멀티미디어 응용 서비스에 대한 요구가 증대됨에 따라 멀티미디어 혼잡제어 알고리즘에 대한 연구가 더욱 중요시되고 있다. 그러나 기존에 제안된 혼잡제어 알고리즘들은 혼잡 상황 판단을 위하여 RTT를 사용하기 때문에 데이터 전송 경로의 혼잡 상황과 회신 정보 회신 경로의 혼잡 상황을 정확히 구분하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 OTT를 사용하여 네트워크 혼잡 상황을 판단하도록 제안된 RRC-OTT(Receiver-based Rate Control with One-way Trip Time) 알고리즘의 장점을 활용하여 데이터 전송 경로와 회신 정보 회신 경로의 혼잡 상황 판단을 분리하도록 하였고, 특히 회신 경로의 혼잡 상황이 데이터 전송 경로에 미치는 영향을 최소화하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 통하여 기존 혼잡제어 알고리즘과 달리 RRC-OTT 알고리즘은 회신 경로의 혼잡 상황에 영향을 받지 않고 일정한 성능을 보임을 입증하였다.
고속도로 휴게소는 효율적인 고속도로 운영과 이용객의 편의를 위해 매우 중요한 시설로서 운전자에게 사전에 휴게소에 대한 혼잡 정도를 알려줌으로써 휴게소 이용객이 적절히 분산되도록 관리하는 교통운영 전략이 필요하다. 하지만, 현재 휴게소 이용인원을 측정할 수 있는 수집장치와 데이터의 부재로 인하여 휴게소에 대한 혼잡도 측정과 관리가 적절하게 이루어지지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 이동통신사의 휴대폰 기반 유동인구 빅데이터를 활용하여 고속도로 휴게소 혼잡지표를 개발하였다. 휴게소 혼잡지표로 '휴게소 밀도'와 '휴게소 유동인구 V/c', 두 가지를 대안으로 개발하였으며, 이 중 이해하기 쉽고 용량의 비교가 가능한 '휴게소 유동인구 V/c'를 휴게소 혼잡지표로 최종 선정하였다. 이용객들이 직관적으로 이해하기 쉽도록 휴게소 혼잡도 등급은 '여유', '약간혼잡', '혼잡'의 3단계로 설정하였다.
TCP(Transmission Control Protocol)는 혼잡한 상황에서 혼잡 제어를 수행하므로 신뢰성 있는 전송을 할 수 있지만 혼잡 회피(Congestion avoidance) 과정에서 혼잡으로 인한 패킷 드롭이 일어날 때까지 혼잡 윈도우의 크기를 증가시키므로 패킷 손실이 증가할 수도 있다. 본 논문에서는 상기 문제점을 해결하기 위하여 RTT(Round Trip Time)를 이용한 새로운 혼잡 예측 TCP 혼잡 제어 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 과도한 패킷 누적으로 인한 버퍼 오버플로우가 발생하는 시점에서 RTT 값들의 가중평균값인 SRTT(Smooth RTT)값을 측정한 후 패킷 전송 시에 같은 SRTT값을 가질 때를 혼잡한 상황이라 예측하여 혼잡 윈도우를 감소시키는 알고리즘이다. 시뮬레이션 결과를 통하여, 제안하는 기법이 무선 구간에 의한 패킷 손실보다는 버퍼 오버플로우에 의한 패킷 손실이 클 경우에 패킷 손실률과 처리량 측면에서 좋은 성능을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
TCP 구현의 하나인 Vegas는 패킷의 유실을 망의 혼잡으로 인지하는 Reno와 달리 RTT(Round Trip Time) 측정값을 바탕으로 혼잡을 인지하며, 이를 이용하여 윈도우 크기 등 혼잡 제어를 위한 주요 인자를 결정한다. 그러나, Vegas의 혼잡 회피 방안이 TCP 패킷 경로의 비대칭적 특성을 제대로 반영하지 못하며, 이것은 양 방향(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 커널 2.6의 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.
기존의 TCP/IP 네트워크 상에서 혼잡을 제어하는 일반적인 방법은 end-to-end 피드백 방식이다. 혼잡이 발생했는지의 여부는 수신측의 ACK 신호로 예측할 수밖에 없으므로 RTT(round trip time)가 길어질 경우 혼잡처리 시간이 길어지게 된다. Active Network 기술을 이용한 ACC(Active Congestion Control)의 경우 혼잡이 발생한 라우터에서 전송자에게 직접적으로 정보를 전송하기 때문에 보다 빠른 혼잡처리가 가능하다. 비록 코어 라우터에서 패킷을 누락시키는 방법에 있어 상태정보를 필요로 하는 단점이 있지만 모의 실험 결과 향상된 처리량을 보여주었다. 혼잡처리에 있어 새로운 처리 방식은 AQM(Active Queue Management)이다. 이 방식은 RED 를 기본 모델로 변형된 것이 대부분이며 RED 가 갖는 단점을 개선하고 혼잡처리와 공평성(fairness)을 향상 시키는데 목적이 있다. 본 논문에서는 ACC 의 피드백 메커니즘과 AQM 의 융통성 있는 큐 관리 기법을 이용하여 보다 향상된 혼잡제어 기법을 보이겠다.
