n this research neural -based model was developed to forecast link travel times , And it is also compared wiht other time series forecasting models such as Box-Jenkins model, Kalman filter model. These models are validated to evaluate the accuracy of models with real time series data gathered by the license plate method. Neural network's convergency and generalization were investigated by modifying learning rate, momentum term and the number of hidden layer units. Through this experiment, the optimum configuration of the nerual network architecture was determined. Optimumlearining rate, momentum term and the number of hidden layer units hsow 0.3, 0.5, 13 respectively. It may be applied to DRGS(dynamic route guidance system) with a minor modification. The methods are suggested at the condlusion of this paper, And there is no doubt that this neural -based model can be applied to many other itme series forecating problem such as populationforecasting vehicel volume forecasting et .
우리나라 응급의료체계의 구축은 선진국이 1960년대 초 시작한 반면 1980년 이후 구축되기 시작하여 아직까지 미흡한 편이다. 사고 및 재해 발생시 응급환자에 대한 적절한 처치는 관련정보가 빠르게 전달되고, 적절하게 사용되어 응급환자로 하여금 지체시간내에 얼마나 적합한 응급의료서비스를 수혜토록 하느냐가 가장 중요하다. 이를 위해 본 연구는 의료기관, 소방서 등 의료체계의 실태조사를 통하여 현재의 응급의료체계의 현황과 문제점을 분석하였다. GIS를 이용하여 119구급차 등 응급차량이 가는 경로와 일반 시민들이 이용할 수 있는 응급경로탐색에서 많은 영향을 미치는 교통요소, 좌회전, 우회전, 경유지, 시간대별 교통량을 고려하였다. 그리고 환자의 상태에 따른 병원을 찾도록 정보를 제공하였다. 이러한 교통요소 및 병원에 대한 정보를 제공함으로서 보다 나은 환자이송에 최적경로를 제시하고자 하였다.
In this paper, we applies two methods - Genetic Algorithm(GA) and $A^*$ Algorithm - to find the optimal path in route guidance system. Under the assumption that the traveling costs of each link are given, the task to find the optimal path becomes very complicated problem if the number of nodes or links increase. Two well-known algorithms are modified to resolve the problem and the preliminary demonstration show both optimistic result and needs to improvement.
첨단 교통 체계(Intelligent Transport Systems)의 중요한 요소인 첨단 교통 관리 체계(Advanced Traffic Management Systems)의 성공 여부는 교통정보를 어떻게 제공하고 통제하는데 의존하다. 즉, 정보 제공 방식과 이데 대한 운전자의 반응을 정확하게 파악하고 예측하여야 ITS를 성공적으로 구축할 수 있다. 이 논문에서는 동적 차량 길잡이 장치의 효용성을 평가하기 위한 확률적 통행배정모형을 개발하는 것이다. 개발된 통행배정모형은 운전자의 동적행태조정(Dynamic Behavioural Adjustment)을 명백하게 확솔 과정(Stochastic Process)으로 표현하여 기존의 모형에 비해 통해자들의 행태를 더욱 실제적으로 반영한다. 특히, 각 통행자들에게 K개의 최소경로시간을 제공해줌으로 인하여 통행자의 노선선택에 대한 선택폭을 증가시켜준다. 통행경로의 선택폭의 증가는 쟁점으로 대두되는 문제(교통항제소에서는 차량 길잡이 보유 운전자에게 체계최적(System Optimum)와 이용자최적(User Equilibrium)중 어떠한 원칙하에 교통정보를 제공하여야 하는가에 대한 해결 방안이다. 왜냐하면 만약 교통급제소에서 운전자에게 통행정보를 체계 최상을 하기 위해 정보를 제공하고자 하면, 길잡이 장착 운전자는 더 이상 제공된 정보를 따르지 않고 자기 스스로의 경에 의해 이용자 최상을 달성하고자 할 것이다. 이 논문의 목적은 이러한 복잡한 통행자의 경로선택행위를 반영하는 확률적 평형 통행 배정 모형을 여러가지 통계기법을 도입하여 개발하는 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.153-154
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2021
본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)를 기반으로 한 로봇(Robot)에 LiDAR 센서를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술인 동시적 위치 추적 지도 작성 기법을 이용하여 실내 맵 정보를 습득하고, 이를 기반으로 장애물과 건물 실내를 안전하고 정확하게 이동할 수 있도록 하였다. 또한 로봇에 자바에서 제공하는 개발 툴킷 Swing 및 AWT 라이브러리를 이용하여 GUI(Graphical User Interface)를 구현하였고 터치스크린을 장착하여 사용자가 원하는 제품을 선택하고 선택한 제품의 목적지를 습득한 맵을 토대로 좌표 값을 설정하여 ROS에서 지원하는 이동 프로세스를 실행시켜 목적지까지 경로를 설정하고 자율 주행하게 된다.
