Smartphone-based localization has been widely studied in many different scenarios. But as far as we know, few work has addressed the problem of localization in underground public transportation systems, where GPS signal and wireless infrastructure are not always available. Knowing the location of a train is necessary to develop a useful service for subway passengers. And so, estimation of motion state and stop station by using sensors on a smartphone is being studied for subway passengers. This paper proposes a localization method that uses a barometer and a magnetic sensor on a smartphone. The method proposed in this paper first estimates whether the train runs or stops according to the change in air pressure and the strength of the magnetic field. The altitude value and the magnetic field value are then used to estimate the exact stop station of the train. We evaluated the proposed method using data from the Seoul's subway line 5. Compared with previous methods, the proposed method achieves higher accuracy.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.6
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pp.49-59
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2012
Recently, various alternatives for safety and efficiency of commercial vehicles have been considered, and one of the new alternatives is the application of a digital tachograph. In Korea, the installation of a digital tachograph to commercial vehicles was regulated from 2011 and Korea Transportation Safety Authority developed e-TAS to analyze the monitoring data from digital tachographs installed in the order of 100 commercial vehicles. This study performs the potential impact analysis of the DTG installation, which includes a trend of dangerous driving, a trend of traffic accidents and cost-effective analysis, a trend of fuel consumption and cost-effective analysis, a cost-effective analysis of social benefits using e-TAS data. Depending on the frequency of dangerous driving, the participants are divided into three groups; high-dangerous group, average-dangerous group and low-dangerous group. The high-dangerous driving group shows lower km/liter than the low-dangerous driving group by 15% for buses and taxis and by 30% for trucks. About $CO_2$ emission, the difference becomes bigger; 25%, 25% and 42% for buses, taxis and trucks, respectively. Although this study is a short-term period analysis, the methodology will be applicable for the long-term period analysis with larger data.
Passenger cars occupy about 74% among registered vehicles in Korea and the ratio of transportation mode sharing is approximately 60% in the passenger transport part. However, there is no statistics related to travel characteristics of passenger cars, and official statistics are estimated from O/D travel data. Thus, National Transportation DataBase Center in KOTI has attempted to construct various statistical data through Korea Vehicle Use Survey. Based on these data, Analysis of Variance (ANOVA) was conducted to investigate the differences in travel characteristics of each analysis group. As a result, all of the explanatory variables(weekday vs. weekend, metropolitan area vs. non-metropolitan area, male vs. female, commute time vs. other time, routine purpose vs. non-routine purpose) were found to be different across households. In addition, travel distances per trip of weekday, metropolitan area, male, commute time, and non-routine purpose are longer than the opposite variables. Also, the trip distances of small size(1 to 2 persons) households are shorter compared to large size(more than 5 persons) households.
Buses, one of the representative public transportation modes, are divided into a vareity of service types according to the purpose of operation, operating distance, and management agencies. Although bus-involved crashes may cause large amount of damage due to the higher number of passengers boarded on a bus, prior research has little focused on crash severity according to bus service types. This study aims to investigate factors influencing crash severity in bus-involved crashes and to present policy implications to reduce crash severity by bus service type. To do this, bus-involved crash data from the Traffic Accident Analysis System (TAAS) during five-year period are used. Ordered probit models for three types of bus service, i.e., city bus, suburban and express buses, and charter buses, are estimated to analyze the factors of accident severity. The results show that there are significant differences of factors affecting crash severity among the types of bus services while speed and road surface influence all the types of buses. In case of local buses, time of day, roadway alignment, and installation of a traffic signal are found to be statistically significant factors. Seat belt and road class have significant effects on injury severity of the intercity and express buses. Chartered buses have time of day, driving experience, seatbelt, traffic signal, and day of week as the significant factors. The results of this study are expected to contribute to the reduction of the crash severity by each bus service type.
Purpose: In this paper, we propose an algorithm for detecting respiratory rate and heart beat of a driver of car by exploiting Doppler radar, and verifying the feasibility of the study through experiments. Method: In this paper, we propose a weighted peak detection technique using peak frequency values. The tests are performed in stop-state and driving-state, and the experiment result is analyzed by two proposed algorithms. Result: The results showed more than 95% and 96% accuracy of respiratory and heart rate, respectively. It also showed more than 72% and 84% accuracy of those even for driving experiments. Conclusion: The proposed detection scheme for vital signs can be used for the safety of the driver as well as for prevention of a large size of car accidents.
