The conventional traffic light loses the function of optimal traffic signal cycle. And so, 30-45% of conventional traffic signal cycle is not matched to the present traffic signal cycle. In this paper proposes electro sensitive traffic light using fuzzy rules which will reduce the average vehicle waiting time and improve average vehicle speed. This paper is researching the storing method of 40 different kinds of sensor input conditions. Such as, car speed, delay· in starting time and the volume of cars in the real traffic situation. It will estimate the optimal green time in the 10 different intersections using Intelligent fuzzy method. Computer simulation results prove that reducing the average vehicle waiting time and offset better than fixed signal method which doesn't consider vehicle length.
Many cities, recently, have convertedoptimized fixed-time control to adaptive traffic system in the control of their signalized traffic network. The expected benefit from the adaptive traffic system is its ability to constantly modify signal timing to most effectively accommodate changed traffic conditions. While the potential benefits from this control structure may be significant, few studies have compared the effect of implementing this method of signal control against other alternative signal control strategies, because it is too difficult to evaluate the efficiency of the real-time adaptive system. The objectives of this research are : to develop a microscopic simulator and to compare the effect at isolated intersections, corridors, and networks between the fixed signal timing plan and adaptive traffic signal system. This simulator will have allowed more sophisticated analysis techniques for the study of traffic control. Also, this research using this simulator evaluated a real-time traffic responsive signal system used in Seoul Korea
In this paper, we propose a simple algorithm to calculate the numbers of the passing cars by using an image processing sensor for the digital black and white images with 256 tone level. Shadow is one of the most troublesome factor in image processing. By differencing the tone level, we cannot discriminate between the body of the car and its shadow. In our proposed algorithm, the area of the shadow is excluded by recognizing the position of each traffic lane. For real-time operation and simple calculation, two lines of the tone level are extracted and the existences of cars are recognized. In the experimental application on a high-way, the recognition rate of the real-time operation is more than 94%.
Recently, with the advent of satellite communication technologies, the network access service through satellites has emerged as an alternative to existing ones. Of satellite access services including multimedia services, the high speed internet access service will be one of the important services. Particularly, the efficient transportation of real time internet traffic seems very essential. The aim of this research is to examine the applicability of the IETF RTP protocol in the satellite access network. The RTP has been developed for the QoS-met transportation protocol of real time traffic over the existing best-effort internet. This paper summarizes the RTP protocol, and describes the architecture of the implementation of the RTP. And also, the compressed RTP header protocol is discussed for the applicability to the satellite link.
This paper presents a new dynamically adaptable polling scheme for efficient support of real-time traffic over an IEEE 802.11 wireless LAN network. The poll scheduling plays an important role in IEEE 802.11 PCF. However, the current version of the polling list management scheme proposed in the IEEE802.11 standard is inefficient when a variable number of mobile stations have variable packets to transmit. If Point Coordinator has an exact information on the station status, it is possible to efficiently perform polling. In this thesis, we suggest an adaptable polling scheme to meet requirements of the stations. In our scheme, each station transmits packets including a piggyback information to inform that it wants to receive a poll in the next polling duration. Simulation results indicate that our scheme may reduces the packet discard ratio and real-time packet transfer delay.
Lee, So Young;Kim, Hye Min;Lee, Si Hyun;Ha, Jung Hyun;Lee, Soowon
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.7
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pp.9-17
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2019
As the artificial intelligence technology has developed recently, researches on chatbots that provide information and contents desired by users through an interactive interface have become active. Since chatbots require a variety of natural language processing technology and domain knowledge including typos and slang, it is currently limited to develop chatbots that can carry on daily conversations in a general-purpose domain. In this study, we propose an artificial intelligence chatbot that can provide real-time public traffic information and route information. The proposed chatbot has an advantage that it can understand the intention and requirements of the user through the conversation on the messenger platform without map application.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.3
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pp.1-8
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2022
Supporting real-time flows with delay and throughput constraints is an important challenge for future wireless networks. In this paper, we develop an optimal scheduling scheme to optimally choose the packets to transmit. The optimal transmission strategy is based on an observable Markov decision process. The novelty of the work focuses on a priority-based probabilistic packet scheduling strategy for efficient packet transmission. This helps in providing guaranteed services to real time traffic in Heterogeneous Wireless Networks. The proposed scheduling mechanism is able to optimize the desired performance. The proposed scheduler improves the overall end-to-end delay, decreases the packet loss ratio, and reduces blocking probability even in the case of congested network.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.5
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pp.859-876
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2010
In this paper, we propose a hierarchical application traffic classification system as an alternative means to overcome the limitations of the port number and payload based methodologies, which are traditionally considered traffic classification methods. The proposed system is a new classification model that hierarchically combines a binary classifier SVM and Support Vector Data Descriptions (SVDDs). The proposed system selects an optimal attribute subset from the bi-directional traffic flows generated by our traffic analysis system (KU-MON) that enables real-time collection and analysis of campus traffic. The system is composed of three layers: The first layer is a binary classifier SVM that performs rapid classification between P2P and non-P2P traffic. The second layer classifies P2P traffic into file-sharing, messenger and TV, based on three SVDDs. The third layer performs specialized classification of all individual application traffic types. Since the proposed system enables both coarse- and fine-grained classification, it can guarantee efficient resource management, such as a stable network environment, seamless bandwidth guarantee and appropriate QoS. Moreover, even when a new application emerges, it can be easily adapted for incremental updating and scaling. Only additional training for the new part of the application traffic is needed instead of retraining the entire system. The performance of the proposed system is validated via experiments which confirm that its recall and precision measures are satisfactory.
Recently, use frequency for traffic information which provides shortest paths and traffic condition is increasing. Specially, in the survey, it is shown that users prefer internet portal sites which can be used the most easily among traffic information media. But, there are not many verification systems for traffic information contents of internet portal sites which collect and provide information than traffic information contents which are provided by public service. The purpose of this study is to investigate real accuracy and accuracy felt by users about information provided by portal sites. Therefore, in this research we verified accuracy of information by portal site with real field data and investigate real usage about contents and experienced accuracy by users through survey. Also, users' expectation and satisfaction were surveyed and the contents to be improved were selected by using IPA technique. By the result of accuracy verification by field data using portable DSRC(Dedicated Short Range Communication) devices, it is shown that average error was 14~32% and sometimes very high rate. Also, it is shown that 28.3 % of total respondents prefers the information by portal sites and 50 % of total respondents felt that contents of traffic information by portal sites are not accurate. Real-time traffic condition was selected as the most inaccurate one among all contents of traffic information and it was analyzed that intensive efforts for improving information about real-time traffic condition are needed.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.5
no.2
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pp.171-176
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2007
To give a guarantee a consistently high level of quality and reliability of Telematics traffic service, traffic flow forecasting is very important issue. In this paper, we proposed an adaptable integrated prediction model to predict the traffic flow in the future. Our model combines two methods, short-term prediction model and long-term prediction model with different combining coefficients to reflect current traffic condition. Short-term model uses the Kalman filtering technique to predict the future traffic conditions. And long-term model processes accumulated speed patterns which means the analysis results for all past speeds of each road by classifying the same day and the same time interval. Combining two models makes it possible to predict future traffic flow with higher accuracy over a longer time range. Many experiments showed our algorithm gives a better precise prediction than only an accumulated speed pattern that is used commonly. The result can be applied to the car navigation to support a dynamic shortest path. In addition, it can give users the travel information to avoid the traffic congestion areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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