Numerical experiments of OAT (Ocean Acoustic Tomography) are carried out in the East Sea of Korea where the canonical ocean has been perturbed by a mesoscale warm eddy and a thermal front. In order to estimate the horizontal and vertical structure of water temperature of the perturbed ocean, the experimental area is divided into 16 cells with 8 pairs of sources and receivers for a horizontal slice and the water column is divided into 8 layers for a vertical slice. The inversely estimated temperature field by using SVD (Singular Value Decomposition) method reveals the eddy and frontal structure clearly. The rms errors of the two horizontal slices are less than $0.4^{\circ}C$ and $1.7^{\circ}C$ at 400 m and 200 m depths, respectively, while the error in the vertical slice is less than $1.0^{\circ}C.$ For better estimation of temperature by OAT method, particularly for the East Sea, a range-dependent ray model should be used to solve the forward problem. At the same time, improvement in computing the refracted ray path between vertical layers is required to obtain more accurate travel time information. The results of the present experiment give rise to a possibility of application of OAT in remote sensing of the ocean thermal structure.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.58
no.2
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pp.121-129
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2022
Density and sound speed contrasts (g and h, respectively), and swimming angle were measured for sandfish (Arctoscopus japonicus) without swimbladder. The density contrast was measured by the volume displacement method while the sound speed contrast was measured by the acoustic measurements of travel time (time-of-flight method). The swimming angle was measured by dividing it into daytime, nighttime, daytime feeding and nighttime feeding. The g was 1.001 to 1.067 with an average (± standard deviation) of 1.032 (± 0.017), and the h was 1.007 to 1.022 with an average (± standard deviation) of 1.015 (± 0.003). The swimming angles (mean ± standard deviation) were 16.8 ± 10.3° during the daytime, 1.9 ± 12.3° during the nighttime, 30.2 ± 12.6° in the daytime feeding and 35.0 ± 13.2° in the nighttime feeding. These results will provide important parameters input to calculate theoretical scattering models for estimating the acoustic target strength of sandfish.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.82-96
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2020
The Demand Responsive Transit (DRT) system is the flexible public transport service that determines the route and schedule of the service vehicles according to users' requests. With increasing importance of public transport systems in urban areas, the development of stable and fast routing algorithms for DRT has become the goal of many researches over the past decades. In this study, a new heuristic method is proposed to generate fast and efficient routes for multiple vehicles using demand clustering and destination demand priority searching method considering the imbalance of users' origin and destination demands. The proposed algorithm is tested in various demand distribution scenarios including random, concentration and directed cases. The result shows that the proposed method reduce the drop of service ratio due to an increase in demand density and save computation time compared to other algorithms. In addition, compared to other clustering-based algorithms, the walking cost of the passengers is significantly reduced, but the detour time and in-vehicle travel time of the passenger is increased due to the detour burden.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.3
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pp.1-14
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2008
Mass transit information should contribute many benefits to users. Especially transportation information technology is developing highly with information technology in Korea recently. Hereafter it is expected to provide customized transportation information to users individually with the advent of ubiquitous age in earnest. This public transportation information service can be realized by path finding algorithms in public transportation networks including travel and transfer attributes. In this research, multi objectives such as travel time, transfer time, and number of transfer and so on are constructed with the primary facts influencing users. Moreover, the method reducing user's path finding alternatives arbitrarily is proposed by selecting the best alternative which provides maximum utility to users among non dominated paths. Therefore, the ultimate goal of this study proposes a multi objective shortest paths finding algorithm which can take into account multiple user classes in a transit network with multiple travel modes. The proposed algorithm is demonstrated based on the two case studies - a small toy network and the large-scaled Seoul Metropolitan subway network.
With the hubbing strategy, construction of "Incheon Airport Railroad(AREX)" was proceeded to expand the accessibility at the level of airports in rivalry like Kansai and Chek Lap Kok. At the present 1st phase which routes from Incheon Airport to Kimpo Airport is opened March 2007. 2nd phase which is planned from Kimpo Airport to Seoul station will be opened at the end of October 2010. But the accessibilty to AREX is delinquent because it is connected only in Seoul station and the maximum operation speed is 110km/h which downgrade the time competitiveness with airport limousine. In addition, transfering of user is necessary to access to AREX from Kyungbu KTX. With these reasons, travel demand in 1st phase section is low(7%). According to reestimation of travel demand, demand analysis result compared with convention condition is insufficient, so required annual average government grant-in-aid amounts to 200 billions won, and it is right time to develop the method for revitalization of Incheon airport railroad. In this paper, facilities plan and operating plan to make new travel demand by speed-up which is able through substitution train now running with high speed train(EMU, 180km/h) and direct connection of KTX, will be suggested. This will contribute to offering high speed railroad service to customers and the reduction of government grant-in-aid by way of demand expansion.
