• 한국항해항만학회지
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• 제28권7호
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• pp.587-591
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• 2004

In order to measure the performance of resources in a port container terminal, we conducted a state transition network simulation to model various equipment processes. The processes that container cranes and transfer cranes perform are idle, wait, move, and work. Vehicles perform idle, wait, empty travel, and full travel. Because cranes, vehicles, and vessels are movable entities and all equipment is classified as either a customer or server, we separated the various stages of the process based upon the state transition network To validate the simulation results, a real system was used to illustrate the use of various measurements using the state transition network.

• 산업기술연구
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• 제21권A호
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• pp.241-249
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• 2001

The objective of this paper is to develop the optimal path algorithm for dynamic route guidance system in advanced traveler information system (ATIS). The travel time is forecasted in each path between network nodes. Floyd-Warshall algorithm is used to find the optimal route based on this forecasted travel time in dynamic traffic network. This algorithm is modified to apply the real traffic network that has left-turn restriction, U-turn, and P-turn. A big value is assigned to one of arcs in turn restriction and a virtual node is used to consider U-turn and P-turn for Floyd-Warshall algorithm.

• 대한교통학회지
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• 제22권4호
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• pp.135-146
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• 2004

교통정보에 의한 교통량분산 효과를 실질적으로 얻기 위해서는 좌회전금지, U-turn, P-turn과 같은 교차로내 회전제약이 존재하는 일반 가로망에서 적정수의 경로를 도출하여 제공해야 한다. 이를 위하여 k-path 알고리듬이 주로 이용되고 있으나 도출된 경로들간에 중복성이 문제가 되고 있다. 본 연구는 교차로내 회전제약들을 고려하면서 교통정보제공을 위한 n개의 최단경로탐색(n-path) 알고리듬을 개발하는 데 연구의 목적이 있다 여기서 n-path 알고리듬은 기존 k-path 알고리듬과는 차이가 있는데, k-path 알고리듬은 기종점간 통행비용을 기초로 첫 번째 최단경로외 2번째 최단경로, 3번째 최단경로,....식으로 k개의 최단경로를 찾는 데 비해, n-path 알고리듬은 각 경로간 일정수준 이상의 경로중첩(path overlap)이 발생하지 않도록 하면서 n개의 경로를 탐색하는 방법이다. 이를 위하여 첫 번째 탐색된 경로를 중심으로 통행비용과 경로중복수준을 판단하여 이후 경로들을 탐색하게 된다. 또한, 본 연구에서 제시하는 n-path 알고리듬은 기존 연구와는 달리 교차로상 회전제약을 반영하기 위하여 가로망을 확장할 필요가 없다는 장점이 있다. 개발된 알고리듬을 몇 개의 예제 네트워크에 적용하여 평가하였으며 평가결과 원하는 결과를 도출하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 산업융합연구
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• 제18권3호
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• pp.53-61
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• 2020

통행속도는 도로의 교통상황을 측정하고, 교통사고와 같은 돌발상황 발생을 검지하는데 활용되는 중요한 정보이다. 본 논문에서 영상처리 기술을 활용하여 도로구간의 통행속도를 정확하게 측정하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 교통 CCTV 영상에서 차량 객체를 추출하고, 딥러닝 기술 등을 활용하여 차량을 추적하여, 도로구간의 통행속도 및 교통량 등과 같은 교통정보를 수집한다. 또한, 새로운 모델은 데이터 융합기술을 활용하여 정확한 구간통행속도를 수집하여 사용자에게 제공하는 것이 가능하다. 제안 모델을 서울시 오금교에서 현장실험한 결과, 기존 교통정보센터 통행속도 정확도(62.8%)보다 새 모델의 정확도가 높은 것(83.6%)을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제4권3호
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• pp.51-59
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• 2005

버스의 서비스 질을 향상시키기 위해서 시행중인 버스정보시스템은 버스의 도착 예정시간을 산정하기 위해서 일정주기동안 통행한 버스의 데이터를 바탕으로 신경망 모형, 칼만필터링, 이동평균법등의 알고리즘을 사용하여 예측한다. 하지만 버스의 데이터 결측으로 인하여 버스의 도착 예정 시간을 산정하기 어려울 때는 버스의 시간대별 패턴 데이터를 구축하여 이를 활용하지만, 일반적으로 오차의 범위가 크다. 따라서 본 연구에서는 도착 예정 시간을 산정하기 위해 링크에 설치된 대기행렬 검지기 자료를 이용하여 버스의 링크통행 시간을 산정한다. CORSIM Version 5.1 시뮬레이션 패키지를 이용하여 검지기 지점 속도를 보정하여 검지기 지점속도를 바탕으로 버스의 통행시간을 산정한다.

