ITS (Intelligent transportation systems) collects real-time traffic data, and accumulates vest historical data. But tremendous historical data has not been managed and employed efficiently. With the introduction of data management systems like ADMS (Archived Data Management System), the potentiality of huge historical data dramatically surfs up. However, traffic data in any data management system includes missing values in nature, and one of major obstacles in applying these data has been the missing data because it makes an entire dataset useless every so often. For these reasons, imputation techniques take a key role in data management systems. To address these limitations, this paper presents a promising imputation technique which could be mounted in data management systems and robustly generates the estimations for missing values included in historical data. The developed model, based on NPR (Non-Parametric Regression) approach, employs various traffic data patterns in historical data and is designated for practical requirements such as the minimization of parameters, computational speed, the imputation of various types of missing data, and multiple imputation. The model was tested under the conditions of various missing data types. The results showed that the model outperforms reported existing approaches in the side of prediction accuracy, and meets the computational speed required to be mounted in traffic data management systems.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.3
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pp.29-41
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2013
This study set out to developing data exchange standard between roadside device and traffic information center fitted in a domestic environment by applying international standard ISO 15784. First, we defined message basic concept of 'Dialog' and essential elements should be defined to define the standard message for securing system compatibility by reference ISO 14817 and ISO 14827 Part 1. For defining standard message items exchanged between AVI and traffic information center, we formed Working Group under ITS Standards Technical Committee and analyzed data flow for ITS National Architecture, Standard messages of existing standards, and AVI operation messages actually operated on roadside now. So, we extracted 14 functionally needed messages and defined 28 standard messages adopting 'Dialog' concept. In case of the application protocol for data exchange standards, we defined basic requirements for securing interoperability and interchangeability considering domestic environment by analyzing reference standard of ISO 15784.
Real-time information on vehicle queue at intersections is essential for optimal traffic signal control, which is substantial part of Intelligent Transport Systems (ITS). Computer vision is also potentially an important element in the foundation of integrated traffic surveillance and control systems. The objective of this research is to propose a method for detecting an exact queue lengths at signalized intersections using image processing techniques and a neural network model Fuzzy ARTMAP, which is a supervised and self-organizing system and claimed to be more powerful than many expert systems, genetic algorithms. and other neural network models like Backpropagation, is used for recognizing different patterns that come from complicated real scenes of a car park. The experiments have been done with the traffic scene images at intersections and the results show that the method proposed in the paper could be efficient for the noise, shadow, partial occlusion and perspective problems which are inevitable in the real world images.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.1D
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pp.43-50
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2011
The monitoring system for link travel speed using taxi probe is one of key sub-systems of ITS. Link travel speed collected by taxi probe has been widely employed for both monitoring the traffic states of urban road network and providing real-time travel time information. When sample size of taxi probe is small and link travel time is longer than a length of time interval to collect travel speed data, and in turn the missing state is inevitable. Under this missing state, link travel speed data is real-timely not collected. This missing state changes from single to multiple time intervals. Existing single interval prediction techniques can not generate multiple future states. For this reason, it is necessary to replace multiple missing states with the estimations generated by multi-interval prediction method. In this study, a multi-interval prediction method to generate the speed estimations of single and multiple future time step is introduced overcoming the shortcomings of short-term techniques. The model is developed based on Non-Parametric Regression (NPR), and outperformed single-interval prediction methods in terms of prediction accuracy in spite of multi-interval prediction scheme.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.5
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pp.26-32
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2008
A pedestrian navigation system, an information delivery server, and a program for naturally guiding (such as speech-guiding) the user of a portable terminal at an intersection. An information delivery server comprises a map database containing data such as nodes including paths constituting intersections, links, and costs of the links. The node-link structure is the most important part in pedestrian navigation system. Functional requirements for the road map database vary in different navigation phases. though there are various road network models, their traditional node-link structures, unfortunately, do not solve the problem well. This paper proposes a node-link structure for pedestrian navigation system. The network topological structure in pedestrianl network is presented, which accords with the practical walking habit better than traditional way treating the entire road network.
