KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.3
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pp.1115-1122
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2013
Recently the demands for traffic information tend to increase, and travel time might one of the most important traffic information. To effectively estimate exact travel time, highly reliable traffic data collection is required. BIS(Bus Information System) data would be useful for the estimation of the route travel time because BIS is collecting data for the bus travel time on the main road of the city on real-time basis. Traditionally use of BIS data has been limited to the realm of bus operating but it has not been used for a variety of traffic categories. Therefore, this study estimates a route travel time on road networks in urban areas on the basis of real-time data of BIS and then eventually constructs regression models. These models use an explanatory variable that corresponds to bus travel time excluding service time at the bus stop. The results show that the coefficient of determination for the constructed regression model is more than 0.950. As a result of T-test performance with assistance from collected data and estimated model values, it is likely that the model is statistically significant with a confidence level of 95%. It is generally found that the estimation for the exact travel time on real-time basis is plausible if the BIS data is used.
Directed graphic algorithm was applied to an empirical analysis of traffic occupant fatalities based on a model by Crandall. In this paper, Crandall's data on U.S. traffic fatalities for the period 1947-1981 are focused and extended to include 1982-1993. Based on the 1947-1981 annual data, the directed graph algorithms reveal that occupant traffic deaths are directly caused by income, vehicle miles, and safety devices. Vehicle mileage is caused by income and rural driving. The estimation is conducted using three stage least squares regression. Those results show a difference between the traditional regression methodology and causal graphical analysis. It is also found that forecasts from the directed graph based model outperform forecasts from the regression-based models, in terms of mean squared forecasts error. Furthermore, it is demonstrates that there exists some latent variables between all explanatory variables and occupant deaths.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.37
no.5
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pp.837-844
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2017
Generally, V/C ratio in uninterrupted traffic flow and average travel speed in interrupted traffic flow are utilized as measure of effect for assessing operational situation of roads. The set of road conditions and traffic conditions are considered to be major variables for assessing operational situation in the traffic flow. However, weather conditions such as rainfall also affect the operational situation of roads. The studies reflected by the rainy situation are conducted in the uninterrupted flow, but the related studies are insufficient in the interrupted flow. In this study, the modification factors during rainfall in the interrupted flow were suggested, and the factors could be used when calculating the average travel speed during rainfall in the interrupted flow. By utilizing the data that were investigated in the same road and traffic conditions and the different weather conditions (rainy day or clear day), the modification factors were founded on regression analysis of the travel speed during rainfall as a dependent variable. Modification factors was suggested in dividing peak time, non-peak time, and whole period. Based on this study, the modification factors can be used to complementing the average travel speed model for assessing the operational situation of urban streets during rainfall.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.2
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pp.92-104
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2017
Previous management for speed in road traffic system was aimed only to the improvement of mobility and safety. However, consideration for the aspect of environment and energy consumption efficiency was valued less than the former ones. Nevertheless, economical damage scope caused by climate change has been increasing and it is estimated that environmental value will be increased because of the change of external circumstances. In addition, policy for reducing carbon emission in transportation system was assessed as insufficient in improving the condition of traffic road since it only focused on the transition of private vehicle into public transportation and development of eco-friendly car. Now it is the time to prepare for the adaptation strategy and precaution for the increased number of private vehicle in Korea. For this, paradigm shift in traffic operation which includes the policy not only about the mobility but also about caring environment would be needed. It is needed to be able to monitor the actual amount of greenhouse gas in real time to reduce the amount of emitted greenhouse gas in the aspect of traffic management. In this research, a methodology which can build on-line greenhouse gas emission monitoring system by using real time traffic data and predicting the circumstance in next 5 minutes was suggested.
Kyung, Kab Soo;Jeon, Jun Chang;Su, Seok Ku;Yong, Hwan Sun
Journal of Korean Society of Steel Construction
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v.11
no.4
s.41
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pp.397-407
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1999
In this paper, the fatigue safety in the suspension bridge is investigated by using nominal and variable stress, respectively. The technique on structural modeling and the fatigue evaluation using nominal stress are mainly dealt with in this paper. To make the finite element analysis model reflecting the actual structural behavior of the suspension bridge with cross frame, the parametric study is carried out. In this study, the influence of supporting condition. the difference of the results of 2- and 3-D analysis and the number of cross frames modelled in are considered. The nominal stress under the real traffic flow of the bridge is calculated by the combination of the stresses due to the unit DB-24 loading. The nominal stresses for details under consideration are compared with allowable stress ranges specified in the codes and the results are discussed.
