• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.301-303
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• 2003

본 논문에서는 인터넷 혼잡제어를 위한 새로운 방법을 제안한다. 라우터 큐에 예측제어함수를 적용하여 미래의 혼잡상황을 예측하고 소스에게 미리 피드백을 수행하여 혼잡제어를 한다. 예측제어함수는 실제 큐와 예측된 큐의 오차를 계산하여 주기적으로 예측함수를 갱신하는 NLMS 방식의 예측제어함수를 적용한다. 피드백 정보의 전송지연으로 인한 혼잡상황 악화가 발생하기 전에 혼잡상황에 대응할 수 있으므로 라우터 버퍼 사용효율의 최적함을 유지할 수 있으며 버퍼 오퍼플로우로 발생하는 패킷의 손실을 최소화 할 수 있다. 혼잡상황을 야기하도록 과도한 트래픽을 생성하여 라우터에서 예측함수를 적용하는 경우와 단지 혼잡알림제어를 수행하는 경우를 비교하여 시뮬레이션을 수행하였다. 예측함수를 적용하는 경우는 시스템 성능효율을 증가시키며 라우터 버퍼 크기를 최적하게 사용할 뿐만 아니라 오퍼플로우가 발생하지 않았으나 예측함수를 적용하지 않고 혼잡알림제어를 수행하는 경우는 과도한 큐 크기와 오버플로우가 발생하였음을 시뮬레이션을 통해서 보인다.

• 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 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.15-16
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• 2023

해상교통관제 구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측한다면보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VTS 관점에서의 교통 혼잡을 정의하고, 과거 항적 데이터를 이용하여 항내 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안하였다. 또한, 실해역 데이터(대산항 VTS)를 적용하여 제안된 기술이 관제지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.344-346
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• 2022

최근 자율운항기술개발이 활발하게 이루어짐에 따라 자율운항선 실증이 증가하고 있으며, 또한 자율운항선의 효율적 운용 특히 운항의 안전성을 위해 입출항 시기의 적절성 또한 중요해지고 있다. 이에 해상교통혼잡도를 예측하고자 하였고, AIS 빅데이터를 통해 선박별항적을 분석 및 분류하고자 하였다. 장기적 관점에서 PORT-MIS 선박입출항현황 데이터(호출번호, 입항일시, 출항일시, 전출항지, 차항지, 계선지)를 과거 AIS 빅데이터와 연결시켜 과거 항적 중 가장 가까운 항적을 찾고자 하였다. 그리고 당시 소요 시간을 반영하여 12개의 시간대별로 어느 시점에 어느 위치 구간에 선박들이 놓이게 될지 예측하였고, 특히 입출항 시기의 적절성에 핵심이 되는 13개로 모델링된 영역에 몇 개의 선박들이 항로를 지나는지에 따라 혼잡도(원활, 혼잡, 정체)를 구분하였다. 또한, 본 연구에서는 단기적 관점에서 실제 AIS가 수신된 후에도 유사한 항적을 검사해가며 혼잡도를 예측하고자 하였고, 이러한 장단기적 혼잡도 예측을 통해 미래 자율운항선입출항 지원 서비스의 안전과 그 적절성을 제공하고자 하였다.

• 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 Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.10A
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• pp.1746-1755
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• 2001

본 논문에서는 인터넷 트래픽의 자기 유사성 특성을 이용한 큐 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 LRD 프로세스의 특성을 이용하여 큰 타임 스케일에서 다음 혼잡 검출 주기 동안 평균 트래픽 입력율을 예측하고 이를 통해 혼잡 발생 여부를 미리 검출한다. 혼잡 검출시 입력 패킷을 확률적으로 폐기함으로써 망 내부에서 혼잡 발생을 사전에 방지한다. 제안 기법은 종단 시스템의 혼잡 제어 기법이나 각 플로우의 통신 환경에 무관하게 라우터의 평균 큐 길이와 큐 길이 변이를 작게 유지할 수 있으므로 지연과 지연 변이에 민감한 멀티미디어 서비스 제어에 적합하다. 또한 제안 기법은 입력율 예측을 통해 혼잡을 사전에 검출하기 때문에 종단간 혼잡 제어 기법을 사용하지 않는 플로우들에 의해 발생된 패킷들이 망 자원을 불평등하게 많이 사용하는 현상을 방지한다. 제안 기법은 각 플로우별 상태 정보를 관리하지 않으므로 확장성이 뛰어나며 이로 인해 소수의 PHB에 따라 각 홉별로 차등화된 서비스를 제공하는 Diffserv 구조에 적합하다. 또한 제안 기법은 기존 인터넷 구조에 변화를 주지 않고 라우터의 소프트웨어 업그레이드만으로 서비스가 가능하며, 필요한 버퍼의 양도 크지 않다는 장점을 가진다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.47 no.4
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• pp.212-219
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• 2023

Vessel Traffic Service (VTS) area presents a complex traffic pattern due to ships entering or leaving the port to utilize port facilities, as well as ships passing through the coastal area. To ensure safe and efficient management of maritime traffic, VTS operators continuously monitor and control vessels in real time. However, during periods of high traffic congestion, the workload of VTS operators increases, which can result in delayed or inadequate VTS services. Therefore, it would be beneficial to predict traffic congestion and congested areas to enable more efficient traffic control. Currently, such prediction relies on the experience of VTS operators. In this paper, we defined vessel traffic congestion from the perspective of a VTS operator. We proposed a method to generate traffic networks using historical navigational data and predict traffic congestion and congested areas. Experiments were performed to compare prediction results with real maritime data (Daesan port VTS) and examine whether the proposed method could support VTS operators.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.16 no.3
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• pp.381-388
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• 2015

TCP, which performs congestion control in congestion condition, is able to help a reliable transmission. However, packet loss can be increased because congestion window is increased by the time the packet is dropped in the process of congestion avoidance. In this paper, to solve the above problem, we propose a new congestion estimation based TCP congestion control scheme using the weighted average value of the RTT. After measuring a SRTT, which means the weighted average value of RTTs, at this point of time when a buffer overflow is occurred by an overloaded packet, the proposed scheme estimates the time, when the same SRTT is made in packet transmission, as a congestion time and then decreases the congestion window. The simulation results show that the proposed schem has a good performance in terms of packet loss rate and throughput when the packet loss due to buffer overflow is larger than that due to wireless channel.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.5 no.1 s.9
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• pp.1-12
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• 2006

In order to estimate a dynamic origin and destination demand between on and off-ramps in the freeways, a traffic flow theory can be used to calculate a link distribution proportion of traffics moving between them. We have developed a dynamic traffic estimation model based on the three-phase traffic theory (Kerner, 2004), which explains the complexity of traffic phenomena based on phase transitions among free-flow, synchronized flow and moving jam phases, and on their complex nonlinear spatiotemporal features. The developed model explains and estimates traffic congestion in terms of speed breakdown, phase transition and queue propagation. We have estimated the link, on and off-ramp volumes at every time interval by using traffic data collected from vehicle detection systems in Korea freeway sections. The analyzed results show that the developed model describes traffic flows adequately.