The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.5
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pp.643-648
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2011
In this study, SMPS driven LED traffic signal light for Large-scale traffic such as railroad and airport was designed and its electrical and EMI characteristics were measured. The output current of the LED module driven by SMPS was 1.67A for AC and DC input voltage over 10V. The conducted emission measured over 0.15~30MHz frequency range was lower than the allowed quasi-peak and average level, and the radiated noise measured over 30~1000MHz frequency range showed $23.96dB{\mu}V/m$ at 59.96MHz.
Kang, Jin Dong;Woo, Wang Hee;Kim, Tae Gyun;Hong, Young Suk;Cho, Joong Rae
Journal of Korean Society of Transportation
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v.31
no.4
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pp.3-17
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2013
The purpose of this study is to develop a traffic assignment model where the variable of signal intersection delay is taken into account in assigning traffic in large-scale network settings. Indeed, despite the fact that the majority of the increase in travel time or cost involving congested urban network or interrupted flow are accounted for by stop delays or congested delays at signal intersections, the existing traffic assignment models did not reflect this. The traffic assignment model considering intersection delays presented in this study was built based on the existing traffic assignment models, which were added to by the analysis technique for the computation of intersection delay provided in Korea Highway Capacity Manual. We can conclude that a multiple variety of simulation tests prove that this model can be applied to real network settings. Accordingly, this model shows the possibility of utilizing a model considering intersection delay for traffic policy decisions through analysis of effects of changes in traffic facilities on large urban areas.
Wind-induced vibrations of mast arms of cantilever traffic signal structures can lead to fatigue failure. Two such structures were instrumented each with a sonic anemometer and a camera that records the motions of the tip of the arm. It was observed throughout this experiment that large amplitude vertical vibrations of mast arms with signals with backplates occur for the most part at low wind speed ranges, between 2 to 7 m/s, and as the wind speed increases the amplitude of the vertical vibrations decreases. The results of these experiments contradict the generally accepted belief that vortex shedding does not cause significant vibrations of mast arms that could lead to fatigue failure, which have been attributed to galloping in the past. Two damping devices were tested with mixed results.
In the last decade, substantial progress has been achieved in intelligent traffic control technologies to overcome consistent difficulties of traffic congestion and its adverse effect on smart cities. Edge computing is one such advanced progress facilitating real-time data transmission among vehicles and roadside units to mitigate congestion. An edge computing-based deep reinforcement learning system is demonstrated in this study that appropriately designs a multiobjective reward function for optimizing different objectives. The system seeks to overcome the challenge of evaluating actions with a simple numerical reward. The selection of reward functions has a significant impact on agents' ability to acquire the ideal behavior for managing multiple traffic signals in a large-scale road network. To ascertain effective reward functions, the agent is trained withusing the proximal policy optimization method in several deep neural network models, including the state-of-the-art transformer network. The system is verified using both hypothetical scenarios and real-world traffic maps. The comprehensive simulation outcomes demonstrate the potency of the suggested reward functions.
Sun-Chan Bae;Won-Sik Jang;Sang-Dae Park;Won-Suk Jang
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.592-595
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2013
Advent of Wireless Sensor Networks (WSN) has provided potentials to a variety of construction applications. It is well appreciated that WSNs have advantages over traditional wired system, such as ease of installation and maintenance with increased cost savings and efficiencies. However, the obstruction of wireless signal from physical objects in the heterogeneous construction environment often brings challenges to WSN measurement system. This paper analyzed the obstruction characteristic of construction environment where construction materials, equipment, and built structures obstruct the wireless signal yielding negative effect of measurement system. By adopting evaluation criteria, such as packet reception rate, field experiments have been implemented to quantitatively identify the interference of wireless signal from penetration, reflection, and network traffic under the construction environment. The results show that reliable performance of wireless sensor in construction environment depends on the optimal separation distance between a receiver and a transmitter, obstruction types, obstruction thickness, and transmission interval. In addition, the methodology and experimental results of this paper could be used in the practical design of network topology when hundreds of sensor nodes form a mesh network in the large scale construction applications.
Cho, Moon-Je;Jung, Bang Chul;Park, Pangun;Chang, Woohyuk;Ban, Tae-Won
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.9
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pp.1704-1709
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2016
In this paper, we propose efficient uplink data transmission method in ultra dense wireless networks as in intra-aircraft, where large-scale APs and wireless sensors are deployed. In the ultra dense wireless networks, a performance degradation is inevitable due to the inter-AP interference. However, the performance degradation can be avoided if a scheduling algorithm can estimate the amount of interference caused by each wireless sensor and reflects it. SGIR (Signal-to-Generating Interference Ratio) based scheduling algorithms is a typical example. Unfortunately, the scheduling algorithms based on the interference caused by wireless sensors necessarily yield large scale exchange of information through backhaul which connects APs. Therefore, we, in this paper, propose a novel scheme which can dramatically reduce the amount of information which are exchanged through backhaul connection. Monte-Carlo simulation results show that the proposed scheme can reduce the amount of backhaul traffic by 27% without loss of data transmission rate.
Sun, Guolin;Adolphe, Sebakara Samuel Rene;Zhang, Hangming;Liu, Guisong;Jiang, Wei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.2
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pp.709-730
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2017
To address the challenge of unprecedented growth in mobile data traffic, ultra-dense network deployment is a cost efficient solution to offload the traffic over some small cells. The overlapped coverage areas of small cells create more than one candidate access points for one mobile user. Signal strength based user association in IEEE 802.11 results in a significantly unbalanced load distribution among access points. However, the effective bandwidth demand of each user actually differs vastly due to their different preferences for mobile applications. In this paper, we formulate a set of non-linear integer programming models for joint user association control and user demand guarantee problem. In this model, we are trying to maximize the system capacity and guarantee the effective bandwidth demand for each user by soft-association control with a software defined network controller. With the fact of NP-hard complexity of non-linear integer programming solver, we propose a Kernighan Lin Algorithm based graph-partitioning method for a large-scale network. Finally, we evaluated the performance of the proposed algorithm for the edge users with heterogeneous bandwidth demands and mobility scenarios. Simulation results show that the proposed adaptive soft-association control can achieve a better performance than the other two and improves the individual quality of user experience with a little price on system throughput.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.4
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pp.50-61
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2022
Snow, rain, fog, and particulate matter interfere with the vehicle driver's vision, which causes a non-secure safety distance and an increase in speed deviation, causing repetitive large-scale traffic accidents. This study developed a road environment sensor capable of measuring 11 types of fog, snow, rain, temperature, humidity, direction of wind, speed of wind, Insolation, atmospheric pressure, fine particles, rainfall, etc. and compared the visibility measured by the infrared signal value of the development sensor. The relationship between the existing fog visibility sensor and the development sensor measurement was derived from data measured at a visibility of 500m or less that directly affects road safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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