While most or fixed-time control systems such as UTCS produce the signal timing plans that either maximizing bandwidth or minimizing a disutility index of delay and stops, cannot consider the fluctuation of traffic flow. One category of the traffic-response control systems, which make small changes on a predefined signal plan such as SCOOT, cannot be easily modified for feedback real-time control schemes based on observation of variables other than traffic flow. The other category, which decide to whether switch the traffic lights or not at each step of time as in PRODYN, does not adequately consider the relations between traffic flows and traffic lights at each step of time. In this paper we present a complete formulation that adequately consider the relations between traffic flows and traffic lights at each step of time. The formulation is a binary mixed integer linear programing (BMILP) that obtain traffic lights at each step for minimizing delay. Since numarical examples for application of the proposed model illustrated that the model adequately produced dynamic traffic signal plans minimizing delay at each step, the model may be expected to contribute to advanced transportation management systems (ATMS) for dynamic traffic signal control.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.2
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pp.60-66
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2009
The acceleration noise is valuable index to monitor traffic stability. However, the previous study was performed for the acceleration noise of individual vehicle. The consideration of the acceleration noise for vehicle in the network has not been studied yet. This paper proposes a new macroscopic traffic flow monitoring method based on applying network acceleration noise.
Purpose: This study builds a database by collecting and refining disaster occurrence data and real-time weather and atmospheric data. In conjunction with the public data provided by the API, we propose a service model for the Big Data-based Urban Safety Index. Method: The plan is to provide a way to collect various information related to disaster occurrence by utilizing public data and SNS, and to identify and cope with disaster situations in areas of interest by real-time dashboards. Result: Compared with the prediction model by extracting the characteristics of the local safety index and weather and air relationship by area, the regional safety index in the area of traffic accidents confirmed that there is a significant correlation with weather and atmospheric data. Conclusion: It proposed a system that generates a prediction model for safety index based on machine learning algorithm and displays safety index by sector on a map in areas of interest to users.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.4
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pp.69-78
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2023
With the global rise of digital data, the uncontrolled quantity of data is susceptible to cyber warfare or cyber attacks. Therefore, it is necessary to improve cyber security systems. This research studies the behavior of malicious acts and uses Higuchi Fractal Dimension (HFD), which is a non-linear mathematical method to examine the intricacy of the behavior of these malicious acts and anomalies within the cyber physical system. The HFD algorithm was tested successfully using synthetic time series network data and validated on real-time network data, producing accurate results. It was found that the highest fractal dimension value was computed from the DoS attack time series data. Furthermore, the difference in the HFD values between the DoS attack data and the normal traffic data was the highest. The malicious network data and the non-malicious network data were successfully classified using the Receiver Operating Characteristics (ROC) method in conjunction with a scaling stationary index that helps to boost the ROC technique in classifying normal and malicious traffic. Hence, the suggested methodology may be utilized to rapidly detect the existence of abnormalities in traffic with the aim of further using other methods of cyber-attack detection.
This paper describes design and tuning of a full-range Adaptive Cruise Control (ACC) with collision avoidance. The control scheme is designed to control the vehicle so that it would feel natural to the human driver and passengers during normal safe driving situations and to avoid rear-end collision in vehicle following situations. In this study, driving situations are determined using a non-dimensional warning index and time-to-collision (TTC). A confusion matrix method based on natural driving data sets was used to tune control parameters in the proposed ACC System. An ECU-Brake Hardware-in-the-loop Simulation (HiLS) was developed and used for an evaluation of ACC System. The ECU-Brake HiLS results for alternative driving situation are compared to manual driving data measured on actual traffic way. The ACC/CA control logic implemented in an ECU was tested using the ECU-Brake HiLS in a real vehicle environment.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.6
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pp.107-117
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2020
With the recent development of autonomous vehicles, various sensors installed in vehicles have become common, and big data generated from those sensors is increasingly being used in the transportation field. In this study, we proposed a grid index method to efficiently process real-time vehicle sensing big data and public data such as road weather. The applicability and effect of the proposed grid space division method and grid ID generation method were analyzed. We created virtual data based on DTG data and mapped to the road link based on coordinates. As a result of analyzing the data processing speed in grid index method, the data processing performance improved by more than 2,400 times compared to the existing link unit processing method. In addition, in order to analyze the efficiency of the proposed technology, the virtually generated data was mapped and visualized.
