• 대한교통학회지
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• 제17권3호
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• pp.61-70
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• 1999

본 연구의 목적은 도시 가로망의 일부구간을 증설(폐쇄)하였을 경우 가로망의 통행시간이 증가(감소) 한다는 브라이스역설 이론이 실제 가로망상에서 구현되는지 입증하는데 있다. 사례연구를 위해 1999년2월 보수공사를 위해 3년간 폐쇄된 서울시 도심의 남산2호터널 구간을 선정하였고, 폐쇄시 서울시 전체가로망과 혼잡통행료 징수구간에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 서울시의 교통혼잡관리를 위해 개발된 SECOMM모형을 효과 예측을 위해 활용하였고, 예측의 정확성을 검증하기 위해 이용자균형(UE: user equilibrium) 상태와 체계최적 (SO: system optimum) 상태에서의 총통행시간의 차이를 비교하였다. 또한 해당구간에 대한 서울시의 폐쇄전 후 모니터링 조사를 참조로 브라이스역설이 모형상에서 뿐만 아니라 실제가로상에서 구현되는지도 함께 비교 검증하였다. 분석결과 브라이스의 가정대로 가로망상의 통행수요가 고정되어 있을 경우 남산1, 3호터널의 혼잡통행료를 징수하는 상황에서 2호터널을 폐쇄하면 서울시 전체가로망의 속도가 21.95km/h에서 22.21km/h로 개선되어 브라이스역설 현상이 입증되었다. 반면, 혼잡통행료를 면제한 상황에서는 속도가 저하되는 것으로 나타나 브라이스역설 현상은 혼잡통행료 징수와 같은 주변 교통체계의 변화와 밀접하게 관련이 있는 것으로 나타났다. 한편, 가로상 통행수요가 가변적인 상황하에서는 서울시통행속도가 거의 변화가 없는 것으로 나타나 브라이스역설은 매우 제약적 환경에서 관측되어진다는 점을 확인하였다. 예측의 정확성에 대한 이론적 검증결과 UE의 평균통행시간이 SO의 평균통행시간에 비해 모두 크게 나타나서 결과가 이론적으로 정확함이 검증되었고 혼잡통행료 징수시 SO의 평균통행시간이 미 징수시의 SO보다 적게 나타나 남산 1, 3호터널의 혼잡통행료를 지속적으로 징수하는 것이 바람직한 것으로 평가되었다 한편, 서울시의 남산 2호터널 주변도로에 대한 사후모니터링 결과 평균속도가 폐쇄전 29.53km/h에서 폐쇄후 30.37km/h로 개선되어 브라이스역설 현상이 구현되고 있음을 현실적 관측치로 검증할 수 있었다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권3호
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• pp.41-48
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• 2006

본 논문에서는 인터넷 트래픽 입력율의 예측성을 이용하여 큰 시간 스케일 (large time scale)에서 트래픽 입력율 예측을 통한 새로운 동적 큐 관리 기법 (Active Queue Management (AQM))을 제안한다. RED를 비롯한 대부분의 기존 AQM 기법들은 큐 길이를 기반으로 망의 혼잡 정도를 판단하여 패킷 폐기 확률을 설정하고 이에 따라 입력 패킷을 폐기하므로 동적으로 변화하는 망 환경에 제어 인자들이 적절히 적응하지 못하거나 적응시간이 긴 단점을 가진다. 제안 기법은 패킷 측정을 통해 얻은 입력율 정보를 자기 회기 (Auto-Regressive (AR)) 시 계열 모델에 적용하여 향후 트래픽 입력율을 예측하고, 이를 기반으로 향후 망 혼잡 수준을 결정한다. 혼잡이 예측되는 경우 향후 트래픽 입력율이 라우터의 서비스율과 근사하도록 패킷 폐기 확률을 결정함으로써 제안 기법은 패킷 폐기율은 기존 기법과 유사하게 유지하면서 링크 효율을 높이고 평균 큐 길이를 망 환경변화에 무관하게 안정적으로 유지할 수 있게 해준다. 본 논문에서는 ns-2 시뮬레이터를 이용하여 제안기법과 RED, adaptive RED (ARED), REM, Predictive AQM (PAQM)과의 성능 비교를 통해 다양하게 변화하는 망 환경에서 제안기법의 성능이 평균 큐 길이와 망 적응성 측면에서 우수하다는 사실을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1B호
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• pp.29-40
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• 2004

