Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.2
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pp.1-12
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2009
Distribution centers in a distribution system that consists of the distribution centers and retailers supplies products to retailers. At the present, although total capacity of the distribution centers are enough to supply total demand of retailers, capacity of the distribution centers need to be expanded to satisfy the demand of retailers in case that future demand of the retailers will be increased. Capacity expansion model in a distribution system is to determine the location and size of expansion distribution centers that minimize costs among given distribution centers. Transportation amount from distribution center to retailers also is determined. The costs factors are the capacity expansion costs of the distribution centers and the transportation costs from the distribution centers to the retailers. A model is formulated, and a genetic algorithm based solution procedure is developed. A numerical example is shown and the algorithm is analyzed through examples.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.937-944
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2022
Electric vehicles (EVs) have been growing to reduce energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions in the transportation sector. The increasing number of EVs requires adequate recharging infrastructure, and at the same time, adopts low- or zero-emission electricity production because the GHG emissions are highly dependent on primary sources of electricity production. Although previous research has studied solar photovoltaic (PV) -integrated EV charging stations, it is challenging to optimize spatial areas between where the charging stations are required and where the renewable energy sources (i.e., solar photovoltaic (PV)) are accessible. Therefore, the primary objective of this research is to support decisions of siting EV charging stations using a spatial data clustering method integrated with Geographic Information System (GIS). This research explores spatial relationships of PV power outputs (i.e., supply) and traffic flow (i.e., demand) and tests a community in the state of Indiana, USA for optimal sitting of EV charging stations. Under the assumption that EV charging stations should be placed where the potential electricity production and traffic flow are high to match supply and demand, this research identified three areas for installing EV charging stations powered by rooftop PV in the study area. The proposed strategies will drive the transition of existing energy infrastructure into decentralized power systems. This research will ultimately contribute to enhancing economic efficiency and environmental sustainability by enabling significant reductions in electricity distribution loss and GHG emissions driven by transportation energy.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.6
no.2
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pp.17-19
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2014
Now is the applications are using WSN for environmental monitoring and surveillance applications, intelligent transportation systems, monitoring, disaster recovery, and the structure used in the field. Also, the low cost of the communication and control functions can be provided, in particular management of smart grid demand may be used in many applications. In this paper, WSN in smart grid is based on the building blocks of smart grid management system proposed for the fuzzy demand.
Purpose: The purpose of this study is to explain the pivotal role of the travel forecasting process in urban transportation planning. This study emphasizes the use of travel forecasting models to anticipate future traffic. Method: This study examines the methodology used in urban travel demand modeling within transportation planning, specifically focusing on the Urban Transportation Modeling System (UTMS). UTMS is designed to predict various aspects of urban transportation, including quantities, temporal patterns, origin-destination pairs, modal preferences, and optimal routes in metropolitan areas. By analyzing UTMS and its operational framework, this research aims to enhance an understanding of contemporary urban travel demand modeling practices and their implications for transportation planning and urban mobility management. Result: The result of this study provides a nuanced understanding of travel dynamics, emphasizing the influence of variables such as average income, household size, and vehicle ownership on travel patterns. Furthermore, the attraction model highlights specific areas of significance, elucidating the role of retail locations, non-retail areas, and other locales in shaping the observed dynamics of transportation. Conclusion: The study methodically addressed urban travel dynamics in a four-ward area, employing a comprehensive modeling approach involving trip generation, attraction, distribution, modal split, and assignment. The findings, such as the prevalence of motorbikes as the primary mode of transportation and the impact of adjusted traffic patterns on reduced travel times, offer valuable insights for urban planners and policymakers in optimizing transportation networks. These insights can inform strategic decisions to enhance efficiency and sustainability in urban mobility planning.
