인터넷에서 널리 사용되고 있는 수송 계층 프로토콜인 TCP(transmission control protocol)의 혼잡제어(congestion control) 기능은 손실된 패킷을 감지하고 복구하기 위한 손실 복구(loss recovery) 과정을 포함한다. 손실 복구 과정은 fast retransmit와 fast recovery 두 개의 알고리듬으로 이루어지는데 불필요한 재전송 타임아웃을 방지하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그 결과로 최근에는 선택 승인(selective acknowledgement) 옵션과 제한 전송(limited transmit) 기법이 제안되어 IETF (Internet Engineering Task Force)의 표준 문서로 채택되었다. 최근에는 재전송된 패킷이 다시 손실되는 경우 발생하는 타임아웃을 방지하기 위한 재전송 손실 복구(lost retransmission detection)를 위한 방법이 제시되었다. 그러나 아직 재전송 손실 복구 기능의 TCP 혼잡 윈도우의 가장 기본적인 동작 원칙인 AIMD (additive increase multiplicative decrease) 측면에서의 분석이 되어 있지 않은 상태이다. 따라서 본 논문에서는 이를 고려한 재전송 손실 복구 알고리듬의 동작을 시뮬레이션을 통해 평가한다.
부산시는 도로가 가지고 있는 구조적 한계로 인한 심한 교통체증이 유발되어 차량속도가 상대적으로 낮아, 이에 대한 개선이 요구된다. 한정된 도로 환경에서 교통 정체현상을 완화시키기 위하여 현재의 신호체계를 개선한 교통상황에 적응적인 신호 체계를 위한 연구가 필요하다. U-City에 있어서 'U-Traffic'은 도시 안에 중요한 인프라인 도로, 기반 시설, 차량 등 기존 교통의 구성요소에 유무선 통신 인프라를 기반으로 첨단 정보기술(IT)을 통합하여 사회적 교통 인프라의 효율성을 극대화 하는 교통정보 서비스 제공을 목표로 한다. 본 연구에서는 여러 가지 감지기를 통하여 차량을 감지 할 수 있는 감지 방법, 감지된 차량을 이용하여 계산 할 수 있는 신호체계의 알고리즘, 시스템을 전체적으로 구성할 통신망 등 시스템을 가상적인 시뮬레이터를 구현한다. 구현된 시뮬레이터의 결과를 확인 하여 교통 정체현상이 일부 완화 되는 효과를 확인 할 수 있다.
교통체증은 도시지역에서 심각한 경제적, 사회적 비용을 초래하는 원인으로 간주되고 있다. ITS기법은 첨단 센싱, 컴퓨팅, 그리고 통신기술을 이용해 교통체증을 경감시킬 수 있는 훌륭한 수단이다. 본 연구는 차량과 주변 인프라 그리고 차량 간의 무선통신을 통한 중앙제어식 그리고 분산식 첨단통행자정보시스템의 프레임워크를 제안하고 전형적인 $6{\times}6$ 도시형 도로망에서 그 효과를 시뮬레이션 기법을 이용하여 분석하고자 한다. 본 논문의 연구결과로서는 교통류, 무선통신 라디오 레인지 그리고 통신차량의 보급률 등에 따라 제안된 첨단통행자정보시스템은 교통사고로 야기된 정체지역을 우회할 수 있는 최적의 노선을 제공함으로써 운전자의 통행시간을 줄여주는 효과를 보였다. 다양한 연구 환경에서도 중앙제어식 그리고 분산식 첨단통행자정보시스템은 거의 동일한 효과를 보였는바, 분산식 첨단통행자정보시스템은 고가의 건설비와 설치 운영비를 요구하는 중앙제어식 첨단통행자정보시스템을 대신할 수 있는 시스템으로 기대된다.