본 논문에서는 TCP 흐름제어 기법을 전제로 하여, 가까운 미래에 발생할 가능성이 있는 인터넷 입구에서의 혼잡을 미리 예측함으로써 TCP 흐름제어의 효과를 배가시킬 수 있는 QR-AQM이라는 버퍼관리 기법을 제안한다. QR-AQM 버퍼관리기법은 라우터로 전송되어 오는 단위시간당 TCP 흐름량을 추정하여 이를 이용함으로써 RED기법과 같이 평균버퍼 수위에만 의존하는 조기혼잡제어기법에 비해 미래에 네트워크에 일어날 혼잡에 보다 민첩하게 대처 할 수 있다. 모의 실험을 통한 성능 검증결과 인터넷 입구에서 OR-AQM 기법은 Adaptive RED 기법과 비교하여 간단한 변수의 설정만으로 버퍼를 목적한 수준으로 유지함이 가능함으로, 다양한 응용프로그램의 요구에 맞추어 직관적이고 쉽게 최적의 버퍼수위를 설정할 수 있다. 또한 QR-AQM 기법은 시간에 따른 버퍼수위의 변화가 목적한 버퍼수위를 기준으로 작은 변동폭을 유지함으로써, 패킷들이 라우터의 버퍼를 지나면서 겪게되는 지연시간의 등락현상을 효과적으로 억제할 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.69-78
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• 2011

최근 네트워크 기술의 비약적인 발전으로 사용자가 이용할 수 있는 대역폭이 증가하고 있다. 이에 따라 대용량 고속 네트워크에서 보다 신속하고 안정적인 전송기법이 요구되고 있다. UDT(UDP based Data Transfer protocol)는 UDP 기반의 전송 프로토콜이며, 일정 SYN time마다 rate control을 진행함으로써 긴 RTT 환경에서 TCP 보다 두드러진 성능을 보인다. 하지만, NAK 발생시 고정적인 sendInterval의 증가와, 이전 시간의 RTT에 기반한 flow control로 인해 최적의 성능을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 실험에 의한 결과값을 바탕으로 NAK 수신시 RTT 구간에 따라 sendInterval을 조절하는 rate 제어기법을 제시한다. 또한 TCP vegas에 기반하여 네트워크 혼잡을 예측하는 향상된 flow 제어기법을 제시한다. 실제 Testbed를 구성하여 실험한 결과, 각각의 제안기법에 대해 약 20Mbps정도 향상된 throughput이 측정되었다. 또한, 두 기법을 혼합 적용한 결과에서는 최고 26Mbps의 성능 향상을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제16권4호
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• pp.53-64
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• 1998

본 연구의 목적은 '96년말 서울시에서 실시한 가구통행조사를 이용하여 서울시 수단선택모형을 구축하고 그 예측결과를 남산 혼잡통행료 전후저사자료와 비교하여 보다 구체적으로 그 정확성을 검증한 뒤 향후 서울시 교통수요관리 방안의 시행에 따른 수단선택변화 예측의 기본 모형으로 활용하는데 있다. 5가지의 대안모형의 분석결과 통행비용변수(승용차의 경유 주차요금포함)와 총통행시간변수(OVTT와 IVTT의 합), 승용차, 지하철, 택시상수로 구성된 모형이 최적모형으로 분석되었다. 이모형에 의한 시간가치는 9,395원, 승용차의 비용탄력성은-0.6767로서 기존 연구결과의 범위 내에 속한 것으로 나타났다. 최적모형을 이용하여 승용차통행비용이 증가한 경우를 모사분석결과 남산1,3호 터널 혼잡통행료 징수효과와 유사하게 승용차 분담율이 13% 가까이 감소한 것으로 나타나서 모형의 현실적합성도 비교적 높은 것으로 판명되었다. 향후 본 연구에서 선정된 최적수단선택모형을 통행배정모형과 결합하여 다양한 교통수요관리 방안에 따른 효과를 예측하는데 활용하면 서울과 같은 대도시의 단기적 교통관리의 수준을 한 단계 높이는데 기여할 것으로 판단된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1600-1610
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• 2015

오늘날 네트워크는 HBDP (High Bandwidth Delay Product) 특징을 가지고 있으며, 기존 TCP는 혼잡 윈도우 크기의 느린 증가와 패킷 손실 시 급격한 감소로 인하여 HBDP 네트워크에 적합하지 못하다. 기존 TCP의 문제를 해결하기 위해 새로운 혼잡 제어 기법에 관한 많은 연구들이 진행되었다. C-TCP (Compound-TCP)는 손실기반 TCP와 지연기반 TCP를 결합한 하이브리드 TCP이다. C-TCP의 목적은 빠른 대역폭 점유, 조기 혼잡예측에 의한 혼잡 방지와 공정성 보장이다. 하지만 C-TCP는 혼잡 정도를 고려하지 않는 지연 윈도우 감소율을 적용하기 때문에 성능의 저하를 초래한다. 제안하는 기법은 네트워크의 혼잡 상태에 따라 적응적으로 지연 윈도우의 증감률을 조절함으로써 C-TCP의 대역폭 점유 효율과 공정성을 개선한다. 실험 결과를 통해 HBDP 네트워크에서 제안하는 기법이 기존 C-TCP보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1612-1627
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• 2008

