Dentifying and Clustering the Flood Impacted Areas for Strategic Information Provision

박은미; 빌랄 무하메드

doi:https://doi.org/10.12815/kits.2021.20.6.100

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박은미 (목원대학교) 빌랄 무하메드 (㈜DP World Business Intelligence team)

저널정보: 한국ITS학회 한국ITS학회 논문지 한국ITS학회 논문지 제20권 제6호

발행연도: 2021.12

수록면: 100 - 109 (10page)

DOI: https://doi.org/10.12815/kits.2021.20.6.100

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Flooding usually brings in disruptions and aggravated congestions to the roadway network. Hence, right information should be provided to road users to avoid the flood-impacted areas and for city officials to recover the network. However, the information about individual link congestion may not be conveyed to roadway users and city officials because too many links are congested at the same time. Therefore, more significant information may be desired, especially in a disastrous situation. This information may include 1) which places to avoid during flooding 2) which places are feasible to drive avoiding flooding. Hence, this paper aims to develop a framework to identify the flood-impacted areas in a roadway network and their criticality. Various impacted clusters and their spatiotemporal properties were identified with field data. From this data, roadway users can reroute their trips, and city officials can take the right actions to recover the affected areas. The information resulting from the developed framework would be significant enough for roadway users and city officials to cope with flooding.

#Congested links #DBSCAN #Disruptive network #Flood Impacted Areas #Link clustering

참고문헌 (10)

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Ester M. / 1996 / A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise / Kdd 96:226~231

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Luathep P. / 2013 / Flood Evacuation Behavior Analysis in Urban Areas / Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies 13:178~195

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