Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.4
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pp.83-91
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2023
In this paper, we propose a robustness sensitivity index (RSI) of highway networks to analyze the effect of congestion in a specific section on the entire highway. The newly proposed RSI is defined as the change in the total mileage of the transportation network per extended unit length when the length of a particular section is extended. When the RSI value is large, traffic congestion in the section has a worse effect on the entire network than in other sections. The existing network robustness index (NRI) simply observes changes in transportation networks with and without specific sections, but the RSI proposed in this study is a kind of performance indicator that allows quantitative analysis of the ripple effect of the entire network according to the degree of congestion in a specific section. While changing the degree of congestion in a particular section, it is possible to calculate how the traffic volume increases, decreases, and the size and location of the congestion section change. This analysis proves the superiority of RSI as it cannot be analyzed with NRI. Various properties of RSI are analyzed using data from the domestic highway network. In addition, using the RSI concept, it is shown that the ripple effect on other sections in which a change in the degree of congestion of a specific section occurs can be analyzed.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.3
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pp.1-17
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2022
Accurate analysis of the causes of metro rail traffic congestion provides a means of addressing issues arising from metro rail traffic congestion in metropolitan areas. Currently, congestion analysis based on counting, weight detection, CCTVs, and mobile Wi-Fi is limited by poor accuracies or because studies have been restricted to single routes and trains. In this study, a train congestion analysis model was used that includes the transfer and multi-path behavior of metro passengers and train operation plans for metropolitan urban railroads. Analysis accuracy was improved by considering traffic patterns in which passengers must wait for next trains due to overcrowding. The model updates train crowding levels every 10 minutes, provides information to potential passengers, and thus, is expected to increase the social benefits provided by the Seoul metropolitan subway
Since the urbanization process has been taking place, negative outcomes such as environmental pollution and traffic congestion have produced as well. Reflecting the phenomenon, our study assumed that physical structure of urban form were implicit in relation to both economic performance and cost. It can be interpreted that as the urban space has been growing bigger, economic performances such as regional product output, economy of scale and the effect of agglomeration economies are increased. On the contrary, the negative effects such as environmental pollution and traffic congestion were incurred as economic loss and expenses. It means that even though economic performance can help increase regional product output, we should consider the loss on economic expenses which are paid for social problems such as environmental pollution and traffic congestion, which are caused by urbanization. Therefore, this study aims to statistically validate the relationship between traffic congestion as the most representative economy costs and physical characteristics of urban in a large city such as Seoul and to suggest its implications. As a result of model development for empirical analysis, GRDP(0.604), the population(0.582), employment GINI coefficients(0.296), population GINI coefficients(0.254) in order led to congestion cost. We can come to the conclusion that in case of scale factor such as the population, if the population tends to concentrate, urban becomes more crowded and that if GINI coefficients (the population, employment) which are variable on inequality according to region have the disparity with surrounding areas, congestion cost is caused a lot on account of movement related with employment. In addition, this phenomenon was caused if both the population and employment were geographically biased on one side.
This paper analyzed the social cost function of a congestion-prone service system, which is developed from the social cost minimization problem. The analysis focused on the following two issues that have not been explicitly explored in the previous studies: the effect of the heterogeneity of value-of-travel-times among customers on the structure of cost functions; and the structure of the supplier cost function constituting the social cost function. The analysis gave a number of findings that could be summarized as follows. First, the social marginal cost for one unit increase in system output having a certain value-of-travel-time is the sum of the service time cost for that value-of-travel-time and the marginal congestion cost for the average value-of-service-time of all the system outputs. Second, the marginal congestion cost equals the marginal supplier cost of system output under the condition that supplier compensates the customers for the changed service time costs which is incurred by the marginal capacity increase necessary for economically facilitating an additional system output. Third, the compensated marginal cost is the multiple of the marginal capacity cost and the inverse of system utilization ratio, if the service time function is homogeneous of degree zero in its inputs.
