항공교통의 수요 증가에 따른 혼잡한 교통상황과 부족한 공항 운항 능력을 해결하고자 항공교통관제(ATM : Air Traffic Management)의 다양한 분야에서 연구가 진행 되고있다. 본 논문에서는 공항 관제 영역에서 공항으로 접근하는 항공기 교통 스케줄링에 대해 연구를 진행하였다. 본 연구의 ATM 문제에서는 안전을 위한 운용 제한 조건인 항공기간의 분리 구간과 추월을 고려하여 접근하였으며, 특정 공항의 문제가 아닌 일반적인 공항의 항공경로와 경로 결합지점을 정의하여 접근하였다. 또한, 항공교통관제 문제를 스케줄링문제로 정의하여 dispatching 휴리스틱기법들을 통해 해결하고자 하였으며, 기존 기법들을 보완한 새로운 기법을 제안하였다. 스케줄링기법 효율성을 분석하고자 항공교통 시뮬레이션 환경을 모사하였으며, 항공 교통 흐름을 정적인 상황과 동적인 상황으로 정의하여 각 스케줄링 기법들에 대해 Monte Carlo Simulation을 수행하였다.
본 논문에서는 차세대 패킷 네트워크에서의 서비스 품질 기능 고도화를 목적으로 절대적 지연 차별화 기능을 제공하는 알고리듬을 제시하고 시뮬레이션을 통해 성능 분석을 수행한다. 또한, 제안된 알고리듬을 XPC 850 CPU 기반의 시험 보드상에서 VHDL로 구현하여 실제 트래픽 입력 상황하에서의 성능 분석을 수행한다. 제안된 알고리듬은 매 시간 구간마다 입력되는 트래픽을 측정하고 이를 기반으로 다음 시간 구간 동안 입력될 트래픽의 양을 예측한 후 실제로 다음 시간 구간 동안에 입력된 트래픽과 비교하여 오차분을 도출하여 이를 다음 타임 슬롯의 지연 차별화 동작에 지속적으로 반영하는 것이 특징적 요소이므로 오차분을 고려하지 않는 기존 방식에 비해 버스트 트래픽에 대하여 우수한 적응성을 보여준다. 제안된 방식의 성능은 시뮬레이션과 실제 보드상에서의 시험을 통해 절대적 지연 목표를 충족시킴과 동시에 기존 방식에 비해 버스트 트래픽에 대하여 성능 개선 효과가 달성됨이 확인된다.
Traffic represents one of the largest sources of primary air pollutants in urban area. As a consequence, numerous abatement strategies are being pursued to decrease the ambient concentration of pollutants. A characteristics of most of the these strategies is a requirement for accurate data on both the quantity and spatial distribution of emissions to air in the form of an atmospheric emission inventory database. In the case of traffic pollution, such an inventory must be compiled using activity statistics and emission factors for vehicle types. The majority of inventories are compiled using passive data from either surveys or transportation models and by their very nature tend to be out-of-date by the time they are compiled. The study of current trends is towards integrating urban traffic control systems and assessments of the environmental effects of motor vehicles. In this study, a model of vehicle emission calculation by using real-time traffic data was studied. Traffic data, which are required on a street-by-street basis, is obtained from induction loops of traffic control system. It is possible that characteristics of hourly air pollutants emission rates is obtained from hourly traffic volume and speed. An emission rates model is allocated with a high resolution space by using geographic information system (GIS). Vehicle emission model was developed with a high resolution spatial, gridded and hourly emission rates.
자동차를 중심으로 하는 도로교통량이 크게 늘면서 교통에 기인한 다양한 피해 현상들이 나타나고 있다. 특히 교통량이 집중되는 대도시에서는 교통에 기인한 도시민의 건강피해가 심각한 것으로 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 교통에 기인한 미세먼지의 피해를 직접적으로 받는 도시인구는 미세먼지의 주 발생원인 교통흐름이 있는 도로변에 가까이에 노출되는 도시민들이라고 보고 도시 공간 내에서 교통흐름과 미세먼지, 그리고 도시 통행인구의 공간적 분포를 분석하였다. 특히 본 연구에서는 대기오염문제가 심각한 서울을 대상으로 교통에 기인한 미세먼지의 실태를 살펴보고, 서울을 둘러싸고 있는 경기도 일대에 대단위 주거지들이 밀집된 신도시들이 개발되면서 나타나는 인구분포와 통행패턴, 그리고 교통흐름 및 미세먼지 농도에 나타나는 공간적 변화와 이들 간의 공간적 관계를 종합적으로 파악하기 위하여 GIS를 적용하였다. 또한 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 데이터마이닝기법으로 추출해낸 통행흐름 자료를 이용하여 통행시간별 통행인구분포도를 작성하고, 이를 바탕으로 교통에 기인한 미세먼지에 직접 노출하게 되는 도시인구를 산정하는 시 공간적 모형개발을 시도하였다.
