Presented in this paper is an algorithm for finding all intersections among polygonal chains with an O((n+k)·log m) worst-case time complexity, where n is the number of lien segments in the polygonal chains, k is the number of intersections, and m is the number of monotone chains. The proposed algorithm is based on the sweep line algorithm. Unlike the previous polygonal-chain intersection algorithms that are designed to handle special only cases, such as convex polygons or C-oriented polygons, the proposed algorithm can handle arbitrarily shaped polygonal chains having self-intersections and singularities (tangential contact, multiple intersections). The algorithms has been implemented and applied to 1) testing simplicity of a polygon, 2) finding intersections among polygons and 3) offsetting planar point-sequence curves.
In a spirit of Givental's constructions Batyrev, Ciocan-Fontanine, Kim, and van Straten suggested Landau-Ginzburg models for smooth Fano complete intersections in Grassmannians and partial flag varieties as certain complete intersections in complex tori equipped with special functions called superpotentials. We provide a particular algorithm for constructing birational isomorphisms of these models for complete intersections in Grassmannians of planes with complex tori. In this case the superpotentials are given by Laurent polynomials. We study Givental's integrals for Landau-Ginzburg models suggested by Batyrev, Ciocan-Fontanine, Kim, and van Straten and show that they are periods for pencils of fibers of maps provided by Laurent polynomials we obtain. The algorithm we provide after minor modifications can be applied in a more general context.
This study was undertaken to develop a traffic signal timing method for interconnected and semi-protected-left-turn intersections(the intersections which have left-turn signal but not exclusive left-turn lanes) on four-lane streets for energy saving and to computerize the method for the practical use. For this study, a probability model which could estimate the utilized time of the shared left-turn lane by through traffic during green period was developed based on field studies. The two left-turn treatments, leading and lagging left-turns, were tested for the intersections, and it can be concluded that the leading left-turn was more efficient for the normal urban streets on which through traffic is major traffic. Adopting the leading left-turn macro-models to estimate vehicular average delay and proportions of vehicles stopped at the intersections were developed. Using the two models as well as the idling fuel consumpution rate and the excess fuel consumption per stop-go speed change, a traffic signal timing method for the intersections for energy saving was developed and computerized. The method can be used for more than four-lane streets and for other measures of effectiveness such as minimum delay, minimum stop rates, etc.
Travel time forecasting, especially public bus travel time forecasting in urban areas, is a difficult and complex problem which requires a prohibitively large computation time and years of experience. As the network of target area grows with addition of streets and lanes, computational burden of the forecasting systems exponentially increases. Even though the travel time between two neighboring intersections is known a priori, it is still difficult, if not impossible, to compute the travel time between every two intersections. For the reason, previous approaches frequently have oversimplified the transportation network to show feasibilities of the problem solving algorithms. In this paper, forecasting of the travel time between every two intersections is attempted based on travel time data between two neighboring intersections. The time stamps data of public buses which recorded arrival time at predetermined bus stops was extensively collected and forecast. At first, the time stamp data was categorized to eliminate white noise, uncontrollable in forecasting, based on wavelet conversion. Then, the radial basis neural networks was applied to remaining data, which showed relatively accurate results. The success of the attempt was confirmed by the drastically reduced relative error when the nodes between the target intersections increases. In general, as the number of the nodes between target intersections increases, the relative error shows the tendency of sharp increase. The experimental results of the novel approaches, based on wavelet conversion and neural network teaming mechanism, showed the forecasting methodology is very promising.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.945-951
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2022
The major objective of this research is to evaluate performance of improved intersections for response time to emergency vehicle preemption. Smart technologies have been introduced to civil infrastructure systems for resilient communities. The technologies need to evaluate their effectiveness and feasibility to confirm their introduction. This research focuses on the performance of emergency vehicle preemption, represented by response time, when smart intersections are introduced in a community. The response time is determined by not only intersections but also a number of factors such as traffic, distance, road conditions, and incident types. However, the evaluation of emergency response has often ignored factors related to emergency vehicle routes. In this respect, this research synthetically analyzes geospatial and incident data using each route of emergency vehicle and conducts before-and-after evaluations. The changes in performance are analyzed by the impact of smart intersections on response time through Bayesian regression models. The result provides measures of the project's performance. This study will contribute to the body of knowledge on modeling the impacts of technology application and integrating heterogeneous data sets. It will provide a way to confirm and prove the effectiveness of introducing smart technologies to our communities.
