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.
This research suggested a real-time traffic signal control algorithm using individual vehicle travel times on an isolated signal intersection. To collect IDs and passing times from individual vehicles, space-based surveillance systems such as DSRC were adopted. This research developed models to estimate arrival flow rates, delays, and the change rate in delay, by using individual vehicle's travel time data. This real-time signal control algorithm could determine optimal traffic signal timings that minimize intersection delay, based on a linear programming. A micro simulation analysis using CORSIM and RUN TIME EXTENSION verified saturated intersection conditions, and determined the optimal traffic signal timings that minimize intersection delay. In addition, the performance of algorithm varying according to market penetration was examined. In spite of limited results from a specific scenario, this algorithm turned out to be effective as long as the probe rate exceeds 40 percent. Recently, space-based traffic surveillance systems are being installed by various projects, such as Hi-pass, Advanced Transportation Management System (ATMS) and Urban Transportation Information System (UTIS) in Korea. This research has an important significance in that the propose algorithm is a new methodology that accepts the space-based traffic surveillance system in real-time signal operations.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.11
no.3
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pp.273-278
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1995
This study is to estimate the ventilation volume by the traffic that originated from driving automobiles for two tunnels (Kugi tunnel and Kumhwa tunnel) that adopted natural ventilation system among tunnels of Seoul, and on the basis of which, we estimated the ventilation velume at various conditions. With the result of the estimation, we will present the basic method that can be operated with the optimum condition for the ventilation system. Estimating the predicted ventilation volume in the tennel by the pollutant concentration, we used traffic volume and CO emission data by the automobile speed and CO concentration in the tunnel. And, when we estimated the traffic ventilation volume by natural and traffic ventilation force, we used traffic volume, automobile speed, tunnel area, automobile area data and so on. As the result of simple regression between predicted ventilation volume and traffic ventilation volume, we attained the regression coefficient 0.88, and achieved the relation form that predicted ventilation volume equal 0.12x traffic ventilation volume-92, 000. Using this equation, we estimated the ventilation volume to satisfy the enviromnental standards of several space, and calculated the required volume for mechanical ventilation. Incase of Kumhwa Tunnel, there is a need of mechanical ventilation all day long to satisfy air quality standard 9 ppm for 8 hours average and 10 ppm for the indoor air quality standard of public facilities.
As the number of personal broadcasting contents is rapidly increasing, the demand for a service that provides highlights is growing. A highlight, a collection of interesting scenes, can improve the quality of viewing experience. In this paper, we propose a method to automatically detect highlights using only chat traffic information. We also propose evaluation methods the effectiveness of using chat traffic in highlight detection. We apply the detection algorithm to game broadcasting, which has larger audience, and demonstrate its performance.
Soon T. Oh;Dong J. Lee;Seong T. Yi;Byeong J. Jeong
Advances in Computational Design
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v.8
no.1
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pp.1-12
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2023
To consider the effects of the increasing speed of next-generation high-speed trains, the existing traffic safety code for railway bridges needs to be improved. This study suggests a numerical method of evaluating the new effects of this increasing speed on railway bridges. A prestressed concrete (PSC) box bridge with a 40 m span length on the Gyeongbu track sector is selected as a representative example of high-speed railway bridges in Korea. Numerical models considering the inertial mass forces of a 38-degree-of-freedom train and the interaction forces with the bridge as well as track irregularities are presented in detail. The vertical deflections and accelerations of the deck are calculated and compared to find the new effects on the bridge arising with increasing speed under simply and continuously supported boundary conditions. The ratios between the static and dynamic responses are calculated as the dynamic amplification factors (DAFs) under different running speeds to evaluate the traffic safety. The maximum deflection and acceleration caused by the running speed are indicated, and regression equations for predicting these quantities based on the speed are also proposed.
Kim, Youngchan;Kim, Junwon;Han, Yohee;Kim, Jongjun;Hwang, Jewoong
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.1
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pp.1-16
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2020
With the advent of the fourth industrial revolution era, there has been a growing interest in deep learning using big data, and studies using deep learning have been actively conducted in various fields. In the transportation sector, there are many advantages to using deep learning in research as much as using deep traffic big data. In this study, a short -term travel speed prediction model using LSTM, a deep learning technique, was constructed to predict the travel speed. The LSTM model suitable for time series prediction was selected considering that the travel speed data, which is used for prediction, is time series data. In order to predict the travel speed more precisely, we constructed a model that reflects both temporal and spatial effects. The model is a short-term prediction model that predicts after one hour. For the analysis data, the 5minute travel speed collected from the Seoul Transportation Information Center was used, and the analysis section was selected as a part of Gangnam where traffic was congested.