PURPOSES : This study examines the performance changes of road networks according to the strength of a disaster, and proposes a method for estimating the quantitative resilience according to the road-network performance changes and damage scale. This study also selected high-influence road sections, according to disasters targeting the road network, and aimed to analyze their hazard resilience from the network aspect through a scenario analysis of the damage recovery after a disaster occurred. METHODS : The analysis was conducted targeting Sejong City in South Korea. The disaster situation was set up using the TransCAD and VISSIM traffic-simulation software. First, the study analyzed how road-network damage changed the user's travel pattern and travel time, and how it affected the complete network. Secondly, the functional aspects of the road networks were analyzed using quantitative resilience. Finally, based on the road-network performance change and resilience, priority-management road sections were selected. RESULTS : According to the analysis results, when a road section has relatively low connectivity and low traffic, its effect on the complete network is insignificant. Moreover, certain road sections with relatively high importance can suffer a performance loss from major damage, for e.g., sections where bridges, tunnels, or underground roads are located, roads where no bypasses exist or they exist far from the concerned road, including entrances and exits to suburban areas. Relatively important roads have the potential to significantly degrade the network performance when a disaster occurs. Because of the high risk of delays or isolation, they may lead to secondary damage. Thus, it is necessary to manage the roads to maintain their performance. CONCLUSIONS : As a baseline study to establish measures for traffic prevention, this study considered the performance of a road network, selected high-influence road sections within the road network, and analyzed the quantitative resilience of the road network according to scenarios. The road users' passage-pattern changes were analyzed through simulation analysis using the User Equilibrium model. Based on the analysis results, the resilience in each scenario was examined and compared. Sections where a road's performance loss had a significant influence on the network were targeted. The study results were judged to become basic research data for establishing response plans to restore the original functions and performance of the destroyed and damage road networks, and for selecting maintenance priorities.
Because the basic assumptions of deterministic user equilibrium assignment that all network users have perfect information of network condition and determine their routes without errors are known to be unrealistic, several stochastic assignment models have been proposed to relax this assumption. However. it is not easy to solve such stochastic assignment models due to the probability distribution they assume. Also. in order to avoid all path enumeration they restrict the number of feasible path set, thereby they can not preciously explain the travel behavior when the travel cost is varied in a network loading step. Another problem of the stochastic assignment models is stemmed from that they use heuristic approach in attaining optimal moving size, due to the difficulty for evaluation of their objective function. This paper presents a logit-based stochastic assignment model and its solution algorithm to cope with the problems above. We also provide a stochastic user equilibrium condition of the model. The model is based on path where all feasible paths are enumerated in advance. This kind of method needs a more computing demand for running the model compared to the link-based one. However, there are same advantages. It could describe the travel behavior more exactly, and too much computing time does not require than we expect, because we calculate the path set only one time in initial step Two numerical examples are also given in order to assess the model and to compare it with other methods.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.10
no.3
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pp.55-65
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2008
For obtaining telematics traffic information(travel time or speed in an individual link), there are many kinds of devices to collect traffic data. Since the GPS satellite signals have been released to civil society, thank to the development of GPS technology, the GPS has become a very useful instrument for collecting traffic data. GPS can reduce the cost of installation and maintenance in contrast with existing traffic detectors which must be stationed on the ground. But. there are Problems when GPS data is applied to the existing filtering techniques used for analyzing the data collected by other detectors. This paper proposes a method to provide users with correct traffic information through filtering abnormal data caused by the unusual driving in collected data based on GPS. We have developed an algorithm that can be applied to real-time GPS data and create more reliable traffic information, by building patterns of past data and filtering abnormal data through selection of filtering areas using Quartile values. in order to verify the proposed algorithm, we experimented with actual traffic data that include probe cars equipped with a built-in GPS receiver which ran through Gangnam Street in Seoul. As a result of these experiments, it is shown that link travel speed data obtained from this algorithm is more accurate than those obtained by existing systems.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.4
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pp.12-19
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2014
A signal plan focused on vehicle traffic could easily overlook vulnerable priority signals, although the importance of vulnerable movements is increasingly recognized in recent years. Especially, the vulnerable are sometimes faced with dangerous situations when crossing roads with a signal plan based on design values of average, non-vulnerable persons. This study is focused on how to minimize the vehicle delay while simultaneously considering traffic flow and providing traffic safety by increasing road crossing time for pedestrians. For this purpose, a priority signal control strategy for the vulnerable, considering vehicle traffic flow, has been tested. Practical implication and a microscopic computer simulation has shown that the proposed method could provide a small decrease (about 6.2%) in pedestrian delay, a small increase (about 8.5~13.3%) in travel speed of passing traffic, and a considerable decrease (16.2~26.9%) in vehicle travel time. These findings suggest that the proposed signal control strategy could increase pedestrian safety and diminish delay of vehicle travel.
There are three types of noise generated inside the vehicle: BSR (Buzz, Squeak, Rattle). In this paper, we propose a classifier that automatically classifies automotive BSR noise by using features extracted from deep convolutional neural networks. In the preprocessing process, the features of above three noises are represented as noise-map using STFT (Short-time Fourier Transform) algorithm. In order to cope with the problem that the position of the actual noise is unknown in the part of the generated noise map, the noise map is divided using the sliding window method. In this paper, internal parameter of the deep convolutional neural networks is visualized using the t-SNE (t-Stochastic Neighbor Embedding) algorithm, and the misclassified data is analyzed in a qualitative way. In order to analyze the classified data, the similarity of the noise type was quantified by SSIM (Structural Similarity Index) value, and it was found that the retractor tremble sound is most similar to the normal travel sound. The classifier of the proposed method compared with other classifiers of machine learning method recorded the highest classification accuracy (99.15 %).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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