교차로는 일반 도로와 달리 서로 다른 기하구조 및 교통운영을 가진 도로가 결합되는 지점으로 매우 복잡한 도로 환경적 요인을 내포하고 있다. 특히, 교차로 접근도로에서 진입하는 차량 간의 상충과 정지 신호시 급정지, 녹색 등화시 급출발 등 다양한 주행패턴의 변화로 인해 교통사고는 지속적으로 발생되며, 교통사고의 주요 발생원인은 인적요인으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 교차로 영향권 내에서의 운전자 행동에 영향을 주는 요인을 도출하기 위해 최첨단 계측장비를 활용한 뇌파, 시각, 주행속도 등의 생리적 반응을 측정하였다. 개별 교차로의 집중도 뇌파는 보조 간선도로에 비해서 주 간선도로, 사고다발 교차로에서 피실험자의 생체적 반응 뇌파가 높게 출현되고 있음을 규명하였다. 또한, 사고다발 교차로에 서 운전자의 시각활동은 넓게 분포함으로써 주변 차량으로부터의 주의운전을 강화하고 있는 것으로 분석되었다. 또한, 운전자 부하를 유발하는 주요 요인으로 감속과 가속, 주변 차량의 차로변경, 주행속도 변화 등의 요인이 운전자 부하에 직접적인 요인으로 나타나 교차로의 교통사고의 발생원인과 매우 밀접한 관계가 있음을 규명하였다. 본 연구의 결과는 향후 운전자의 생체반응을 고려한 교차로의 안전성 평가를 위한 기초자료로 할용이 가능할 것으로 판단된다.
교차로에서 신호시간 변경 시 교차로를 벗어나지 못한 차량과 대향 차량, 교차로 횡단보도의 보행자(자전거)와의 충돌을 피하기 위하여 황색신호와 별도로 전전색신호를 운영하고 있다. 외국은 전적색신호 운영이 교통사고에 미치는 영향을 분석해 오고 있다. 반면 국내의 경우에는 이와 같은 유사한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 국내에서 운영되는 전적색신호가 교통사고에 어떠한 영향을 미치는 지를 가설검정 통하여 평가하였다. 전적색신호를 도입한 교차로 10개소에 대하여 전 후 사고율을 분석하였다. 95% 유의 수준에서 비모수 검정을 실시한 결과 전적색신호의 도입은 교차로 안전성을 향상시키는 것으로 분석되었다. 이는 전적색신호가 신호변경 중에 교차로에 남아 있는 차량의 정리와 미리 진입하는 차량을 통제함으로써 교차로내의 직각충돌사고를 감소시켰기 때문으로 분석된다.
현재 교차로에서의 보행자 교통흐름이나 비동력차 교통흐름의 신호제어에 대한 연구는 비교적 적다. 교통 흐름 신호 제어의 최적화 방안을 연구하여 보행자, 비동력차, 자동차 등의 전체적인 교통 흐름을 조화롭게 통제할 수 있게 하는 것은 교차로의 정체 상황을 개선하는 데 중요한 의의가 있다. 교차로의 교통 최적화를 위해 본 논문은 채널화 최적화와 위상 설계의 두 가지 측면에서 출발하며, 교차로에서의 충돌점의 수를 공간적, 시간적 할당으로부터 각각 감소시킨다. 고전적인 신호 타이밍 방법을 이론적 기반으로하고, 교통 여행객의 안전과 시간 적 이익 보장을 목표로 교차로의 채널화 최적화 및 신호 제어 방안을 제안한다. 자동차, 비자동차, 보행자를 객체로 하는 교차로의 채널화 및 위상 설계방법에 대해 논의하고, 교차로의 채널화 최적화 개선 방안을 제안한다. 교차로 신호제어의 다목적 최적화 모델을 구축하였으며, NSGA-II 알고리즘을 기반으로 모델을 해결하였다.
PURPOSES : Permitted left turn is a turning maneuver in which a vehicle turns left using a gap between oncoming vehicles, called gap acceptance, and it enables for more efficient traffic operation at intersections. In Korea, the permitted left turn has not been a common maneuver at signalized or un-signalized intersections. However, many experts and the Police Agency tried to apply this effective turning maneuver at intersections in Korea since 2010. Though the investigation of gap acceptance is significantly important in understanding a driver's behavior at intersections, there have not been many studies about this topic, specifically a study to develop probability models of gap acceptance behavior. METHODS : In this study, the probability model of gap acceptance behavior for a permitted left turn was developed based on observational field studies. To develop the model, seven variables were analyzed including gap, waiting time, traffic volume, conflict-flow vehicle type, left-turning vehicle type, the number of lane, and time. RESULTS : In the final model, gap and left-turning vehicle type were found to be significant influencing factors. CONCLUSIONS : Through this model development, it was concluded that as the gap size increased, the probability of gap acceptance was higher. Moreover, when a left-turning vehicle was a passenger car, the probability of gap acceptance was higher than compared to large size buses or freight cars.
PURPOSES : The purposes of this study are to compare the day and night characteristics and to develop the models of traffic accidents. in Rural Signalized Intersections METHODS : To develop day and night traffic accident models using the Negative Binomial Model, which was constructed for 156 signalized intersections of rural areas, through field investigations and casualty data from the National Police Agency. RESULTS : Among a total of 17 variances, the daytime traffic accident estimate models identified a total of 9 influence factors of traffic accidents. In the case of nighttime traffic accident models, 11 influence factors of traffic accidents were identified. CONCLUSIONS : By comparing the two models, it was determined that the number of main roads was an independent factor for daytime accidents. For nighttime accidents, several factors were independently involved, including the number of entrances to sub-roads, whether left turn lanes existed in major roads, the distances of pedestrian crossings to main roads and sub-roads, lighting facilities, and others. It was apparent that if the same situation arises, the probability of an accident occurring at night is higher than during the day because the speed of travel through intersections in rural areas is somewhat higher at night than during the day.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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