최적 교통 주기를 산출하기 위해서는 하위교차로에 대기차량이 얼마나 있는지를 점검해야 한다. 왜냐하면 대기차량이 상위교차로의 길이보다 크면 출발 지연 시간 및 승용차 대기시간이 발생하기 때문이다. 승용차 대기시간을 단축시키기 위해서 본 논문에서는 퍼지 신경망을 이용한 최적 연동 녹색시간 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해서, 서로 다른 교차로 조건을 고려하지 않은 고정 교통신호등 보다 평균 주행속도가 향상 된 것을 입증하였다.
본 논문은 교통량이 변하는 복수 교차로망의 신호등 제어에 적합한 지능형 신호 제어기를 제안한다. 교차로망이란 하나의 교차로가 사방으로 연결된 교차로이다. 기존의 교차로 제어방법들은 주로 단일 교차로를 대상으로 연구가 수행되었다. 하지만 단일 교차로 제어는 현실의 교통 상황과는 차이가 있다. 본 논문에서는 교통량과, 녹색 신호시 교차로로 진입하는 차량수와 적색 신호동안 대기하는 차량수를 퍼지 제어의 입력변수로 사용하여, 현재 녹색 현시의 확장시간을 조정하는 퍼지 교통망 제어기를 개발한다. 제안된 방법은 기존의 교차로 신호 주기 제어 방법들과 시뮬레이션을 수행하여 비교하였다. 실험결과는 제안된 퍼지 논리 제어기가 기존의 방법들에 비하여 차량당 지체시간과 논문에서 제안된 비용함수 면에서 우수함을 보여준다.
A traffic message delivery system using visible light communication(VLC) link has been demonstrated. The system is proposed to deliver simple traffic messages between cars at low speed. The message set is programmed in an FPGA-based digital board and one of the messages is sent to the other car. Considering the outdoor and indoor environments, the effects of sunlight and fluorescent lamps on received signal waveforms are described. The delivered message is successfully recovered over 2 meter. The link for message delivery can be concatenated.
요즈음에는 GPS 및 GIS을 기반으로, 운전자에게 최단 경로탐색 및 예상도착시간을 인터넷 및 휴대폰으로 검색할 수 있다. 그러나, 아무리 좋은 자동항법 장치도 평균차량속도가 10- 20 Km 일 때에는 최단경로를 생성할 수 없다. 그러므로 승용차대기시간과 평균차량속도를 개선하기 위해서, 서로 다른 교차로 길이 및 교차로 차선수 일 때에도, 퍼지 적응 규칙을 이용한 최적녹색시간 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 인터넷을 이용해서 위험한 도로, 공사중인 도로 및 목적지 예상 도착시간 및 최적의 교통상황을 예보하는 기능을 제공할 수 있도록 하였다.
제한된 도로에서 증가되는 차량으로 인해서, 평균주행속도가 떨어지고 교차로의 대기 손실이 많아지고 있다. 본 논문은 10개 교차로를 연동 제어를 할 수 있는 새로운 교통체제 개념을 제안한다. 예를 들어서 오늘 야구경기가 8시경에 열린다고 하면 야구경기가 시작하기 전 1시간 혹은 1시간 30분전에 교통량이 증가할 것이다. 이럴 때에는 아무리 우수한 전자 신호등 시스템도 최적녹색시간을 예측할 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 평균 승용차 대기시간을 최소화하고 평균 주행속도를 향상하기 위해서 전처리로써 퍼지규칙 및 신경망을 이용한다. 또한 후처리로써 예기치 못한 상황을 지능적으로 제어할 수 있는 지능적인 소프트웨어 PLC(Programmable Logic Controller)를 구현하였다. 시뮬레이션결과 제안된 연동 녹색시간이 연동 녹색시간을 고려하지 않은 전자신호등보다 평균 승용차 대기시간을 줄일 수 있음을 입증했다.
