Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.5
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pp.462-469
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2023
In this study, we propose a method for evaluating the risk of collision between ships to support determination on the risk of collision in a situation in which ships encounter each other and to prevent collision accidents. Because several uncertainties are involved in the navigation of a ship, must be considered when evaluating the risk of collision. We apply the Dempster-Shafer theory to manage this uncertainty and evaluate the collision risk of each target vessel in real time. The distance at the closest point approach (DCPA), time to the closest point approach (TCPA), distance from another vessel, relative bearing, and velocity ratio are used as evaluation factors for ship collision risk. The basic probability assignments (BPAs) calculated by membership functions for each evaluation factor are fused through the combination rule of the Dempster-Shafer theory. As a result of the experiment using automatic identification system (AIS) data collected in situations where ships actually encounter each other, the suitability of evaluation was verified. By evaluating the risk of collision in real time in encounter situations between ships, collision accidents caused by human errora can be prevented. This is expected to be used for vessel traffic service systems and collision avoidance systems for autonomous ships.
Kim, Yo-Sep;Park, Je-Jin;Park, Kwang-Won;Park, Seong-Yong;Kim, Jeong-Hyun
Journal of Korean Society of Transportation
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v.26
no.5
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pp.29-40
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2008
Police agency is indicated that the number of children's traffic accident is tending downwards, however about one child is dead every day due to traffic accident. Major parts of the accidents happen during walking; among the rest, jaywalking is the biggest reason. Many accidents take plate on the road to school or near the home so government legislate children safeguard zone at 1995. According to the legislation, drivers have to reduce speed and there are safety facilities for children at children safeguard zone. This study finds the problems of children safeguard zone and suggest more effective and quantitative method for children safeguard zone. Firstly this study grasps the characters of children's pattern movement and children's traffic accident at children safeguard zone and then divides specific danger factors of children's traffic accident at children safeguard zone. Secondly, each factor is given danger level depending on danger degree and suggests effective method for assignment standard of children safeguard zone using all of these things.
Some previous studies adopted a method statistically based on the observed traffic volumes and travel times to estimate the parameters. Others tried to find an optimal set of parameters to minimize the gap between the observed and estimated traffic volumes using, for instance, a combined optimization model with a traffic assignment model. The latter is frequently used in a large-scale network that has a capability to find a set of optimal parameter values, but its appropriateness has never been demonstrated. Thus, we developed a methodology to estimate a set of parameter values of BPR(Bureau of Public Road) function using Harmony Search (HS) method. HS was developed in early 2000, and is a global search method proven to be superior to other global search methods (e.g. Genetic Algorithm or Tabu search). However, it has rarely been adopted in transportation research arena yet. The HS based transportation network calibration algorithm developed in this study is tested using a grid network, and its outcomes are compared to those from incremental method (Incre) and Golden Section (GS) method. It is found that the HS algorithm outperforms Incre and GS for copying the given observed link traffic counts, and it is also pointed out that the popular optimal network calibration techniques based on an objective function of traffic volume replication are lacking the capability to find appropriate free flow travel speed and ${\alpha}$ value.
Traditionally, a dynamic network model is considered as a tool for solving real-time traffic problems. One of useful and practical ways of using such models is to use it to produce and disseminate forecast travel time information so that the travelers can switch their routes from congested to less-congested or uncongested, which can enhance the performance of the network. This approach seems to be promising when the traffic congestion is severe, especially when sudden incidents happen. A consideration that should be given in implementing this method is that travel time information may affect the future traffic condition itself, creating undesirable side effects such as the over-reaction problem. Furthermore incorrect forecast travel time can make the information unreliable. In this paper, a network-wide travel time prediction model under incidents is developed. The model assumes that all drivers have access to detailed traffic information through personalized in-vehicle devices such as car navigation systems. Drivers are assumed to make their own travel choice based on the travel time information provided. A route-based stochastic variational inequality is formulated, which is used as a basic model for the travel time prediction. A diversion function is introduced to account for the motorists' willingness to divert. An inverse function of the diversion curve is derived to develop a variational inequality formulation for the travel time prediction model. Computational results illustrate the characteristics of the proposed model.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.122-124
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2022
Handling Passenger Traffic is the main challenge for designing an elevator group-control algorithm. Advanced control systems such as Hyundai's Destination Selection System(DSS) lets passengers select the destination by pressing on a selecting screen, and the systems have shown great efficiency. However, the algorithm cannot be applied to the general elevator control system due to the expensive cost of the technology. Often many elevator systems use Nearest Car(NC) algorithms based on the SCAN algorithm, which results in time efficiency problems. In this paper, we designed an elevator group-control algorithm for specific buildings that have approximate timetable data for most of the passengers in the building. In that way, it is possible to predict the destination and the location of passenger calls. The algorithm consists of two parts; the waiting function and the assignment function. They evaluate elevators' actions with respect to the calls and the overall situation. 10 different timetables are created in reference to a real timetable following midday traffic and interfloor traffic. The specific coefficients in the function are set by going through the genetic algorithm process that represents the best algorithm. As result, the average waiting time has shortened by a noticeable amount and the efficiency was close to the known DSS result. Finally, we analyzed the algorithm by evaluating the meaning of each coefficient result from the genetic algorithm.
