With digitalization accelerated by the 4th industrial revolution, the marine traffic environment is also expected to change rapidly. The purpose of this study was to derive a new service for Aids to Navigation (AtoN) to respond to a new marine traffic environment and suggest service requirements from the perspective of the ship's operator. For this purpose, a survey of ship operators was conducted and IPA analysis was performed. Marine traffic intelligence and information services and Image-based ocean environment information services were deduced as high-priority services from the perspective of ship operators. Thus, the derived results can serve as basic data for developing new AtoN services and determining policy directions.
This study was undertaken to develop a traffic signal timing method for interconnected and semi-protected-left-turn intersections(the intersections which have left-turn signal but not exclusive left-turn lanes) on four-lane streets for energy saving and to computerize the method for the practical use. For this study, a probability model which could estimate the utilized time of the shared left-turn lane by through traffic during green period was developed based on field studies. The two left-turn treatments, leading and lagging left-turns, were tested for the intersections, and it can be concluded that the leading left-turn was more efficient for the normal urban streets on which through traffic is major traffic. Adopting the leading left-turn macro-models to estimate vehicular average delay and proportions of vehicles stopped at the intersections were developed. Using the two models as well as the idling fuel consumpution rate and the excess fuel consumption per stop-go speed change, a traffic signal timing method for the intersections for energy saving was developed and computerized. The method can be used for more than four-lane streets and for other measures of effectiveness such as minimum delay, minimum stop rates, etc.
Kim, Hyeong-Gyu;Kim, Jin-Tae;Park, Jun-Tae;Lee, Su-Beom
Journal of Korean Society of Transportation
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v.29
no.4
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pp.7-15
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2011
Emerged in early 1990s, so called 'Quick service' industry that provides faster delivery of small parcels than regular mail service accelerated use of motorcycles. As the economic grows, use of large bicycles (more than 250CC displacement) for leisure purpose has also rapidly increased. Traffic crash data clearly shows the increasing trend in motorcycle crashes. The ratio of motorcycle involved crashes out of total has increased from 5.7% in 2005 to 8.3% in 2008, and similar trend can be found in fatalities ratio as well. In this study, we assess the level of risk when motorcycles operate on motorways by analyzing traffic rule violation ratio, lane change behaviour, driving speed behaviors of motorcycles in Uninterrupted Traffic Flow Facilities and using PC-CRASH simulation we also calculate car shock impulses occurred when an accident happens. Analysis result shows that the motorcycle is different from the car in terms of lane change timing and average speed, and also shows motorcycle drivers tends to conduct more improper driving behavior particularly when traffic is congested. The results from this study could be usefully applied when the law enforcement agent decides whether bicycles shall be allowed to use motorways. The result could be also utilized as fundamental information for further study of bicycles' driving behavior.
The purpose of this research is to study the relation between the change of driver's driving confidence level in the age categories and driving behavior. To survey the driving confidence level, we used the 'Driving Confidence Scale' questionnaire and surveyed the drive career, mileage, driving days, violation of traffic regulation (drunk driving, overspeed), traffic accident experience (assaulter, sufferer) together. The subjects of investigation were from 19-year-old to 80-year-old and 1,055 persons were participated in the research totally. To examinethe structure of driving confidence level, we executed the factor analysis. We compared the driving confidence level in the age categories (under 29-year-old, 30~39, 40~49, 50~64, over 65-year-old) and studied the relation between driving confidence level and driving behavior. Driving confidence level was composed of 4 factors such as 'insensibility to situation', 'unsafe driving', 'careless concentration' and 'self-efficacy of driving', and there was decreasing tendency for driving confidence level and overall driving behavior according to increasing age. Driving confidence level had the interrelation with age range, assaulting accident, suffered accident, driving period, drunk driving, overspeed, driving career and so on. We examined the difference of driving confidence level and driving behavior by dividing the participated drivers' groups into the traffic accident experienced group, drunk driving group and overspeed driving group, and there was a significant difference on driving confidence level and driving behavior between the group who had not experienced the violation of traffic regulation or traffic accident and another group who had experienced the violation of traffic regulation or traffic accident.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.10
no.1
s.19
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pp.59-66
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2002
The rapid change of industrial structure causes to increase distribution cost and requires necessity of physical distribution system urgently. Traffic situation is getting extremely worse and traffic jam has led to increasing expense of physical distribution delivery which dominates 20% of distribution cost. In this situation, the shortest and most suitable path search system is required by modern people who must waste a lot of time for moving with a car or on the street as well as many companies. for these reasons, we developed the shortest-path-searching system applying the dijkstra algorithm which is one of the effective shortest path algorithm to GIS, and it was constructed by considering realistic urban traffic and the pattern of street in a physical situation. Also, this system was developed to be updated weight data automatically, considering the dynamic change of traffic situation such as a traffic information service which will be served in real time. Finally, we designed this system to serve on web by using MapObjects IMS.