전자신호등도 갑작스러운 교통량의 증가나 감소 시에는 최적녹색시간을 산출할 수 없다. 그러므로, 이러한 문제점을 개선하기 위해서 각 교차로의 승용차대기시간, 평균차량속도를 Database에 저장한 후, 운전자가 최단경로를 인터넷상에서 검색하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 퍼지 규칙을 이용하여 최단경로검색 및 최적 녹색시간을 산출하는 알고리즘과 퍼지 교통 신호등 하드웨어를 제안한다.
전자교통신호등은 차량이 교차로에 많을 때에는 교통신호주기를 연장할 수 있고, 교차로에 차량이 적을 경우에는 교통신호주기를 단축할 수 있다. 그러나, 요즈음과 같이 교통체증이 많아서 평균주행속도가 10Km-20Km일 때에는 전자신호등의 기능을 수행할 수 없다. 본 논문에서는 퍼지 규칙을 이용하여 최단경로검색 및 최적 녹색시간 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 모의실험결과 앞 막힘 현상이 발생하는 경우에는 평균 승용차 대기시간 및 평균주행속도를 10%-32% 가량 개선시킬 수 있음을 입증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1307-1323
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2014
With the exhaustion of global IPv4 addresses, IPv6 technologies have attracted increasing attentions, and have been deployed widely. Meanwhile, new applications running over IPv6 networks will change the traditional traffic characteristics obtained from IPv4 networks. Traditional models obtained from IPv4 cannot be used for IPv6 network monitoring directly and there is a need to investigate those changes. In this paper, we explore the flow features of IPv6 traffic and compare its difference with that of IPv4 traffic from flow level. Firstly, we analyze the differences of the general flow statistical characteristics and users' behavior between IPv4 and IPv6 networks. We find that there are more elephant flows in IPv6, which is critical for traffic engineering. Secondly, we find that there exist many one-way flows both in the IPv4 and IPv6 traffic, which are important information sources for abnormal behavior detection. Finally, in light of the challenges of analyzing massive data of large-scale network monitoring, we propose a group flow model which can greatly reduce the number of flows while capturing the primary traffic features, and perform a comparative measurement analysis of group users' behavior dynamic characteristics. We find there are less sharp changes caused by abnormity compared with IPv4, which shows there are less large-scale malicious activities in IPv6 currently. All the evaluation experiments are carried out based on the traffic traces collected from the Northwest Regional Center of CERNET (China Education and Research Network), and the results reveal the detailed flow characteristics of IPv6, which are useful for traffic management and anomaly detection in IPv6.
The main idea behind the Intelligent Networks (IN) concept is the separation of switching function from the service control, in order to meet various service requirements of subscribers and development of new services in time. The (N+l) architecture of the IN service system consists of front-end processors (FEP) and back-end processors (BEP), which is in service in a domestic telecommunication company, and balances the traffic load for services among the processors. Under this architecture, the IN service system can distribute the traffic load dynamically, and M services are easily launched and manipulated minimizing impacts on the existing services. This paper traces the performance of the (N+1) structured system by means of the simulation approach, and shed a light on the result.
본 논문에서는 도로 주행에서 취득한 영상을 개선하는 방법을 제안한다. 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인하여 선명하지 못한 영상이 취득되기도 한다. 특히 역광이나 야간에는 품질이 좋은 선명한 영상을 얻기가 더욱 어려우며, 이는 비전기반 지능형 자동차 기술의 응용에 많은 어려움을 준다. 인간의 시각 인지방법은 여러 가지조명 조건을 고려하여 색을 지각한다. 하지만 기존의 영상 개선 방법들은 광원의 위치와 광도, 기하학적 관계를 고려하지 않기 때문에 완벽한 결과를 얻기가 어려우며, 오히려 영상의 질이 떨어지는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 1) 주어진 입력 영상의 전처리 과정을 수행한 후, 2) 선명도를 추정하여 색채의 대비를 평가하고, 3) 과대 및 과소평가 결과를 전처리된 영상과 혼합하여 사람이 지각하는 색상과 같이 개선된 영상을 얻는 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시각적으로 개선된 결과를 보여줄 뿐만 아니라 비전기반 지능형 자동차 기술의 한 응용분야인 교통표지판 검출의 전처리 과정으로 적용되어 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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