A dynamic transportation management should be applied specially in AM peak because AM peak is more critical than PM peak in traffic volume and demand. AM peak trip can be characterized by commuting and schooling. which have the high level of usage on public transportation, and constraint on arrival time. So transportation management applied in AM peak could deal with a mode choice and an arrival time constrain. Researchers were involved in the dynamic transportation assignment models for management of congested traffic network. But, there were no models which considered a mode choice and an arrival time constrain should be included in management of AM peak. So there are limits to use exist models to control and analyze AM peak traffic. In this study, it is proposed the combined dynamic transportation model, considering a mode choice and the start time selection with arrival time constrains, based on Ran and Boyce's model. The proposed model is verified the compatibility by applying to the newly designed time space expanded network. The result shows that proposed model consistent with dynamic user optimal travel pattern. From this we certificate the applicability of the proposed model to control and analyze AM peak traffic.
Kim, Kyoung Tae;Lee, Suk;Lee, Young Ho;Yang, Keun Yul
Journal of the Korean Society for Railway
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v.16
no.2
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pp.138-143
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2013
Recently, the demand for rail freight has gradually decreased. In particular, the demand in Korea for open freight cars, which classification includes gondola cars, hopper cars and gravel cars has been significantly reduced. The role of gondola cars in the rail transportation market shrank to 14.5% in 2010 from 23.3% in 2001. The transportation demand of gondola cars in the long term is expected to be reduced further. Because some gondola cars have been converted to container cars and various containers are being developed to transport bulk cargo by container cars. However, gondola cars still play an important role in rail freight transport. Therefore, the management planning of gondola cars is needed in order to prepare for the long-term declining demand. In this study, we propose a future direction for the management planning of gondola cars through the effectiveness analysis of gondola cars operation.
To accommodate urban concentration of population, multi-purpose super-tall buildings have been introduced, but they induce many travel demands causing regional traffic problems. While several travel demand management policies such as transit promotion or parking limits are presented to alleviate such problems, transportation infrastructure are still insufficient to meet high demands. In this study, super-tall buildings are categorized by scale and purpose, then mode-specific derived demand is estimated using modal share of each category. Optimal transportation infrastructure level is determined by condition-based average changing amount yielded by street network delay (in case of road) or the number of transit routes (in case of transit).
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.24
no.3
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pp.109-123
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1999
Fleet sizing and empty equipment redistribution are two of the most critical problems in managing a fleet of equipment over a transportation network. Where the demand pattern followed the compound Poisson process(CPP) which can be generated one or more at a time under homogeneous Poisson process(HPP), this paper presented a mathematical model to determine control parameters of a decentralized distribution policy and fleet size in case of the pure hub-and-spoke system, a popular form of a logistics system. and validated this model by simulation. That is, where the number of demanded equipments followed geometric and binomial distributions, respectively, cost models on the pure hub-and-spoke logistics system with deterministic trans-portation times, which could be solved analytically, were established and analyzed. We also compared the deterministic case with stochastic one that the transportation time follows some probability distributions.
Recently, there are environmental issues for sustainable transportation system to pursue the energy-efficient and environment-friendly public urban transit. These transportation system needs to offer demand-oriented high-quality service being on the same level with cab service for urban space. PRT(Personal Rapid Transit), small track-guided vehicle, is repeatedly mentioned as a possible alternative for the new urban public transportion system, but but there are not many researches on the operational optimal routing for PRT network. In this paper, the concept of PRT and general optimal routing methods are reviewed. And we suggest the optimal routing method for city-wide PRT network with multi-vehicles and stations, junctions and directional arcs. Futher research directions for PRT routing are presented.
After implementing "Semi-public management system of intra-city bus", the burden of financial aid for unprofitable routes is on the increase in Busan metro city. It becomes a heavy burden on the local finance, which needs to be resolved for improving the intra-bus system. The rainfall is one of the factors influencing the demands for intra-bus in urban transportation. Motivated by this fact, this study investigates the impact of rainfall on the intra-city bus demand. Actual bus users are surveyed on their patterns and recognition of using the bus according to the amount of rainfall. A rainfall forecast model using ordered probit model is presented, and the elasticity of the intra-city bus utilization to the amount of rainfall is also analyzed. The resulting findings could be applied to promote the use of intra-city buses and also be utilized as basic data for other studies to improve the intra-city bus system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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