• ETRI Journal
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• 제22권4호
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• pp.40-50
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• 2000

We apply a "sliding-window" Maximum Likelihood(ML) estimator to estimate traffic parameters On-Off source and develop a method for estimating stochastic predicted individual cell arrival rates. Based on these results, we propose a simple Connection Admission Control(CAC)scheme for delay sensitive services in broadband onboard packet switching satellite systems. The algorithms are motivated by the limited onboard satellite buffer, the large propagation delay, and low computational capabilities inherent in satellite communication systems. We develop an algorithm using the predicted individual cell loss ratio instead of using steady state cell loss ratios. We demonstrate the CAC benefits of this approach over using steady state cell loss ratios as well as predicted total cell loss ratios. We also derive the predictive saturation probability and the predictive cell loss ratio and use them to control the total number of connections. Predictive congestion control mechanisms allow a satellite network to operate in the optimum region of low delay and high throughput. This is different from the traditional reactive congestion control mechanism that allows the network to recover from the congested state. Numerical and simulation results obtained suggest that the proposed predictive scheme is a promising approach for real time CAC.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.17-20
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• 2000

TCP is ill-suited to real-time multimedia applications. Its bursty transmission, and abrupt and frequent wide rate fluctuations cause high delay jitters and sudden quality degradation of multimedia applications. Deploying non congestion controlled traffic results in extreme unfairness towards competing TCP traffic. Therefore, they need to be enhanced with congestion control schemes that not only am at reducing loss ratios and improve bandwidth utilization but also are fair towards competing TCP connections. This paper proposes a differentiated rate adaptation algorithm based on loss and round trip time. Rate in a sender quickly responds to loss ratio and holds steady state. Additionally, this algorithm reduces loss ratio by loss prediction in a receiver.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.126-129
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• 1998

In order to control the flow of traffics in ATM networks and optimize the usage of network resources, an efficient control mechanism is necessary to cope with congestion and prevent the degradation of network performance caused by congestion. This paper proposes a new UPC(Usage Parameter Control) mechanism that varies the token generation rate and the buffer threshold of leaky bucket by using a Neural Network controller observing input buffers and token pools, thus achieving the improvement of performance. Simulation results show that the proposed adaptive algorithm uses of network resources efficiently and satisfies QoS for the various kinds of traffics.

• 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.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권5호
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• pp.527-534
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• 2019

항로에서의 위험도 평가 모델은 해상 교통량을 기초로 다양한 형태의 수학적 분석 방법 등이 응용되고 있다. 국내 해상교통안전진단에서는 항로를 통항하는 선박 규모를 표준화시킨 해상교통혼잡도 모델을 활용하고 있으며, 해상교통혼잡도가 높으면 충돌과 같은 위험상황이 발생할 개연성이 높다고 해석하고 있다. 그러나 항로의 특정 지점에서 관측된 해상 교통량의 밀도 변화가 항로의 위험도를 표현할 수 있는지 보다 면밀한 과학적 검토가 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 항로에서의 충돌 및 좌초 등의 위험도를 확률적 기법으로 평가하는 IWRAP Mk2(IALA 공식 추천 평가모델) 모델로 항로 위험도를 체계적으로 평가하고, 동일 해역에서 해상교통혼잡도 모델로 해상교통혼잡도를 평가하여 항로 위험도와 해상교통혼잡도의 연관성을 분석하였다. 분석 결과, $R^2$이 0.943인 선형함수가 도출되었으며, 유의수준에서도 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 또한 Pearson 상관계수가 0.971로 높게 나타나 강한 정적 상관관계를 보였다. 이처럼 각각의 수학모델의 공통적인 입력 변수의 영향으로 항로 위험도와 해상교통혼잡도는 강한 연관성을 가지는 것으로 확인되었다. 이러한 연구 결과를 기반으로 항로 위험도를 예측할 수 있는 평가 기법이 고도화될 수 있는 모델 개발을 위한 응용 자료로 활용되기를 기대한다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권7호
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• pp.36-45
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• 1999

ATM망에서 트래픽 흐름을 제어하고 망 자원 사용을 효율적으로 사용하기 위해서는 폭주(Congestion)발생에 의한 망 성능 저하를 막고 폭주현상에 대처할 수 있는 적응적인 제어가 필요하다. 본 논문에서는 모든 트래픽에 대해 고정된 형태의 제어를 하는 Buffered Leaky Bucket과 적응성과 예측 기능을 갖는 신경회로망(Neural Network)을 이용하여 버퍼의 효율성을 높이고 망의 서비스 품질(QoS)로 구별되는 셀 손실율과 버퍼 지연을 테스트 및 성능 비교를 하였다. 또한 입력 트래픽의 다중화를 위해 사용되는 DWRR과 DWEDF의 셀 스케쥴링 알고리즘이 균등 지연을 만족할 수 있도록 개선하였다. 셀 스케쥴러로부터 망의 폭주 정보는 신경회로망을 이용한 Leaky Bucket에서 예측된 트래픽 손실율을 제어하고 손실율 정도에 따라 토큰 발생율과 버퍼 한계값은 제어된다. 이러한 트래픽 손실율 예측은 다음 입력 트래픽에 대한 손실과 버퍼지연을 줄일 수 있도록 제어의 효율성을 높일 수 있으며 다른 제어방식에도 응용될 수 있다. ATM 트래픽에 대한 신경회로망 학습과 예측 테스트를 위해 확률 랜덤 변수에 의해 발생된 셀 발생과 예측을 모의 실험하였으며, 이때 다양한 트래픽의 QoS가 향상되었음을 알 수 있었다.

