International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.9
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pp.65-70
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2023
The "information roadway" will give us an impact of new PC based assignments and administrations, yet the unusualness of this new condition will ask for another style of human-PC association, where the PC transforms into a sharp, dynamic and customized partner. Interface administrators are PC programs that use Artificial Intelligence frameworks to give dynamic help to a customer with PC based errands. Operators drastically change the present client encounter, through the similitude that a specialist can go about as an individual collaborator. The operator procures its capability by gaining from the client and from specialists helping different clients. A couple of model administrators have been gathered using this methodology, including authorities that give customized help with meeting planning, electronic mail taking care of, Smart Personal Assistant and choice of diversion. Operators help clients in a scope of various ways: they perform assignments for the client's sake; they can prepare or educate the client, they enable diverse clients to work together and they screen occasions and methods.
Truck traffic accounts for a substantial fraction of the traffic stream in many regions and is often the source of localized traffic congestion, potential parking and safety problems. Truck trips tend to be ignored or treated superficially in travel demand models. It reduces the effectiveness and accuracy of travel demand forecasting and may result in misguided transportation policy and project decisions. This paper presents the development of speed-flow relationships with truck impacts based on CORSIM simulation results in order to enhance travel demand model by incorporating truck trips. The traditional BPR(Bureau of Public Road) function representing the speed-flow relationships for roadway facilities is modified to specifically include the impacts of truck traffics. A number of new speed-flow functions have been developed based on CORSIM simulation results for freeways and urban arterials.
Earthquakes damage roadway bridges and structures, resulting in significant impacts on transportation system Performance and regional economy. Seismic risk analysis (SRA) procedures establish retrofit priorities for vulnerable highway bridges. SRA procedures use average daily traffic volumes to determine the relative importance of a bridge. This research develops a cost-effective transportation network analysis (TAN) procedure for evaluating numerous traffic flow analyses in terms of the additional system cost due to failure. An important feature of the TNA Procedure is the use of an associative memory (AM) approach in the artificial intelligence held. A simple seven-zone network is developed and used to evaluate the TNA procedure. A subset of link failure system states is randomly selected to simulate synthetic post-earthquake network flows. The performance of different AM model is evaluated. Results from numerous link-failure scenarios demonstrate the applicability of the AM models to traffic flow estimation.
Travel speed is an important parameter for measuring road traffic and incident detection system. In this paper I suggests a model developed for estimating reliable and accurate average roadway link travel speeds using image processing sensor. This method extracts the vehicles from the video image from CCTV, tracks the moving vehicles using deep neural network, and extracts traffic information such as link travel speeds and volume. The algorithm estimates link travel speeds using a robust data-fusion procedure to provide accurate link travel speeds and traffic information to the public. In the field tests, the new model performed better than existing methods.
Every year, traffic accidents and traffic congestion have been rapidly increasing, Although the roadway design and signal system have been improved to relieve traffic accidents, traffic casualties and property damage do not decrease. This paper develops a real-time traffic accident detection and analysis system (RTADAS): In the proposed system, we aim to precisely detect traffic accidents at different design and flow of intersections, However, because the data collected from intersections have uncertainty and complicated causal dependency between them, we construct probability-based networks for correct accident detection.
Signalized intersections are widely used in urban street network. However, it was reported that a roundabout is better than a signalized intersection in terms of delay when the approaching traffic volume for each bound is low. The objective of this study is to develop entry capacity models of roundabout and establish the warrant for signalized intersection based on the delay. The entry capacity of a roundabout is determined by the circulating traffic volume and the geometric design of the roundabout such as the diameter of central island, entry lane widths, and the circulating roadway width. The traffic and geometric characteristics of four roundabouts were collected and analyzed. The study reveals that; i)among the geometric features, the diameter of central island and the circulating roadway width influence the entry capacity, and ii)even though it is difficult to compare the models of each country due to different geometric features considered in the models, the models developed in this study show higher capacity than the models from Israel or Germany. These seem to be attributed to the facts that; i)the outside diameters of the roundabouts selected in this study are larger than in the other studies, and ii)the acceptable gap in Korea is smaller than that in the other countries. In order to compare the performances of round- about and signalized intersection, the performance of roundabouts was evaluated with the SIDRA. The simulation was conducted only for the roundabouts composed of single lane. According to the result of the analysis, it may be concluded that when the approaching traffic volume for each bound is lower than 600pcph, a roundabout is better than a signalized intersection in terms of its operational performance.