• 대한교통학회지
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• 제14권4호
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• pp.91-106
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• 1996

This paper deals with on the efficiency questions of the left-turn prohibit at an isolated intersection and a corridor with 5-phase signal system. Its objectives are three-fold ; (1) to analyze the efficiency of the left-turn prohibit with the use of an imaginary network, (2) to evaluate various factors under consideration in decision making on the left-turn prohibit, (3) to provide a framework for estimating and evaluating overall impacts of the left-turn prohibit in traffic network. the major findings using an imaginary network and computer packages such as MINUTP, TRANSYT-7F and STATGRAPH are followings. First, left-turn prohibit reduces cycle length by 33 seconds and delay time per vehicle by 36 seconds at an isolated intersection, and cycle length by 31 seconds and delay time per veicle by 43 seconds along a corridor. Second, total vehicle mile of travel and total travel time at an isolated intersection seem up to increase 38.85 miles(57.36km), 14.4 hour on the average, Regarding to a corridor, total vehicle mile of travel is increased by 50.14 miles(80.22km), but total travel time is decreased by129.9 hours. Third, the efficiency of left-turn prohibit are affected the following eight factors including left-turn volume(veh/hr) and ratio(%), average delay time per vehicle(sec/veh) and others. Finally, several simple and multiple regression models to evaluate the impacts on the left-turn prohibit are formulated from the above eight factors. It can be expected that these models will take an important role in decision-making of left-turn prohibit.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권11호
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• pp.243-251
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• 2021

The goal of this study is to examine the characteristics of Chinese visitors visiting Thailand, determine the rules, and give a reference for Thai tourism authorities and businesses when developing marketing strategies for the Chinese market. This paper constructs the tourism flow network and takes Bangkok as the major research target. The statistical characteristics of the network are studied using the SNA method, based on the trip notes of Thailand on www.mafengwo.cn, a prominent travel website in China as the data source. The results show that: Shanghai, Beijing, and Tianjin occupy important positions in the network; The flow direction of Chinese tourists to Thailand mainly tends to Bangkok, Chiang Mai, Pattaya, and Phuket Island; Grand Palace have strong tourism flow aggregation, diffusion, and control over other nodes in the whole network structure; Tom Yu Kuang has the greatest degree centrality in all Thai cuisine. The findings of the study can help relevant management departments create tourist policies and modify market strategies by developing the regular characteristics of China's tourism flow to Thailand in the theoretical field.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.756-761
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• 2021

Dynamic route guidance (DRG) finds the fastest path from a source to a destination location considering the real-time congestion information. In Korea, the traffic state information is available by the public transportation data (PTD) which is indexed on top of the node-link map (NLM). While the NLM is the authoritative low-detailed road network for major roads only, the OpenStreetMap road network (ORN) supports not only a high-detailed road network but also a few open-source routing engines, such as OSRM and Valhalla. In this paper, we propose a DRG framework based on road network matching between the NLM and ORN. This framework regularly retrieves the NLM-indexed PTD to construct a historical speed profile which is then mapped to ORN. Next, we extend the Valhalla routing engine to support dynamic routing based on the historical speed profile. The numerical results at the Yeoui-do island with collected 11-month PTD show that our DRG framework reduces the travel time up to 15.24 % and improves the estimation accuracy of travel time more than 5 times.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.7-14
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• 2018

As SNS(Social Network Service) becomes a part of our life, new information can be derived through various information provided by SNS. Through the public timeline analysis of SNS, we can extract the latest tour trends for the public and the intimacy through the social relationship analysis in the SNS. The extracted intimacy can also be used to make the personalized recommendation by adding the weights to friends with high intimacy. We apply SNS elements such as analyzed latest trends and intimacy to item-based collaborative filtering techniques to achieve better accuracy and satisfaction than existing travel recommendation services in a new way. In this paper, we propose a social travel recommendation system using item - based collaborative filtering.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권1D호
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• pp.43-50
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• 2011

택시 프로브(Probe)를 이용한 구간통행속도 모니터링체계는 지능형교통체계(ITS)의 핵심적인 하부시스템 중 하나이다. 택시 프로브기법을 통해 수집되는 구간통행속도는 도시가로망의 교통상태 모니터링과 통행시간 정보제공에 널리 활용되고 있다. 그러나 택시 Probe기법은 표본수가 적고 교통혼잡으로 인하여 구간통행시간이 자료수집 주기보다 큰 경우, 실시간으로 자료가 수집되지 않는 누락상태가 발생하게 된다. 이러한 누락상태는 단일시간대에서 다중시간대에 걸쳐 발생하게 되며, 기존의 단일시간대 예측기법으로는 다중시간대의 상태를 예측하지 못하는 단점이 있다. 따라서 다중시간대 누락상태에서 실시간 구간통행속도를 예측하기위한 기법이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 단일시간대 예측기법의 한계를 극복하면서 단일 및 다중시간대 통행속도를 예측하기위한 기법을 개발하였다. 개발된 모형은 비모수회귀(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 다중시간대 예측에도 불구하고 기존의 단일시간대 예측기법보다 우수한 정확도를 보였다.