In this paper, we newly propose a traffic information service model that collects traffic information sensed by an individual vehicle in real time by using a smart device, and which enables drivers to share traffic information on all roads in real time using an application installed on a smart device. In particular, when the driver requests traffic information for a specific area, the proposed driver-personalized service model provides him/her with traffic information on the driving directions in advance by predicting the driving directions of the vehicle based on the learning of the driving records of each driver. To do this, we propose a traffic information management model to process and manage in real time a large amount of online-generated traffic information and traffic information requests generated by each vehicle. We also propose a road node-based indexing technique to efficiently store and manage location-based traffic information provided by each vehicle. Finally, we propose a driving learning and prediction model based on the hidden Markov model to predict the driving directions of each driver based on the driver's driving records. We analyze the traffic information processing performance of the proposed model and the accuracy of the driving prediction model using traffic information collected from actual driving vehicles for the entire area of Seoul, as well as driving records and experimental data.
PURPOSES: This study is to develop a road traffic sign recognition and automatic positioning for road facility management. METHODS: In this study, we installed the GPS, IMU, DMI, camera, laser sensor on the van and surveyed the car position, fore-sight image, point cloud of traffic signs. To insert automatic position of traffic sign, the automatic traffic sign recognition S/W developed and it can log the traffic sign type and approximate position, this study suggests a methodology to transform the laser point-cloud to the map coordinate system with the 3D axis rotation algorithm. RESULTS: Result show that on a clear day, traffic sign recognition ratio is 92.98%, and on cloudy day recognition ratio is 80.58%. To insert exact traffic sign position. This study examined the point difference with the road surveying results. The result RMSE is 0.227m and average is 1.51m which is the GPS positioning error. Including these error we can insert the traffic sign position within 1.51m CONCLUSIONS: As a result of this study, we can automatically survey the traffic sign type, position data of the traffic sign position error and analysis the road safety, speed limit consistency, which can be used in traffic sign DB.
As it has been continuously increased the volume of traffic over Internet, it is hard for a network traffic monitoring system to analysis every packet in a real-time manner. While it is increased usage of applications which are dynamically allocated port number such as peer-to-peer(P2P), steaming media, messengers, users want to analyze traffic data generated from them. This high level analysis of each packet needs more processing time. This paper proposes to introduce load shedder for limiting the number of packets. After it determines what application generates a selected packet, the packet is analyzed with a defined application protocol.
Difficulties in riding, driving and parking are a common issue which inevitably appears in city urbanization and city modernization development all over the world. However, those cities differ in controlling the traffic. According to the specific practice in Shanghai, this article presents the various factors which affect the traffic capacity and the operation quality. This article also outlines transportation system management technique of overall coordination and comprehensive control in the following seven aspects: controlling traffic motivation; improving traffic distribution; reasonably and scientifically selecting travel mode, travel route and travel time; reinforcing traffic management and road construction. The article finally suggests that above mentioned points are cost-effective ways of handling traffic plight for metropolitan transport.
This paper discusses operational technique and effectiveness of Variable Speed Limits system that is implemented to control the traffic-flow on the Naebu Expressway. As the first step of the analysis, traffic data collected from vehicle detectors are corrected and smoothed. Applying a pattern analysis technique to the traffic data, the weekday traffic is classified into four different groups, and median of each group is calculated. Using three state variables, i.e., diverted traffic volume, average density and average speed, the conditions of roadway segments are determined. Computational outputs resulted from the application of the proposed model to the scenarios show that implementation of Variable Speed Limits system improved both safety and efficiency of the expressway. For the operational strategy, this paper also presents the change rate of the speed limit, and the effective duration of the speed limit according to the entering traffic volume.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.4
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pp.977-987
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1999
The current traffic signal control systems are operated depending on the pre-planned control scheme or the selected control scheme according to a period of time. The problem with these types of traffic control systems is that they can not cope with variant traffic flows appropriately. Such a problem can be difficult to solve by using binary logic. Therefore, in this 0paper, we propose a traffic signal control system which can deal wit various traffic flows quickly and effectively. The proposed controller is operated under uncertainty and in a fuzzy environment. It show the congestion of road traffic by using fuzzy logic, and it determines the length of green signal by means of a fuzzy inference engine. It modeled using petri-net to verify its validation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38B
no.7
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pp.519-525
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2013
The traffic classification is a preliminary and essential step for stable network service provision and efficient network resource management. However, the payload signature-based method has a significant drawback in high-speed network environment that the processing speed is much slower than other method such as header-based and statistical methods. In this paper, We propose the server IP, Port cache-based traffic classification method using application traffic locality to improve the processing speed of traffic classification. The suggested method achieved about 10 folds improvement in processing speed and 10% improvement in completeness over the payload-based classification system.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.16
no.6
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pp.102-108
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2002
This paper handles the design of a real time traffic data acquisition system using loop detector and piezo-electric sensor to acquire the vehicle information EISA compatible parallel I/O interface card is designed to sample 30 I/O channels at variable rates for raw traffic data acquisition. The control software is designed to generate the traffic data informations from the raw data. The traffic data information provides vehicle length, speed, number of axles, etc. Vehicle types are detected and categorized into eleven types from the vehicle length, axles positions and axle counts information. The traffic information is formed into packet and transferred to the remote hosts through serial communications for ITS applications.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.12
no.2
s.25
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pp.133-137
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2006
In adjacent sea areas of Yeosu, there are many crossing traffics between eastbound and westbound vessels. Traffic congestion is increasing in sea area of east Sori island and near Yokji Island. In this research, we established TSS near Yeokmando Areas and new recommended route which connected to Seopdo west recommended route to reduce meeting traffic between eastbound vessels and westbound vessels.
Park, Deuk-Jin;Kim, Hong-Tae;Yang, Hyeong-Sun;Yim, Jeong-Bin
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.25
no.3
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pp.320-327
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2019
The purpose of this paper is to compare seafarers' behavior according to traffic conditions of a road and an onshore locations. Behaviors are classified into three categories: Skill-, Rule- and knowledge-based mode. Experimental data were collected using the questionnaires for navigators, working in a merchant ship. To compare the behaviors, we used the four analysis method; the degree of frequency, reliability test, correlation and linear regression. As a result of the study, it was found that Skill-based behavior shows more higher in the road traffic than the maritime traffic, and rule-based behavior shows more higher in the maritime traffic than the road traffic. Also, the behavior in the navigation situation showed statistical significance. Especially, in the case of Rule-based behavior, a high correlation between road and maritime was found. This study can be expected to apply to complementary system utilization between error management system of onshore and maritime traffic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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