This study examined how the fire evacuation induction service system using a smartphone navigation application in the event of a fire affects the fire evacuation time, and the following conclusions were drawn. 1. The evacuation time was reduced by 22 seconds when the navigation application was used in computer scenario simulation. Even in the demonstration simulation, the evacuation time was reduced by 40 seconds when the navigation application was used. This indicates that the navigation application is effective in shortening the evacuation time in case of fire. 2. As a result of the demonstration scenario simulation, the time until the end of evacuation was 39 seconds faster in the case of evacuation guidance than in the case where it was not conducted. 3. No bottlenecks occurred in the evacuation route during the demonstration scenario simulation. As a result, there was a difference in the time required to complete the evacuation between the computer scenario simulation and the demonstration scenario simulation.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.40
no.9
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pp.824-829
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2016
Passenger casualties in the case of ship accidents have increased because of the increase in size and complexity of current ships (such as cruise ships). Therefore, in recent years, emergency evacuation systems are receiving increased interest so as to ensure the safety of passengers. Currently, there are only basic instructions provided, such as announcements regarding the situation, alarms, and exit signs; however, no guidance toward a proper escape route has yet been provided. To solve this problem, several emergency guiding schemes have been proposed. However, these systems ignore some of the realities of ship accidents and are impractical because various risk factors are not considered. Therefore, this paper proposes an optimal route guiding system based on an $A^*$ algorithm for emergency escape during disaster situations. This system takes into account various possible risk factors. Performance evaluation using computer simulations showed that the proposed scheme is effective and leads to safe escape routes.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.3
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pp.62-74
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2020
Although the government and local governments devote efforts to activate bicycles, they only access to the supply infrastructure such as bike lanes and the public bicycle rental service centers without considering the measures to overcome the geographical constraints of slope. Therefore, this study constructs bicyclist's energy consumption estimation model through experimental methods of slope gradient and heart rate measurement and suggest the bicycle route choice model which could minimize the energy by the slope gradient. After calculating the RMSE of the estimated energy consumption by applying this model to the simulation section, it is confirmed to be 41% better than the model which does not reflect slope gradient. The results of this study are expected to be applied to the bicycle infrastructure planning that considers both longitude and transverse of bike lanes and the algorithm of bicycle route guidance system in the future.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.9
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pp.18-23
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2017
The shipyard quay process struggles to control workers and maintain a secure working environment because of the presence of at least 1,000 people. Therefore, safety accidents such as an explosion or a fire are likely to occur. With the recent increase in safety accidents at shipyards, the requirements for safety and process monitoring have been strengthened. Major shipyards are conducting researchto monitor the process in real time and to detect the work environment for safety. In this paper, we propose a safe and accurate evacuation route based on the information of the dangerous area and the user's location based on a mobile application to reduce the casualty accidents in the presence of many personnel in a concentrated area. To do this, we analyze the trend of the fire escape system on the ground building, compare various algorithms for escape route calculation, select appropriate algorithms for this study, and perform programming. A basic experiment was conducted to confirm the results. The proposed method is expected to be used in large ship construction sites, passenger ships and large public facilities to reduce accidents in the case of a safety accident.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.2
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pp.129-137
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2020
Currently, The autonomous vehicle market is researching and developing four-level autonomous vehicles beyond the commercialization of three-level autonomous vehicles. Because unlike the level 3, the level 4 autonomous vehicle has to deal with an emergency directly, the most important aspect of a four-level autonomous vehicle is its stability. In this paper, we propose an Optimized Vehicle Routing System (OVRS) that determines the route with the lowest probability of an accident at the destination of the vehicle rather than an immediate response in an emergency. The OVRS analyzes road and surrounding vehicle information collected by The RSU communication to predict road hazards, and sets the route for the safer and faster road. The OVRS can improve the stability of the vehicle by executing the route guidance according to the road situation through the RSU on the road like the network routing method. As a result, the RPNN of the ASICM, one of the OVRS modules, was about 17% better than the CNN and 40% better than the LSTM. However, because the study was conducted in a virtual environment using a PC, the possibility of accident of the VPDM was not actually verified. Therefore, in the future, experiments with high accuracy on VPDM due to the collection of accident data and actual roads should be conducted in real vehicles and RSUs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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