Using nonradial data envelopment analysis(DEA) under assumptions of strong disposability and variable returns scale, this paper annually estimates productive. technical and allocative efficiencies of three publicly-owned rail transit properties which are different in terms of organizational type: Seoul Subway Corporation(SSC, local public corporation), the Seoul Metropolitan Electrified Railways sector (SMESRS) of Korea National Railroad(the national railway operator controlled by the Ministry of Construction and Transportation(MOCT)), and Busan Urban Transit Authority (BUTA, the national authority controlled by MOCT). Using the estimation results of Tobit regression analysis. the paper next computes their true productive, true technical and true allocative efficiencies, which reflect only the impacts of internal factors such as production activity by removing the impacts of external factors such as an organizational type and a track utilization rate. And the paper also computes an organizational efficiency and annually gross efficiencies for each property. The paper then conceptualized that the property produces a single output(car-kilometers) using four inputs(labor, electricity, car & maintenance and track) and uses unbalanced panel data consisted of annual observations on SSC, SMESRS and BUTA. The results obtained from DEA show that, on an average, SSC is the most efficient property on the productive and allocative sides, while SMESRS is the most technically-efficient one. On the other hand. BUTA is the most efficient one on the truly-productive and allocative sides, while SMESRS on the truly-technical side. Another important result is that the differences in true efficiency estimates among the three properties are considerably smaller than those in efficiency estimates. Besides. the most cost-efficient organizational type appears to be a local public corporation represented by SSC, which is also the most grossly-efficient property. These results suggest that a measure to sort out the impacts of external factors on the efficiency of rail transit properties is required to assess fairly it, and that a measure to restructure (establish) an existing(a new) rail transit property into a local public corporation(or authority) is required to improve its cost efficiency.
The current paper presents a system dynamics model which can generate the land use anq transportation system performance simultaneously is proposed. The model system consists of 7 submodels (population, migration of population, household, job growth-employment-land availability, housing development, travel demand, and traffic congestion level), and each of them is designed based on the causality functions and feedback loop structure between a large number of physical, socio-economic, and policy variables. The important advantages of the system dynamics model are as follows. First, the model can address the complex interactions between land use and transportation system performance dynamically. Therefore, it can be an effective tool for evaluating the time-by-time effect of a policy over time horizons. Secondly, the system dynamics model is not relied on the assumption of equilibrium state of urban systems as in conventional models since it determines the state of model components directly through dynamic system simulation. Thirdly, the system dynamics model is very flexible in reflecting new features, such as a policy, a new phenomenon which has not existed in the past, a special event, or a useful concept from other methodology, since it consists of a lots of separated equations. In Chapter I, II, and III, overall approach and structure of the model system are discussed with causal-loop diagrams and major equations. In Chapter V _, the performance of the developed model is applied to the analysis of the impact of highway capacity expansion on land use for the area of Montgomery County, MD. The year-by-year impacts of highway capacity expansion on congestion level and land use are analyzed with some possible scenarios for the highway capacity expansion. This is a first comprehensive attempt to use dynamic system simulation modeling in simultaneous treatment of land use and transportation system interactions. The model structure is not very elaborate mainly due to the problem of the availability of behavioral data, but the model performance results indicate that the proposed approach can be a promising one in dealing comprehensively with complicated urban land use/transportation system.
Jo, Han-Seon;Lee, Ho-Won;Park, Ji-Hyeong;O, Ju-Taek
Journal of Korean Society of Transportation
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v.25
no.3
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pp.77-85
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2007
The number of accidents occurring at railway crossings is less than the accidents on other sections of roads but they cause enormous socio-economic damages. The geometric aspects of the railway crossing have to allow the drivers to recognize the crossings and take precautions against collisions. Therefore, ensuring visibility for the vehicle approaching the railway crossing is necessary for safe operation of the crossing. However, as there is little research related to railway crossing visibility in Korea. validating visibility and maintaining visibility based on the validation is badly needed. This research develops a visibility validation model to support improving visibility and to reduce accidents at railway crossings to improve safety for the crossing users.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.6
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pp.54-62
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2010
The scientific analysis of car-pedestrian accidents is not an easy task because of the characteristic of the accidents itself. Since the analysis involved human being, there were few experimental data that could be used for the analysis. The coefficient of friction of human body was the one of crucial data for accident analysis, but no field experiment report was available for various roadway conditions. This study intends to measure the coefficient of friction of human body through field studies. Results showed that the coefficient of friction of human body for dry asphalt pavement conditions was 0.59~0.62, and for dry concrete pavement conditions was 0.59~0.61. In addition, the coefficients for wet asphalt pavement and for wet concrete pavement conditions were 0.56~0.59 and 0.51~0.54 respectively, indicating 5.0% and 8.3% reduction compared to the dry conditions. The deduced coefficients were validated using the simulation program. It has been confirmed that the experiment values were close to the simulation results.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.3
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pp.249-257
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2017
Filtering the data for travel time records obtained from DSRC probes is essential for a better estimation of the link travel time. This study addresses the major deficiency in the performance of TRANSGUIDE in removing anomalous data. This algorithm is unable to handle unstable traffic flow conditions for certain time intervals, where fluctuations are observed. In this regard, this study proposes an algorithm that is capable of overcoming the weaknesses of TRANSGUIDE. If TRANSGUIDE fails to validate sufficient number of observations inside one time interval, another process specifies a new validity range based on the median absolute deviation (MAD), a common statistical approach. The proposed algorithm suggests the parameters, ${\alpha}$ and ${\beta}$, to consider the maximum allowed outlier within a one-time interval to respond to certain traffic flow conditions. The parameter estimation relies on historical data because it needs to be updated frequently. To test the proposed algorithm, the DSRC probe travel time data were collected from a multilane highway road section. Calibration of the model was performed by statistical data analysis through using cumulative relative frequency. The qualitative evaluation shows satisfactory performance. The proposed model overcomes the deficiency associated with the rapid change in travel time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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