One of the most important matters in designing network and realizing service, is to grip on the traffic characteristics. Conventional traffic prediction and analysis used the models which based on the Poisson or Markovian. Recently, experimental research on the LAN, WAN and VBR traffic properties have been pointed rut that they weren't able to display actual real traffic specificities because the models based on the Poisson assumption had been underestimated the long range dependency of network traffic and self-similar peculiarities, it has been lately presented that the new approach method using self-similarity characteristics as similar as the real traffic models. Therefore, in this paper, we generated self-similar data traffic like real traffic as background load. On the existing ABR congestion control algorithm, we analyzed by classify into ACR, buffer utilization. cell drop rate, transmission throughput with the representative EFCI, ERICA, EPRCA and NIST twitch algorithm to show the efficient reaction about the burst traffic.
This paper develops a differentiated pricing strategy over each segment of expressways based on the second-best pricing method for reducing congestion. To this end, a bi-level problem is proposed, in which the upper level of the model is formulated to determine toll level of each segment for minimizing traffic congestion, whereas the lower level of the model is formulated as a variable demand assignment problem. The sensitivity analysis based algorithm is took placed to find optimal solutions of upper level model. An application of the proposed model uses the modified Sioux-Falls network. The results show that the segment-based differentiated pricing strategy performs better than the existing uniform pricing strategy in reducing traffic congestion. This study can be applied as a demand management method to relieve disutility of excessively congested segments of expressways.
Dwelling time is one of the factors that influence in rail. Current research in dwelling time has been focusing on railways, the state of the research in high-speed rail's dwelling time is not complete. Dwelling time is consisted of time to open door, time to get into and out of vehicle and time of the departure it takes after the passenger's door was closed, it was affected by various factors such as congestion's degree in vehicle, the number of persons that get into and out of vehicle, congestion's degree in station. In order to analyze theses, we need data analysis such as the number of persons that get into and out of vehicle, congestion's degree in station, congestion's degree in vehicle, but the congestion's degree and passenger's distribution chart in vehicle is excluded in this research due to difficulty of gathering data, and thus we will develop forecasting models through high-speed rail's demand most affected by the dwelling time.
Severe congestion is happening at urban freeway off-ramps in Seoul. Major causes of congestion at off-ramps are a shortage of capacity and inefficient signal operations at the downstream intersection at off-ramps. It is necessary to control congestion by improving design or operations in the downstream intersection. In this study, the authors analyzed the case of the Jungdong interchange that was improved for design in the downstream intersection. When a freeway and an arterial road cross, diamond interchanges are usually selected with a single-point urban interchange (SPUI) as an alternative. To compare the effectiveness of a diamond interchange with a SPUI, the authors applied these two configurations to the Jungdong interchange using a simulation. The result of the analysis shows that congestion at off-ramps in diamond interchanges can be reduced by improving signal operations such as the application of "4 phase with overlaps" and that diamond interchanges are more efficient than a SPUI with a frontage road. Efficient operation of the downstream intersection by these findings can minimize congestion of not only the downstream intersection but also the freeway mainline.
Lodhi, Muhammad Ali;Rehman, Abdul;Khan, Meer Muhammad;Asfand-e-yar, Muhammad;Hussain, Faisal Bashir
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.4
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pp.2002-2019
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2017
RPL routing protocol for low-power and lossy networks is an Internet Engineering Task Force (IETF) recommended IPv6 based protocol for routing over Low power Lossy Networks (LLNs). RPL is proposed for networks with characteristics like small packet size, low bandwidth, low data rate, lossy wireless links and low power. RPL is a proactive routing protocol that creates a Directed Acyclic Graph (DAG) of the network topology. RPL is increasingly used for Internet of Things (IoT) which comprises of heterogeneous networks and applications. RPL proposes a single path routing strategy. The forwarding technique of RPL does not support multiple paths between source and destination. Multipath routing is an important strategy used in both sensor and ad-hoc network for performance enhancement. Multipath routing is also used to achieve multi-fold objectives including higher reliability, increase in throughput, fault tolerance, congestion mitigation and hole avoidance. In this paper, M-RPL (Multi-path extension of RPL) is proposed, which aims to provide temporary multiple paths during congestion over a single routing path. Congestion is primarily detected using buffer size and packet delivery ratio at forwarding nodes. Congestion is mitigated by creating partially disjoint multiple paths and by avoiding forwarding of packets through the congested node. Detailed simulation analysis of M-RPL against RPL in both grid and random topologies shows that M-RPL successfully mitigates congestion and it enhances overall network throughput.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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