When houses or buildings are adjacent to roads, with no effective prevention of road traffic noise, neighbors are exposed to it. It is important to understand the properties of sound propagation before taking a countermeasure against road traffic noise. It is easy to estimate the properties of sound propagation without obstacles, but very difficult and complex to estimate them with ones. The purpose of this study is to present a useful tool that can estimate the properties of sound propagation. In the beginning of this study, we investigated the attenuation of road traffic noise with two pillar buildings, and presented practical approximate calculation method, and verified that through scale model. The outcomes from this study are as follows : (1) Over second reflection sound waves can be ignored. (2) Diffraction sound waves that happen when reflection sound and first diffraction wave are projected at the wedge of other building can be ignored.
Effective traffic matrix estimation is the basis of efficient traffic engineering, and therefore, quality of service provision support in IP networks. In this study, traffic matrix estimation is investigated in IP networks and an Elman neural network-based traffic matrix inference (ENNTMI) method is proposed. In ENNTMI, the conventional Elman neural network is modified to capture the spatio-temporal correlations and the time-varying property, and certain side information is introduced to help estimate traffic matrix in a network accurately. The regular parameter is further introduced into the optimal equation. Thus, the highly ill-posed nature of traffic matrix estimation is overcome effectively and efficiently.
This study proposes a new methodology to estimate the traffic capacity of a personal rapid transit(PRT) system. The proposed method comprises three steps. The first step models the guideway network(GN) of PRT as a digraph, where its node and link represent a station and a one-way guideway link between two stations, respectively. Given local vehicle control strategies, the second step formulates the local traffic capacities through the nodes and links of the GN model. The third step estimates the worst-case local traffic demands based on a shortest-path routing algorithm and an empty vehicle allocation algorithm. By comparing the traffic estimates to the local traffic capacities, we can determine the feasibility of the given GN in traffic capacity.
Traffic noise is a kind of noise caused by cars, trains and aircraft. Among them, noise produced by cars is the most important factor in cities. According to the National Institute of Environmental Research(NIER)'s survey, Road traffic noise levels in Susan are the highest of all the cities in Korea. So, appropriate measures for road traffic noise reduction is required. For this purpose, the construction of a noise map in Susan will playa vital role. However, road traffic noise formulas are constructed considering regional characteristics such as each country road's environment and vehicle quality. Therefore, prior to constructing a noise map in Susan, examination processes about each formula constituent status and estimation process are required preferentially. In this research, the basic first stage is to estimate Susan's road traffic noise. First, investigate characteristics of each road traffic noise estimate and using this, a noise map is constructed for road traffic noise in Susan. Then the adaptation of a road traffic noise formula is evaluated.
Demand forecasting for railroad traffic is fairly important to establish future policy and plan. The future demand of railroad traffic can be predicted by analyzing the demand of air, marine and bus traffic which influence the demand of railroad traffic. In this study, forecasting the demand of railroad traffic is implemented through neural network using the demand of air, marine and bus traffic. Estimate accuracy of the demand of railroad traffic was shown about 84% through neural net model proposed.
본 논문은 일교통량을 이용한 통행시간 신뢰도 평가방법을 제시하고 있다. 희망속도의 도입, 일평균 통행속도와 일교통량간의 관계 설정, 구간 별 통행시간편차를 대표값으로 결합하는 방법을 포함하고 있다. 지정체가 며칠 동안 지속되는 특성을 가진 고속도로 교통정보를 수집하였고, 이를 이용하여 일평균 통행속도와 일교통량과의 관계를 정립하였다. 구간별 통행시간 편차를 대표값으로 결합하는 방법인 PEM (Point estimate method) 기법을 활용하여 통계적 대표 특성을 추정하였다. 일평균 통행속도와 일교통량의 관계가 설정되었고, 일교통량이 LOS D나 F 이전인 LOSC 부근임 에도 통행시간 신뢰도가 감소하기 시작하는 것이 나타났다. 일교통량만으로도 통행시간 신뢰도를 산출할 수 있게 되었고 통행시간 편차의 결합 방법이 표준화 되었으므로 향후의 도로계획과 운영 과정에서 통행시간 신뢰도가 용이하게 구해질 수 있을것으로 기대된다.
The objectives of the study are to improve techniques for social impact assessment and to suggest their measuring methods to apply in small scale rural development projects. Population, residence, industries, and traffic volumes were selected to measure the social and economic impact assessment of Seongeup agricultural water development project in Jeju Province. Existing data gathering methods were used to estimate the changes of population and traffic volumes. Interview schedule for villagers was applied to estimate the residents' satisfaction to living environments. Interview schedule for experts was applied to estimate agricultural productivity and land price. The results of social and economic impact assessment show that there will be considerable changes in living environments, agricultural productivity, and land price. On the contrary, the project will make little impacts on the changes of population, em-ployment, and traffic volumes.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권4호
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pp.517-525
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2011
본 연구는 이상치가 존재하는 자료에 적용될 수 있는 방법을 비교한 연구로서, 이분산 시계열 모형 하에서 로버스트 추정 방법의 효용성을 보이고자 한다. GARCH 모형하에서 이상치 탐지 기법과 GARCH 모형을기반한 로버스트 추정방법의 성능을 비교하였다. 실제 인터넷 트래픽 자료에 두 방법을 적용했을때, 로버스트 추정방법이 이상치 탐지 기법에 비해 덜 복잡하고 성능이 우수함을 입증하였다.
KTX Introduced in korea have occurred enhanced services and reduced regional travel time. "Induced traffic" is defined in the traffic demand generated in new project. 'Induced traffic' compared to the Diversion Demand Survey and research on ways to quantify the situation, insufficient analysis of constant and long-term observations are needed to estimate the changes in demand. In this study, Induced traffic effects due to the opening of KTX for analysis survey to passengers by Railway and the scale factor induced traffic review.
최근 비쥬얼 센서 기술의 발달로 센서 네트워크에 영상을 추가하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 비쥬얼 센서는 다른 센서 정보에 비해 데이터가 크기 때문에 데이터의 크기를 효율적으로 관리하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 효과적인 데이터 관리에 필요한 비디오 트래픽 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비디오 센서에서 획득되는 영상의 특성을 반영하여 1차 AR 모델로 비디오 트래픽을 모델링하고 칼만필터 알고리즘을 적용하여 트래픽을 예측한다. 제안하는 방법은 계산량이 많지 않아 센서 노드에 적용되기 적합하다. 실험 결과는 제안하는 방법이 비교적 간단한 형태이지만 전체 평균 트래픽의 1% 이내로 오차로 정확하게 트래픽을 예측하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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