Jo, Jong-Seok;Sin, Seong-Il;Im, Gang-Won;Mun, Byeong-Seop
Journal of Korean Society of Transportation
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v.24
no.5
s.91
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pp.77-88
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2006
The purpose of this study is to Propose the time dependent K-least time path algorithm applicable to a real-time based operation strategy in multi-modal transportation network. For this purpose, we developed the extended method based on entire path deletion method which was used in the static K-least time path algorithm. This method was applied to time dependent K-least time path algorithm to find k least time paths in order based on both time dependant mode-link travel time and transfer cost In particular, this algorithm find the optimal solution, easily describing transfer behavior, such as walking and waiting for transfer by applying a link-based time dependent label. Finally, we examined the verification and application of the Proposed algorithm through case study.
Ertekin, Ibrahim;Atis, Ibrahim;Aygun, Yusuf Ziya;Yilmaz, Saban;Kizilsimsek, Mustafa
Animal Bioscience
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v.35
no.1
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pp.39-46
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2022
Objective: The fermentation profile and silage quality of 3 Italian ryegrass (Lolium multiflorum Lam.) cultivars (cvs. Devis, Hellen, and Trinova) treated with 5 nitrogen doses (0, 50, 100, 150, and 200 kg/ha) were evaluated. Methods: The experiment was laid out in split plot in randomized complete block design with three replications. Annual ryegrass cultivars used in this study have been commonly grown in Turkey. Nitrogen doses were set in main plot and cultivars in split plot in the field. Plants were harvested at full-flowering stage with dry matter content about 220 g/kg for first cutting and 260 g/kg for second cutting. Harvested plants were chopped theoretically into 2 to 3 cm lengths for ensiling. Chopped fresh materials were ensilaged by compressing in 2 L plastic jars about 3±0.1 kg. Results: Effects of N doses on dry matter, neutral detergent fiber, acid detergent fiber, dry matter digestibility, relative feed value, crude protein, pH, ammonia nitrogen, lactic acid, acetic acid, and lactic acid/acetic acid were statistically significant while water soluble carbohydrate, ash and organic matter were not statistically different. Ammonia nitrogen, crude protein, ash, organic matter, lactic acid, and lactic acid/acetic acid were affected by cultivars, but the other parameters were not. Increasing nitrogen applications positively affected the chemical composition of annual ryegrass silage. The significant increase in protein content was remarkable, however, silage fermentation properties were adversely affected by the increasing nitrogen dose. Conclusion: It can be recommended 150 kg/ha nitrogen dose for annual ryegrass harvested at full blooming stage. Even though the silage fermentation properties of the used cultivars were similar, cv. Devis gave better results than the others in terms of silage pH and relative feed value.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.5D
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pp.597-607
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2008
ATIS(Advanced Traffic Information System) provide valuable information as the travel time and traffic congestion, detour, traffic accident information to drivers, so it is being in the spotlight. But so far, the study on the consumer satisfaction with providing traffic information is incomplete. So, this study run a Canonical discriminant analysis and a Canonical correlation analysis by a QuantificationIItheory based on a Traffic Information Satisfaction image data through questionnaires, and found out the factors with influence on the consumer satisfaction. And this study definitely found out the correlation between consumer's recognition and traffic information satisfaction through understanding the change on the recognition about traffic information satisfaction by a QuantificationItheory. Finally, this study found out the change on the sensibility recognition of drivers by running the principal component anlysis, developed the traffic information satisfaction evaluation model considering the change on the recognition by using the structural equation model.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.3
no.1
s.4
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pp.31-44
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2004
The study of Estimation model for the short-term travel time prediction. There is a different solution which has predicted the link travel time to solve this problem. By using this solution, the link travel time is predicted based on link conditions from time to time. The predicated link travel time is used to search the shortest path. Before providing a dynamic shortest path finding, the prediction model should be verified. To verify the prediction model, three models such as Kalman filtering, Stochastic Process, ARIMA. The ARIMA model should adjust optimal parameters according to the traffic conditions. It requires a frequent adjustment process of finding optimal parameters. As a result of these characteristics, It is difficult to use the ARIMA model as a prediction. Kalman Filtering model has a distinguished prediction capability. It is due to the modification of travel time predictive errors in the gaining matrix. As a result of these characteristics, the Kalman Filtering model is likely to have a non-accumulative errors in prediction. Stochastic Process model uses the historical patterns of travel time conditions on links. It if favorably comparable with the other models in the sense of the recurrent travel time condition prediction. As a result, for the travel time estimation, Kalman filtering model is the better estimation model for the short-term estimation, stochastic process is the better for the long-term estimation.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.6
no.2
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pp.26-33
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2007
Social cost has been increased by traffic accident and congestion since early 1990s. The construction of roadways and railways has been suggested as countermeasures. However, ITS has finally introduced as a logical solution because the expenses of infrastructures are costly. The data collection field has developed through numerous researches and pilot projects. However the information provision field does need a lot of study. The traffic information broadcasting whether simple traffic information or the value-added information has been available via radio, television and internet which does not require tremendous investment compared with data collection stage. Therefore, this study reviews the suitability of the gadget service usually offered by window vista users which is the result of the development of technology and the changes of internet environment. It also suggests to using the RSS(Really Simple Syndication) manner as a basic method to provide the traffic information based on the needs of user in order to enhance the usability of traffic information. For this, this study analyzes the current methods and techniques of traffic information service which is widely available by local governments and companies and suggest possible changes and methods in order to provide Gadget-based service to the public.
