Controlling traffic lights at a bottleneck, in [5] a time of open passage is called optimal, if it minimizes the first moment of the asymptotic distribution of the queue length. The discussion of the first moment as function of the time of open passage is based on an analysis of the behavior of a fixed point when varying control parameters and delivers theoretical and computational aspects of the traffic problem.
선박교통류 평가는 대상해역 해상교통특성 파악을 통하여 정량화된 체계화된 교통관리를 수행함으로써 해양사고를 예방하는데 중요하다. 해상교통류의 특성은 선박자동식별장치(AIS, Automatic Identification System)가 선박에 설치됨에 따라 이 장치에서 수신된 정보를 토대로 평가할 수 있다. 본 연구에서는 해상교통관제센터(VTS, Vessel Traffic Services)에서 선박으로부터 수집된 위치, 속력, 침로, 시간 정보로부터 항로상에 해상교통류를 평가하기 위한 시뮬레이터를 구현하였다. 그 결과 해상교통관제센터에서 수집된 데이터로부터 선박 통항량, 통항분포, 선박속력분포, 기하학적 충돌빈도가 계산되어 표시된다. 이러한 해상교통류평가 평가는 해상교통관제사가 해상교통관리의 관점에서 해상안전을 위한 서비스를 제공하는데 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
항구 등 선박교통이 밀집된 구역에서 선박의 사고는 빈번하게 발생한다. 해양사고는 한번 발생하면 대형사고로 이어질 확률이 높으므로, 철저한 해상교통관리가 필요하다. 본 연구에서는 실 해역의 통계적인 해상교통정보와 실시간 선박 통항분포를 바탕으로 항로 위험도를 정량적으로 평가하기 위한 시뮬레이터를 개발하고자 한다. 항로 위험도 평가 시뮬레이터는 항로정보 입력부, 통항분포 분석부, 알고리즘 실행부로 구성하였다. 또한 완도해역의 해상교통정보를 시뮬레이터에 적용하여 항로의 정량적인 항로 위험도를 산출하고자 한다.
Asphalt concrete pavements are often destroyed within the intended design life due to the increasement in traffic volume. The most common types of asphalt concrete pavement damages are permanent deformation and fatigue cracking, and so on. In this research, characteristics of traffic loadings and lateral wheel path distributions are analyzed using the field survey on traffic flow. The obtained traffic characteristics can be used to the decision making for the maintenance policy of roads. According to the traffic lane analysis for the 2nd and 3rd lanes, inner lane vehicles tended to pass to the right side to avoid the opposite side vehicles. In addition, the outside lane vehicles were deviated to the left side to avoid passengers. It is also noted that the lateral wheel path distributions was close to the normal distribution.
본 논문에서는 고속도로 통행량을 보다 정확하게 예측하기 위한 새로운 방법으로 통행량에 대한 누적분포함수를 이용한 동적 예측 알고리즘을 제시한다. 여기서 누적분포함수의 근사함수를 수치적 방법인 내츄럴 큐빅 스플라인(natural cubic spline) 보간법과 레벤버그-마쿼트(Levenberg-Marquardt) 방법을 통해 얻는다. 이 알고리즘은 금융수학에서 활용하는 누적 분포함수를 이용한 난수 생성 알고리즘을 통행량 예측에 알맞도록 새롭게 구조화한 것이다. 이 알고리즘으로 고속도로 통행량을 시뮬레이션하면 실제 통행량과 매우 흡사한 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있다. 따라서 이 알고리즘은 고속도로뿐만 아니라 통행량 예측이 필요한 다양한 분야에서 활용할 수 있는 새로운 알고리즘이다.
An installation of automated speed enforcement system(ASES) was known for traffic safety and accident preventive effects that traffic characteristics transmute by speed distribution stabilizing. This study is verified the variations of average speed, 85% speed, speed distribution and dispersion as traffic characteristics depend on enforcement system influences in the road. We tested selected 5 areas. By and large, it has a little differences depend on road geometric structure and traffic environment but that is not too much. After all, after automated speed enforcement system installed in all of test areas, average speed, 85% accumulated speed, speed distribution and dispersion characteristics were declined and equalized. The speed dispersion was smaller than before installed the ASES. The speed dispersion value of each case that is the limited speed has been 70Km/h, 80Km/h at flat and straight, 80Km/h at downhill and straight or downhill and left-curved area was 77.3%, 65.2%, 68.7% and 54.1%. Each of the data was declined. We could analyze that average speed distributed depletion factor was declined rapidly by 66.3% in test area.