자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항 데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 특정 시간이 지난 후의 혼잡도를 예측하는 시스템을 개발하고자 한다.
자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 현재 시점부터 2주후 미래까지의 항로 혼잡도를 예측하고, 정확도를 제시한다.
본 연구는 충청권 인구 50만 이하 중소도시에서 혼잡 실태 분석을 토대로 혼잡도로 개선사업의 적용범위 타당성 연구를 진행하였다. 또한, 기존 "도시 생활교통 혼잡도로 개선사업"에서 혼잡기준으로 제시하고 있는 통행속도 뿐만 아니라 서비스수준에 따른 분석도 진행하여 더욱 더 설명력 있는 교통혼잡관리 기준을 설정하였다. 본 연구에서 제시한 혼잡관리기준 LOS에 따른 분석을 실시한 결과, LOS E 이하가 3시간 이상 발생하는 간선도로가 가장 많은 도시는 아산시이며, 세종시, 공주시 순으로 분석되었다. 또한, 도시 규모별 LOS E 이하의 발생빈도에 따른 혼잡 간선도로 비율을 비교해 보았을 때, 충청권 대도시(인구 50만 명 이상)의 전체 연장대비 혼잡 간선도로 비율과 연장은 충청권 중소도시에서의 비율과 연장과 유사한 값을 나타내는 것으로 분석되었다. 따라서 중소도시에서도 교통 혼잡이 발생하며 중소도시의 교통혼잡도로 개선사업 타당성을 밝혔다.
SNS는 일상생활에 매우 밀접한 서비스가 되었다. SNS를 통해 마케팅이 이루어지면서 흔히 핫플레이스라 불리는 장소가 생겨나고, 이곳으로 사용자들이 몰리고 있다. 하지만 단기간 많은 사람이 몰리며 혼잡한 경우가 빈번하게 발생하여 방문자와 서비스 제공자 모두 부정적인 경험을 하게 되는 경우가 많다. 이러한 문제를 개선하기 위해 혼잡도를 파악해야 하지만 개인적 수준에서 특정 지역의 혼잡도를 알아볼 방법은 매우 한정적이다. 이에 본 연구에서는 SNS상의 데이터를 활용하여 특정 관광지에 대한 혼잡도 정보 및 방문자들의 특성을 파악할 수 있는 시스템을 제시하고자 하였다. 이를 위해 사용자들이 업로드한 포스팅 데이터와 이미지 분석을 사용하였으며 네이버 DataLab 시스템을 이용하여 제안 시스템의 성능을 검증하였다. 관광지 유형별로 3개 장소를 선정하여 비교 검증한 결과 본 연구에서 산출한 결과와 DataLab에서 제공하는 혼잡도 수준이 유사한 것으로 나타났으며, 특히 본 연구는 특정 기업이나 서비스에 종속되지 않는 사용자의 실 데이터에 기반한 혼잡도를 제공하였다는 것에 의의가 있다.
3차원 분산가상환경의 확장성에 대한 연구는 전역적인 공간분할을 통한 관심영역(AOI)의 설정에 초점을 맞추어왔으며 참여자들의 밀집화로 인한 AOI 내의 혼잡성에 대한 부분은 거의 다루어지지 않았다고 할 수 있다. 실제적으로 AOI의 혼잡성은 네트워크 대역폭 또는 렌더링시간 등 시스템 자원을 고갈시키고 참여자간 정상적인 상호작용의 수행을 어렵게 하여 시스템의 확장성과 밀접한 관련이 있음을 알 수 있다. 본 연구에서는 AOI의 혼잡성을 확장가능한 DVE에서 해결되어야 할 문제점으로 정의하고 이에 대한 효과적인 제어메커니즘으로 혼잡도 측정 및 조절모델을 제시하고자 한다. 제안된 모델은 궁극적으로 AOI 내에서 참여자 집단의 고밀도화로 인한 시스템 자원의 고갈방지와 안정적인 상호작용성의 유지를 목표로 하고 있다. 제안된 모델의 성능평가를 위하여 AOI 혼잡도에 동적으로 반응하는 자원비용모델을 정의하여 기존 모델과의 비교 실험을ㆍ수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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