ITS(Intelligent transportation system) provides users with realtime traffic information based on technologies such as advanced information & telecommunication, electronic control and transportation engineering. To operate efficient ITS, it is necessary to quickly identify and take actions for incidents(accidents, broken vehicles, public functions, traffic control, etc.). However, there have been few reliable incident detection algorithms developed so far. The algorithm presented in this study greatly resolved the problems in the existing incident detection algorithms, which determine incidents according to the input of constant values, by defining ranges based on the concept of pseudo level of service. With this improvement, operators can determine the incident detection parameters more accurately.
The role of Intelligent Transportation System (ITS) is to efficiently manipulate the traffic flow and reduce the cost in logistics by using the state of the art technologies which combine telecommunication, sensor, and control technology. Especially, the hardware part of ITS is rapidly adapting to the up-to-date techniques in GPS and telematics to provide essential raw data to the controllers. However, the software part of ITS needs more sophisticated techniques to take care of vast amount of on-line data to be analyzed by the controller for their decision makings. In this paper, the authors develop a traffic congestion prediction model based on several different parameters from the sensory data captured in the Vehicle Detection System (VDS). This model uses the neural network technology in analyzing the traffic flow and predicting the traffic congestion in the designated area. This model also validates the results by analyzing the errors between actual traffic data and prediction program.
In this paper, we propose new method which can provide user the path to the target place efficiently. It stores the state of roads to target place as the form of Q-table and finds the proper path using Q-table.0-table is updated by the information about real traffic which is reported by users. This method can provides the proper path, using less storage and less computation time than the conventional method which stores entire road traffic information and finds the path by graph search algorithm.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.4
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pp.13-27
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2021
In this study, the impact of traffic flow on the market penetration rate of autonomous vehicles(AV) was analyzed using the data for the year 2020 of the Yongin IC~Yangji IC section of Yeongdong Expressway. For this analysis, a microscopic traffic simulation model VISSIM was utilized. To construct the longitudinal control of the AV, the Intelligent Driver Model(IDM) was built and applied, and the driving behavior was verified by comparison with a normal vehicle. An examination of the study results of mobility and safety according to the market penetration rate of the AV, showed that the network's mobility improves as the market penetration rate increases. However, from the point of view of safety, the network becomes unstable when normal vehicles and AVs are mixed, so there should be a focus on traffic management for ensuring safety in mixed traffic situations.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.5
no.6
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pp.430-439
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2016
Estimation and analysis of traffic jams plays a vital role in an intelligent transportation system and advances safety in the transportation system as well as mobility and optimization of environmental impact. For these reasons, many researchers currently mainly focus on the brilliant machine learning-based prediction approaches for traffic prediction systems. This paper primarily addresses the analysis and comparison of prediction accuracy between two machine learning algorithms: Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor (K-NN). Based on the fact that optimized estimation accuracy of these methods mainly depends on a large amount of recounted data and that they require much time to compute the same function heuristically for each action, we propose an approach that applies multi-threading to these heuristic methods. It is obvious that the greater the amount of historical data, the more processing time is necessary. For a real-time system, operational response time is vital, and the proposed system also focuses on the time complexity cost as well as computational complexity. It is experimentally confirmed that K-NN does much better than Naïve Bayes, not only in prediction accuracy but also in processing time. Multi-threading-based K-NN could compute four times faster than classical K-NN, whereas multi-threading-based Naïve Bayes could process only twice as fast as classical Bayes.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.5
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pp.147-158
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2008
Recently, Intelligent Transportation System (ITS) has been actively developed and built since the Transportation System Efficiency Promotion Act was enacted. However, since mutual connection among transportation information systems was not considered, the integration of transportation information services did not occur. Accordingly, the Ministry of Land Transport and Maritime Affairs established and announced the technical standard on ITS. In this study, the conformance testing of the transportation information and communication system interface standard on data exchange between the Transportation Information Center and terminals was researched The test items were categorized as data request tests and data providing tests by analyzing the communication procedures specified in the standard. A detail testing scenario was created for each item. The test assessment was established based on the conformance of data exchange procedures and the accuracy of data packet messages. Under the established technical standard, the number of times that tests should be performed was thought set to 30 and the success rate was set to 95%. The purpose of this study is to help the ITS of Korea perform the integrated management of transportation information by researching methods for conformance testing on the technical standard on ITS.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.1
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pp.109-114
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2012
Intelligent Transportation Systems (ITS) is aimed to implement IT(Information Technology) to develop the next-generation transportation system in order to improve traffic conditions. In order to provide traffic information, the methods that provide available traffic informations to the public are needed. In this paper, analysis of the transportation applications in smart-phone and currently available methods of traffic information's sharing and providing were discussed. Finally, OPEN API was discussed and shows its effectiveness for transportation information area especially in smart phone.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.04a
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pp.394-399
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2005
현재 선박에서 항해사에게 항로정보를 제공하는 장비는 ECDIS와 GPS 플로터가 많이 사용되고 있으나 자동항로생성 및 항로설명기능이 없어 숙련된. 항해사만 사용할 구 있는 문제가 있으며, 특히 종이해도의 대체 시스템인 ECDIS에 사용되는 ENC를 이용한 자동항로생성 및 항로 설명에 관한 연구는 없는 실정이다. ENC는 IHO에서 정의한 S-52, S-57 표준포멧을 기반으로 제작된다. 본 논문에서는 ENC의 해도데이터와 GPS의 위치데이터, Anemometer의 풍향$\cdot$풍속데이터, 조류데이터를 이용하여 현 위치에서 목적지까지의 최적항로를 설계하여 안내해주는 통합형 항해가이딩시스템(INGS)을 구축하여 그 유효성을 확인하였다.
Seo, Ki-Yeol;Oh, Se-Woong;Suh, Sang-Hyun;Park, Gyei-Kark
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.5
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pp.539-546
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2007
The important field of research in ship operation is related to the high efficiency of transportation, the convenience of maneuvering ships and the safety of navigation. For these purposes, many intelligent technologies for ship automation have been required and studied. In this paper, we propose an intelligent voice instruction-based learning (VIBL) method and discuss the building of a ship's steering control system based on this method. The VIBL system concretely consists of two functions: a text conversion function where an instructor's inputted voice is recognized and converted to text, and a linguistic instruction based learning function where the text instruction is understood through a searching process of given meaning elements. As a study method, the fuzzy theory is adopted to build maneuvering models of steersmen and then the existing LIBL is improved and combined with the voice recognition technology to propose the VIBL. The ship steering control system combined with VIBL is tested in a ship maneuvering simulator and its validity is shown.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.4
no.2
s.7
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pp.45-52
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2005
Sketch-Planning based ITS Deployment Analysis System is an analysis tool for determining the impacts, benefits, and costs of various intelligent transportation system (ITS) deployments. This methodology offers one tool that systematically assesses ITS scenarios to facilitate the integration of such scenarios into the ongoing transportation planning process. Sketch-planting based methodology can estimate relative impacts, benefits, and costs for more than 60 types of ITS investments deployed in isolation or in any combination defined by the user.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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