In this paper, we newly propose a traffic information service model that collects traffic information sensed by an individual vehicle in real time by using a smart device, and which enables drivers to share traffic information on all roads in real time using an application installed on a smart device. In particular, when the driver requests traffic information for a specific area, the proposed driver-personalized service model provides him/her with traffic information on the driving directions in advance by predicting the driving directions of the vehicle based on the learning of the driving records of each driver. To do this, we propose a traffic information management model to process and manage in real time a large amount of online-generated traffic information and traffic information requests generated by each vehicle. We also propose a road node-based indexing technique to efficiently store and manage location-based traffic information provided by each vehicle. Finally, we propose a driving learning and prediction model based on the hidden Markov model to predict the driving directions of each driver based on the driver's driving records. We analyze the traffic information processing performance of the proposed model and the accuracy of the driving prediction model using traffic information collected from actual driving vehicles for the entire area of Seoul, as well as driving records and experimental data.
오늘날 많은 어플리케이션들이 방화벽에서 차단을 막기 위해 HTTP 프로토콜의 기본 포트인 80번 포트를 사용하고 있다. HTTP 프로토콜이 예전처럼 웹 브라우징에만 사용되는 것이 아니라 P2P 어플리케이션의 검색, 소프트웨어 업데이트, 네이트온 메신저의 광고 전송 등 다양한 어플리케이션에 사용되며 다양한 형태의 서비스를 제공하고 있다. HTTP 트래픽의 증가와 다양한 어플리케이션들이 HTTP 프로토콜을 사용함으로써 어떤 서비스들이 어떻게 HTTP 이용하는지에 대한 파악이 중요해지고 있으며, 방화벽과 같은 장비에서 특정 어플리케이션의 트래픽을 차단하기 위해서는 HTTP 프로토콜 레벨이 아닌 어플리케이션 레벨의 분석이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 HTTP 트래픽에 대해 HTTP 프로토콜을 사용하는 클라이언트측의 어플리케이션별로 분류하고 이를 서비스별로 그룹지어 HTTP 트래픽을 클라이언트측면에서 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법론을 학내 네트워크에서 발생하는 트래픽에 적용함으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
The development and implementation of a real-time, traffic adaptive control scheme based on fuzzy logic through Video Image Detector systems (VIDs) is presented. Through VIDs based image processing, fuzzy logic can be used for a real-time traffic adaptive signal control scheme. Fuzzy control logic allows linguistic and inexact traffic data to be manipulated as a useful tool in designing signal timing plans. The fuzzy logic has the ability to comprehend linguistic instructions and to generate control strategy based on a priori verbal communication. The implementation of fuzzy logic controller for a traffic network is introduced. Comparisons are made between implementations of the fuzzy logic controller and the actuated controller in an isolated intersection. The results obtained from the application of the fuzzy logic controller are also compared with those corresponding to a pretimed controller for the coordinated intersections. Simulation results from the comparisons indicate the performance of the system is between under the fuzzy logic controller. Integration of the aforementioned schemes into and ATMS framework will lead to real-time adjustment of the traffic control signals, resulting in significant reduction in traffic congestion.
In this paper we study the delay patterns of voice traffic for end-to-end users Caused by serving the whole bunch of applications traffic at the same time on the Voice over Internet Protocol (VoIP) network. Given the current situation that voice traffic is served along with other application services on the VoIP network, it is quite necessary to figure out how and by what the voice traffic requiring high QoS is delayed. We compare the delay performance of voice traffic on the VoIP network under FIFO with the one under Weighted Fair Queuing(WFQ), and discover the differences of the delay performance resulting from the use of different voice codec algorithms. The results of our study show that using the voice codec algorithm with a higher coding rate nd the queuing algorithm of WEQ can provide users with high-quality voice traffic.
본 논문은 사각지대가 많고 비좁아 사고 위험이 높은 지역인 도시 이면도로 교차로에 보편적으로 적용하여, 이면도로에서의 사고방지와 차량 소통 원활화에 기여토록 하는 간이 교통신호 시스템에 관한 것이다. 따라서 교통사고가 자주 발생하고 혼잡스러운 도시의 이면도로 교차로에 간이 교통신호시스템을 제공함으로써 사고방지를 예방하고 차량 소통의 원활화에 기여함에 목적을 두고 있다. 또한 본 연구는 차량에 별도의 단말기의 장착 없이 보편적으로 적용되는 것이며, 최대한 단순한 신호에 따라 차량을 효율적으로 통제하도록 구성된 도시의 이면도로 교차로의 간이 교통신호시스템을 제공한다는 것에 또 다른 연구의 목적을 가지고 있으며, 이를 통해 향후 도시의 이면도로에서 발생하는 교통사고를 미연에 예방하는 효과를 기대할 수 있다. 더불어 협소한 이면도로에서의 인명피해 또한 최소화 할 수 있는 신호시스템으로서의 기능을 최적화하는데 기여할 수 있는 촉진제로서의 역할을 할 수 있는 것이라 생각된다.
