A class of SWP(Stochastic Wane Propagation) models microscopically mimics individual vehicles' stochastic behavior and traffic jam propagation with simplified car-following models based on CA(Cellular Automata) theory and macroscopically captures dynamic traffic flow relationships based on statistical physics. SWP model, a program-oriented model using both discrete time-space and integer data structure, can simulate a huge road network with high-speed computing time. However, the model has shortcomings to both the capturing of low speed within a jam microscopically and that of the density and back propagation speed of traffic congestion macroscopically because of the generation of spontaneous jam through unrealistic collision avoidance. In this paper, two additional rules are integrated into the NaSch model. The one is SMR(Stopping Maneuver Rule) to mimic vehicles' stopping process more realistically in the tail of traffic jams. the other is LAR(Low Acceleration Rule) for the explanation of low speed characteristics within traffic jams. Therefore, the CA car-following model with the two rules prevents the lockup condition within a heavily traffic density capturing both the stopping maneuver behavior in the tail of traffic jam and the low acceleration behavior within jam microscopically, and generates more various macroscopic traffic flow mechanism than NaSch model's with the explanation of propagation speed and density of traffic jam.
Songhee Lee;Hyeonjin Choi;Hyuna Woo;Seong Jin Noh;Sang Hyun Kim
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.334-334
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2023
도시침수는 사회 기반시설에 파괴적인 영향을 끼치고, 재산 및 인명 피해의 원인이 되므로, 고해상도 고정확도 예측 정보를 활용한 선제적 대응이 중요하다. 하지만, 기후변화로 인한 강수 강도의 증가, 도시의 확장 및 고밀화 등 토지피복 변화, 홍수방어시설의 노후화 등 여러 요인들의 복합적인 영향으로 인해 도시침수의 정확한 재현 및 예측은 여전히 난제로 남아 있다. 천수 방정식(Shallow Water Equations)을 기반으로 하는 물리과정 모형은 신뢰도 높은 예측 결과를 제공할 수 있지만, Courant-Friedrichs-Lewy 조건 등의 제약으로 인해 대규모 도시 지역의 고해상도 실시간 예측에는 적합하지 않은 한계가 있다. 본 연구에서는 상대적으로 간단한 연산 규칙의 중첩을 통해 복잡계 물리 시스템을 모의하는 셀룰러 오토마타(Cellular Automata; CA) 기술에 기반한 도시침수 해석 모형인 CA-Urban을 개발하고, 미국 Oregon 주 북서쪽에 위치한 Portland시의 도심지역에 대해 침수해석의 적용성을 평가한다. 세부적으로는, 기존 셀룰러 오토마타 기반 침수해석알고리즘의 수치 진동(Oscillation) 문제에 대한 원인을 분석하고, 안정성 향상 방법인 셀 간 최대유량 제한, 가중치 적용 기법, 모형의 계산 효율성 향상을 위한 최적 적응 시간 단계 기법(Adaptive time step)의 적용 결과를 소개한다. 또한, 침투 및 증발산 등 물순환 요소 해석 모듈의 개발 성과 및 방향에 대해서 토의한다.
There are two goals in this paper. The one is development of existing CA(Cellular Automata) model to explain more realistic deceleration process to stop. The other is the application of the updated CA model to forecasting simulation to predict short term link travel time that takes a key rule in finding the shortest path of route guidance system of ITS. Car following theory of CA models don't makes not response to leading vehicle's velocity but gap or distance between leading vehicles and following vehicles. So a following vehicle running at free flow speed must meet steeply sudden deceleration to avoid back collision within unrealistic braking distance. To tackle above unrealistic deceleration rule, “Slow-to-stop” rule is integrated into NaSch model. For application to interrupted traffic flow, this paper applies “Slow-to-stop” rule to both normal traffic light and random traffic light. And vehicle packet method is used to simulate a large-scale network on the desktop. Generally, time series data analysis methods such as neural network, ARIMA, and Kalman filtering are used for short term link travel time prediction that is crucial to find an optimal dynamic shortest path. But those methods have time-lag problems and are hard to capture traffic flow mechanism such as spill over and spill back etc. To address above problems. the CA model built in this study is used for forecasting simulation to predict short term link travel time in Kangnam district network And it's turned out that short term prediction simulation method generates novel results, taking a crack of time lag problems and considering interrupted traffic flow mechanism.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.44
no.4
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pp.85-98
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2002
The purpose of this study is to develop a land use planning model (LUPM) which can be applied to development of rural villages considering their spatial expansion. The LUPM finds out and allocates the new built site required for the improvement of existing villages. in the development of LUPM, CA (cellular automata) and land suitability analysis methods were applied combinedly. The model uses basically numerical data of CIS based on grid data. Agglomerated settlement, as a type of village for simulation, was adopted. Probability of land use change for optimizing development area was calculated by the six criteria: slope. drainage characteristic, direction of slope, as absolute suitability of grid itself, distance from road. distance from stream and distance from the village center, as relative probability by neighborhood cells. Weighting values of these criteria were quantified by AHP (analytic hierarchy process) method, which is one of MCE(multi-criteria evaluation) method. The algorithm of the model was verified by three example villages: an isolation village, a village with horizontal road, and a village with nodal point of cross road
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.1
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pp.157-166
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2009
There is a growing interest in ubiquitous-related research and applications. Among them, GPS-based LBS have been developed and used actively. Recently, with the increase of large size buildings and disastrous events, indoor spaces are getting attention and related research activities are being carried out. Core technologies regarding indoor applications may include 3D indoor data modeling and localization sensor techniques that can integrate with indoor data. However, these technologies have not been standardized and established enough to be applied to indoor implementation. Thus, in this paper, we propose a method to build a relatively simple 3D indoor data modeling technique that can be applied to indoor location based applications. The proposed model takes the form of 2D-based multi-layered structure and has capability for 2D and 3D visualization. We tested three prototype applications using the proposed model; CA(cellular automata)-based 3D evacuation simulation, network-based routing, and indoor moving objects tracking using a stereo camera.