Traffic information provision plays an important role in increasing the efficiency of network operation and in providing convenience for roadway users. As a typical device for disseminating real-time traffic information for collective general public, VMS is a prevalent device nowadays and it is being expanded. However, the actual monetary value of traffic information is not quantified up to now. The previous studies regarding VMS traffic information are mainly focused on the behavioral aspects of road users such as departure time and route choices under traffic information provision conditions. This paper tried to estimate the monetary value of VMS traffic information using discrete choice theory and logit model through the stated preference study(SP). The methodological framework adopted in this paper can also be used in evaluating the monetary value of other traffic information providers including PDA, CNS, and mobile phone.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.392-394
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2019
Tunnels and subterranean roads, which are representative evacuation facilities for national or regional disasters, have radio relay broadcasting facilities for legal reasons and convenience reasons. However, this system is limited to radio broadcasting and it is impossible to effectively communicate disaster or emergency situations that occur locally due to broadcasting of national broadcasting without DMB broadcasting. In order to improve this, we construct a remote disaster broadcasting system at each regional disaster station and implement a system to transmit it to each tunnel using internet or LTE network. The system in the tunnel transmits the emergency broadcasting signal through the existing relay equipment through the modulator which decodes the SMS, the media file, the real time broadcasting or the image received by the digital signal and converts it into FM and DMB frequency. The method proposed and implemented in this study can be used to provide efficient information and remote field control in case of emergency in tunnel and underground roadway.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.5B
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pp.511-517
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2006
Flood damage is one of the most important and influential natural disaster which has an effect on human beings. Local concentrated heavy rainfall in urban area yields flood damage increase due to insufficient capacity of drainage system. When the excessive flood occurs in urban area, it yields huge property losses of public facilities involving roadway inundation to paralyze industrial and transportation system of the city. To prevent such flood damages in urban area, it is necessary to develop adequate inundation analysis model which can consider complicated geometry of urban area and artificial drainage system simultaneously. In this study, an urban flood analysis model adopting the unstructured computational grid was developed to simulate the urban flood characteristics such as inundation area, depth and integrated with subsurface drainage network systems. By the result, we can make use of these presented method to find a flood hazard area and to make a flodd evacuation map. The model can also establish flood-mitigation measures as a part of the decision support system for flood control authority.
For the evaluation of roadway safety, diverse methods, including before-after studies, simple comparison using historic traffic accident data, methods based on experts' opinion or literature, have been applied. Especially, many research efforts have developed traffic accident prediction models in order to identify critical elements causing accidents and evaluate the level of safety. A traffic accident prediction model must secure predictability and transferability. By acquiring the predictability, the model can increase the accuracy in predicting the frequency of accidents qualitatively and quantitatively. By guaranteeing the transferability, the model can be used for other locations with acceptable accuracy. To this end, traffic accident prediction models using non-linear regression, artificial neural network, and structural equation were developed in this study. The predictability and transferability of three models were compared using a model development data set collected from 90 signalized intersections and a model validation data set from other 33 signalized intersections based on mean absolute deviation and mean squared prediction error. As a result of the comparison using the model development data set, the artificial neural network showed the highest predictability. However, the non-linear regression model was found out to be most appropriate in the comparison using the model validation data set. Conclusively, the artificial neural network has a strong ability in representing the relationship between the frequency of traffic accidents and traffic and road design elements. However, the predictability of the artificial neural network significantly decreased when the artificial neural network was applied to a new data which was not used in the model developing.
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