This study evaluates potential sources of errors in k-NN(k-nearest neighbor) algorithm such as procedures, variables, and input data. Previous research has been thoroughly reviewed for understanding fundamentals of k-NN algorithm that has been widely used for short-term traffic states prediction. The framework of this algorithm commonly includes historical data smoothing, pattern database, similarity measure, k-value, and prediction horizon. The outcomes of this study suggests that: i) historical data smoothing is recommended to reduce random noise of measured traffic data; ii) the historical database should contain traffic state information on both normal and event conditions; and iii) trial and error method can improve the prediction accuracy by better searching for the optimum input time series and k-value. The study results also demonstrates that predicted error increases with the duration of prediction horizon and rapidly changing traffic states.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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pp.367-369
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2016
정보통신기술이 발전함에 따라 수많은 데이터가 발생하고 있다. 이러한 '빅데이터'의 활용은 국민의 니즈 파악, 공공서비스 제공 등 미래 경쟁력의 핵심 가치라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 기상데이터와 교통데이터를 수집한 후, 분산 시스템 환경 하에서 실행되는 기계학습 알고리즘을 이용하여 기상기후와 관련된 교통 정체 구간 예측 시스템에 대해 제안하고자 한다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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제33권4호
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pp.1591-1601
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2013
In this study, It is conducted for novice drivers about driving behavior and psychological characteristics analysis to reduce traffic accident risk and provide the basic data of education program development. Therefore, this study classified by the category-specific characteristics and hazard prediction through survey of the novice driver and unpredictable behavior and psychological characteristics were studied. The novice and general characteristics and driving behavior with vehicle simulators, comparison and analysis of the novice driver traffic safety education basic research direction based on the statistical results. Prediction the results of this study, the Hazard of the driver, speeding, traffic violation, information providing omission, abrupt change, the number of accidents in all areas novice driver is high compared to the general driver. In addition, Novice driver showed a statistically significant level of Hazard compared to the general driver target novice drivers and the general ability to predict Hazard of violation, abrupt change, and a number of traffic accidents were omitted level of speeding and other information providing level drivers all showed similar results. Vehicle simulator. The experimental results showed that novice drivers compared to drivers poorly overall driving performance. It showed a notable difference in the number of collisions, especially novice drivers compared to drivers in complex road traffic conditions due to a lack of driving experience and learning ability are considered.
실시간 교통정보 처리과정은 현장설비로부터 수집되는 각종 교통상황자료를 분석/처리하여 소통상황, 주행속도, 통행시간 등의 교통상황을 단기 예측하는 과정으로서 이는 주행안내시스템의 핵심요소기술이다. 주행안내 시스템 개발의 필요성은 선진국을 중심으로 제기되어 왔으며, 주행안내시스템은 각국 정부의 강력한 지원정책을 바탕으로 연구개발 단계를 거쳐 시범운영의 단계에 있다. 국내에서도 교통정체의 해소와 안전주행의 연구개발 단계를 거쳐 시범운영의 단계에 있다. 국내에서도 교통정체의 해소와 안전주행의 여건마련을 위하여 교통정보를·처리·제공하는 기술의 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 국내 기술수준을 보면 전자통신기술을 바탕으로 교통정보의 수집과 제공에 관한 연구는 어느 정도 진행되고 있으나 운전자가 필요로 하는 교통정보의 분석과 처리에 관한 연구는 매우 저조한 실정이다. 본 연구의 목적은 다양한 시스템에서 수집되는 자료를 종합적으로 처리, 저장,관리하고 이의 분석결과를 제공하는 교통정보센터의 프로토타입(Prototype)을 설정하는 것이다. 이러한 목표를 수행하기 위해서 요구되는 교통정보실험실의 기능은 수집된 교통자료의 신뢰성 분석, 교통정보의 종합적인 처리·저장·관리, 그리고 교통정보의 제공은 구분할 수 있다. 따라서, 현재 교통정보실험실에서 운영중인 정보의 형태를 제시하며, 이들 정보의 신뢰성을 실측자료와 비교한 실험적 결과를 예시한다. 또한, 개별 정보이용자에게 실시간 교통정보를 제공하기 위한 통신기술의 검토가 이루어진다. 차내 이용자에게 정보를 실시간으로 제공하기 위해서는 궁극적으로 무선통신기술의 응용이 필요하며, 정보이용자에게 다양한 정보를 제공하기 위해서 인터넷 통신과 연계시키는 것이 합리적으로 판단된다. 결론 부분에서는 교통정보실험실의 기능을 강화시키기 위한 향후의 연구과제를 제시한다.Si결정의 크기를 비교하였을 때 45$\mu\textrm{m}$ 이하의 분말을 섞어 압출하였을 때 가장 작은 초정 Si입자 크기를 얻음 을 볼 수 있었다. 주의 Fairfax County에 소재한 주간 고속도로 66번(I-66)과 인접 교통망의 교통자료를 사용하여 각종 돌발교통 혼잡 상황을 전제로 한 Traffic Simulation과 정보제공시나\리오를 INTEGRATION Model을 이용해 실행하였다. 그 결과 적응형 알고리즘이 개개인의 최단시간 경로를 제공하는 사용자 평형 경로안내전략에 비해 교통혼잡도와 정체시간의 체류정도에 따라 3%에서 10%까지 전체통행시간을 절약할 수 있다는 결론을 얻었다.출발참, 구성대외개방선면축심, 실현국제항선적함접화국내항반적전항, 형성다축심복사식항선망; 가강기장건설, 개피포동제이국제기장건설, 괄응포동개발경제발전적수요. 부화개시일은 각 5월 26일과 5월 22일이었다. 11. 6월 중순에 애벌레를 대상으로 처리한 Phenthoate EC가 96.38%의 방제가로 약효가 가장 우수하였고 3월중순 및 4월중순 월동후 암컷을 대상으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from increase of weight of single cocoon. "Manta"2.5ppm produced 22.2kg of cocoon. It is equal to 9% increase in index, as com
This study proposes a novel performance measure, which is referred to as Hazardous Spacing Index (HSI), to be used for evaluating safety of traffic stream on freeways. The basic principle of the proposed methodology is to investigate whether drivers would have sufficient stopping sight distance (SSD) under limited visibility conditions to eliminate rear-end crash potentials at every time step. Both Road Weather Information Systems (RWIS) and Vehicle Detection Systems (VDS) data were used to derive visibility distance (VD) and SSD, respectively. Moreover, the K-Nearest Neighbors (KNN) method was adopted to predict both VD and SSD in estimating predictive HSIs, which would be used to trigger advanced warning information to encourage safer driving. The outcome of this study is also expected to be used for monitoring freeway traffic stream in terms of safety.