모바일 IP 프로토콜에서 핸드오프 동안에 발생하는 패킷 손실 때문에 초래되는 TCP의 성능저하를 방지하기 위해서는 모바일 If 경로 최적화 확장의 스무스 핸드오프 방식에서 이전 기지국이 랜드오프 동안 손실된 패킷들을 버퍼에 저장하고 저장된 패킷들이 이동한 단말에게 전달되어야 한다. 그러나 이동단말이 혼잡한 라우터와 연결된 새로운 서브 네트워크로 이동한 경우에는, 이전 기지국이 포워딩하는 패킷들은 손실되고 이 패킷들로 인해 심화된 혼잡으로 인해 기존 고정 TCP 플로들의 링크이용률 성능이 저하되게 된다. 본 논문에서는 패킷 버퍼링 방식이 결합된 스무스 랜드오프 방식으로 이동단말이 혼잡이 존재하는 라우터와 연결된 새로운 서브네트워크로 이동한 경우, 새로운 서브 네트워크와 연결된 라우터가 사용하는 RED 버퍼 관리 방식의 혼잡 상태에 따라 이전 기지국이 저장한 패킷들을 포워딩하거나 폐기하는 패킷 포워딩 제어 방안을 제안하였다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 패킷 포워딩 제어방안을 적용하여 링크이용률 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
무선 센서 네트워크에서 트래픽과 혼잡제어는 처리율과 QoS (Quality of Service)를 결정하는 중요한 파라미터이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 디지털 콘텐츠 스트리밍 서비스를 위한 전송율 우선순위 기반의 트래픽 제어 기법을 제안한다. 제안된 기법에서 전송율 우선순위는 버스트 시간과 크기에 따른 실시간 트래픽과 비실시간 트래픽에 의해 결정된다. 전송율 기반 우선순위는 지연을 줄이고 신뢰성을 향상시킴으로서 스트림이 요청될 때 트래픽이 효율적으로 제어되게 된다. 트래픽 제어는 트래픽 탐지 과정, 트래픽 공지, 그리고 트래픽 제어 조절 과정을 거쳐 스트리밍 서비스가 차별화 되도록 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 CCF (Congestion Control and Fairness)기법, WCA (Weight-based Clustering Algorithm)기법에 비해서 전송지연, 패킷손실, 그리고 처리율에 대한 성능이 효율적임을 보였다.
끼어들기 행위에 대한 경찰의 인력단속이 매우 취약해 교통질서 위반자들의 현장단속이 어렵고 단속을 하더라도 위반증거를 확보하기가 어려워 단속이 거의 이루어지지 않고 있다. 램프 구간 진입 및 진출 지점에서 빈번하게 발생하는 끼어들기 위반을 무인단속장비를 이용하여 효율적으로 단속가능한지를 실험을 통해 평가를 하였다. 본 연구에서는 개별 영상 검지 방식의 한계점을 보완하기 위해 구간검지방식을 병행한 알고리즘을 제안하였다. 현장 실험 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 개별 영상검지 방식에 의해 끼어들기 위반을 단속한 결과 검지율이 58.2%인 반면 본 연구에서 제안한 방식의 검지율은 74.5%로 오검지율은 0.0%로 나타났다. 또한 단속범위를 넓게 하기 위해 기존 시설물을 이용할 수 있도록 장비를 소형화 및 경량화를 하고 별도의 제어기를 없애 카메라부에 제어기를 삽입한 일체형 카메라를 개발한 결과, 효율적으로 끼어들기 위반차량을 무인단속장비에 의해 단속이 충분히 가능할 것으로 판단된다.
현재 국내외 여러 국가에서 한 가정의 차량의 수요가 증가하여 차량의 탑승 인원은 적어지고 도로의 차량 수는 증가하고 있는 추세이다. 이에 따른 문제점인 교통 체증을 해결하기 위해 이용 가능한 다인승 전용차로 제도가 시행되고 있다. 이 제도는 경찰들이 빠르게 움직이는 차량을 직접 눈으로 감시하여 불법 차량을 단속하는 실정이며, 이는 정확성이 낮고 사고의 위험성을 동반된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 현장의 영상을 이용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용한다면 앞서 말한 문제점들이 해결될 것이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 딥러닝 모델의 성능을 비교·분석하여, 영상을 통해 실시간 차량 탑승 인원을 파악할 수 있는 딥러닝 모델을 선정하고 객체 인식 모델의 문제점을 보완한 차량 탑승 인원 감지 알고리즘을 제안한다.