In these days, multiple-path generation method is highly demanded in practice and research areas, which can represents realistically travelers behavior in choosing possible alternative paths. The multiple-path generation algorithm is one of the key components for policy analysis related to ATIS, DRGS and ATMS in ITS. This study suggested a method to generate multiple Possible paths from an origin to a destination. The approach of the suggested method is different from an other existing methods(K-shortest path algorithm) such as link elimination approach, link penalty approach and simulation approach. The result of the multi-label vine-building shortest path algorithm(MVA) by Kim (1998) and Kim(2001) was used to generate multiple reasonable possible paths with the concept of the rational upper boundary. Because the MVA algorithm records the cost, back-node and back-back node of the minimum path from the origin to the concerned node(intersection) for each direction to the node, many potential possible paths can be generated by tracing back. Among such large number of the potential possible paths, the algorithm distinguishes reasonable alternative paths from the unrealistic potential possible paths by using the concept of the rational upper boundary. The study also shows the very simple network examples to help the concept of the suggested path generation algorithm.
In this dissertation, We demonstrated the Travel Time forecasting model in the freeway of multi-section with regard of drives' attitude. Recently, the forecasted travel time that is furnished based on expected travel time data and advanced experiment isn't being able to reflect the time-lag phenomenon specially in case of long distance trip, so drivers don't believe any more forecasted travel time. And that's why the effects of ATIS(Advanced Traveler Information System) are reduced. Therefore, in this dissertation to forecast the travel time of the freeway of multi-section reflecting the time-lag phenomenon & the delay of tollgate, we used traffic volume data & TCS data that are collected by Korea Highway Cooperation. Also keep the data of mixed unusual to applicate real system. The applied model for forecasting is consisted of feed-forward structure which has three input units & two output units and the back-propagation is utilized as studying method. Furthermore, the optimal alternative was chosen through the twelve alternative ideas which is composed of the unit number of hidden-layer & repeating number which affect studying speed & forecasting capability. In order to compare the forecasting capability of developed ANN model. the algorithm which are currently used as an information source for freeway travel time. During the comparison with reference model, MSE, MARE, MAE & T-test were executed, as the result, the model which utilized the artificial neural network performed more superior forecasting capability among the comparison index. Moreover, the calculated through the particularity of data structure which was used in this experiment.
This study focuses on the development of dynamic assignment for evaluation and application for dynamic route guidance strategy. Travelers are classified according to information contents which they received pre/on trip. The first group have no traffic information, so they travel with fixed route. The second group have real-time shortest path and travel according to it. The last group have car navigation system or individual method(cellular phone, PDA-two way communication available) for traffic information on trip. And then they are assigned in accordance with the proposed multiclass dynamic assignment model. At this time the last group is gotten under control with DFS(decentralized feedback strategy). In use of this Process we expect that various traffic information strategy can be tested and also be the key factor for success of ITS, location of VMS(variable message sign), cycle of information, area of traffic information, etc).
Kim, Joo Young;Na, Sung Yong;Lee, Seungjae;Kim, Youngho
Journal of Korean Society of Transportation
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v.32
no.5
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pp.554-566
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2014
An objective of VMS(Variable Message Signs) is to make transportation system effective specifically for driver's path selection. The traffic solutions including a VMS problem can be modeled through Game Theory, however, the majority of the studies can not model various driver's response according to VMS information in game theory. So, this paper tries to analyze a driver's response according to VMS traffic informations through evolutionary game theory. We apply a behavior characteristics of driver to evolutionary game theory, then finds drivers are only accepting in case of the biggest pay-off, and if a traffic flow finds a balance over time, ratio of accepting information is converged as an evolutionary stable state gradually. Consequently, the strategy of the other drivers such as traffic problems can not be predicted accurately. In case, drivers repeat between groups and reasonable judgment by the experience, we expect that VMS can provide strategic information through evolutionary game theory.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.1
no.1
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pp.41-51
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2002
As Advanced Traveler Information System(ATIS) is the kernel of the Intelligent Transportation System, it is very important how to manage data from traffic information collectors on a road and have at borough grip of the travel time's change quickly and exactly for doing its part. Link travel time can be obtained by two method. One is measured by area detection systems and the other is estimated by point detection systems. Measured travel time by area detection systems has the limitation for real time information because it Is calculated by the probe which has already passed through the link. Estimated travel time by point detection systems is calculated by the data on the same time of each. section, this is, it use the characteristic of the various cars of each section to estimate travel time. For this reason, it has the difference with real travel time. In this study, Artificial Neural Networks is used for estimating link travel time concerned about the relationship with vehicle detector data and link travel time. The method of estimating link travel time are classified according to the kind of input data and the Absolute value of error between the estimated and the real are distributed within 5$\~$15minute over 90 percent with the result of testing the method using the vehicle detector data and AVI data of Namsan Tunnel $\#$1. It also reduces Time lag of the information offered time and draws late delay generation and dissolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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