With the advent of smartphones, people can access various information through the internet anytime and anywhere. Even in the vehicle environment, users can use the internet. Users interact with web and applications every day and get information. However, as the amount of data to be processed by the program increases, users inevitably receive a message to wait. User waiting is an inconvenient experience, but minimizing user waiting is the best way because there is time required for data processing. However, if the service processing time exceeds the expected time, users experience more severe boredom and pain. Therefore, various methods and researches are being conducted to alleviate the boredom of user waiting. The most commonly used method to alleviate user waiting boredom is loading. In this study, we investigated the effect of skeleton loading, the latest loading technique, on user waiting experience, and how attractive it is as a design technique in terms of UI compared to other loading techniques.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.399-405
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2002
Now days, it is based on GIS and GPS, it can search for the shortest path and estimation of arrival time by using the internet and cell phone to driver. But, even though good car navigation system does not create which is the shortest path when there average vehicle speed is 10 -20 Km. Therefore In order to reduce vehicle waiting time and average vehicle speed, we suggest optimal green time algorithm using fuzzy adaptive control , where there are different traffic intersection length and lane. In this paper, it will be able to forecast the optimal traffic Information, estimation of destination arrival time, under construction road, and dangerous road using internet.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.34
no.1
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pp.1-8
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2011
Controlling industrial vehicle operated by human in warehouse was not simple since the information transfer for controlling the vehicle was not easy. However, as the technology for the WMS (Warehouse Management System) has been advanced and the PDA (Personal Digital Assistant) has come into wide use in a workplace, the control of man-operated vehicle became less difficult as do to AGVS (Automated Guided Vehicle System). This study examines the ways to improve the efficiency of warehouse operation through introducing rule of task assignment for the vehicles, particularly forklift. This study, basically, refer to AGV operation policy because a great number of studies for AGV dispatching rule have been done and the mechanism for the controlling vehicles is very similar. The workers in field prefer to simple dispatching rules such as Shortest Retrieval Time First (SRTF), Shortest Travel Time First (STTF), and Longest Waiting Time First (LWTF). However, these rules have potential disadvantage. Thus, several rules made up by combining rules mentioned above are introduced and these new rules use threshold value or evaluation formula. The effectiveness of these new rules are tested by simulation and the results are compared. This study proposes favorable dispatching rules for forklift in warehouse for the efficiency of the vehicle operation and stability of service level.
It is discussed how to determine time windows for pickups and deliveries, which have been assumed to be given in all most of previous studies on traveling salesman problems with time window, vehicle routing problems with time window, vehicle scheduling and dispatching problems, and so on. First, time windows are classified into four models (DR, DA, AR, and AA) by customers‘ polices. For each model, it is shown how a time window is related to various cost terms of suppliers and customers. Under the assumption of collaborative supplier-customer relationship, an integrated cost model for both supplier and customer is constructed for determining boundaries of time windows. The cost models in this paper consists of cost terms that depend on waiting time, early arrival time, late arrival time, and rejection of receipt. A numerical example is provided and results of the sensitivity analysis for some parameters are also provided to help intuitive understanding about the characteristics of the suggested models.
The main reason to install pedestrian pushbuttons is improving traffic operations. The current guideline for the installation of signal systems with pedestrian pushbuttons is car-oriented. It is difficult to clearly understand the guideline because there isn't an in-depth study to compare the pros and cons of the pedestrian- and vehicle-oriented methods in terms of waiting time. Thus, this study aims to estimate the waiting times of pedestrians and vehicles. The two delay times are compared considering the hypothetical circumstances such as geometry, pedestrian crossing time, pedestrian/vehicle counts and arrival distribution. The results show that when the pedestrian traffic volume exceeds 97 ped/h in the case of a two-lane road (one lane in each direction) the pushbutton system is effective and beneficial to pedestrians. It means that the total waiting time of pedestrians is less than the one of vehicles. Additional four scenarios are designed and tested by varying the number of lanes and design speeds. In conclusion, the pushbutton signal is more beneficial for pedestrians when the number of pedestrians is less than or equal to 85, 70, and 70 ped/h for the three-lane scenario, the four-lane with the design speed of 80km/h scenario, and the four-lane with the design speed of 100km/h, respectively.