The analytic methodology of a merging area in KHCM(2004) supposes that congestion nay occur when traffic demand is more than capacity However, in many cases, congestion on merging area occurs when summation of traffic demand of main line and ramp is less than capacity, and in present methodology analysis of how main line and ramp flow effect on congestion occurrence is difficult. In this study, the model that is able to estimate traffic flow condition on merging area in accordance with the combination of main line and ramp demand flow is developed. Main characteristic of the model is estimation of maximum possible throughput rate and maximum throughput rate according to the combination of main line and ramp demand flow. Through the estimation of maximum possible throughput rate and maximum throughput rate. it was Possible to predict whether congestion would occur or not and how much maximum throughput rate and congestion would be on merging area. On one hand, in present LOS evaluation methodology on merging area, congestion state is determined as un-congested flow if demand flow is less than capacity. Therefore, to establish more reasonable In evaluation method, new criterion of LOS evaluation on merging area was searched based on the model of this study.
Park, Chul Young;Kim, Hong Geun;Shin, Chang Sun;Cho, Yong Yun;Park, Jang Woo
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.6
no.7
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pp.297-306
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2017
Citizens want more accurate forecast information using Bus Information System. However, most bus information systems that use an average based short-term prediction algorithm include many errors because they do not consider the effects of the traffic flow, signal period, and halting time. In this paper, we try to improve the precision of forecast information by analyzing the influencing factors of the error, thereby making the convenience of the citizens. We analyzed the influence factors of the error using BIS data. It is shown in the analyzed data that the effects of the time characteristics and geographical conditions are mixed, and that effects on halting time and passes speed is different. Therefore, the halt time is constructed using Generalized Additive Model with explanatory variable such as hour, GPS coordinate and number of routes, and we used Hidden Markov Model to construct a pattern considering the influence of traffic flow on the unit section. As a result of the pattern construction, accurate real-time forecasting and long-term prediction of route travel time were possible. Finally, it is shown that this model is suitable for travel time prediction through statistical test between observed data and predicted data. As a result of this paper, we can provide more precise forecast information to the citizens, and we think that long-term forecasting can play an important role in decision making such as route scheduling.
A smart TV is able to show terrestrial broadcasting and also can be used as a computer -VOD, games, image communications, application utilities and so on. In order to carry out Smart TV business, it has to contains contents, platforms, network terminal unit. If ill-equipped with any of these aboves, it must cooperate with other licensee. Therefore, Smart TV business is necessary to cooperate with each business agent. In this paper, we will look into domestic/foreign country Smart TV market, policy, vitalization strategy, and suggest the application of big data analysis methodology for Smart TV vitalization method - 1) hardware infrastructure building based on cloud computing 2) Network upgradability acceptable traffic increase 3) Technical development cooperation between each licensee 4) Variable Smart TV contents supply 5) Cooperation with party interested individuals in using UX/UI for N-Screen, network traffic estimation may increase, customized supply smart contents for consumer in real time.
The purpose of this paper is to determine the expected percentage of the 'VTS addressable' casualties that could be prevented with the installation of fourth level(Automatic Dependent Surveillance) of coastal VTS. In this study, it determines the VTS benefit by multiplying casualty rate reduction factors by the effect level of causal factors. The development of casualty rate reduction factors was based on the questionnaire survey, and the evaluation of effect levels was based on the causal analysis using functional block diagram. The results of this paper are compared With the results of worldwide literature related to the VTS effectiveness. One or more of the key variable inputs of this study, casualty rate reduction factors, may be somewhat uncertain and therefore subject to sensitivity analysis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.11
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pp.4585-4603
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2015
Video streaming services make up a large proportion of Internet traffic on both fixed and mobile access throughout the world. Adaptive streaming allows for dynamical adaptation of the bitrate with varying network conditions, to guarantee the best user experience. Adaptive bitrate algorithms face a significant challenge in correctly estimating the throughput as it varies widely over time. In this paper, we first evaluate the throughput estimation techniques and show that the method that we have used offers stable response to throughput fluctuations while maintaining a stable playback buffer. Then, we propose an adaptive bitrate scheme that intelligently selects the video bitrates based on the estimated throughput and buffer occupancy. We show that the proposed scheme improves viewing experience by achieving a high video rate without taking unnecessary risks and by minimizing the frequency of changes in the video quality. Furthermore, we show that it offers a stable response to short-term fluctuations and responds swiftly to large fluctuations. We evaluate our algorithm for both constant bitrate (CBR) and variable bitrate (VBR) video content by taking into account the segment sizes and show that it significantly improves the quality of video streaming.
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