경찰청에서는 국내 교통문제를 해결하고 국제적 교통운영체계를 수립하기 위하여 "교통운영체계 선진화 방안"사업을 추진하고 있다. 본 연구는 교통운영체계 선진화 방안의 추진 효과를 분석하였으며, 그 결과 교통소통 및 교통안전측면에서 효과가 있는 것을 밝혔다. 그러나 정책에 대한 시민들의 낮은 인지도, 부적절한 현장적용 등으로 인한 교통사고의 위험 및 정체가중, 교차로 꼬리물기 위반행위 발생 등의 문제점들이 도출되었다. 현재 선진화 방안은 주로 직진우선신호, 비보호좌회전, 점멸신호 운영 등 교통신호운영 방법 개선을 위주로 추진되고 있는데, 향후 최종적으로 교통운영체계 선진화 모든 과제가 복합적으로 도입될 경우 현재 보다는 더 나은 효과를 기대할 수 있을 것이다.
인터넷을 통해 전송되는 트래픽의 양이 지속적으로 증가하고 있기 때문에 네트워크 트래픽 모니터링 시스템이 모든 패킷을 실시간으로 분석하기는 어렵다. 피어-투피어(P2P), 스트리밍 미디어, 메신저 등과 같이 동적으로 포트 번호를 할당받는 애플리케이션의 사용이 늘어나면서, 사용자들은 이들이 유발하는 트래픽을 분석하기를 원하고 있다. 이 같은 고수준의 분석을 위해서는 각 패킷마다 많은 처리 시간이 필요로 한다. 본 논문에서 부하 차단기를 이용하여 패킷의 수를 제한할 것을 제안한다. 선택된 패킷은 어떤 애플리케이션이 생성한 것인지 식별된 후, 정의된 애플리케이션 계층의 프로토콜에 따라 분석된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3635-3654
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2015
With the rapid development of smart devices and mobile Internet, the video application plays an increasingly important role on mobile devices. Understanding user behavior patterns is critical for optimized operation of mobile live streaming systems. On the other hand, volume based billing models on cloud services make it easier for video service providers to scale their services as well as to reduce the waste from oversized service capacities. In this paper, the watching behaviors of a commercial mobile live streaming system are studied in a content-centric manner. Our analysis captures the intrinsic correlation existing between popularity and watching intensity of programs due to the synchronized watching behaviors with program schedule. The watching pattern is further used to estimate traffic volume generated by the program, which is useful on data volume capacity reservation and billing strategy selection in cloud services. The traffic range of programs is estimated based on a naive popularity prediction. In cross validation, the traffic ranges of around 94% of programs are successfully estimated. In high popularity programs (>20000 viewers), the overestimated traffic is less than 15% of real happened traffic when using upper bound to estimate program traffic.
클라우드 환경은 하이퍼바이저 기반으로 다수의 가상머신들이 상호 연결된 형태로 악성코드의 전파가 용이하기 때문에 다른 환경에 비해 악성코드에 감염될 경우 그 피해규모가 상대적으로 크다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 안전한 클라우드 환경을 위한 악성트래픽 동적 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라우드 환경에서 발생하는 악성트래픽을 판별하여 악성행위를 격리된 가상네트워크 환경에서 지속적으로 모니터링 및 분석한다. 또한, 분석된 결과를 추후 발생하는 악성트래픽의 판별과 분석에 반영한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 클라우드 환경에서 발생하는 신 변종 악성트래픽 탐지 및 대응을 목적으로 클라우드 환경에서의 악성트래픽 분석환경을 구축함으로써 안전하고 효율적인 악성트래픽 동적 분석을 제공한다.
The estimation of real-time Origin-Destination(O-D) parameters, which gives travel demand between combinations of origin and destination points on a urban freeway network, from on-line surveillance traffic data is essential in developing an efficient ATMS strategy. On this need a real-time O-D parameter estimation model is formulated as a parameter adaptive filtering model based on the extended Kalman Filter. A Monte Carlo test have shown that the estimation of time-varying O-D parameter is possible using only traffic counts. Tests with field data produced the interesting finding that off-ramp volume predictions generated using a constant freeway O-D matrix was replaced by real-time estimates generated using the parameter adaptive filter.
