Since most Green House Gases (GHGs) and air pollutants are generated from the same sources, it will be cost-effective to develop a GHGs reduction plan in combination with simultaneous removal of air pollutants. However, effects on air pollutants reduction according to implementing any GHG abatement plans have been rarely studied. Reflecting simultaneous removal of air pollutants along with the GHGs emission reduction, this study investigated relative cost effectiveness among GHGs reduction action plans in Busan Metropolitan City. We employed the Data Envelopment Analysis (DEA), a methodology that evaluates relative efficiency of decision-making units (DMUs) producing multiple outputs with multiple inputs, for the investigation. Assigning each GHGs reduction action plan to a DMU, implementation cost of each GHGs reduction action plan to an input, and reduction potential of GHGs and air pollutants by each GHGs reduction action plan to an output, we calculated efficiency scores for each GHGs reduction action plan. When the simultaneous removal of air pollutants with the GHGs reduction were considered, green house supply-insulation improvement and intelligent transportation system (ITS) projects had high efficiency scores for cost-positive action plans. For cost-negative action plans, green start network formation and running, and daily car use control program had high efficiency scores. When only the GHGs reduction was considered, project priority orders based on efficiency scores were somewhat different from those when both the removal of air pollutants and GHGs reduction were considered at the same time. The expected action plan priority difference is attributed to great difference of air pollutants reduction potential according to types of energy sources to be reduced.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.5
no.3
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pp.193-198
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2016
Lane change is an important issue in microscopic traffic flow simulations and active safety. Overtaking and changing lanes are dangerous driving maneuvers. This approach presents a lane-changing system based on speed and a minimum gap between vehicles in a vehicular ad hoc network (VANET). This paper proposes a solution to ensure the safety of drivers while changing lanes on highways. Efficient routing protocols could play a crucial role in VANET applications, safeguarding both drivers and passengers, and thus, maintaining a safe on-road environment. This paper focuses on the development of an intelligent transportation system that provides timely, reliable information to drivers and the concerned authorities. A test bed is created for the techniques used in the proposed system, where analysis takes place in an on-board embedded system designed for vehicle navigation. The designed system was tested on a four-lane road in Neemrana, India. Successful simulations were conducted with real-time network parameters to maximize quality of service and performance using Simulation of Urban Mobility and Network Simulator 2 (NS-2). The system implementation, together with the findings, is presented in this paper. Illustrating the approach are results from simulation using NS-2.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.1
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pp.126-136
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2014
In the Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) of smart vehicle and Intelligent Transportation System (ITS) for to detect the boundary of lane is being studied a lot of Hough Transform. This method detects correctly recognition the lane. But recognition rate can fall due to detecting straight lines outside of the lane. In order to solve this problems, this paper proposed an algorithm to recognize the lane boundaries and the accumulator cells in Hough space. Based on proposed algorithm, we develop application for Android was developed by H/W verification. Users of smart phone devices could use lane detection and lane departure warning systems for driver's safety whenever and wherever. Software verification using the OpenCV showed efficiency recognition correct rate of 93.8% and hardware real-time verification for an application development in the Android phone showed recognition correct rate of 70%.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.37
no.6
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pp.1033-1041
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2017
Path travel time based on departure time (PTTDP) is key information in advanced traveler information systems (ATIS). Despite the necessity, forecasting PTTDP is still one of challenges which should be successfully conquered in the forecasting area of intelligent transportation systems (ITS). To address this problem effectively, a methodology to dynamically predict PTTDP between motorway interchanges is proposed in this paper. The method was developed based on the relationships between traffic demands at motorway tollgates and PTTDPs between TGs in the motorway network. Two different data were used as the input of the model: traffic demand data and path travel time data are collected by toll collection system (TCS) and dedicated short range communication (DSRC), respectively. The proposed model was developed based on k-nearest neighbor, one of data mining techniques, in order for the real applications of motorway information systems. In a feasible test with real-world data, the proposed method performed effectively by means of prediction reliability and computational running time to the level of real application of current ATIS.
In recent years, there have been increasing interests in the mobile crowdsourcing that exploits multiple sensors, communication and user interfaces, and the computation power of widespread smartphones. In this paper, we present a novel mobile crowdsourcing-based driver assistance systems (MC-DAS) that crowdsource the sensor data of smartphone app having already passed a road segment, generate its profile information through a massive data processing, and forward this profile to the smartphone app of vehicle entering the road segment. Based on the MC-DAS platform, we also design and implement a new navigation system that advices the vehicle speed depending on the speedbump and on the road curvature profile. We expect that the proposed MC-DAS platform will be used as a platform for emerging new mobile crowdsourcing applications.
