회전교차로는 각 접근로의 진입교통량이 불균형할 경우 주 접근로의 대기행렬이 길어지게 됨으로 회전교차로 전체의 용량이 감소되는 단점이 있다. 이에 보통 1대의 신호등으로 운영되는 Metering 회전교차로의 연구가 활발히 진행되고 있지만 2대의 신호등에 의해 운영되는 Metering 회전교차로의 연구는 미흡하다. 교차로 분석에 널리 사용되는 SIDRA6 또한 2대의 신호등으로 구성된 회전교차로의 분석에 제약이 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 2대의 신호등으로 운영되는 호주 Adelaide의 Old Belair 회전교차로를 대상으로 4-nodes Intersection을 이용한 새로운 분석방법을 제시하고 분석을 실시하였다. 모형 구축 방법에서 4개의 독립 교차로 연결, 기하구조 반영, 방향별 교통량 입력, 우선권 및 신호현시에 대해 설명하였으며 정산방법에서는 PFF, Critical Gap, Follow-up Headway 그리고 Extra Bunching 값의 적용에 대하여 제시 하였다. 그 결과 회전교차로의 효과척도인 지체시간 및 서비스 수준의 분석이 가능하며 그 외 포화도 및 상충교통량 등 다양한 분석이 가능한 것으로 나타났다.
Today the congestion problem is a problem for the most of the cities to solve. Especially, traffic congestion in the big cities is occurring regardless of the rush-hours. Because the transportation facilities secured in the big cities are very low, and the financial resources and sites for the expansion of new transportation facilities are also limited. Therefore the appropriate Transportation system Management(TSM) techniques which could improve the transportation system are absolutely required to solve the transportation problems instead of the expansion of the transportation facilities in the big cities. The purpose in this study was to review the travel characteristics on the Pretimed Signalized - Intersections under the study in Pusan area, construct the travel systems during the different time-periods based upon the travel characteristics reviewed, and finally suggest the optimal travel systems which could reduce the traffic delay and fuel consumption of the Pretimed Signalized - Intersections based upon the travel system constructed. Based upon the results, it could be concluded that the pretimed signal system based upon the on-peak periods should not be applied to all the different time-periods on the Pretimed Signalized - Intersections(PSI) to reduce traffic delay and fuel consumption, and increase the travel capacity on the intersections in Pusan area.
Today freeway is experiencing a severe congestion with incoming or outgoing traffic through freeway ramps during the peak periods. Thus, the objectives of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the delay predictive models on the ramp junctions of freeway with 70mph speed limit. From the traffic analyses, and model constructions and verifications for delay prediction on the ramp junctions of freeway, the following results were obtained: ⅰ) Traffic flow showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period when compared with the afternoon peak period. ⅱ) The occupancy also showed a big difference depending on the time periods, and the downstream occupancy(Od) was especially shown to have a higher explanatory power for the delay predictive model construction on the ramp junction of freeway. ⅲ) The speed-occupancy curve showed a remarkable shift based on the occupancies observed ; Od < 9% and Od$\geq$9%. Especially, volume and occupancy were shown to be highly explanatory for delay prediction on the ramp junctions of freeway under Od$\geq$9%, but lowly for delay predicion on the ramp junctions of freeway under Od<9%. Rather, the driver characteristics or transportation conditions around the freeway were through to be a little higher explanatory for the delay perdiction under Od<9%. ⅳ) Integrated delay predictive models showed a higher explanatory power in the morning peak period, but a lower explanatory power in the non-peak periods.
우리나라의 도시부철도(광역 및 도시철도)는 첨두시간대의 집중률이 매우 높은 편이다. 이 경우 도로 교통에서는 차량의 통행시간이 증가함에 따라 혼잡비용이 발생하지만, 운행시격이 정해져 있는 도시철도에서는 열차 내부의 승객 증가로 인해 승객의 신체적 정신적인 비효용(disutility)이 발생함에 따라 승객의 쾌적성이 감소하게 된다. 새로운 노선의 건설, 현재 노선의 보수 및 확장 등으로 인해 도시철도의 용량이 증가하여 승객의 쾌적성이 증가하는 경우 도로 철도 부문사업의 (예비)타당성조사 표준지침 수정 보완 연구(제4판)에서 제시하고 있는 편익 항목으로는 승객의 쾌적성 변화에 따른 편익을 산출할 수 없다. 이에 본 연구에서는 승객의 쾌적성에 영향을 미치는 요인들에 대해 살펴보고, 차량 내 혼잡 완화에 따른 승객의 편익을 산출하고자 한다. 설문조사를 통해 수집된 승객의 지불용의액(WTP) 자료를 이용해 Tobit 모형을 추정한 다음, 승객의 쾌적성 편익을 추정한다.