The study presents the linear dynamic analysis of bridges under vehicular movement to examine the performance characteristics due to the various structural and loading conditions. The road surface roughness and bridge-vehicle interactions are considered. The road surface profiles for the approaching roadway and bridge decks are generated from power spectral density functions for different road roughness conditions. A new filtering method using the wheel trace is proposed to obtain the more rational bridge-vehicle interactions from the randomly generated road surface. The dynamic responses of various bridges designed according to current design practice are examined, in which important structural parameters(such as span length, girder spacing, etc.) are considering systematically. In addition, the traffic conditions of multi-truck traveling either consecutively on the same lane or side-by-side on the adjacent lanes are also evaluated.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.859-876
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2010
In this paper, we propose a hierarchical application traffic classification system as an alternative means to overcome the limitations of the port number and payload based methodologies, which are traditionally considered traffic classification methods. The proposed system is a new classification model that hierarchically combines a binary classifier SVM and Support Vector Data Descriptions (SVDDs). The proposed system selects an optimal attribute subset from the bi-directional traffic flows generated by our traffic analysis system (KU-MON) that enables real-time collection and analysis of campus traffic. The system is composed of three layers: The first layer is a binary classifier SVM that performs rapid classification between P2P and non-P2P traffic. The second layer classifies P2P traffic into file-sharing, messenger and TV, based on three SVDDs. The third layer performs specialized classification of all individual application traffic types. Since the proposed system enables both coarse- and fine-grained classification, it can guarantee efficient resource management, such as a stable network environment, seamless bandwidth guarantee and appropriate QoS. Moreover, even when a new application emerges, it can be easily adapted for incremental updating and scaling. Only additional training for the new part of the application traffic is needed instead of retraining the entire system. The performance of the proposed system is validated via experiments which confirm that its recall and precision measures are satisfactory.
The real-time traffic data is generated continuous and unbounded stream data type while intelligent transport system (ITS) needs to provide various and high quality services by combining with spatial information. Traditional database techniques in ITS has shortage for processing dynamic real-time stream data and static spatial data simultaneously. In this paper, we design and implement an advanced traffic monitoring system (ATMS) with the integration of existed data stream management system (DSMS) and spatial DBMS using IntraMap. Besides, the developed ATMS can deal with the stream data of DSMS, the trajectory data of relational DBMS, and the spatial data of SDBMS concurrently. The implemented ATMS supports historical and one time query, continuous query and combined query. Application programmer can develop various intelligent services such as moving trajectory tracking, k-nearest neighbor (KNN) query and dynamic intelligent navigation by using components of the ATMS.
The mobile and multimedia service on wireless network have been leaded from the improvement of telecommunication techniques. A typical multimedia service, a video transmission usually requires larger bandwidth than voice transmission. Many channel allocation algorithms for Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFBMA) to use resources more efficiently, Previous channel allocation algorithms have developed with an assumption that the data traffic is constant bit rate (CBR). However, existing algorithms are not suitable to video traffic because it usually generates a variable bit rate (VBR) traffic. In this paper, we proposed a new channel allocation algorithm called a queue-based channel allocation. it is more suitable to transmit the video traffics. Also, a problem are notified in case of realtime generated video traffic and a corresponding heuristic solution was proposed.
ITS(Intelligent Transport System) as things are used for Broadcast service using TDMB/TPEG/NAVI rather than personal seamless service. It is attaching weight to Traffic information gathering, Charging, Settlement service. This research is applied to improve DCCP(Datagram Congestion Control Protocol) which has function as protecting data and preserving message boundary. The improving method is like that we solve data trust in UDP because Connection and Transmission overhead in UDP is less than in TCP. We fix the data loss which is generated from unordered delivery section of IP base wireless service by using DCCP protocol. We guarantee of connection with OBE(On-Board Equipment) and reliance about transmission of data by complement to mapping table and multi-hoping. Finally, We evaluate the performance about transmission of IP based data. We constructed a test-bed near research center for this test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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