• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.05a
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• pp.330-333
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• 2001

본 연구에서는 쌍방향 시장에서 혼잡 비용의 처리 방법을 제시한다. 이 방법은 쌍방향 시장에서 시장의 참여자들은 혼잡을 고려하지 않고 서로 계약을 하며 만일 혼잡이 발생한다면 Independent System Operator(ISO)가 혼잡을 해결한다는 가정을 전제로 한다. ISO는 혼잡이 발생 시 조정 입찰(adjustment bidding)을 통해 전력을 매매하여 혼잡을 해소한다. 이때 ISO는 전력의 매매 비용을 최소화하도록 하는데 이 매매 비용을 혼잡 비용이라고 부른다. 그러므로 쌍방향 시장에서는 이 혼잡 비용을 시장의 참여자에게 공평하게 배분하는 방식이 중요한 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 방법이 제시되었으며 송전 제약에 대한 라그랑지 승수를 이용하는 방식도 그 중의 하나이다. 그러나 이 방식은 연속 혼잡이 발생하면 참여자에게 혼잡 비용을 정확히 배분할 수 없다. 여기서 연속 혼잡이란 혼잡 선로에 의해 다른 선로에 혼잡이 발생하는 경우를 말한다. 본 연구에서는 직류 조류를 이용한 다단계 방법을 제시하며 이 방법은 연속 혼잡을 단계별로 처리하여 기존의 방법의 문제점을 해결하였고 혼잡 비용이 참여자에게 공평히 배분되도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.71-73
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• 2015

2009년 7월 개화에서 신논현까지 서울 지하철 9호선이 개통했다. 2010년 9호선 일평균 통행량은 예측 통행량 대비 97%수준이었으나, 2013년은 110%를 달성했다. 2015년 3월 2단계구간이 개통되어 평일 평균 이용객이 15만명 정도가 더 늘어났다. 국회 자료에 따르면, 출근시간 염창역에서 당산역까지의 혼잡도가 237%로 나타났다. 이는 다른 지하철 혼잡도 2배 뛰어넘는 수치이다. 당산역에서 여의도역(234%), 여의도역에서 노량진역(212%), 노량진역에서 동작역(216%)으로 기록이 될 만큼 특정 구간의 혼잡도가 높게 나타났고 급행노선을 선호하는 인원이 많아 시간이 지날수록 정체현상이 가중되고 있다. 따라서 본 연구는 혼잡도의 주 원인인 정체현상을 감소시키고 여객 수송율을 증가시키기 위해 기존의 급행 프로세스를 변경하는 방안을 제시한다. 여기에 적용된 연구방법은 혼잡도 수준을 낮추기 위해 필요한 프로세스 설정하고 아레나 시뮬레이션 프로그램 분석을 통해 본 연구에서 제시한 방안에 대해 검증한다. 본 연구에서 제안한 방식을 통해 지하철의 혼잡도 해소에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.11
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• pp.289-295
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• 2016

Subway is a future-oriented means of transportation that can be safely and quickly mass transport many passengers than buses and taxis. Congestion growth due to the increase of the metro users is one of the factors that hinder citizens' rights to comfortably use the subway. Accordingly, congestion prediction in the subway is one of the ways to maximize the use of passenger convenience and comfort. In this paper, we monitor the level of congestion in real time via the existing congestion on the metro using multiple regression analysis and big data processing, as well as their departure station and arrival station information More information about the transfer stations offer a personalized congestion prediction system. The accuracy of the predicted congestion shows about 81% accuracy, which is compared to the real congestion. In this paper, the proposed prediction and recommendation application will be a help to prediction of subway congestion and user convenience.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.61-62
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• 2023

There have been cases where the number of port workers has temporarily decreased due to COVID-19. To prevent the spread of COVID-19, a number of workers were quarantined, resulting in bottlenecks and waiting throughout the port operation process, increasing the congestion of terminals. As a result, problems such as a decrease in terminal operation efficiency occurred. However, it is understood that congestion centered on unloading equipment inside the terminal is not clearly calculated. Terminal congestion is thought to be a key factor directly related to the operational efficiency of the terminal. The congestion calculation method generally used in various fields measures congestion based on image-based data. Due to the nature of the loading and unloading equipment that moves according to the quantitative loading plan, it is unreasonable to apply the existing congestion calculation method. Therefore, this study presented a method of calculating terminal congestion using equipment waiting time and turnaround time, and verified the statistical significance of the congestion calculated using data from Terminal A of Busan Port.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.34 no.6
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• pp.510-522
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• 2016