정차시간은 철도의 용량에 영향을 미치는 요소 중의 하나이다. 현재 정차시간에 대한 연구는 도시 철도 위주로 연구되어 왔으며, 고속철도의 정차시간에 대한 연구는 이루어지지 않은 상태이다. 정차시간은 열차가 정차한 뒤 문이 열리는 시간, 승객의 승하차시간, 문이 닫힌 후 열차 출발 전까지의 걸리는 시간으로 구성되어 있으며, 차량 내 혼잡도, 승/하차 인원, 역내 혼잡도 등의 다양한 요인들의 영향을 받는다. 이를 분석하기 위해서는 승/하차 인원, 역내 혼잡도, 차량 내 혼잡도 등의 자료 분석이 필요하나, 차량 내 혼잡도 및 차량 내 승객의 분포도 등은 자료 수집의 어려움으로 인하여 본 연구에서는 제외하므로, 정차시간에 가장 영향을 많이 미치는 수요를 통하여 고속철도 수요에 따른 정차시간 예측 모형을 개발하겠다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.43-53
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• 2023

본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.461-467
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• 2014

AQM은 라우터에서 사용되고 있으며 큐의 순간적 길이나 평균길이를 관찰하여 혼잡을 예측하고 탐지하는 알고리즘이며, 평균 큐길이가 임계 값을 초과하면 혼잡이 발생하였다고 추론하고 라우터로 유입되는 패킷을 미리 폐기시키거나 패킷 전송 노드에게 혼잡을 미리 알림으로써 전송노드에서 전송률을 줄여 혼잡을 피하도록 한다. AQM 알고리즘의 하나인 RED (random early detection)는 패킷을 무작위로 폐기시켜 혼잡제어를 하는 큐 기반의 혼잡 제어기술이다. RED는 TCP의 시간경과 및 큐 지연을 줄이며 링크 활용도를 높이고 버스트한 트래픽이 유입되는 것을 관리하는 기술로써 널리 사용되어지고 있으며 혼잡도의 정도를 큐의 평균 길이로 추정한다. 그러나 파라미터($P_{max}$, $TH_{min}$)값들이 고정되어 있어서 특정한 네트워크 환경에서는 동작을 잘 못한다. 본 논문에서는 네트워크 상태를 지속적으로 감지함으로써 $P_{max}$와 $TH_{min}$의 값을 네트워크 상태에 적합한 값으로 자동적으로 바꾸어줌으로서 다양한 환경에서도 동작을 잘할 수 있는 확장 RED를 제안한다.

• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.287-296
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• 2015

최근 내비게이션에서는 실시간 교통정보와 과거의 교통정보를 가공하여 미래의 교통정보를 예측하는 패턴 교통정보를 같이 활용하여 빠른 길을 안내해주고 있다. 그러나 현재 사용되는 패턴 교통정보는 과거의 정보를 가공하여 교통정보를 예측하기 때문에 특별한 상황(유고, 날씨 등)에서는 예측이 정확하지 않는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 빠른 길을 찾기 위해 실시간으로 운전자들이 요청하는 경로탐색 데이터를 분석하여 가까운 미래 운전자들이 위치할 도로의 교통 혼잡도를 미리 파악하여 패턴 교통정보 보다 정확한 예측 교통정보를 제시하였다. 연구결과 첫째, 연구지역의 정체경로인 양재에서 마포간 차량속도 비교에서는 기존 상습정체 도로의 속도가중치 정확도가 3km/h에서 18km/h의 오차율이 발생하였지만, 본 연구의 Real 예측 교통 정보를 적용한 결과는 1km/h에서 5km/h의 오차율이 발생하였다. 둘째, 경로 품질에서 기존의 경로보다 최대 약 9분, 평균 약 3분 일찍 목적지에 도착하여 예측 교통정보 결과의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 셋째, 기존의 경로탐색 결과 보다 혼잡도를 미리 예측하여 혼잡이 발생할 도로에 대해 회피되는 경로탐색 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 본 연구결과의 경로탐색 비교를 통해 교통량에 대한 예측정보를 획득할 수 있었으며 이를 활용하여 실시간 빠른 길 탐색이 가능하고, 향후 교통 흐름을 분산 시키는데도 도움이 될 것으로 판단된다.