This paper presents a first year report of an ongoing multi-year project to develop a systolic parallel simulation system for dynamic traffic assignment. The fundamental approach to the simulation is systolic parallel processing based on autonomous agent modeling. Agents continuously act on their own initiatives and access to database to get the status of the simulation world. Various agents are defined in order to populate the simulation world. In particular existing modls and algorithm were incorporated in designing the behavior of relevant agents such as car-following model headway distribution Frank-Wolf algorithm and so on. Simulation is based on predetermined routes between centroids that are computed off-line by a conventional optimal path-finding algorithm. Iterating the cycles of optimization-then-simulation the proposed system will provide a realistic and valuable traffic assignment. Gangnum-Gu district in Seoul is selected for the target are for the modeling. It is expected that realtime traffic assignment services can be provided on the internet within 3 years.
Park, Joon-Cheol;Kim, Yoon-Shin;Hong, Seung-Cheol;Choi, Joon-Gyu
Journal of Environmental Health Sciences
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v.34
no.5
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pp.395-402
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2008
Road traffic noise causes considerable disturbance and annoyance in exposed inhabitants. Particularly, arterial road noise is a significant environmental problem in many urban areas in which higher traffic volume and higher car speed occur. Arterial road noise became the target of this investigation in Seoul, South Korea. Noise levels were measured at four points that were based on distance from roadside at the same measurement site and under the conditions as reported by the National Institute of Environmental Research (NIER) in 1999. The average noise levels ($L_{eq,1h}$) of the arterial road was 80.3 dBA at 5 m, 77.4 dBA at 10 m, 73.7 dBA at 20 m, 70.9 dBA at 30 m. A comparison between 1999 and 2008's measurement values has shown that in 2008 noise level is up by about 1.5 dBA, traffic volume has increased by about 15.7%, while car speed has decrease by about 8%. The relationship between 2008' measured values and predicted values using the NIER Equation is low under 10 m from the roadside. The influence range of arterial noise is calculated at 26 m for road noise limits in daytime. In relation to the comparison between traffic volume and noise level, the equivalence in traffic volume (Light car+10xHeavy car) is higher than other variables.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.2
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pp.64-79
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2023
This study reviewed the process of applying the Monte Carlo simulation technique to the traffic allocation problem of metropolitan subways. The analysis applied the assumption of a normal distribution in which the travel time information of the inter-station sample is the basis of the probit model. From this, the average and standard deviation are calculated by separating the traffic between stations. A plan was proposed to apply the simulation with the weights of the in-vehicle time of individual links and the walking and dispatch interval of transfer. Long-distance traffic with a low number of samples of 50 or fewer was evaluated as a way to analyze the characteristics of similar traffic. The research results were reviewed in two directions by applying them to the Seoul Metropolitan Subway Network. The travel time between single stations on the Seolleung-Seongsu route was verified by applying random sampling to the in-vehicle time and transfer time. The assumption of a normal distribution was accepted for sample sizes of more than 50 stations according to the inter-station traffic sample of the entire Seoul Metropolitan Subway. For long-distance traffic with samples numbering less than 50, the minimum distance between stations was 122Km. Therefore, it was judged that the sample deviation equality was achieved and the inter-station mean and standard deviation of the transport card data for stations at this distance could be applied.
Pedestrian injury have been the most important cause of death in children 1 to 14 years of age. This study was attempted to analyze the status and factors of the pedestrian safety education for primary school children. The purpose of this study was to provide the baseline study on pedestrian safety education. The data were collected from 313 respondents of 5th grade elementary school children in Seoul during April 26 through May 6, 1993. The data were cross tabulated for percent distribution and analyzed by multiple regression using SAS for personal computer program package. Major findings are as follows: (1) 50% of the respondents had never received any safety education for Pedestrian. The primary provider of pedestrian safety education was parent. (2) Respondents' knowledge on traffic rules, traffic signals, natures of motor vehicle is high(above 88%). (3) Respondents are very negative to the attitude of playing on the street and transversing under d1e overpass(about 80%). (4) 58% of respondents had never played on the street and 49% of respondents had never run on the street. (5) Factors affecting the knowledge of traffic safety was respondents' sex and job of their mothers(p<0.05). (6) Factors affecting the attitude of traffic safety was economic status(p<0.01). (7) Factors affecting the practice of traffic safety was education of respondents' fathers. (8) The multiple regression analysis showed that sex was statistically significant in affecting traffic accident of pedestrians (p=0.05). In order to prevent children's traffic accidents, education for pedestrians' safety by both parents and teachers should be strengthened.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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