KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.4
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pp.1931-1953
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2017
The reverse skyline query plays an important role in information searching applications. This paper deals with continuous reverse skyline queries in sensor networks, which retrieves reverse skylines as well as the set of nodes that reported them for continuous sampling epochs. Designing an energy-efficient approach to answer continuous reverse skyline queries is non-trivial because the reverse skyline query is not decomposable and a huge number of unqualified nodes need to report their sensor readings. In this paper, we develop a new algorithm that avoids transmission of updates from nodes that cannot influence the reverse skyline. We propose a data mapping scheme to estimate sensor readings and determine their dominance relationships without having to know the true values. We also theoretically analyze the properties for reverse skyline computation, and propose efficient pruning techniques while guaranteeing the correctness of the answer. An extensive experimental evaluation demonstrates the efficiency of our approach.
The role of Intelligent Transportation System (ITS) is to efficiently manipulate the traffic flow and reduce the cost in logistics by using the state of the art technologies which combine telecommunication, sensor, and control technology. Especially, the hardware part of ITS is rapidly adapting to the up-to-date techniques in GPS and telematics to provide essential raw data to the controllers. However, the software part of ITS needs more sophisticated techniques to take care of vast amount of on-line data to be analyzed by the controller for their decision makings. In this paper, the authors develop a traffic congestion prediction model based on several different parameters from the sensory data captured in the Vehicle Detection System (VDS). This model uses the neural network technology in analyzing the traffic flow and predicting the traffic congestion in the designated area. This model also validates the results by analyzing the errors between actual traffic data and prediction program.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.3
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pp.814-836
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2021
Wildlife ecologists and biologists recapture deer to collect tracking data from deer collars or wait for a drop-off of a deer collar construction that is automatically detached and disconnected. The research teams need to manage a base camp with medical trailers, helicopters, and airplanes to capture deer or wait for several months until the deer collar drops off of the deer's neck. We propose an intelligent robust base-station research with a low-cost and time saving method to obtain recording sensor data from their collars to a listener node, and readings are obtained without opening the weatherproof deer collar. We successfully designed the and implemented a robust base station system for automatically collecting data of the collars and listener motes in harsh wilderness environments. Intelligent solutions were also analyzed for improved data collections and pattern predictions with drone-based detection and tracking algorithms.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.3
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pp.166-173
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2022
Recently, studies have been conducted on intelligent transportation systems (ITS) that provide safety and convenience to humans. Systems that compose the ITS adopt architectures that applied the cloud computing which consists of a high-performance general-purpose processor or graphics processing unit. However, an architecture that only used the cloud computing requires a high network bandwidth and consumes much power. Therefore, applying edge computing to ITS is essential for solving these problems. In this paper, we propose an edge artificial intelligence (AI) device based ITS. Edge AI which is applicable to various systems in ITS has been applied to license plate recognition. We implemented edge AI on a field-programmable gate array (FPGA). The accuracy of the edge AI for license plate recognition was 0.94. Finally, we synthesized the edge AI logic with Magnachip/Hynix 180nm CMOS technology and the power consumption measured using the Synopsys's design compiler tool was 482.583mW.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.4
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pp.48-62
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2023
Recently, smart intersections have been installed in many intelligent transportation system projects, but few cases use them for traffic signal operations besides traffic volume collection and statistical analysis. In order to respond to chronic traffic congestion, it is necessary to implement efficient signal operations using data collected from smart intersections. Therefore, this study establishes a procedure for operating a real-time traffic signal control algorithm using smart intersection data for efficient traffic signal operations and improving the existing algorithm. Effect analysis confirmed that intersection delays are reduced and the section speed improves when the offset is adjusted.
The ubiquitous transportation system environments make it possible to collect each vehicle's position and velocity data and to perform more sophisticated traffic flow management at individual vehicle or platoon level through V2V and V2I communication. It is necessary to develop a new data processing methodology to take advantage of the ubiquitous transportation system environments. This paper proposed to build 3-dimension data profiles to maintain the detailed traffic flow information contained in the individual vehicles' data and at the same time to keep the profiles from the meaningless fluctuations. Also methods to build the platoon profile and the shock wave speed profile are proposed, which have not been possible under ITS(Intelligent Transportation System) environments.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.6
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pp.110-116
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2021
W3C enacted RDF(Resource Description Framework based DCAT meta data standard, which is world-widely accepted so far. To guarantee the inter-operability and integrity of data from various sources and even from various countries, it is considered that transportation meta data should also follow the DCAT standard. But still, to represent the transportation domain-specific features, it is necessary to define new properties and vocabularies in addition to the DCAT standard. This research identified the additional properties and vocabularies for transportation metadata, considering uniqueness of transportation data. The revised RDF schema and RDF graph proposed in this research should be able to lead the transportation open data platform revitalization.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.3
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pp.116-130
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2023
Expressways play pivotal roles in cargo transportation because of their superior accessibility and mobility compared to rail and air. On the other hand, there is a limit to the accurate calculation of cargo transportation performance using existing highways owing to the mixture of vehicle types and difficulty in identifying cargo loads of individual cargo vehicles. This paper presents an algorithm for calculating more reliable cargo transportation performance using big data. The traffic performance (veh·km/day) was derived using the data collected from Toll Collecting System. The average tolerance weight for each vehicle type and the cargo load unit (ton/unit) considering it was calculated using vehicle specification information data and high-speed and low-speed axis data. This study calculated the cargo transportation performance by section and type using various online integrated highway data and presented a method for calculating the transportation performance by linking open business offices and private highways.
Kim, Jung-Sook;Kim, Jaehyeong;Jeong, Junho;Jung, Eunmi
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.4
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pp.418-423
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2014
Intelligent Transportation Systems (ITS) are advanced applications which, without embodying intelligence as such, aim to provide innovative services relating to different modes of transport and traffic management and enable various users to be better informed and make safer, more coordinated, and 'smarter' use of transport networks. However, ITS has the different size and shapes according to the city environment policy to adjust the city scene and it has to be displayed by different message on the information display device in real-time. And the information service providers must make the information display system which has the different information and data each time. That is very time and workers consuming and auto message frame generation system is necessary. In this paper, we design and develop the message frame generation system which can set several parameters easily for the generation of the message frame automatically on the windows environment and we do not need to go the field to get the test data.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.195-204
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2003
Network optimization is being increasingly important and fundamental issue in the fields such as engineering, computer science, operations research, transportation, telecommunication, decision support systems, manufacturing, and airline scheduling. Networks provide a useful way to modeling real world problems and are extensively used in practice. Many real world applications impose on more complex issues, such as, complex structure, complex constraints, and multiple objects to be handled simultaneously and make the problem intractable to the traditional approaches. Recent advances in evolutionary computation have made it possible to solve such practical network optimization problems. The invited talk introduces a thorough treatment of evolutionary approaches, i.e., hybrid genetic algorithms approach to network optimization problems, such as, fixed charge transportation problem, minimum cost and maximum flow problem, minimum spanning tree problem, multiple project scheduling problems, scheduling problem in FMS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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