Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.8
no.1
s.15
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pp.13-25
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2000
Road traffic-related environment problems has become now serious problem common in the urban life throughout the world. In this study, a GIS-supported evaluation system has been developed for dealing with the road traffic-related environment problems, especially focusing on air Pollution in the urban areas. The developed system consists lof three essential parts: GIS; traffic-related air pollution simulation model; and the database for potential strategies. In establishing the simulation model, a GIS-supported environment can provide a useful tool for handling a wide range of data characterizing study areas and for preparing more accurate estimation on real locations. Such roles of the GIS-supported system can be helpful to more efficient analysis and more reasonable decision-makings. As a preliminary stage in developing the system, the metropolitan area of Cairo in Egypt was applying into being as a Pilot study to test the Potentiality of the prototype system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.2
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pp.471-476
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2004
This paper presents an active vision system for on-line traffic sign recognition. The system is composed of two cameras, one is equipped with a wide-angle lens and the other with a telephoto lends, and a PC with an image processing board. The system first detects candidates for traffic signs in the wide-angle image using color, intensity, and shape information. For each candidate, the telephoto-camera is directed to its predicted position to capture the candidate in a large size in the image. The recognition algorithm is designed by intensively using built in functions of an off-the-shelf image processing board to realize both easy implementation and fast recognition. The results of on-road experiments show the feasibility of the system.
Transshipment traffic has significant meanings because it gives positive effects on increasing the container handling volumes in seaports, and revitalizes the regional and national development. Korean container port's transshipment traffic volumes, however, will slowly decrease due to the direct ships' calling into Chinese ports, which recently has a huge development plan. There are a lot of stress on forecasting the transshipment traffic volumes because the Korean container port development plans are designed based on this container traffic which consists of import and export traffic, and transshipment traffic. The transshipment traffic volumes are assumed to occupy 40% of total container traffic volumes. Despite of the importance of forecasting the transshipment traffic, a little studies are suggested using the concepts of the port competitiveness. In this respect, this study aims to estimate the Port Competitiveness Index and Transshipment traffic Volumes using the System Dynamics methodology. As a result, transshipment traffic volumes are predicted as: 20 million TEUs in Korea under the 4% annual increasing rates, 90 million TEUs in China under the 6% annual increasing rates, and 2.5 million TEUs in Japan under the 1% annual increasing rates respectively. The suggested results can be used to enhance the container port competitiveness and produce more transshipment traffic volumes.
Traffic data by vehicle classification are important data used as basic data in various fields such as road and traffic design. Traffic data is collected through permanent and temporary surveys and is provided as an annual average daily traffic (AATD) in the statistical yearbook of road traffic. permanent surveys are collected through traffic collection equipment (AVC), and the AVC consists of a loop sensor that detects traffic volume and a piezo sensor that detects the number of axes. Due to the nature of the buried type of traffic collection equipment, missing data is generated due to failure of detection equipment. In the existing method, it is corrected through historical data and the trend of traffic around the point. However, this method has a disadvantage in that it does not reflect temporal and spatial characteristics and that the existing data used for correction may also be a correction value. In this study, we proposed a method to correct the missing traffic volume by calculating the axis correction coefficient through the accumulated number of axes acquired by using a piezo sensor that can detect the axis of the vehicle. This has the advantage of being able to reflect temporal and spatial characteristics, which are the limitations of the existing methods, and as a result of comparative evaluation, the error rate was derived lower than that of the existing methods. The traffic volume correction system using axis count is judged as a correction method applicable to the field system with a simple algorithm.