본 논문은 ATM망의 통화유랑 제어중 최적한 폭주제어의 실현을 위해 필수적인 다중매체 통화유량 예측에 관한 논문으로서 ATM망에 유입 될 다중매체 통화유량의 특성이 시대의 발전에 따라 서서히 변화될 것이 예상되므로 모의실험에 사용 될 다중매체 통화유랑을 단위시간당 접속호수는 프아송분포, 각 호당 요구전송속도는 감마분포, 각 호의 유지시간은 지수분포를 기준으로 하여 각각의 분포특성을 변화시켜 통화유량 특성변화를 유도하여 발생시킨 후 이를 신경망과 실시간 처리를 위해 제안된 3중신경망 모델[3]로 추정하여 비교함으로써 제안된 모델이 ATM망의 통화유량 예측에 이용될 수 있음을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권11호
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pp.4372-4394
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2020
The distribution of popular videos incurs a large amount of traffic at the base stations (BS) of networks. Device-to-multi-device (D2MD) communication has emerged an efficient radio access technology for offloading BS traffic in recent years. However, traditional studies have focused on synchronous user requests whereas asynchronous user requests are more common. Hence, offloading BS traffic in case of asynchronous user requests while considering their time-varying characteristics and the quality of experience (QoE) of video request users (VRUs) is a pressing problem. This paper uses social stability (SS) and video loading duration (VLD)-tolerant property to group VRUs and seed users (SUs) to offload BS traffic. We define the average amount of data transmission (AADT) to measure the network's capacity for offloading BS traffic. Based on this, we formulate a time-varying bipartite graph matching optimization problem. We decouple the problem into two subproblems which can be solved separately in terms of time and space. Then, we propose the socially aware D2MD user selection (SA-D2MD-S) algorithm based on finite horizon optimal stopping theory, and propose the SA-D2MD user matching (SA-D2MD-M) algorithm to solve the two subproblems. The results of simulations show that our algorithms outperform prevalent algorithms.
본 연구에서는 고속도로 트럼펫 인터체인지상에서 연결로 형식별로 일어나는 교통사고와 도로 기하구조 및 교통량등의 교통사고 요인들과의 관계를 분석하기 위해 교통사고의 분포의 특성을 분석하여 적합도 검증을 통해 모형추정시 가장 적절한 분포를 찾은 결과 음이항분포(Negative binomial distribution)가 선택되었다. 선택된 분포에 기반하여 트럼펫 인터체인지 연결로 전체, 연결로 형식별(직결, 준직결, 루프연결로) 각각의 음이항회귀모형 (Negative binomial regression model)을 개발하였다. 총 4개의 모형을 개발하고 그것의 적합도를 판단하는 여러 가지 통계값과 모형에서 예측한 값과 실제 관측값과의 차이를 분석한 결과 예측모형이 적합하게 구축되었음을 보였다. 추정된 모형의 통계적으로 유의한 변수들을 분석하여 교통사고를 설명하는데 유의한 변수들을 판단하고 이러한 변수들을 도로의 설계자가 도로 설계 및 운영에 적용하거나 교통안전계획 수립시 해당도로의 교통특성을 반영한 교통사고 절감 대책 등에 이용할 수 있을 것이다.
As the interest in traffic safety has been increasing recently, social movement is being made to reduce the number of traffic accidents and the view on improving the mobility of the existing roads is being converted into on establishing traffic safety as a priority. The increase of traffic accidents related to an intersection in a state that traffic accidents are decreasing overall may suggests the necessity to investigate the specific causes. In addition, we have to consider them when establishing the measures against traffic accidents in a intersection by investigating and analyzing the influences and factors that may affect traffic accidents. To induce the accident severity model, we collected the factors that affect accidents and then applied the Poisson Regression Model among nonlinear regression analysis by verifying the distribution of variables. As a result of the analysis, it turned out that the volume of traffic on main roads, the right turn ratio on sub-roads, the number of ways out on sub-roads, the number of exclusive roads for a left turn, the signals for a right turn on main roads, and an intersect angle were the factors that affect the accident severity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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