including Wireless Local Area Network and Long Term Evolution Advanced communication is used for data transmission between moving buses and cars. The main advantages of the proposed architecture include both a reduction of data loading for top layer cloud server and effective data distribution on traffic jam highway where moving vehicles require video on demand (VOD) services from server. Through the description of real environment based on NS-2 network simulation, we conducted experiments to validate the proposed new architecture. Moreover, we show the feasibility and effectiveness for the connected car media service on highway.
The purpose of this study is to analyze the accuracy of traffic volume forecast by comparing an estimated to real traffic volume. For this study, total 10 sections of national highways, which are planned in 1980s and 1990s, were selected and traffic analysis data for highway construction were collected. In addition, targeted 10 sections were categorized into network-related and -unrelated sections. In the analysis of inaccuracy between the estimated and real traffic, for network-related sections, appeared to have lower inaccuracy. As time goes on after traffic open, inaccuracy between the estimated and real traffic appeared to be lower. In various section lengths, the longer the section length, the higher the inaccuracy is. Using 3 years passed data after traffic open, national highway have lower inaccuracy than expressway. However, the traffic analysis according to traffic open time resulted in little change of the inaccuracy.
This paper proposes new algorithms of accessibility indices to analyze the connectivity of the Korean highway network. First of all, we find a transportation network that presents Korea's highway network in graphs in 2011 and 2017. And we analyze and compare the nation's highway network in 2011 and 2017 using concepts such as associated number, the relative distance, the accessibility, the degree of connectivity, the index of dispersion, the diameter of graph theory. To do this, an algorithm is presented which can easily obtain various accessibility indices from a given transportation network. Using the simulation results of this study, we can find city that is the center of traffic in the highway transportation network. In addition, cities that are included in the network but are relatively underdeveloped can be found and used as basic data for enhancing the connectivity of the nationwide traffic in the future. Moreover, the proposed algorithms of accessibility indices, which are modeled on highway transport networks, can help identify the accessibility space structure of each city and provide criteria for efficient and reasonable selection of alternatives in various regional planning processes, including transportation.
PURPOSES : This study is to investigate the relationship of socioeconomic characteristics and road network structure with traffic growth patterns. The findings is to be used to tweak traffic forecast provided by traditional four step process using relevant socioeconomic and road network data. METHODS: Comprehensive statistical analysis is used to identify key explanatory variables using historical observations on traffic forecast, actual traffic counts and surrounding environments. Based on statistical results, a multiple regression model is developed to predict the effects of socioeconomic and road network attributes on traffic growth patterns. The validation of the proposed model is also performed using a different set of historical data. RESULTS : The statistical analysis results indicate that several socioeconomic characteristics and road network structure cleary affect the tendency of over- and under-estimation of road traffics. Among them, land use is a key factor which is revealed by a factor that traffic forecast for urban road tends to be under-estimated while rural road traffic prediction is generally over-estimated. The model application suggests that tweaking the traffic forecast using the proposed model can reduce the discrepancies between the predicted and actual traffic counts from 30.4% to 21.9%. CONCLUSIONS : Prediction of road traffic growth patterns based on surrounding socioeconomic and road network attributes can help develop the optimal strategy of road construction plan by enhancing reliability of traffic forecast as well as tendency of traffic growth.
To build traffic information providing services by ITS technology should be carried out effect analysis in the first step for social and individual advantages. The propose on this study is to make clear what influences of highway network by traffic information are, and what differences between drivers who use traffic information and drivers who do not use that for route choice are. For these propose. travel time and forecast error of travel time on network and traffic information dependence of driver are analyzed by simulation. As a result of analysis travel time and forecast error of travel time is that the efficiency and reliability of travel time were increased when getting more drivers using traffic information in network. Drivers who using traffic information had advantage of decrease of travel time and forecast error in only definite situation. traffic information dependence analysis presented that drivers are dependent upon information and reliability of traffic information is also increased when drivers using traffic information become on increasing in network. In conclusion, considering the range of the traffic information user ratio in this simulation, this study presents that the traffic information service provides an advantage to the highway network and the drivers, and increases the dependence of information.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.4
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pp.83-91
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2023
In this paper, we propose a robustness sensitivity index (RSI) of highway networks to analyze the effect of congestion in a specific section on the entire highway. The newly proposed RSI is defined as the change in the total mileage of the transportation network per extended unit length when the length of a particular section is extended. When the RSI value is large, traffic congestion in the section has a worse effect on the entire network than in other sections. The existing network robustness index (NRI) simply observes changes in transportation networks with and without specific sections, but the RSI proposed in this study is a kind of performance indicator that allows quantitative analysis of the ripple effect of the entire network according to the degree of congestion in a specific section. While changing the degree of congestion in a particular section, it is possible to calculate how the traffic volume increases, decreases, and the size and location of the congestion section change. This analysis proves the superiority of RSI as it cannot be analyzed with NRI. Various properties of RSI are analyzed using data from the domestic highway network. In addition, using the RSI concept, it is shown that the ripple effect on other sections in which a change in the degree of congestion of a specific section occurs can be analyzed.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.6
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pp.1043-1048
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2017
Since year 2016, in Korea, the police department started to use drones to patrol violated vehicles on the highway area. They monitor vehicle drivers who use side ways on the highway during traffic congested hours of the season, drunken drivers, or violent drivers. They use the 'Spot Mobility' method which floats the drones for 30 minute period. However, this method is inefficient since it requires manually charging batteries, gathering data, and operate drones with many numbers of policeman. Therefore, in this paper, for the efficient patrol in this purpose, I have suggested an effectively manageable network system consists of many drones as the wireless network nodes and with small numbers of policeman in a wide highway area. To accomplish this, the two topologies of effective drone patrol network systems are designed and simulated in OPNET simulator for performance evaluation.
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