Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Son, Sang Hyuk | - |
| dc.contributor.advisor | Park, Tae Joon | - |
| dc.contributor.author | Son, Jeong Il | - |
| dc.date.accessioned | 2017-05-10T08:50:28Z | - |
| dc.date.available | 2016-05-18T00:00:00Z | - |
| dc.date.issued | 2014 | - |
| dc.identifier.uri | http://dgist.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000002262546 | en_US |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11750/1354 | - |
| dc.description.abstract | There have been numerous modern technological advances that have changed life for many people. Transportation fields are evolving, too. This thesis suggests intelligent transportation systems (focused on general vehicles) using smart sensors, high-powered computers, and advanced communication technologies. This thesis divided into three parts. The first part is the study on route guidance systems. Existing general route guidance systems focused on shorter travel time and distance. However, it is not the most important element in deciding a route. Thus, this study aimed to quantify the quality of alternative routes by explicitly considering route travel time variability. The second part is the study on driving behaviors. This study aimed to propose a new index to capture drivers’ aggressiveness by analyzing inter-vehicular dynamics data and to demonstrate how the proposed index would work using real world driving behavior data obtained from four distinctive groups. The final part is the study on eco-driving. The proposed system in this study can offer a recommended speed to drivers and volume of traffic to traffic light control system. This can make an improved traffic environment. This system can reduce fuel consumption and CO2 emissions. ⓒ 2014 DGIST | - |
| dc.description.tableofcontents | Chapter1. Introduction 1 -- Chapter2. Quantifying Route Quality through Viability Indices using Actual Travel Time Data 5 -- 2.1 Introduction 5 -- 2.2 Travel Time Data in Daegu City 6 -- 2.3 Methodology 9 -- 2.4 Implementation and Results 11 -- 2.4.1 OP Pair 1 11 -- 2.4.1.1 Dominancy Index 11 -- 2.4.1.2 Beat the Average Index 12 -- 2.4.2 OP Pair 2 14 -- 2.4.2.1 Dominancy Index 15 -- 2.4.2.2 Beat the Average Index 15 -- 2.4.3 OP Pair 3 16 – 19 -- 2.4.3.1 Dominancy Index 17 -- 2.4.3.2 Beat the Average Index 17 -- 2.5 Summary 19 -- Chapter3. Capturing Drivers’ Aggressiveness from Inter-Vehicular Dynamics Data 20 -- 3.1 Introduction 20 -- 3.2 Data 21 -- 3.2.1 Subject 21 -- 3.2.2 Instrumented Vehicle 22 -- 3.2.3 Data Collection Procedure 22 -- 3.2.4 Driving Behavior Data 22 -- 3.2.5 Questionnaire Data 23 -- 3.3 Procedure for Quantifying Aggressiveness 23 -- 3.3.1 Proposed Aggressiveness Index 24 -- 3.3.1.1 Time to Collision Measure 24 -- 3.3.1.2 Deceleration Rate Difference Measure 24 -- 3.3.1.3 Proposed Aggressiveness Index 25 -- 3.3.2 Drivers’ Aggressiveness from Driving Behavior Questionnaire 26 -- 3.3.2.1 Radar Chart based Aggressiveness Analysis 26 -- 3.3.2.2 Quantifying Aggressiveness based on Intentional and Unintentional Violations 26 -- 3.4 Results and Discussion 27 -- 3.4.1 Proposed Driver’s Aggressiveness Index 27 -- 3.4.2 Aggressiveness Obtained from Radar Charts 29 -- 3.4.3 Aggressiveness using Intentional and Unintentional