고속도로에서 발생된 교통사고 지속시간은 교통혼잡에 심각한 영향을 미친다. 일반적으로, 교통사고 지속시간은 사고의 검지시간, 대응시간, 처리시간으로 구성되며, 이 중 사고의 검지 및 대응시간은 최근 스마트폰 보급률 증가로 인해 매우 감소된 것으로 추정된다. 따라서 교통사고 처리팀에 의해 수행되는 사고 처리시간의 관리는 교통사고로 인한 교통혼잡 관리에 매우 중요한 요인이 된다. 본 연구는 고속도로 교통사고 처리에 영향을 미치는 주요 인자를 파악하는 것이 목적이다. 분석을 위해 2013년 전국 30개 주요 고속도로에서 발생한 총 6,870건의 자료를 이용하였다. 고속도로 사고 처리시간에 영향을 주는 인자 분석을 위해 Cox 모형을 활용하였다. 분석결과, 13개의 변수가 교통사고 처리시간에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사고 처리시간을 증가시키는 요인은 터널에서 발생한 사고, 사망자가 발생한 사고, 사고차량수, 사고 후 상태의 상태가 전도 혹은 화재로 이어진 사고, 차량이 완파된 사고, 화물(대형) 및 트레일러 사고, 야간에 발생한 사고인 것으로 나타났다. 반면, 톨게이트에서 발생한 사고, 차-시설 사고, 승용차 사고, 종단구배가 평탄한 구간에서 발생한 사고는 다른 환경에서 발생한 사고보다 사고 처리시간을 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 고속도로에서 사고 발생 시 혼잡에 영향을 줄 수 있는 사고 처리시간의 감소 전략 수립을 위한 기반정보로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
도로에서 발생하는 비반복적이며 예측불가능한 일련의 사건을 돌발상황(incident)이라고 하며 이러한 돌발상황이 발생하게 되면 교통류의 정상 흐름이 와해되고 이로써 도로의 용량감소를 일으키며 교통혼잡과 대기오염 등 막대한 사회$\cdot$경제적 손실을 초래한다. 돌발상황으로 인한 피해를 최소화하고자 국내외 각종 교통관리센터에서는 자동 돌발감지 알고리즘에 의한 자동감지 방법을 사용하고 있다. 그러나 현재 운영중인 돌발상황 감지 알고리즘들은 어느 정도의 감지율은 확보하고 있으나 오경보율이 높아 대체적인 성능은 낮은 것으로 판단된다. 유출입램프 수요과다로 인해 도로용량이 다른 구간에 비해 현저히 떨어지는 병목(bottleneck)구간의 경우, 돌발상황이 빈번하게 발생함에도 불구하고 진출입차량으로 인한 대기행렬과 차로변경등의 유사 돌발상황이 발생하여 자동 돌발상황 감지가 더욱 어려운 실정이다. 본 연구에서는 진출입영향권내에서 발생하는 돌발상황을 정확히 감지하기 위해 돌발상황시 혼잡상황 구분을 통한 자동감지 알고리즘을 바탕으로 램프구간의 혼잡 감지시 인접한 본선의 차로를 돌발상황 판단모듈에서 제외함으로써 모형의 성능을 향상시킬 수 있음을 살펴보았다.
자동차 등록대수와 비례하여 증가하는 교통 혼잡은 도시의 사회경제 발전의 저해 요소로 작용하고 있다. 본 논문은 VDS(Vehicle Detection System)을 통한 데이터를 입력 변수로 사용한다. 본 연구의 목적은 교통 흐름을 단순히 2단계(원할, 정체)가 아닌 5단계(원할, 다소 지체, 지체, 다소 정체, 정체)로 더 정교하게 예측하고, 이 예측에서 가장 정확도가 높은 모델인 Catboost 모델과 다른 모델들을 비교하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘인 Catboost 모델을 통해 5가지 단계를 예측하고 정확도를 다른 머신러닝 알고리즘들과 비교, 분석한다. 또한, 하이퍼 파라미터(Hyper Parameter) 튜닝 및 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) 전처리를 거치지 않은 Catboost 모델과 랜덤 선택(RandomizedSearchcv)을 통해 튜닝 및 데이터 전처리를 거친 모델을 비교, 분석한다. 분석 결과 하이퍼 파라미터 튜닝을 하지 않은 초기 Catboost 모델이 정확도 93%를 보이며 가장 높은 정확도를 기록하였다. 따라서 본 연구는 두가지 의의를 가진다. 첫번째로, 초기 세팅된 파라미터들이 적용된 Catboost 모델이 다수의 범주형 변수를 포함하는 교통 흐름 예측에서 다른 머신러닝, 딥러닝 모델들보다 성능이 높다는 결론을 도출했다는 점에서 의의가 있다. 두번째로, 기존 2단계로 예측하던 교통 흐름을 5단계로 예측함으로써 더욱 정교한 교통 흐름 예측 모델을 제안한다는 점에서 의의를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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