• KNOM Review
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• 제24권2호
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• pp.13-23
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• 2021

최근 IoT 기기들의 활성화에 의해 네트워크가 복잡해짐에 따라, 네트워크의 혼잡을 예측하고 미리 대비하기 위해 단기 트래픽 예측을 넘어 장기 트래픽 예측 연구가 활성화되고 있다. 단기 트래픽 예측 결과를 입력으로 재사용하는 재귀 전략은 멀티 스텝 트래픽 예측으로 확장되었지만, 재귀 단계가 진행될수록 오류가 축적되어 예측 성능 저하를 일으킨다. 이 논문에서는 다중 출력 전략을 사용한 LSTM 기반 멀티스텝 트래픽 예측 기법을 소개하고그 성능을 평가한다. 실제 DNS 요청 트래픽을 기반으로 실험한 결과, 제안된 LSTM기반 다중출력 전략 기법은 재귀 전략 기법에 비해 비정상성 트래픽에 대한 트래픽 예측 성능의 MAPE를 약 6% 줄일 수 있음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3598-3614
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• 2020

With the increase of motor vehicles and tourism demand, some traffic problems gradually appear, such as traffic congestion, safety accidents and insufficient allocation of traffic resources. Facing these challenges, a model of Spatio-Temporal Dilated Convolutional Network (STDGCN) is proposed for assistance of extracting highly nonlinear and complex characteristics to accurately predict the future traffic flow. In particular, we model the traffic as undirected graphs, on which graph convolutions are built to extract spatial feature informations. Furthermore, a dilated convolution is deployed into graph convolution for capturing multi-scale contextual messages. The proposed STDGCN integrates the dilated convolution into the graph convolution, which realizes the extraction of the spatial and temporal characteristics of traffic flow data, as well as features of road occupancy. To observe the performance of the proposed model, we compare with it with four rivals. We also employ four indicators for evaluation. The experimental results show STDGCN's effectiveness. The prediction accuracy is improved by 17% in comparison with the traditional prediction methods on various real-world traffic datasets.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.44-57
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• 2019

여러 대도시에서 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 정확한 교통 흐름을 예측하는 다양한 연구가 진행되었다. 대부분의 연구가 과거의 교통 흐름 패턴이 미래에도 반복될 것이라는 가정하에 예측 모델을 개발하였으나 교통사고 등과 같은 뜻하지 않은 비반복적 교통 패턴을 예측하는 데에는 신뢰성이 낮게 나타났다. 이런 문제를 해결하기 위한 대안으로 지능형 교통 시스템(ITS)을 통해 얻은 빅데이터와 인공지능을 접목한 교통 흐름 예측 연구가 진행되어 왔다. 하지만 시계열 분석에 일반적으로 사용되는 알고리즘인 RNN의 경우, 단기 예측에 최적화되어 장기 예측 정확도가 낮다는 단점을 가지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기온과 강수량 등의 기상 정보 외에도 각종 외부 요인들을 고려하여 장기적 시점에서 교통 혼잡도를 예측하는 '심층 인공 신경망 모델'을 제안하였다. TOPIS 자료를 이용한 사례 연구 결과 서울시 주요 도로 링크의 교통 혼잡도를 90%에 가까운 정확도로 예측이 가능하였다. 추후 교통사고나 도로 공사와 같은 도로에 영향을 미치는 이벤트 데이터를 추가로 확보할 수 있다면 정확도는 더욱 높아질 것으로 예상된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.105-107
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• 2006

As internet streaming data increase, transport protocol such as TCP, TGP-Friendly is important to study control transmission rate and share of Internet bandwidth. In this paper, we propose a TCP-Friendly protocol using Neural Network for media delivery over wired Internet which has various traffic size(PTFRC). PTFRC can effectively send streaming data when occur congestion and predict one-step ahead round trip time and packet loss rate. A multi-layer perceptron structure is used as the prediction model, and the Levenberg-Marquardt algorithm is used as a traning algorithm. The performance of the PTFRC was evaluated by the share of Bandwidth and packet loss rate with various protocols.