In rivers and streams, biofilms are thin layers of greenish-brown slime attached to rocks, plants, and other surfaces. Biofilms play key roles in primary production and cycling of nutrients, water quality remediation, suspended sediment removal, and energy flow to higher trophic levels. In the present study, we developed a two-dimensional cellular automata model to simulate mixed biofilms of toxin-sensitive and toxin-producing species in hydrodynamic flow. The flow was generated by a stochastic process for uniform flow and by using the Navier-Stokes equation for non-uniform flow. Minimized local rules governing reproduction and mortality of the species were executed in the self-organizing processes to elucidate interactions between toxin-producing and toxin-sensitive species in competition over nutrients. We briefly discuss the morphology of the simulated biofilm under different flow conditions.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.6
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pp.31-39
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2012
This study aims to suggest a methodology of localizing and calibrating parameters, such as acceleration, deceleration, and lane changing which are the basis of car following model in interrupted traffic flow to overcome the limitation of origin and destination based transportation simulation and to verify the application of activity-based model for use in Korean roadway condition in a large scale area or a city. Especially, we figured out that a proper cell size reflecting Korean traffic conditions is 1.0m rather than 7.5m which is default size and a methodology of tracking vehicle behavior characteristics through tracking vehicle ID is suggested on this study. In addition, vehicle running characteristics in real interrupted traffic flow is analyzed through subdividing vehicle types and updating vehicle type ratio. For verification of suggested model, some portion of Dalgubyul-ro in the Daegu city is tested, and the possibility of realization of interrupted traffic flow in simulation is studied.
In the current study, a new dynamic recrystallization model for predicting high temperature flow stress is developed based on a physical model and the mean field theory. In the model, the grain aggregate is assumed as a representative volume element to describe dynamic recrystallization. The flow stress and microstructure during dynamic recrystallization were calculated using three sub-models for work hardening, for nucleation and for growth. In the case of work hardening, a single parameter dislocation density model was used to calculate change of dislocation density and stress in the grains. For modeling nucleation, the nucleation criterion developed was based on the grain boundary bulge mechanism and a constant nucleation rate was assumed. Conventional rate theory was used for describing growth. The flow stress behavior of pure copper was investigated using the model and compared with experimental findings. Simulated results by cellular automata were used for validating the model.
Kim Gwang-Nyeon;Jung Dong-Keun;Kim Gi-Ryon;Choi Byeong-Cheol;Lee Jung-Tae;Jeon Gye-Rok
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.13
no.4
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pp.1-16
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2004
The modelling and simulation of the activation process for the heart system is meaningful to understand special excitatory and conductive system in the heart and to study cardiac functions because the heart activation conducts through this system. This thesis proposes two dimensional cellular automaton(CA) model for the activation process of the myocardium and conducted simulation by means of discrete time and discrete event algorithm. In the model, cells are classified into anatomically similar characteristic parts of the heart and each of cells has a set of cells with preassigned properties. Each cell in this model has state variables to represent the state of the cell and has some state transition rules to change values of state variables executed by state transition function. The state transition rule is simple as follows. First, the myocardium cell at rest stay in passive state. Second, if any one of neighborhood cell in the myocardium cell is active state then the state is change from passive to active state. Third, if cell's state is an active then automatically go to the refractory state after activation phase. Four, if cell's state is refractory then automatically go to the passive state after refractory phase. These state transition is processed repeatedly in all cells through the termination of simulation.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.2
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pp.23-29
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2012
Existing pedestrian and evacuation models generally seek to find locally optimal solutions for the shortest or the least time paths to exits from individual locations considering pedestrian's characteristics (eg. speed, direction, sex, age, weight and size). These models are not designed to produce globally optimal solutions that reduce the total evacuation time of the entire pedestrians in a building when all of them evacuate at the same time. In this study, we suggest a globally optimal model for indoor pedestrian evacuation to minimize the total evacuation time of occupants in a building considering different distributions of them. We used the genetic algorithm, one of meta-heuristic techniques because minimizing the total evacuation time can not be easily solved by polynomial expressions. We found near-optimal evacuation path and time by expressing varying pedestrians distributions using chromosomes and repeatedly filtering solutions. In order to express and experiment our suggested algorithm, we used CA(cellular automata)-based simulator and applied to different indoor distributions and presented the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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