In wireless network, the amount of video streaming packet information in receiver replay buffer can be varied according tothe wireless network condition. By the effect, unforeseeable delay and jitter are generated and then busty video traffics can be made. If the amount of buffer information coming in receiver replay buffer is larger than the amount of a specific buffer information, buffer overflow is generated. Such a problem makes the image skip effect and packet loss, and then causes the quality degradation and replay discontinuity of the video streaming service in destination receiver. To solve the buffer overflow problem, this paper applies the token bucket for the busty traffic to the receiver terminal and analyzes the effect of the token bucket. The simulation result using NS-2 and JSVM shows that the proposed scheme with the token bucket has significantly better performance than the conventional scheme without the token bucket in terms of overflow generation number, packet loss rate and PSNR.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.5
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pp.105-112
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2011
Delay reduction of vehicles at the intersection is highly dependent on the signal operation method. Improper traffic operation causes the violation of the traffic regulations and increasing traffic congestion. Delay because of congestion has contributed to the increase in carbon dioxide in the atmosphere. The focus of this paper is to measure the amount of carbon dioxide when the intersection is changed to roundabout. Even though, Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) recommends Tier 1 method to measure the amount of greenhouse gas from vehicles, this paper used Tier 3 method because we could use the data of average running distance per each vehicle model. Two signalized intersections were selected as the study area and the delay reductions of roundabout operation were estimated by VISSIM microscopic simulation tool. The control delay for boksu intersection reduced from 28.6 seconds to 4.4 seconds and the KRIBB intersection sharply reduced from 156.4 seconds to 23.6 seconds. In addition, carbon dioxide for two intersections reduced to 646.5 ton/year if the intersection is changed to roundabout. Future research tasks include testing the experiment for networks, as well as for various intersection types.
Kim, Jinsoo;Jeong, Jin-han;You, Sung-Hyun;Park, Janhg-Hyon;Young, Jhang-Kyung
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.3
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pp.9-23
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2015
A lane change maneuver which has a high driver cognitive workload and skills sometimes leads to severe traffic accidents. In this study, the Advanced Lane Change Assist System (ALCAS) was developed to assist with the automatic lane changes in merging sections which is mainly based on an automatic control algorithm for detecting an available gap, determining the Optimal Lane Change Start Point (OLCSP) in various traffic conditions, and positioning the merging vehicle at the OLCSP safely by longitudinal automatic controlling. The analysis of lane change behavior and modeling of fundamental lane change feature were performed for determining the default parameters and the boundary conditions of the algorithm. The algorithm was composed of six steps with closed-loop. In order to confirm the algorithm performance, numerical scenario tests were performed in various surrounding vehicles conditions. Moreover, feasibility of the developed system was verified in microscopic traffic simulation(VISSIM 5.3 version). The results showed that merging vehicles using the system had a tendency to find the OLCSP readily and precisely, so improved merging performance was observed when the system was applied. The system is also effective even during increases in vehicle volume of the mainline.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.4
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pp.54-62
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2018
As a part of realization of artificial intelligence signal(AI Signal), this study proposed an actuated signal algorithm based on vehicle queue length that estimates in real time by deep learning. In order to implement the algorithm, we built an API(COM Interface) to control the micro traffic simulator Vissim in the tensorflow that implements the deep learning model. In Vissim, when the link travel time and the traffic volume collected by signal cycle are transferred to the tensorflow, the vehicle queue length is estimated by the deep learning model. The signal time is calculated based on the vehicle queue length, and the simulation is performed by adjusting the signaling inside Vissim. The algorithm developed in this study is analyzed that the vehicle delay is reduced by about 5% compared to the current TOD mode. It is applied to only one intersection in the network and its effect is limited. Future study is proposed to expand the space such as corridor control or network control using this algorithm.
This study aims to develop mathematical models for estimating saturation flow rates at the stop line of signalized intersection due to Workzones in the vicinity, since the saturation flow rate is the most critical parameter in capacity analysis for signalized intersections. It was found by reference review that saturation flow rates are sensitively influenced by the location of Workzone, the number of lanes, cycle length and effective green time. Extensive microscopic simulation runs were also performed and compared to the those of mathematical models for model verification. Mathematical models were developed based on traffic flow theory and dualizing them by the location of workzones. And then each result produced by changing important parameter values was carefully examined and analyzed. Small but consistent differences in saturation flow rate values between mathematical models and simulations exist. However, the pattern of changes in saturation flow rates depending on each variable was similar.