In studies involving public transport, social welfare improvement is simply explained by the increase in public transport demand. However, the increase in the demand for public transport is mostly observed by the change in the frequency of public transport service, and in-vehicle crowding in public transport has not been an object of concern. This study examines and tries to reveal the cause of the changes of the social welfare and in-vehicle crowding of the changing public transport from imposing congestion pricing. We observe that congestion pricing increases in-vehicle crowding in public transport. This predictable phenomenon is more exacerbated in case of not operating bus-only lane. It should be noted that in-vehicle crowding is more increased in suburban, but in First-best toll system it tends to get worse less than it in other congestion pricing systems. We identify that the change of in-vehicle crowding is affected by the change of proximity of the housing to workplace, the number of commuting trips, and unpredictable distortion effect of the congestion charge.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1019-1022
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• 2010

네트워크 기술의 발전으로 이용할 수 있는 대역폭이 증가하고 있다. 그에 따라 증가한 대역폭을 효율적으로 사용하기 위한 전송 기술이 요구되고 있다. TCP Vegas는 RTT(Round Trip Time)를 이용해 혼잡을 미리 예측하여 윈도우 크기를 조절하는 혼잡 제어 알고리즘을 사용한다. UDT는 높은 대역폭과 큰 RTT 환경에서 대용량 데이터를 전송하기 위해 제공된 응용 기반의 전송 프로토콜이다. 본 논문에서는 UDT에 혼잡예측 알고리즘을 적용한 새로운 UDT의 혼잡제어 알고리즘을 제안한다. 혼잡예측을 통해 혼잡한 구간, 혼잡하지 않은 구간을 나누어 혼잡윈도우를 갱신한다. 혼잡하지 않은 구간에서 혼잡윈도우를 증가시키고 혼잡한 구간에서 혼잡윈도우를 감소시킴으로써 기존의 UDT보다 성능이 개선되었음을 확인 할 수 있다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.18 no.3
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• pp.270-277
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• 2015

In some sections of the Seoul Metropolitan Subway, severe congestion can be observed during rush hours and on specific days. The subway operators have been conducting regular surveys to measure the level of congestion on trains: the results are then used to make plans for congestion reduction. However, the survey has so far focused just on train' congestion and has been unable to determine non-recurring congestion due to special events. This study develops an algorithm to estimate the platform congestion rate by time using individual public transportation card data. The algorithm is evaluated by comparison of the estimated congestion rate and the ground truth data that are actually observed at non-transfer subway stations on Seoul subway line 2. The error rates are within ${pm}2%$ and the performance of the algorithm is fairly good. However, varying walking times from gates to platforms, which are applied to both non-peak periods and peak time periods, are needed to improve the algorithm.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.6
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• pp.145-150
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• 2023

The subway is a public transportation that many people use every day. Line 2 especially has the most crowded stations during the day. However, the risk of crush accidents is increasing due to high congestion during rush hour and this reduces the safety and comfort of passengers. Subway congestion prediction is helpful to forestall problems caused by high congestion. Therefore, this study proposes machine learning classification models that predict subway congestion during commuting time. To predict congestion in Line 2 based in machine learning, we investigate variables that affect subway congestion through previous research and collect a dataset of subway congestion on Line 2 during rush hour from PUBLIC DATA PORTAL. The proposed model is expected to establish the subway operation plane to make passengers safe and satisfied.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.9
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• pp.45-56
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• 2010

This paper reports a new mechanism for congestion controls. The proposed congestion detection algorithm can be provided with delay and unnecessary energy consumption. Conventional congestion control methods decide congestion by queue occupancy or mean packet arrival rate of MAC layer only, however, our method can perform precise detection by considering queue occupancy and mean packet arrival rate. In addition, the congestion avoiding method according to congestion degree and scheduling method using priority for real time packets are proposed. Finally, simulation results show that proposed congestion detection and control methods outperforms conventional scheduling schemes for wireless sensor network.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1299-1302
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• 2005

TCP 구현의 하나인 Vegas는 패킷의 유실을 망의 혼잡으로 인지하는 Reno와 달리 RTT(Round Trip Time) 측정값을 바탕으로 혼잡을 인지하며 윈도우 크기 등 혼잡 제어를 위한 주요 인자를 결정한다. TCP Vegas는 TCP Reno보다 더 효율적인 네트워크 대역폭과 처리율을 가진다. 그러나 Vegas의 혼잡 회피 방안이 TCP 패킷 경로의 비대칭적 특성을 제대로 반영하지 못하며, 이것은 양방향(순방향,역방향) 패킷 전송 상태를 반영하는 RTT 측정값을 순방향 경로의 상태 해석에 이용하기 때문이다. RTT는 패킷의 왕복 시간만을 측정하기 때문에 패킷의 송수신시 순방향과 역방향에서 어느 정도의 혼잡이 발생하였는지 알 수 없다. 본 논문에서는 리눅스 커널의 TCP 소스에서 RTT 측정값으로 혼잡도를 측정하는 기존의 Vegas 혼잡 제어 알고리즘을 수정하여 순방향 경로의 혼잡과 역방향 경로의 혼잡을 구별할 수 있는 새로운 Vegas 혼잡 제어 알고리즘을 설계하고 구현하여 그 성능을 분석하였다.