Su, Xin;Liu, Xuchong;Lin, Jiuchuang;He, Shiming;Fu, Zhangjie;Li, Wenjia
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.6
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pp.3230-3253
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2017
Android malware steals users' private information, and embedded unsafe advertisement (ad) libraries, which execute unsafe code causing damage to users. The majority of such traffic is HTTP and is mixed with other normal traffic, which makes the detection of malware and unsafe ad libraries a challenging problem. To address this problem, this work describes a novel HTTP traffic flow mining approach to detect and categorize Android malware and unsafe ad library. This work designed AndroCollector, which can automatically execute the Android application (app) and collect the network traffic traces. From these traces, this work extracts HTTP traffic features along three important dimensions: quantitative, timing, and semantic and use these features for characterizing malware and unsafe ad libraries. Based on these HTTP traffic features, this work describes a supervised classification scheme for detecting malware and unsafe ad libraries. In addition, to help network operators, this work describes a fine-grained categorization method by generating fingerprints from HTTP request methods for each malware family and unsafe ad libraries. This work evaluated the scheme using HTTP traffic traces collected from 10778 Android apps. The experimental results show that the scheme can detect malware with 97% accuracy and unsafe ad libraries with 95% accuracy when tested on the popular third-party Android markets.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.43
no.5
s.311
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pp.1-9
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2006
Because most applications of vision-based object tracking demonstrate satisfactory operations only under very constrained environments that have simplifying assumptions or specific visual attributes, these approaches can't track target objects for the highly variable, unstructured, and dynamic environments like a traffic scene. An adaptive fusion framework is essential that takes advantage of the richness of visual information such as color, appearance shape and so on, especially at cluttered and dynamically changing scenes with partial occlusion[1]. This paper develops a particle filter based adaptive fusion framework and improves the robustness and adaptation of this framework by adding a new distinctive visual attribute, an image feature descriptor using SIFT (Scale Invariant Feature Transform)[2] and adding an automatic teaming scheme of the SIFT feature library according to viewpoint, illumination, and background change. The proposed algorithm is applied to track various traffic objects like vehicles, pedestrians, and bikes in a driver assistance system as an important component of the Intelligent Transportation System.
In this paper, we propose a customized genetic algorithm (GA) to find the minimum-cost guideway network (GN) of personal rapid transit (PRT) subject to connectivity, reliability, and traffic capacity constraints. PRT is a novel transportation concept, where a number of automated taxi-sized vehicles run on an elevated GN. One of the most important problems regarding PRT is how to design its GN topology for given station locations and the associated inter-station traffic demands. We model the GN as a directed graph, where its cost, connectivity, reliability, and node traffics are formulated. Based on this formulation, we develop the GA with special genetic operators well suited for the GN design problem. Such operators include steady state selection, repair algorithm, and directed mutation. We perform numerical experiments to determine the adequate GA parameters and compare its performance to other optimization algorithms previously reported. The experimental results verify the effectiveness and efficiency of the proposed approach for the GN design problem having up to 210 links.
지능형교통시스템 (Intelligent Transportation System: ITS) 은 도로 및 교통관리, 교통정보제공, 대중교통 및 화물차량의 운영 등 교통의 전 분야에 걸쳐 정보통신 기술, 센서 및 제어 기술을 접목함으로써 교통의 효율화와 물류비용의 절감을 목표로 하고 있다. 특히, 최근에는 전자 및 통신 기술 등 첨단기술을 활용하여 현행 교통체계를 첨단화하기 위한 노력이 빠르게 진행되고 있으며, ITS는 최근 위치정보의 폭넓은 보급과 유 무선통신기술의 발전에 따라 위치정보서비스, 텔레매틱스 서비스 등과의 결합을 통해 새로운 비즈니스 모델들을 탄생시키고 있다. 또한 기존에 중점적으로 추진되어 왔던 도로 및 차량 영역뿐만 아니라 ITS 아키텍처를 구성하는 다양한 하위 시스템들간의 통신 및 정보체계 표준화와 관계된 기술, 시스템, 서비스 등의 시장이 형성되기 시작하고 있다. 이중에서도 최근에는 이동통신기술의 발전과 복합단말의 발전을 통해 통합된 기능을 갖는 이동전화, PDA, 스마트단말 등의 개인단말 뿐만 아니라 도로와 차량내의 통신을 위한 차량탑재형 단말 등의 보급으로 단거리 무선통신기술과 스마트차드 기술을 이용한 자동요금징수시스템, 위치정보기술을 이용한 위치기반서비스, GPS를 이용하여 실시간 교통정보 서비스가 가능한 텔레매틱스 서비스 등은 본격적으로 시장을 형성해 나가고 있다. 이는 기존의 ITS 분야가 ETCS(Electric Toll Collection System), AVHS(Advanced Vehicle & Highway System), CVO(Commercial Vehicle Operation)등 교통 인프라에 초점을 맞추고 있었으나 그동안의 수익모델 부재 등으로 인해 사업자들의 적극적인 투자가 이루어지지 않아 ITS 시장 활성화에 어려움이 있어 왔다는 점을 고려해 볼 때 최근 위치정보를 이용한 사용자 서비스를 통해 민간 기업의 투자 참여와 일반 사용자들의 ITS 에 대한 관심이 매우 높아지고 있다는 점은 ITS 시장의 확대에 있어 매우 긍정적인 요인될 것으로 예상되고 있다. 본 논문에서는 이러한 ITS의 세계적인 개발 및 투자 추세, 국내의 추진 동향을 통해 살펴보고 이에 따른 국내 적용에 대한 시사점을 살펴보았다.
Vehicular communication networking is one of the most important building blocks of Intelligent Transportation System (ITS). The vehicular communication network is a wireless communication system enabling vehicles to communicate with each other as well as with roadside base stations. Mobility management of vehicles which move at high speeds and occasionally make a long journey is an interesting research area of vehicular communication networks. Recently, The Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6) protocol is proposed for network-based mobility management to reduce the overhead of mobile nodes. PMIPv6 shifts the burden of the mobility management from mobile nodes to network agents to decrease the overhead and latency for the mobility management. In this paper, we derive the scenario of deploying PMIPv6 in vehicular communication networks and propose a new LMA handover mechanism for realizing the scenario. By carrying out the ns-2 based simulations, we verify the operability of the proposed mechanism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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