Violations, and Safe Driving Speed 30 -- 3.5 Summary 31 -- Chapter4. Vehicles’ Speed and Traffic Light Control to Reduce Fuel Consumption and CO2 Emissions 33 -- 4.1 Introduction 33 -- 4.2 Background 36 -- 4.2.1 Elements increasing Fuel Consumption and Emissions of Vehicles -- 4.2.2 Car-Following Model 36 -- 4.2.3 VISSIM 37 -- 4.2.4 VT-Micro Model 37 -- 4.2.5 Related Works 37 -- 4.3 Methodology 38 -- 4.3.1 Speed Control 39 -- 4.3.1.1 Current Traffic Light is Green 41 -- 4.3.1.2 Current Traffic Light is Red 43 -- 4.3.2 Traffic Light Cycle Control 44 -- 4.4 Simulation 45 -- 4.4.1 Simulation Environment 46 -- 4.4.2 Simulation Result 47 -- 4.4.2.1 Average Travel Time 47 -- 4.4.2.2 Non-stop Pass Rate 48 -- 4.4.2.3 Fuel Consumption and CO2 Emissions 49 -- 4.5 Summary 52 -- Chapter5. Conclusions 53 -- REFERENCES 55 -- 요약문 58 -- Acknowledgement 59 |
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| dc.format.extent | 59 | - |
| dc.language | eng | - |
| dc.publisher | DGIST | - |
| dc.subject | route guidance | - |
| dc.subject | driving behavior | - |
| dc.subject | eco driving | - |
| dc.title | Intelligent Transportation System: Route Guidance, Driving Behavior, and Eco-driving | - |
| dc.title.alternative | 지능형 교통 시스템: 길 찾기, 운전 행태, 친환경적 교통 시스템 | - |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.identifier.doi | 10.22677/thesis.2262546 | - |
| dc.description.alternativeAbstract | 과학기술의 발전은 현대인들의 생활에 많은 변화를 가져왔다. 교통에서도 이는 마찬가지이다. 이 논문에서는 지능화된 교통 시스템을 제안하였다. 교통 시스템 중 일반적으로 가장 많이 사용되는 자동차를 대상으로 한 시스템 이다. 스마트 센서, 고성능 컴퓨터, 그리고 발달된 통신 기술들을 교통 분야에 적용함으로써 지능형 교통 시스템을 구축하였다. 이러한 지능형 교통 시스템은 교통 분야 전반에 적용이 가능하다. 이 논문에서는 3 가지 분야에 이 시스템을 적용해 보았다. 첫 번째는 길 찾기에 적용하였다. 기존의 길 찾기 시스템은 거리가 짧은 경로나 목적지까지 도달하기까지 걸리는 시간이 짧은 경로에 초점을 맞추고 있다. 그러나 이것은 길을 찾아 주는데 있어서 가장 중요한 요소가 아니다. 따라서 이 연구는 여러 경로들의 가치를 수량화 해서 운전자가 가장 선호하는 경로를 쉽게 선택할 수 있도록 하는 것을 목표로 하였다. 두 번째로 우리는 운전자들의 운전 행태에 대해 연구하였다. 여기서 우리는 연령과 성별에 따라 4 개의 그룹을 만들고 각 그룹별로 실제 도로에서 차량을 운전한 데이터를 수집하였다. 또한 각 개인별 설문지를 통해 평소에 자신이 생각하는 운전 습관에 대해 답하도록 하였다. 이 두 가지 데이터의 분석을 통해서 성별과 연령이 운전 행태에 미치는 영향을 알아보았다. 마지막으로 우리는 친환경적인 교통 시스템을 개발 하였다. 이 시스템은 교차로에서 차량들이 경제적으로 주행 할 수 있도록 해주는 추천 속도를 각 차량에 제공하고 교통량에 따라 신호등의 주기를 가변적으로 변화 시킨다. 이 시스템은 교통흐름을 원활하게 하고 연료소비량과 CO2 배출량을 감소시켰다. ⓒ 2014 DGIST | - |
| dc.description.degree | Master | - |
| dc.contributor.department | Information and Communication Engineering | - |
| dc.contributor.coadvisor | Son, Joon Woo | - |
| dc.date.awarded | 2014. 2 | - |
| dc.publisher.location | Daegu | - |
| dc.description.database | dCollection | - |
| dc.date.accepted | 2016-05-18 | - |
| dc.contributor.alternativeDepartment | 대학원 정보통신융합공학전공 | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | Son, Jeong Il | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | Son, Sang Hyuk | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | Park, Tae Joon | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | Son, Joon Woo | - |
| dc.contributor.alternativeName | 손정일 | - |
| dc.contributor.alternativeName | 손상혁 | - |
| dc.contributor.alternativeName | 박태준 | - |
| dc.contributor.alternativeName | 손준우 | - |
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- Department of Electrical Engineering and Computer Science Theses Master
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