The fast progress on multimedia data acquisition technologies has enabled collecting vast amount of videos in real time. Although the amount of information gathered from these videos could be high in terms of quantity and quality, the use of the collected data is very limited typically by human-centric monitoring systems. In this paper, we propose a framework for analyzing long traffic video using series of content-based analyses tools. Our framework suggests a method to integrate theses analyses tools to extract highly informative features specific to a traffic video analysis. Our analytical framework provides (1) re-sampling tools for efficient and precise analysis, (2) foreground extraction methods for unbiased traffic flow analysis, (3) frame property analyses tools using variety of frame characteristics including brightness, entropy, Harris corners, and variance of traffic flow, and (4) a visualization tool that summarizes the entire video sequence and automatically highlight a collection of frames based on some metrics defined by semi-automated or fully automated techniques. Based on the proposed framework, we developed an automated traffic flow analysis system, and in our experiments, we show results from two example traffic videos taken from different monitoring angles.
Developers of network games have used several prediction techniques for hiding transmission delay to support the realtime requirement of network games. Nowadays many researches that are related with network game are in progress to solve delay problems more radically, such as to propose new routers architecture and transport protocols suitable to characteristics of network game traffic. So for these advanced researches the tasks to grasp the traffic characteristics of a network game are needed. In this paper we aimed to capture the traffic of MMORPG and present the statistical analysis of measured data. The measurement and the analysis were accomplished with the server of 'Lineage' that regarded as the most successful MMORPG. Next, we have implemented a traffic generator that reflects the characteristics of MMORPG and shown that the trace generated by MMORPG traffic generator had identical characteristics with actual traffic using statistical testing method. We expect that this traffic generator can be used in many researches related with a network game.
Traffic lights at night are usually framed in the image as bright regions bigger than the real size due to glow effect. Moreover, the colors of lighting region saturate to white. So it is difficult to distinguish between different traffic lights at night. Many related studies have tried to decrease the glow effect in the process of capturing images. Some studies drastically decreased the shutter time of the camera to reduce the adverse effect by the glow. However, this makes the video too dark. This study proposes a new idea which utilizes the glow effect. It examines the outer radial region of traffic light. It presents an algorithm to discriminate the color of traffic light by the analysis of the outer radial region. The advantage of the proposed method is that it can recognize traffic lights in the image captured by an ordinary black box camera. Experimental results using seven short videos show the performance of traffic light recognition reporting the precision of 96.4% and the recall of 98.2%. These results show that the proposed method is valid and effective.
The increase in traffic is a worldwide phenomenon. In Korea, it has been increased by 20% per annual in recent 1990’s and approximately 10 millions cars had been registered until 1997. This traffic could easily affect and contribute the local outdoor air quality(QAQ) concerned. The QAQ in highway in one of the examples and the subject in this study. The seoul tollgate located at the north-end of Keypngbu Highway was selected for the study. In case of highway tollgate, the local air pollution could be directly affected by the traffic to approach, wait and start the tollgate. Nitrogen dioxide (NO$_2$) concentration exceeded the EAQS(Environmental Air Quality Standards), but overall indoor air quality was a little better than the outdoor air quality. The measured TSP concentration was much higher than that of the EAQS. To apply a management to a air quality problem of Seoul tollgate, it was predicted air quality with traffic volume and weather condition. It was calculated NO$_2$ emission with traffic volume and predicted in and out of booth by CALINE3 at the Seoul tollgate. To make a comparison between measured and predicted concentration, the prediction was good. It was shown that NO$_2$ concentration was high in the morning at the from Seoul direction and in the evening at the to Seoul direction. it was thought that NO$_2$ concentration variation was reflected according to the traffic volume.
Although Korea coastal area has the increasing potential marine accident due to frequent ship's encounter, increased vessel traffic and large vessel, there is no specific model to evaluate the navigating vessel's risk considering the domestic traffic situation. The maritime transport environmental assessment is necessary due to the amended maritime traffic law. However, marine safety diagnosis is now carried out by foreign model. In this paper, therefore, we suggest a domestic traffic model reflecting the characteristics of korea coastal area and navigator's risk as we named PARK(Potential Assessment of Risk) model. We can evaluate the subjective risk by establishing the model and model output into maritime risk exposure system. To evaluate this model's effectiveness, we used ship handling simulation and applied, analyzed collision accident which occurred in korea coastal area. And also, we applied integrated to an ECDIS program for monitoring traffic risk of vessels with real time based AIS data and apply to evaluate traffic risk in busan harbor waterway. As a result, we could evaluate busan harbor waterway risk effectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3100-3116
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2016
With the rapid development of urban traffic system and fast increasing of vehicle numbers, the traditional centralized ways to generate the source-destination shortest path in terms of travel time(the optimal path) encounter several problems, such as high server pressure, low query efficiency, roads state without in-time updating. With the widespread use of smart cameras in the urban traffic and surveillance system, this paper maps the optimal path finding problem in the dynamic road network to the shortest routing problem in the smart camera networks. The proposed distributed optimal path generation algorithm employs the delay routing and caching mechanism. Real-time route update is also presented to adapt to the dynamic road network. The test result shows that this algorithm has advantages in both query time and query packet numbers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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