Kim, Jong-Sung;Park, Young-Soo;Heo, Tae-Young;Jeong, Jae-Yong;Park, Jin-Soo
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.17
no.3
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pp.227-233
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2011
Korea coastal area is highly potential dangerous zone of marine accident due to frequent ship's encounters. VTS center can't identify ship's information because of beyond VHF range. It is also difficult of us to efficiently manage vessel traffic beyond VTS control area, so that it can't prevent marine accident. Presently, korean government is conducting maritime traffic safety assessment according to enlargement of harbor & development of new port but do not have the system which provide danger of information depending on maritime traffic environment with real time. So it is necessary to develop evaluation index which can assess sea risk through the evaluation of maritime traffic environment. In this paper, on the basis of vessel navigator's risk consciousness, we carried out survey & statistical analysis vessel navigator's subjective risk depending on the LOA, crossing situation($045^{\circ}$, $090^{\circ}$, $135^{\circ}$), overtaking, head-on situation, encountering vessel's side, within or outside harbor, speed with other vessel(ex. same, fast or slow), speed difference with other vessel and distance with other vessel & propose basic expression to develop maritime traffic safety evaluation model. And by using this model, we can confirm that this proposing expression is suitable for domestic maritime traffic environment.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.14
no.5
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pp.880-887
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2011
The Wireless Mesh Network(WMN) technology is able to provide an infrastructure for isolated islands, in which it is difficult to install cables or wide area such as battlefield. Therefore, WMN is frequently used to satisfy needs for internet connection and active studies and research on them are in progress. However, as a result of increase in number of hops under hop-by-hop communication environment has caused a significant decrease in throughput and an increase in delay. Considering the heavy traffic of real-time data, such as voice or moving pictures to adaptive WMN, in a military environment. Such phenomenon might cause an issue in fairness index. In order to resolve this issue, we proposed a Cluster Based Multi-channel Assignment Scheme(CB-MAS) for adaptive tactical wireless mesh network. In the CB-MAS, the communication between the Cluster-Head(CH) and cluster number nodes uses a channel has no effect on channels being used by the inter-CH links. Therefore, the CB-MAS can minimize the interference within multi-channel environments. Our Simulation results showed that CB-MAS achieves improved the throughput and fairness index in WMN.
Recently, the diverse kinds of applications in multimedia computing have been developed for visual surveillance, healthcare, smart cities, and security. Video conferencing is one of core applications among multimedia applications. The Quality of Service of video conferencing is a major issue, because of limited network traffic. Video conferencing allow a large number of users to converse with each other. However, the huge amount of packets are generated in the process of transmitting and receiving the photographed images of users. Therefore, the number of packets in video conferencing needs to be reduced. Video conferencing can be conducted in virtual reality by sending only the control signals of virtual characters and showing virtual characters based on the received signals to represent the users, instead of the photographed images of the users, in real time. This paper proposes a method that determines representative photographed images by analyzing the collected photographed images of users, using KMedoids algorithm and a decision tree, and expresses the users based on the analyzed images. The decision tree used for video conferencing are generated automatically using the proposed method. Given that the behaviors in the decision tree is added or changed considering photographed images, it is possible to reproduce the decision tree by photographing the behavior of the user in real-time. In an experiment conducted, 63 consecutively photographed images were collected and a decision tree generated by using the silhouette images of the photographed images. Indices of the silhouette images were utilized to express a subject and one index was selected using a decision tree. The proposed method reduced the number of comparisons by a factor of 3.78 compared with the traditional method that uses correlation coefficient. Further, each user's image could be outputted by using only the control image table of the image and the index.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.6
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pp.1-14
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2012
Traffic management centers (TMC) collect real-time traffic data from the field and have powerful databases for analysing, recording, and archiving the data. Recent advanced sensor and communication technologies have been widely applied to intelligent transportation systems (ITS). Regarding sensors, various in-vehicle sensors, in addition to global positioning system (GPS) receiver, are capable of providing high resolution data representing vehicle maneuverings. Regarding communication technologies, advanced wireless communication technologies including vehicle-to-vehicle (V2V) and vehicle-to-vehicle infrastructure (V2I), which are generally referred to as V2X, have been widely used for traffic information and operations (references). The V2X environment considers the transportation system as a network in which each element, such as the vehicles, infrastructure, and drivers, communicates and reacts systematically to acquire information without any time and/or place restrictions. This study is motivated by needs of exploiting aforementioned cutting-edge technologies for developing smarter transportation services. The proposed system has been implemented in the field and discussed in this study. The proposed system is expected to be used effectively to support the development of various traffic information control strategies for the purpose of enhancing traffic safety on highways.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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