Traffic accidents are caused by a variety of factors. Among the factors that cause traffic accidents are weather conditions at the time. There is a difference in the percentage of deaths according to traffic accidents, due to the weather conditions. In order to reduce the number of deaths due to traffic accidents, to predict the incidence of traffic accidents that occur in response to weather conditions is required. In this paper, it propose a model to predict the incidence of traffic accidents caused by weather conditions. Predictive modeling was applied to the theory of Markov processes. By applying the actual data for the proposed model, to predict the incidence of traffic accidents, it was compared with the number of occurrences in practice. In this paper, it is to support the development of traffic accident policy with the change of weather.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.47-54
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2021
The number of freeway traffic accidents in Korea is about 4,000 as of 2020, and deaths per traffic accident is about 3.7 times higher than other roads due to non-recurring congestion and high driving speed. Most of the accident types on freeways are side and rear-end collisions, and one of the main factors is hazard traffic flow caused by merge, diverge and accidents. Therefore, the hazard traffic flow, which appears in a continuous flow such as a freeway, can be said to be important information for the driver to prevent accidents. This study tried to classify hazard traffic flows, such as the speed change point and the section where the speed difference by lane, using individual vehicle information. The homogeneous segment of speed was classified using spatial separation based on geohash and space mean speed that can indicate the speed difference of individual vehicles within the same section and the speed deviation between vehicles. As a result, I could extract the diverging influence segment and the hazard traffic flow segment that can provide dangerous segments information of freeways.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.05a
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pp.470-473
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2002
Most networks for automation are tuned to an expected traffic at their design stage. During their actual operations, however, the networks experience considerable changes in traffic from time to time. These traffic changes caused by common events like machine failure and production schedule change may adversely affect the network performance and, in turn, the performance of the connected devices. This paper presents communication delay model for Profibus token passing protocol, and introduces TTR selection methods to maintain a uniform level of network performance at all stations under changing network traffic.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.4
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pp.1307-1323
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2014
With the exhaustion of global IPv4 addresses, IPv6 technologies have attracted increasing attentions, and have been deployed widely. Meanwhile, new applications running over IPv6 networks will change the traditional traffic characteristics obtained from IPv4 networks. Traditional models obtained from IPv4 cannot be used for IPv6 network monitoring directly and there is a need to investigate those changes. In this paper, we explore the flow features of IPv6 traffic and compare its difference with that of IPv4 traffic from flow level. Firstly, we analyze the differences of the general flow statistical characteristics and users' behavior between IPv4 and IPv6 networks. We find that there are more elephant flows in IPv6, which is critical for traffic engineering. Secondly, we find that there exist many one-way flows both in the IPv4 and IPv6 traffic, which are important information sources for abnormal behavior detection. Finally, in light of the challenges of analyzing massive data of large-scale network monitoring, we propose a group flow model which can greatly reduce the number of flows while capturing the primary traffic features, and perform a comparative measurement analysis of group users' behavior dynamic characteristics. We find there are less sharp changes caused by abnormity compared with IPv4, which shows there are less large-scale malicious activities in IPv6 currently. All the evaluation experiments are carried out based on the traffic traces collected from the Northwest Regional Center of CERNET (China Education and Research Network), and the results reveal the detailed flow characteristics of IPv6, which are useful for traffic management and anomaly detection in IPv6.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.4
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pp.92-106
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2017
The adverse weather is known as a factor that interrupts traffic flow and causes traffic accidents and traffic congestion by lowering visibility of drivers. Especially, in case of fog unlike any other weather conditions, traffic accidents lead to serious accidents and the fatality of the accidents is known to be high. This paper aims to analyze uninterrupted traffic flow characteristics under foggy conditions among adverse weathers. The traffic volumes and speeds under foggy and normal conditions were analyzed. Results indicated that fog with low visibility causes the most insignificant reduction in traffic volumes. On the other hand, the reduction in the speeds due to low visibility was evident. In addition, the relationship between flow, speed, and density in fog were analyzed. Analysis results showed that the fog with less than 200m visibility had clear impact on traffic flow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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