It is occurred bus arrival time errors when a bus arrives at a bus stop because of a variety of traffic condition such as traffic signal cycle, the time to get on and off a bus, a bus-only lane and so on. In this paper, bus delay time which is occurred as the result of traffic condition was estimated with Markov Chain process and bus arrival time at each bus stop was predicted with it. As the result of the study, it is confirmed to improve accuracy than the method of bus arrival time prediction with existing method (weighed moving average method) in case predicting bus arrival time using 7 by 7 and 9 by 9 matrixes.
It is important to study on the traffic accident severity reduction because traffic accident is an issue that is directly related to human life. Therefore, this research developed countermeasure to reduce traffic accident severity considering various factors that affect the accident severity. This research developed the Accident Severity Prediction Model using the collected accident data from Seohaean Expressway in 2004~2006. Through this model, we can find the influence factors and methodology to reduce accident severity. The results show that speed limit violation, vehicle defects, vehicle to vehicle accident, vehicle to person accident, traffic volume, curve radius CV(Coefficient of variation) and vertical slope CV were selected to compose the accident severity model. These are certain causes of the severe accident. The accidents by these certain causes present specific sections of Seohaean Expressway. The results indicate that we can prevent severe accidents by providing selected traffic information and facilities to drivers at specific sections of the Expressway.
최근 차량에 설치된 단말기를 통해 길안내 서비스, 교통정보 서비스 등 다양한 정보를 제공하는 텔레매틱스 서비스가 활발하게 연구되고 있다. 하지만 현재 대다수의 텔레매틱스 서비스는 최대 15m 의 공간오차를 가진 GPS 기술을 이용하기 때문에 차량의 정확한 위치정보를 파악하기는 힘들다. 따라서 본 논문에서는 무선 센서노드를 이용해 GPS 보다 정확한 차량의 위치정보와 속도를 감지하고 노드 간 통신 프로토콜로서 Telematics Scheduling Protocol(TSP)[1]을 사용하여 교차로 중앙에 위치한 베이스 스테이션으로 전송하여 교차로에서 발생할 수 있는 차량 충돌을 예측하며 충돌 위험 정보를 교차로에 근접한 자동차에게 알려주는 텔레매틱스 교통안전시스템[1]을 소개한다. 또한 교통안전시스템으로서의 신뢰성과 실시간성을 비교평가하기 위하여 TSP 프로토콜, IEEE 802.11[2]과 802.15.4[3]를 대상으로 네트워크 시뮬레이터 ns-2[4]를 이용하여 시뮬레이션한다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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제1권1호
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pp.117-125
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1993
GSIS is a system that contains spatially referenced data that can be analyzed and converted to information for a specific set of purpose, or application. The key feature of a GSIS is the analysis of data to produce new information. The current emphasis in the transportation is to implement GSIS in conjunction with real time systems Requirements for a transportation GSIS are very different from the traditional GSIS software that has been designed for environmental and natural resource applications. A transportation GSIS may need to include the ability for franc volume, forecasting, pavement management A regional transportation planning model is actually a set of models that are used to inventory and then forecast a region's population, employment, income, housing and the demand of automobile and transit in a region. The data such as adminstration bound, m of landuse, road networks, location of schools, offices with populations are used in this paper. Many of these data are used for analyzing of traffic volume, traffic demand, time of mad construction using GSIS.
Since the 1st of July, 2004, the public transport system of the Seoul metropolitan area has been rearranged. In the new system, bus lines are divided into 4 classes-wide area, arterial road, branch, and rotation lines with renewed fare system based on the total distance travelled. Since central control center known as the Bus Management System (BMS) integrates the entire system operation. it now becomes feasible to collect travel information and provide it to the users scientifically and systematically. The Purpose of this study is to forecast transit travel time using real-time traffic data coming from both buses and subway. This is significant contribution since provision of real-time transit information and easy access to it would most likely boost the use of mass transit system, alleviating roadway congestion in the metropolitan area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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