The multicasting telecommunication is an important research as an applicable technique in the development of adaptable technique for modern mobile computing and mobile IP, because that is supposed to be a solution for transferring the large-size information on the mobile and wireless network with the narrow bandwidth. This paper will suggest one solution for the bidirectional tunneling and the local re-registration problems to support transferring mobile multicasting datagram by the partitioned network. The bidirectional tunneling technique is in use for mobile host moving around in a region and the local re-registration technique for crossing regions to reduce traffic load caused by transferring datagram along a long distance, and we compare those models with our suggested model by simulation.
A large number of bridges were built several decades ago, and most of which have gradually suffered serious deteriorations or damage due to the increasing traffic loads, environmental effects, and inadequate maintenance. However, very few studies were conducted to investigate the vibration behaviors of a damaged bridge under moving vehicles. In this paper, the vibration behaviors of such vehicle-bridge system are investigated in details, in which the effects of the concrete cracks and bridge surface roughness are particularly considered. Specifically, two vehicle models are introduced, i.e., a simplified four degree-of-freedoms (DOFs) vehicle model and a more complex seven DOFs vehicle model, respectively. The bridges are modeled in two types, including a single-span uniform beam and a full scale reinforced concrete high-pier bridge, respectively. The crack zone in the reinforced concrete bridge is considered by a damage function. The bridge and vehicle coupled equations are established by combining the equations of motion of both the bridge and vehicles using the displacement relationship and interaction force relationship at the contact points between the tires and bridge. The numerical simulations and verifications show that the proposed modeling method can rationally simulate the vibration behaviors of the damaged bridge under moving vehicles; the effect of cracks on the impact factors is very small and can be neglected for the bridge with none roughness, however, the effect of cracks on the impact factors is very significant and cannot be neglected for the bridge with roughness.
To effectively use limited resources in wireless cellular networks it is necessary to predict exactly the amount of resources required by handoff calls at a future time. In this paper we propose a method which predicts the amount of resources needed by handoff calls more accurately than the existing method based on Wiener processes. The existing method uses the current demands to predict future demands. Although this method is much simpler than using traffic information from neighbor cells, its prediction error increases as time elapses, leading to waste of wireless resources. By using an exponential parameter to decrease the magnitude of error over time, we show in simulation how to outperform the existing method in resource utilization as well as in prediction of resource demands.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.12A
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pp.1356-1366
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2004
Recently, the IEEE 802.11 working group has announced a new distributed MAC called EDCF to provide service differentiation among traffic classes. With the increasing demand for supporting Quality of Service in IEEE 802.11 wireless LANs, the EDCF is now attracting many researchers' attention due to its practical worth as a standard mechanism. In this paper, we focus on the analytical approach to evaluate the performance of the EDCF. An analytical model is developed to estimate the throughput of the EDCF in saturation (asymptotic) conditions. Extensive simulation studies have been carried out for the validation of the analysis, and they show that it estimates the throughput of the EDCF accurately By utilizing the analytical model, we evaluate the performance of the EDCF. Specifically, we concentrate on discovering the characteristics of the EDCF Parameters, such as CW/Sub min/, CW/Sub max/ and AIFS, in the way that they influence on the performance of the EDCF.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.3
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pp.199-209
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2015
This paper presents a model predictive control (MPC) approach to control the steering angle in an autonomous vehicle. In designing a highly automated driving control algorithm, one of the research issues is to cope with probable risky situations for enhancement of safety. While human drivers maneuver the vehicle, they determine the appropriate steering angle and acceleration based on the predictable trajectories of surrounding vehicles. Likewise, it is required that the automated driving control algorithm should determine the desired steering angle and acceleration with the consideration of not only the current states of surrounding vehicles but also their predictable behaviors. Then, in order to guarantee safety to the possible change of traffic situation surrounding the subject vehicle during a finite time-horizon, we define a safe driving envelope with the consideration of probable risky behaviors among the predicted probable behaviors of surrounding vehicles over a finite prediction horizon. For the control of the vehicle while satisfying the safe driving envelope and system constraints over a finite prediction horizon, a MPC approach is used in this research. At each time step, MPC based controller computes the desired steering angle to keep the subject vehicle in the safe driving envelope over a finite prediction horizon. Simulation and experimental tests show the effectiveness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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