We propose the improved channel assignment and management methods for an efficient use of traffic channel resource for supporting 12.2 Kbps, 64 Kbps, and 384 Kbps traffic with the different quality of service(QoS) in the radio network controller(RNC) in asynchronous IMT-2000 system. We consider two types of traffic channel block assignments for utilizing the traffic channel efficiently; the Completely Shared(CS) channel assignment and the Partially Dedicated and Partially Shared(PDPS) channel assignment. The former is that all traffic channel blocks are completely shared with all traffic types. The latter is that some traffic channel block is independently assigned to each traffic type and the other blocks are completely shared with some traffic type. We also propose the traffic channel management method which consists of the block and task management step, for efficiently assigning, releasing, and managing the channel resource. Finally, we evaluate the performance through various numerical examples when applying our proposed channel block assignment and resource management methods.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.4
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pp.1-7
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2020
This study is a study on the development of AEBS test scenarios for traffic accidents in Korea, and was compared and analyzed using the Traffic Accident Analysis Program. To ensure the safety of passengers and pedestrians in traffic accidents, the number of cars equipped with ADAS is increasing rapidly at all car manufacturers in each country. For traffic accidents used in this study, the domestic traffic accident database (ACCC) produced by SAMSONG was used. Domestic traffic accidents differ from overseas traffic accidents in terms of road type, signal system, driver's seat location and number of vehicles. ACCC databases, which supplemented and reinforced these differences, built a database based on the PC-CRASH program. In the study, we analyze the types of accidents to develop comparative scenarios for each type of road and collision type of traffic accidents. When the road types of traffic accidents in Korea were divided into five types and the collision types were divided into six, it was confirmed that the most types of FRONT-SIDE crashes appeared at the intersection. It is expected that the frequency of possible traffic accidents and collision types can be predicted according to the road type in the accident database, we that it can be used as an AEBS test scenario development suitable for the domestic road environment.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.18
no.4
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pp.23-30
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2022
Recently, traffic congestion and environmental pollution have occurred due to population concentration and vehicle increase in large cities. Various studies are being conducted to solve these problems. Most of the traffic congestion in cities is caused by traffic signals at intersections. This paper proposes a dynamic traffic light control (DTLC) scheme to support safe vehicle operation and smooth traffic flow using real-time traffic information based on VANET. DTLC receives instantaneous speed and directional information of each vehicle through road side units (RSUs) to obtain the density and average speed of vehicles for each direction. RSUs deliver this information to traffic light controllers (TLCs), which utilize it to dynamically control traffic lights at intersections. To demonstrate the validity of DTLC, simulations were performed on average driving speed and average waiting time using the ns-2 simulator. Simulation results show that DTLC can provide smooth traffic flow by increasing average driving speed at dense intersections and reducing average waiting time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.2
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pp.841-854
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2020
The paper explains the method to process, analyze and predict traffic patterns in Los Angeles county using Big Data and Machine Learning. The dataset is used from a popular navigating platform in the USA, which tracks information on the road using connected users' devices and also collects reports shared by the users through the app. The dataset mainly consists of information about traffic jams and traffic incidents reported by users, such as road closure, hazards, accidents. The major contribution of this paper is to give a clear view of how the large-scale road traffic data can be stored and processed using the Big Data system - Hadoop and its ecosystem (Hive). In addition, analysis is explained with the help of visuals using Business Intelligence and prediction with classification machine learning model on the sampled traffic data is presented using Azure ML. The process of modeling, as well as results, are interpreted using metrics: accuracy, precision and recall.
Headache is symptom of many people suffered. It caused simply by fatigue, stress, but it also caused by inflammation, mechanical or chemical stimulus, circulation disorder, brain damage. Modern societies develop rapidly by traffic system. But lately it suffering with many traffic problem. Traffic accident is most important of many traffic problem. We experienced a 35 year-old female who complained headache, caused by a traffic accident that happened 22 month ago. We treated the patient by the way of Eo-hyeol (瘀血) type of headache with Herbal medication and Acupuncture. After being treated, the patient show that symptoms(headache, insomnia, anorexia) was improved considerably. This result suggests that oriental medicine treatment has good effect on headache due to traffic accident.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.1
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pp.7-14
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2010
In this paper, we introduce a hierarchical internet application traffic classification system based on SVM as an alternative overcoming the uppermost limit of the conventional methodology which is using the port number or payload information. After selecting an optimal attribute subset of the bidirectional traffic flow data collected from the campus, the proposed system classifies the internet application traffic hierarchically. The system is composed of three layers: the first layer quickly determines P2P traffic and non-P2P traffic using a SVM, the second layer classifies P2P traffics into file-sharing, messenger, and TV, based on three SVDDs. The third layer makes specific classification of the entire 16 application traffics. By classifying the internet application traffic finely or coarsely, the proposed system can guarantee an efficient system resource management, a stable network environment, a seamless bandwidth, and an appropriate QoS. Also, even a new application traffic is added, it is possible to have a system incremental updating and scalability by training only a new SVDD without retraining the whole system. We validate the performance of our approach with computer experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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