Md. Ashikuzzaman;Wasim Akram;Md. Mydul Islam Anik;Taskeed Jabid;Mahamudul Hasan;Md. Sawkat Ali
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.8
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pp.95-100
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2023
Due to Traffic accidents people faces health and economical casualties around the world. As the population increases vehicles on road increase which leads to congestion in cities. Congestion can lead to increasing accident risks due to the expansion in transportation systems. Modern cities are adopting various technologies to minimize traffic accidents by predicting mathematically. Traffic accidents cause economical casualties and potential death. Therefore, to ensure people's safety, the concept of the smart city makes sense. In a smart city, traffic accident factors like road condition, light condition, weather condition etcetera are important to consider to predict traffic accident severity. Several machine learning models can significantly be employed to determine and predict traffic accident severity. This research paper illustrated the performance of a hybridized neural network and compared it with other machine learning models in order to measure the accuracy of predicting traffic accident severity. Dataset of city Leeds, UK is being used to train and test the model. Then the results are being compared with each other. Particle Swarm optimization with artificial neural network (PSO-ANN) gave promising results compared to other machine learning models like Random Forest, Naïve Bayes, Nearest Centroid, K Nearest Neighbor Classification. PSO- ANN model can be adopted in the transportation system to counter traffic accident issues. The nearest centroid model gave the lowest accuracy score whereas PSO-ANN gave the highest accuracy score. All the test results and findings obtained in our study can provide valuable information on reducing traffic accidents.
Yongju Kim;Jaehyeon Lee;Sungyong Chung;Chungwon Lee
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.3
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pp.73-87
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2023
Furnishing traffic safety information can contribute to providing hazard warnings to drivers, thereby avoiding crashes. A smart road lighting platform that instantly recognizes road conditions using various sensors and provides appropriate traffic safety information has therefore been developed. This study analyzes the short-term traffic safety improvement effects of the smart road lighting's tunnel traffic safety information service using surrogate safety measures (SSM). Individual driving behavior was investigated by applying the vehicle trajectory data collected with RADAR in the Anin Avalanche 1 and 2 tunnel sections in Gangneung. Comparing accumulated speeding, speed variation, time-to-collision, and deceleration rate to avoid the crash before and after providing traffic safety information, all SSMs showed significant improvement, indicating that the tunnel traffic safety information service is beneficial in improving traffic safety. Analyzing potential crash risk in the subdivided tunnel and access road sections revealed that providing traffic safety information reduced the probability of traffic accidents in most segments. The results of this study will be valuable for analyzing the short-term quantitative effects of traffic safety information services.
Kiman Hong;Jonghoon Kim;Jungah Ha;Gwangho Kim;Jonghoon Kim
Journal of the Society of Disaster Information
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v.18
no.4
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pp.754-768
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2022
Purpose: The purpose of this study is to derive improvements through user satisfaction analysis for the smart traffic safety system being applied to improve traffic safety. Method: A survey-based IPA analysis was used to derive system and service improvements for groups of drivers and pedestrians. Result: As a result of the analysis, both drivers and pedestrian groups showed that Quadrant 1(Keep up the Good Work) was 'Perception of risk information', and Quadrant 3(Low Priority) was 'Reliability of warning information'. On the other hand, 'AI display suitability', which was analyzed as Quadrant 1(Keep up the Good Work) in the driver group, was found to be Quadrant 3(Low priority) in the pedestrian group. Conclusion: Satisfaction factors for smart pedestrian safety systems may vary depending on users, and it is judged that user-centered system construction and service provision are necessary.
The applications for retro-reflectors, with their unique reflection characteristics, have been expanding, to include venetian blind slats, displays, traffic safety mark, etc. We propose expandable structures of inclined corner cube retro-reflectors and analyze their corresponding reflection characteristics. Various traffic safety structures with retro-reflectors may be designed more quantitatively using the chart of characteristics we have presented.
Seo, Myoung Kook;Shin, Hee Young;Jeong, Hwang Hun;Chae, Jun Seong
Journal of Drive and Control
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v.19
no.3
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pp.23-31
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2022
Traffic safety issues have recently been seriously magnified, due to child deaths in apartment complexes and parking lots. Accordingly, traffic safety technologies are being developed to recognize dangerous situations on living roads and to provide warning services. In this study, a collision detection algorithm was developed to prevent collision accidents between moving objects, by using object type and location information provided from CCTV monitoring devices. To determine the exact collision between moving objects, an object movement model was developed to predict the range of movement by considering the moving characteristics of the object, and a collision detection algorithm was developed to efficiently analyze the presence and location of the collision. The developed object movement model as well as the collision detection algorithm were simulated, in a virtual space of an actual living road to verify performance and derive supplementary matters.
Digital convergence means a service or new product which appeared through fusion of unit technologies in information and communication regions. In 2011, The Government introduced "IT Convergence Technology Prediction Survey 2025". Smart mobility is a main factor in smart city which is main example of convergence. A intelligent transport system(ITS) is a key factor of smart mobility. The conventional transport systems include road, car, signal systems. But the ITS is a transport system containing additional technologies such as electronics, control, communication to increase traffic safety and effectiveness of traffic facilities. In this paper, we described intelligent transport system related with our life.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.6
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pp.1121-1126
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2017
Recently, the importance of smart gateways that link these with the big data and the development of the Internet of things is getting bigger. The smart gateway includes a network function such as a router and a router, and a sensor network function that links various objects such as a sensor. As the internet market has expanded, network stability and security problems have arisen and VPN technology has been proposed as one of the ways to solve these security problems. Efficient design is needed to implement VPN in low-end smart gateway and SOHO-level Internet environment with poor line quality. In this paper, we propose the concept and principle of VPN tunneling implementation and real - time traffic shaping method according to internet line condition in the Smart Gateway that supports IOT developed based on OpenWRT, the implementation and measured performance indicators are presented.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.15
no.6
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pp.60-71
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2019
As IoT systems such as smart farms and smart cities become popular, a large amount of data collected from many sensor nodes is sent to a server in the Internet, which causes network traffic explosion, delay in delivery, and increase of server's workload. To solve these problems, the concept of fog computing has been proposed to store data between IoT systems and servers. In this study, we implemented a software platform of the fog node and applied it to the prototype smart farm system in order to check whether the problems listed above can be solved when using the fog node. When the fog node is used, the time taken to control an IoT device is lower than the response time of the existing IoT device-server case. We confirmed that it can also solve the problem of the Internet traffic explosion and the workload increase in the server. We also showed that the intelligent control of IoT system is feasible by having the data visualization in the server and real time remote control, emergency notification in the fog node as well as data storage which is the basic capability of the fog node.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.7
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pp.3100-3116
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2016
With the rapid development of urban traffic system and fast increasing of vehicle numbers, the traditional centralized ways to generate the source-destination shortest path in terms of travel time(the optimal path) encounter several problems, such as high server pressure, low query efficiency, roads state without in-time updating. With the widespread use of smart cameras in the urban traffic and surveillance system, this paper maps the optimal path finding problem in the dynamic road network to the shortest routing problem in the smart camera networks. The proposed distributed optimal path generation algorithm employs the delay routing and caching mechanism. Real-time route update is also presented to adapt to the dynamic road network. The test result shows that this algorithm has advantages in both query time and query packet numbers.
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