Following the COVID-19 pandemic, congestion within container terminals has led to a significant increase in waiting time and turnaround time for external trucks, resulting in a severe inefficiency in gate-in and gate-out operations. In response, port authorities have implemented a Vehicle Booking System (VBS) for external trucks. It is currently in a pilot operation. However, due to issues such as information sharing among stakeholders and lukewarm participation from container transport entities, its improvement effects are not pronounced. Therefore, this study proposed a deep learning-based predictive model for external trucks turnaround time as a foundational dataset for addressing problems of waiting time for external trucks' turnaround time. We experimented with the presented predictive model using actual operational data from a container terminal, verifying its predictive accuracy by comparing it with real data. Results confirmed that the proposed predictive model exhibited a high level of accuracy in its predictions.
The respective delivering vehicle loaded with the own cargo moves into the respective delivery area. At the base, the delivery points D1 and D2, for example, have the same starting point but the destination is different. The average delivering time of the delivery vehicle is mostly more than 8 hours a day. Therefore, the efficiency of delivery is generally low. In this study, the deliveries will be forwarded from a base station to a delivery point where cross docking will be applied to a single vehicle, and will be distributed from the cross docking point through cross docking. If the distribution is implemented, one vehicle will not have to be operated from the base to the cross docking point. In that case, logistics cost will be reasonably saved by the reduction of transportation cost and labor time. If one vehicle only runs from the base to the cross docking point, each vehicle will be operated in two shifts, and the vehicle operation can be efficiently implemented. This research model is based on the assumption that the 3 types of ratios between the traffic volume of the vehicles starting at the base and the vehicles waiting at the cross docking point are set to the first ratio of 30% to 70%, the second ratio of 50% to 50% and the final ratio of 70% to 30%. As a result of the study, The delivery time in the cross docking point is much higher than that in present on the condition that the cargo volume in the D2 area is more than 50%. Likewise, the delivery time is slightly higher on the condition that the cargo volume is less than 50%. Time is reduced in terms of 50% model like AS-IS model.
PURPOSES : Permitted left turn is a turning maneuver in which a vehicle turns left using a gap between oncoming vehicles, called gap acceptance, and it enables for more efficient traffic operation at intersections. In Korea, the permitted left turn has not been a common maneuver at signalized or un-signalized intersections. However, many experts and the Police Agency tried to apply this effective turning maneuver at intersections in Korea since 2010. Though the investigation of gap acceptance is significantly important in understanding a driver's behavior at intersections, there have not been many studies about this topic, specifically a study to develop probability models of gap acceptance behavior. METHODS : In this study, the probability model of gap acceptance behavior for a permitted left turn was developed based on observational field studies. To develop the model, seven variables were analyzed including gap, waiting time, traffic volume, conflict-flow vehicle type, left-turning vehicle type, the number of lane, and time. RESULTS : In the final model, gap and left-turning vehicle type were found to be significant influencing factors. CONCLUSIONS : Through this model development, it was concluded that as the gap size increased, the probability of gap acceptance was higher. Moreover, when a left-turning vehicle was a passenger car, the probability of gap acceptance was higher than compared to large size buses or freight cars.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.3
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pp.14-27
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2020
Pedestrian deaths account for a high percentage of deaths in traffic accidents in Korea, raising interest in pedestrian safety policy. However, since the walk signal time is applied based on the length of the crosswalk without considering the walker and the signal cycle, the walk waiting time is relatively longer than the crosswalk, causing pedestrian jaywalking. In this study, due to an unreasonable signal time plan during a road crossing where a signal is installed, the pedestrian's walk signal was given twice a cycle of crossings, and the operational and safety effects of the signal system were quantitatively and qualitatively analyzed, and the operational effects of the signal interval and jaywalking rate were assessed by different signal intervals. The results showed that jaywalking and waiting time decreased, and the shorter the interval between the application of the walk signal time, the less jaywalking is analyzed. However, there is a risk of vehicle conflict due to pedestrian exposure, and measures for expanding safety for operation were proposed.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.18
no.2
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pp.9-16
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2022
The nodes constituting the vehicle ad hoc network (VANET) are vehicles moving along the road and road side units (RSUs) installed around the road. The vehicle ad hoc network is used to collect the status, speed, and location information of vehicles driving on the road, and to communicate with vehicles, vehicles, and RSUs. Today, as the number of vehicles continues to increase, urban roads are suffering from traffic jams, which cause various problems such as time, fuel, and the environment. In this paper, we propose a method to solve traffic congestion problems on urban roads and demonstrate that the method can be applied to solve traffic congestion problems through performance evaluation using two typical protocols of vehicle ad hoc networks, AODV and GPSR. The performance evaluation used ns-2 simulator, and the average number of traffic jams and the waiting time due to the average traffic congestion were measured. Through this, we demonstrate that the vehicle ad hoc-based traffic congestion management technique proposed in this paper can be applied to urban roads in smart cities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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