네트워크의 고속화와 다양한 응용 서비스의 등장으로 오늘날의 네트워크 트래픽은 복잡해지고 다양해졌다. 지금 이 순간에도 수 많은 응용들이 나타나고 사라지기를 반복하고 있는데, 이러한 다양한 트래픽의 변화에 현재의 트래픽 분류 시스템은 빠르게 대처 하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 새롭게 출현하는 응용에 빠르게 대처할 수 있는 응용 인식 시스템을 제안한다. 응용 인식 시스템은 빠르게 변화하는 네트워크 환경에서 응용프로그램들의 이름을 인식하여 새로운 응용의 출현과 기존 응용의 변화 추이 등의 정보를 제공한다. 본 논문에서 빠르고 정확한 응용 인식을 위해 HTTP 프로토콜의 Host 필드를 이용한다. Host 필드의 domain정보를 추출하여 응용의 이름을 임시로 정하고 추후 관리자의 개입을 통해 응용의 이름을 확정 짓는 구조이다. 단순히 응용의 이름만을 알아내는데 그치지 않고 응용마다 고유의 Client IP를 카운팅하여 분석 대상 망에서 많이 사용된 응용들을 알아 낼 수 있다. 또한 응용 인식을 통해 나온 응용들을 트래픽 분류 시스템에 등록하여 기존에 분석 되지 않았던 새로운 응용들에 대한 분석도 가능하게 된다. 제안한 방법은 학내 망에서의 실험을 통해 결과를 도출하고 시나리오 별로 결과를 나눠서 분석함으로써 타당성을 증명하였다.
최근의 미래교통시스템은 주로 교통체계를 활용한 교통정보의 수집과 관리, 제공을 함으로서 교통안전을 도모하고 있다. 그러나 본 논문에서는 현재 활용되고 있는 교통 인프라인 교통안전표지를 활용한 교통안전을 제안하고자 한다. 교통안전표지를 호스트로 하여 센싱 된 데이터를 차량이 수신하게 됨으로서 차량간 또는 인프라간 통신을 하게 된다. 센싱 데이터의 정보를 활용함으로서 다양한 정보를 얻게 되는데, 공사구간 뿐만 아니라 교통사고 등도 활용이 가능하다. 따라서 본 논문은 센싱 데이터의 프레임을 간단하게 설계하고, 향후 지속적인 연구를 통하여 교통안전에 이바지하고자 한다.
오늘날 인터넷의 발달과 더불어 다양한 스마트 기기들의 증가로 인하여 많은 양의 트래픽이 발생하고 있다. 특히 기존의 데스크탑 이외의 다양한 모바일 기기와 스마트 디바이스에서는 HTTP 기반의 응용 트래픽이 많이 증가하고 있다. 이렇게 증가하는 모바일 트래픽은 인터넷에 망 과부하, 웹보안과 같은 다양한 문제들을 발생시키고 있다. 인터넷 망의 과부하 및 보안 문제를 해결하기 위해서는 우선적으로 응용의 정확한 탐지가 필요하다. 이를 위하여 전통적으로는 잘 알려진 포트 기반의 분석 방법이 사용되었다. 그러나 과도한 트래픽을 발생시켜 방화벽이나 IDS 장비에서 포트를 제한한 P2P 응용 프로그램들이 포트를 변경하여 사용하기 때문에 포트 기반의 분석은 정확성이 떨어진다. 이를 보안하기 위하여 제안된 시그니쳐 기반의 분석 방법의 경우 잘 알려진 포트 기반 분석 방법에 비해 비교적 높은 분석률과 정확성을 가지지만 분석에 필요한 시그니쳐를 생성해야 하는 오버헤드를 가지고 있다. 또한 기존의 시그니쳐에 생성에 관한 연구는 각각의 응용에 대해 분류하고 분석하지만 HTTP를 이용하는 트래픽에 대해서는 프로토콜 레벨의 분석만 가능할 뿐 HTTP를 전송 프로토콜로 사용하는 응용 프로그램의 분류와 같은 깊이 있는 분석이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 HTTP 헤더의 반정형적인 특성을 바탕으로 HTTP 기반 응용을 정확히 탐지하기 위한 시그니쳐 생성 방법에 대하여 제시하고 있다. 이를 학내망 트래픽에 실제 적용함으로써 본 논문의 타당성을 보인다.
인터넷 속도의 증가와 다양한 응용의 개발로 인해 인터넷 사용자와 이들이 발생시키는 인터넷 트래픽의 양이 급격히 증가하고 있다. 트래픽 분석에 있어서 트래픽 응용 식별 방법은 페이로드 시그니쳐에 의존적이기 때문에 시그니쳐의 구성이나 개수에 따라 높은 부하와 처리 속도가 느린 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 응용 식별을 위한 페이로드 시그니쳐의 중요도를 평가하는 방법과 이를 바탕으로 높은 효율의 시그니쳐를 탐색하는 방법을 제안한다. 각 시그니쳐 별로 3가지 기준을 바탕으로 가중치를 계산하고 계산된 가중치와 시그니쳐 맵을 통해 고효율의 시그니쳐 세트를 탐색한다. 제안하는 방법을 실제 트래픽에 적용했을 때 기존 대비 약 4배의 응용 식별 능력을 가진 높은 효율의 시그니쳐들을 정의할 수 있었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권1호
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pp.1-7
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2012
This paper presents a system used to automatically recognize the road traffic control gestures of police officers. In this approach,the control gestures of traffic police officers are captured in the form of depth images.A human skeleton is then constructed using a kinematic model. The feature vector describing a traffic control gesture is built from the relative angles found amongst the joints of the constructed human skeleton. We utilize Support Vector Machines (SVMs) to perform the gesture recognition. Experiments show that our proposed method is robust and efficient and is suitable for real-time application. We also present a testbed system based on the SVMs trained data for real-time traffic gesture recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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