Purpose: The purpose of this study is to analyze air quality and carbon emissions in developing countries, particularly Myanmar, and explore the impact of transportation on CO2 emissions during peak hours relative to free-flow conditions. Method: This study conducted a traffic survey in two major cities in Myanmar to quantify carbon dioxide emissions from the transportation sector, using IPCC's tier 1 and tier 2 approaches, with statistical analysis performed using Python 3 and Microsoft Excel for comparative analysis of critical factors in CO2 emissions. Result: The result of this study is an estimate of the vehicle kilometers traveled (VKT) and fuel consumption in Yangon city for the year 2019, based on data from various sources including the Myanmar Statistical data base, YUTRA project survey, and Ministry of Electric and Energy. The study also analyzes the average travel time index (TTI) for the four roads in Yangon, which indicates the impact of congestion on vehicle travel time and CO2 emissions. Overall, the study provides important insights into the transport sector in Yangon city and can be used to inform policies aimed at reducing greenhouse gas emissions and improving traffic conditions. Conclusion: The study concludes that congestion plays a significant role in increasing fuel use and emission levels in the road transport sector in Myanmar. The analysis provides valuable insights into the impact of the sector on the environment and emphasizes the importance of addressing congestion to reduce fuel use and emissions. However, the study's scope is limited to Yangon city and Mandalay city, and some mean values may not accurately represent the entire country and other developing countries.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.874-890
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2021
With the widespread deployment of the fifth-generation (5G) communication networks, various real-time applications are rapidly increasing and generating massive traffic on backhaul network environments. In this scenario, network congestion will occur when the communication and computation resources exceed the maximum available capacity, which severely degrades the network performance. To alleviate this problem, this paper proposed an intelligent resource allocation (IRA) to integrate with the extant resource adjustment (ERA) approach mainly based on the convergence of support vector machine (SVM) algorithm, software-defined networking (SDN), and mobile edge computing (MEC) paradigms. The proposed scheme acquires predictable schedules to adapt the downlink (DL) transmission towards off-peak hour intervals as a predominant priority. Accordingly, the peak hour bandwidth resources for serving real-time uplink (UL) transmission enlarge its capacity for a variety of mission-critical applications. Furthermore, to advance and boost gateway computation resources, MEC servers are implemented and integrated with the proposed scheme in this study. In the conclusive simulation results, the performance evaluation analyzes and compares the proposed scheme with the conventional approach over a variety of QoS metrics including network delay, jitter, packet drop ratio, packet delivery ratio, and throughput.
Today freeway is experiencing a severe congestion with incoming or outgoing traffic through freeway ramps during the peak periods. Thus, the purpose of this study is to identify the traffic characteristics, analyze the relationships between the traffic characteristics and finally construct the delay predictive models on the rap junctions of freeway with 70mph speed limit. From the traffic analyses, and model construction and verification for delay prediction on the ramp junctions of freeway, the following results were obtained : ⅰ) Traffic flow showed a big difference depending on the time periods. Especially, more traffic flows were concentrated on the freeway junctions in the morning peak period. ⅱ) The occupancy also showed a big difference depending on the time periods, and the downstream occupancy(Od) was especially shown to have a higher explanatory power for the delay predictive model construction on the ramp junctions of freeway. ⅲ) The delay-occupancy curve showed a remarkable shift based on the occupancies observed : O$\_$d/〈9% and O$\_$d/$\geq$9%. Especially, volume and occupancy were shown to be highly explanatory for delay prediction on the ramp junctions of freeway under O$\_$d/$\geq$9%, but lowly for delay prediction on the ramp junctions of freeway under O$\_$d/〈9%. Rather, the driver characteristics or transportation conditions around the freeway were thought to be a little higher explanatory for the delay prediction under O$\_$d/〈9%. ⅳ) Integrated delay predictive models showed a higher explanatory power in the morning peak period, but a lower explanatory power in the non-peak periods.
A primary concern of physical database design has been efficient retrieval and update of a record because predictable performance of a DBMS is indispensable to time-critical missions. To maintain such phenomenal performance, database manages often spends more than or as much as the goal of an organization can warrant. The motivation of this research stems from the fact that even predictable performance of a physical database can be hampered by stochastic query processing time, physical configurations of a database, and random arrival processes of queries. They all together affect the overall performance of a DBMS. In particular, if there are queuing delays due to limited capacity or during on-peak congestion, this paper suggest to prioritize database services. A surprising finding of this paper is that such a transition from a non-priority system to a corresponding priority-based system can be Pareto-improving in the sense that no users in the system will be worse off after the transition. Thus prioritizing database services can be a viable option for efficient database management.
서울시 도심에 구축된 남산1호터널 교통정보시스템은 혼잡통행료 징수구간인 남산1호터널을 통과하는 운전자들에게 예측하기 어렵게 빈번히 발생하는 교통정체에 관한 정보를 사전에 제공해주기 위해서 2000년 12월 21일부터 운영중인 국내 최초의 도심부 터널에 대한 첨단교통정보시스템이다. 본 연구는 남산1호터널 교통정보시스템에 대한 모니터링을 통해 도시부 교통정보시스템의 운영효과를 분석한다. 모니터링 결과 남산1호터널 교통정보시스템 운영후, 터널부를 중심으로한 축방향 교통여건은 상당히 호전되었으며, 우회로에 해당되는 주변도로는 이용차량의 증가에도 불구하고 이론적으로 있을 수 있는 과도한 경로전환에 의한 악영향은 별반 나타나지 않았다. 또한, 교통정보시스템에 대한 운전자 만족도 조사결과 높은 지지도를 받고 있어 매우 작은 시스템임에도 불구하고 교통서비스 개선에 크게 기여하고 있는 것으로 분석되었다.
With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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