PURPOSES : This study supports the evidence that it is possible to rehabilitate a damaged pavement with a lane closure specifically based on the Gimcheon~Sunsan project. METHODS : The prediction results from the simulation programs were compared with field monitoring, which focused on traffic management planning, congestion (length, time, and passing speed), bypass, and user cost, among others. RESULTS : The research results showed that lane closure application and pavement repair of the aged pavement in Korea were possible, even though the prediction results were minimally different from the field monitoring. The road agency contributes to service life extension of the rehabilitated pavement using this method. CONCLUSIONS : A marginal effect caused by the lane closure was observed on travelling users or vehicles, and the user cost of pavement repair decreased. Therefore, introducing the repair method or rehabilitation in Korea is possible. Information dissemination through various media was properly done to execute the project well. Moreover, the construction area traffic utilized nearby alternative roads. Therefore, improving the repaired pavemen's service life while ensuring that the pavement management agency can provide a road with comfortable user riding quality was possible.
Semiconductor logistics systems are facing difficulties in increasing production as production processes become more complicated due to the upgrading of fine processes. Therefore, the purpose of the research is to design predictive models that can predict traffic during the pre-planning stage, identify the risk zones that occur during the production process, and prevent them in advance. As a solution, we build FABs using automode simulation to collect data. Then, the traffic prediction model of the areas of interest is constructed using deep learning techniques (keras - multistory conceptron structure). The design of the predictive model gave an estimate of the traffic in the area of interest with an accuracy of about 87%. The expected effect can be used as an indicator for making decisions by proactively identifying congestion risk areas during the Fab Design or Factory Expansion Planning stage, as the maximum traffic per section is predicted.
교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
트래픽의 증가는 전체 네트워크 성능에 크게 영향을 미치며 네트워크 성능의 유지 및 향상을 위해서는 트래픽 관리가 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 시계열 모형에 의해 트래픽을 예측하고 예측된 결과가 대역폭에 비해 크다면 트래픽 폭주임을 가정하고 라우팅 경로의 비용을 증가하여 트래픽을 분산되도록 한다. 즉, 라우팅 혼잡의 발생을 예측하여 라우팅 혼잡을 미리 해소하는 방안을 제안한다. 예측 모형은 실제 네트워크 망에서 트래픽을 수집하여 모형의 확률적 오차를 최소화하는 모형을 추출한다. 확률적 오차를 최소화하는 시계열 모형을 얻기 위해서는 정상성 가정에 대한 적합성을 판단하는데, 정상성 가정은 자기상관함수와 편자기상관함수를 통해 얻을 수 있다. 실험을 통하여 추출된 예측 모형이 라우팅 경로의 비용을 조정함으로써 트래픽이 분산되도록 한다. 그 결과, 트래픽 예측 라우팅이 혼잡 발생을 미연에 방지하여 네트워크 성능을 향상시킬 수 있는 방안이라는 것을 보인다.
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.
물동량의 증가로 인해 컨테이너 터미널의 혼잡도가 높아지고 있고 이에 따른 장치장 및 게이트에서의 반출입 차량의 대기시간이 큰 폭으로 길어지고 있어 차량 운용 및 항만 운영 비효율이 극심한 상태이다. 이러한 문제 해결을 위해 부산항의 경우, 항만 공사 및 터미널 측에서 반출입 차량 예약시스템(VBS), 터미널 차량 혼잡도 정보, 예상 작업 처리 시간 정보 등을 서비스하고 있지만 실제 대기시간과 상이한 경우가 있어 가시적인 효과는 여전히 미흡한 실정이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 기초자료로써 본 연구에서는 부산 신항의 컨테이너반출입 정보를 활용하여 딥러닝 기반의 반출입 차량 평균 대기시간 예측 모형을 제시하였다. 실제 평균 대기시간과의 비교를 통해 예측률을 검증한 결과 제시한 예측 모형이 높은 예측률을 보이는 것을 확인하였다.
네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이나 기존의 트래픽 예측과 분석은 포아송(Poisson) 또는 마코비안(Markovian)을 기본으로 하는 모델을 사용하였다. LAN, WAN 및 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 포아송 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 자기 유사한 특성들을 과소평가 함으로써 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔고 최근 실제 트래픽과 유사한 모델로서 자기 유사한 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 실제 트래픽과 유사한 자기 유사 데이터 트래픽을 백그라운드 부하로 발생시켜 기존의 ABR (Available Bit Rate) 혼잡제어 알고리즘 중 대표적인 EFCI(Explicit Forward Congestion Indication), EPRCA(Enhanced Proportional Rate Control Algorithm), ERICA(Explicit Rate Indication for Congestion Avoidance), NIST(National Institute of Standards and Technology) 스위치 알고리즘이 버스트한 트래픽에 대해 효율적으로 반응하는지를 ACR(Allowed Cell Rate), 버퍼 사용율, 셀 폐기율, 전송효율 등으로 나누어 분석을 하였다.
패킷들은 네트워크 혼잡으로 인해 라우터에서 손실되거나 지연된다. 이러한 현상은 높은 Qos를 요구하는 멀티미디어 스트리밍 응용의 품질을 떨어뜨리는 요인이 되고 있다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘(DBRC)은 라우터큐의 점유율이 균형 상태에 도달할 수 있도록 지연 시간의 증가/감소에 따라 트래픽 전송률을 제어한다. 시뮬레이션을 통해 TFRC와 비교 분석한 결과, DBRC 알고리즘은 안정적인 전송률 변화, 거의 일정한 지연 시간, 적은 패킷 손실을 보여주고 있다.
Congestion Management (CM) is an attractive research area in the electrical power transmission with the power compensation abilities. Reconfiguration and the Flexible Alternating Current Transmission Systems (FACTS) devices utilization relieve the congestion in transmission lines. The lack of optimal power (real and reactive) usage with the better transfer capability and minimum cost is still challenging issue in the CM. The prediction of suitable place for the energy resources to control the power flow is the major requirement for power handling scenario. This paper proposes the novel optimization principle to select the best location for the energy resources to achieve the real-reactive power compensation. The parameters estimation and the selection of values with the best fitness through the Symmetrical Distance Travelling Optimization (SDTO) algorithm establishes the proper controlling of optimal power flow in the transmission lines. The modified fitness function formulation based on the bus parameters, index estimation correspond to the optimal reactive power usage enhances the power transfer capability with the minimum cost. The comparative analysis between the proposed method with the existing power management techniques regarding the parameters of power loss, cost value, load power and energy loss confirms the effectiveness of proposed work in the distributed renewable energy systems.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권2호
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pp.171-176
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2007
To give a guarantee a consistently high level of quality and reliability of Telematics traffic service, traffic flow forecasting is very important issue. In this paper, we proposed an adaptable integrated prediction model to predict the traffic flow in the future. Our model combines two methods, short-term prediction model and long-term prediction model with different combining coefficients to reflect current traffic condition. Short-term model uses the Kalman filtering technique to predict the future traffic conditions. And long-term model processes accumulated speed patterns which means the analysis results for all past speeds of each road by classifying the same day and the same time interval. Combining two models makes it possible to predict future traffic flow with higher accuracy over a longer time range. Many experiments showed our algorithm gives a better precise prediction than only an accumulated speed pattern that is used commonly. The result can be applied to the car navigation to support a dynamic shortest path. In addition, it can give users the travel information to avoid the traffic congestion areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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