Transportation Efficiency Act of 2009 System National Integrated Transportation System Efficiency Act and the revised Road Traffic in the center of the Intelligent Transportation Systems rail, sea and air transport sector is expanding in various areas to promote business and Industry is planning to. Accordingly, the introduction of Intelligent Transportation Systems Outlook and Direction of the railway sector and to provide a comprehensive introduction of Intelligent Transportation Systems rail sector has raised the need. In this paper, the introduction of Intelligent Transportation Systems rail sector strategy is presented as follows. First, the rail users a convenient rail-centric information system used. Second, the reliability and value-added operating system built for the creation of high-tech rail. Third, crime and accidents are implemented in a safe railway. The results of this paper, the railway sector through the national Intelligent Transportation Systems to develop and introduce strategies to provide operational direction is expected to be present.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.11a
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pp.39-40
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2019
우리나라는 국제해사기구(IMO)에 "여객선 탈출지도체계의 기술개발에 관한 정보"라는 안건(IMO SSE4/INF2)을 2017년에 제출한 바 있다. 이 의제에 소개된 지능형 선박 및 인명대피 안내시스템(SEGA)은 한국해양과학기술원의 주관으로 한국해양수산부의 지원을 받아 2016년부터 2020년 3월까지 약 4년간의 프로젝트로 개발 중에 있다. SEGA는 데이터 수집과 분석, 정보 표시의 프로세스를 자동화하여 우리나라 연안에서 항해 중인 선박에 비상상황이 발생할 경우 항해자의 의사결정을 지원하는 시스템이다. SEGA 시스템을 지원하기 위해 구축된 SEGA 서버와 데이터베이스는 해양기상정보, 수심정보, 해상교통정보를 처리 한다. 또한 비상상황 시 2차 사고를 방지하기 위해 선박이 대피 할 수 있는 장소에 대한 정보를 사용자가 확인할 수 있도록 알고리즘이 설계되어 있다. 인명안전을 위해 SEGA는 비상상황 시 선박내부 구조정보와 화재 등 변수사항들을 고려하여 승객들에게 빠른 탈출을 위한 최적대피경로를 제공하며, 원격탐사기술을 이용하여 선박주변의 익수자를 탐지하도록 개발 중에 있다. 보다 상세한 내용은 항해항만학회 VTS 특별세션에서 발표할 예정이다.
Park, Su-In;Seo, Woo-Chang;Yang, Eun-Ju;Seo, Dae-Wha
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.14
no.1
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pp.45-54
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2022
Recently, the introduction of Cooperative Intelligent Transport Systems (C-ITS) has been attempted to solve the limitation of only the sensor of the vehicle itself. For example, vehicles traveling at intersections can drive more safely through C-ITS. By using V2X communication of WAVE and LTE, the driver can receive the status and time of traffic lights. However, LTE has a larger transmission delay time than WAVE, so timimg data may not match in real time. In this paper, using the SPaT message, it was confirmed that LTE has a larger C-ITS service transmission delay time than WAVE. Finally, it was confirmed that the timing data of SPaT provided by LTE corrected by the algorithm is similar to SPaT provided by WAVE. It was confirmed that safer intersection driving is possible based on real-time.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.3
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pp.18-29
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2022
Recently, cooperative intelligent transport systems (C-ITS) testbeds have been deployed in great numbers, and advanced autonomous driving research using V2X communication technology has been conducted actively worldwide. In particular, the broadcasting services in their beginning days, giving warning messages, basic safety messages, traffic information, etc., gradually developed into advanced network services, such as platooning, remote driving, and sensor sharing, that need to perform real-time. In addition, technologies improving these advanced network services' throughput and latency are being developed on many fronts to support these services. Notably, this research analyzed the network latency requirements of the advanced network services to develop a remote driving service for the droid type low-speed robot based on the 3GPP C-V2X communication technology. Subsequently, this remote driving service's performance was evaluated using system modeling (that included the operator behavior) and simulation. This evaluation showed that a respective core and access network latency of less than 30 ms was required to meet more than 90 % of the remote driving service's performance requirements under the given test conditions.
Travel-time is considered the most typical and preferred traffic information for intelligent transportation systems(ITS). This paper proposes a real-time travel-time prediction method for a national highway. In this paper, the K-nearest neighbor(KNN) method is used for travel time prediction. The KNN method (a nonparametric method) is appropriate for a real-time traffic management system because the method needs no additional assumptions or parameter calibration. The performances of various models are compared based on mean absolute percentage error(MAPE) and coefficient of variation(CV). In real application, the analysis of real traffic data collected from Korean national highways indicates that the proposed model outperforms other prediction models such as the historical average model and the Kalman filter model. It is expected to improve travel-time reliability by flexibly using travel-time from the proposed model with travel-time from the interval detectors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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