Kim, Byung-Kwan;Lim, Yong-Taek;Lim, Kang-Won;Lee, Young-Ihn
Journal of Korean Society of Transportation
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v.26
no.3
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pp.155-167
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2008
This paper studies a multiple user class variable demand user equilibrium and system optimal condition, and then establishes solution algorithms for them. The traffic network equilibrium is accomplished with basis on following assumptions. For considering heterogeneous road user, several user classes have discrete set of VOTs and the travel demand of each user classes varies according to generalized travel cost. this paper specifically investigates following question on multi-class variable demand: Are user equilibrium flows pattern dependent on the unit (time or money) perceived by road user classes? What is system optimal condition according to the unit used in measuring the travel cost or disutility? Finally, using this network equilibrium condition, The traffic assignment algorithm of each equilibrium condition are established.
Nowadays, the movement of commercial vehicles has caused severe congestion, environmental problems and damaged pavements in urban area. To solve the Problems, this research has proposed a methodology to build-up a freight network that is enable to manage the movement and demand of commercial vehicles. The network based on urban arterial network has developed according to freight traffic volume that is under the influence of road types among The in study area. Freight network has been developed by assignment method of 4-step transportation forecasting. Once, acceptable limits of freight traffic volume are decided, freight network can be developed using the capacity To confirm the application of the methodology, freight network of Seoul city has developed by the methodology.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.34
no.2
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pp.223-234
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2008
Mobile multi-hop relaying (MMR) technology is being considered as a promising solution capable to enhance coverage, user throughput, and system capacity of the current wired backbone dependent wireless access networks. Since the relaying nodes do not need a wired backbone access, MMR technology offers easy and low-cost deployment, flexible cell planning, and adaptive traffic handling performance. In this paper, we investigate performance and cost effectiveness of the MMR technology deployment in the IEEE802.16j based WiBro/WiMAX systems. We first introduce standardization activities and research issues of MMR WiBro/ WiMAX systems. Since the coverage extension problem may occur in metropolitan areas as well as suburban or rural areas where user density is relatively low or moderate, we introduce several MMR topologies and analyze cost-effectiveness of MMR based coverage extension with respect to the user traffic density. Then, we argue cost effect on MMR technology deployment and throughput performance, Finally, we introduce further study issues including sectorized base station based MMR deployment approaches and the single and multi-frame structure MMR approaches.
Purpose: The purpose of this study is to quantitatively identify the environmental contribution generated by urban rail users in the metropolitan area. Method: As for the analysis method, the mode choice and assignment of the traffic demand analysis were repeatedly performed on the assumption that each line was not opened for the metropolitan urban railway lines 1 to 9. After that, the environmental contribution according to changes in demand for the road was analyzed. Result: The total amount of carbon dioxide emissions and benefits were found to be the largest for subway line 1. However, when considering the number of stations and length, it was analyzed that the environmental contribution was the greatest in Metro Line 4. Conclusion: Measures to promote the use of public transportation are representative of environmental improvement policies, but there is a limit in that it is difficult for actual users/non-users to feel it. Therefore, it is judged that it is necessary to quantitatively present the effect in order to improve and spread awareness of the environment.
This paper presents the travel demand estimation using interval estimation methods during the trip generation stage, and then followed the other three stages of the four stage trip estimation. We have used real data of Dae-jun City. To estimate travel demand using the interval estimation method, a reliability level was set to 95% by a upper bound value, a middle value and a lower bound value. The four stage traffic demand analysis procedure was equally applied and finally interval traffic was estimated. The result showed a difference between maximum values and middle values depending on the destination during the trip generation stage. It depends on an explanation ability of regression analysis. Most of interval estimation ratio resulted in the traffic assignment stage showed ${\pm}5{\sim}18%$ difference on the average and ${\pm}30{\sim}50%$ at the most.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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