현재 고속도로 설계지침에서는 단차로 하이패스차로의 용량을 본선형 영업소는 2,000대/시, 나들목 영업소는 1,700대/시로 제시하고 있다. 그리나 2010년도 초반에 수행되었던 연구에서는 본선형 영업소는 1,476대/시/차로~1,665대/시/차로, 나들목 영업소는 1,443대/시/차로 정도로 제시하였다. 이에 본 연구는 현재 제시되고 있는 고속도로 단차로 하이패스차로의 용량의 타당성을 검토하였다. 단차로 하이패스 갠트리에서 수집되는 2021년도 개별차량 통과 자료를 기반으로 속도-교통량 관계 그래프와 차두시간을 활용하여 용량을 산정하고 비교하였다. 또한 차 두시간 활용에 있어 부트스트랩 기법을 도입하여 수집데이터의 새로운 가공 방안에 대해 검토하였다. 분석 결과 단차로 하이패스 용량은 나들목 영업소는 1,700대/시/차로로 제시할 수 있었으며, 본선형 영업소는 적어도 1,700대/시/차로 이상으로 추정할 수 있었다. 또한 차두시간 자료 이용 시 부트스트랩 기법을 활용하면 관측용량과 유사한 추정용량을 제시할 수 있었다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 신규 ITS 서비스(택시 콜 서비스, 교통약자 서비스, 교통안내 서비스, 뚜벅이네비게이션, 전자지불 서비스, 전화안내 서비스 등)들을 구축하기 위해 필수적으로 필요한 전용 u-단말기 개발에 관한 내용을 주요 핵심으로 서술한다. 본 단말기의 설계에 있어서 삼성 메인 CPU인 S3C2440A를 채택하였으며, 신규 ITS 서비스를 위해 필수 요구사항인 대용량 메모리(ROM 및 RAM)를 적용시켰으며, 그 외 GPS, RFID 모듈, Wi-Fi, Bluetooth 등의 기능들을 모두 포함시켜, 유비쿼터스 사회에 꼭 필요한 전용 단말기를 개발하였다. 이를 위해 본 논문에서는 전용 u-단말기 개발에 대한 상세 설계 내용을 우선 살펴본 뒤, 설계된 내용을 바탕으로 실제 구현된 u-단말기의 성능 평가에 대한 내용을 다루었다. 이렇게 개발된 전용 u-단말기를 적용시켜, 신규 ITS 서비스에 관련 공공기관 및 업체와 연동하여 서비스들을 창출한다면 새로운 블루오션의 사업으로 확대되어 지역 사회에 파생 효과가 매우 클 것으로 사료될 것이다.
Su, Xin;Liu, Xuchong;Lin, Jiuchuang;He, Shiming;Fu, Zhangjie;Li, Wenjia
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3230-3253
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2017
Android malware steals users' private information, and embedded unsafe advertisement (ad) libraries, which execute unsafe code causing damage to users. The majority of such traffic is HTTP and is mixed with other normal traffic, which makes the detection of malware and unsafe ad libraries a challenging problem. To address this problem, this work describes a novel HTTP traffic flow mining approach to detect and categorize Android malware and unsafe ad library. This work designed AndroCollector, which can automatically execute the Android application (app) and collect the network traffic traces. From these traces, this work extracts HTTP traffic features along three important dimensions: quantitative, timing, and semantic and use these features for characterizing malware and unsafe ad libraries. Based on these HTTP traffic features, this work describes a supervised classification scheme for detecting malware and unsafe ad libraries. In addition, to help network operators, this work describes a fine-grained categorization method by generating fingerprints from HTTP request methods for each malware family and unsafe ad libraries. This work evaluated the scheme using HTTP traffic traces collected from 10778 Android apps. The experimental results show that the scheme can detect malware with 97% accuracy and unsafe ad libraries with 95% accuracy when tested on the popular third-party Android markets.
본 논문에서는 연결성, 신뢰성, 교통량 제약조건을 만족하는 최소 비용의 소형궤도차량 선로네트워크를 설계하기 위한 유전알고리즘을 제안한다. 소형궤도차량 시스템은 다수의 자동화된 차량들이 공중에 설치된 선로네트워크를 따라 움직이는 신개념 교통 시스템이다. 주어진 역의 위치와 역간 교통량 수요에 대해 최적의 선로네트워크를 구하는 문제는 소형궤도차량 시스템에 관련된 가장 중요한 문제 가운데 하나이다. 본 논문에서는 선로네트워크를 방향성 링크를 갖는 그래프로 표현하고 그 비용과 연결성, 신뢰성, 교통량을 수식화하였다. 이렇게 주어진 네트워크 성능지표를 바탕으로 선로네트워크 설계 문제에 적절한 연산자들로 구성된 유전알고리즘을 제안한다. 이 연산자들은 안정상태 선택 연산자, 수리 알고리즘, 방향성이 있는 돌연변이 연산자를 포함한다. 제안된 유전알고리즘의 적절한 변수를 결정하고 그 성능을 타 알고리즘과 비교하기 위한 실험을 수행하였다. 최대 210개의 링크를 갖는 선로네트워크에 대해 수행된 실험결과는 제안된 유전알고리즘이 적절한 시간 내에 만족스러운 해를 구할 수 있음을 보인다.
미래 지능형교통시스템에서 각 차량의 차선별 주행 정보를 관측 및 제어하는 기능은 반드시 선결되어야 할 요소 기술에 해당된다. 본 논문에서는 미래 지능형교통시스템 구현에 있어서 선결되어야 할 정밀측위 기반 주행차선 구분을 위하여 위성항법 수신기망 구성요소들을 설계하고, 실험을 통하여 제안된 방식에 의한 차선 구분의 가능성을 평가하였다. 설계된 수신기망 구성 요소는 기준국 서버, 방송기, 그리고 이동국 클라이언트로 구분되며 설계된 구성요소들은 추후 유연한 확장을 위하여 국제 표준 RTCM SC-104 version3.0 메시지 규격을 활용하는 특징을 가진다. 또한, 항공 및 해양 분야와는 달리 가시위성의 출몰이 빈번한 상황을 고려하여 이동체 클라이언트는 정밀 위치의 추출을 위하여 저가의 단일 주파수 수신기와 위치영역 위상평활화필터를 활용하도록 설계 하였다. 선 조사된 왕복 4차선 도로에 대한 주행 실험을 통하여 제안된 방식의 성능을 평가하였으며, 수평에서 20cm 이내의 측위 정확도를 보임을 확인 할 수 있었다.
Future climate changes over the Seoul metropolitan area (SMA) were predicted by the Weather Research and Forecasting (WRF) model using future land-use data from the urban growth model (SLEUTH) and forecast fields from ECHAM5/MPI-OM1 GCM (IPCC scenario A1B). Simulations from the SLEUTH model with GIS information (slope, urban, hill-shade, etc.) derived from the water management information system (WAMIS) and the intelligent transportation systems-standard nodes link (ITS-SNL) showed that considerable increase by 17.1% in the fraction of urban areas (FUA) was found within the SMA in 2020. To identify the effects of the urban growth on the temperature and wind variations in the future, WRF simulations by considering urban growth were performed for two seasons (summer and winter) in 2020s (2018~2022) and they were compared with those in the present (2003~2007). Comparisons of model results showed that significant changes in surface temperature (2-meter) were found in an area with high urban growth. On average in model domain, positive increases of $0.31^{\circ}C$ and $0.10^{\circ}C$ were predicted during summer and winter, respectively. These were higher than contributions forced by climate changes. The changes in surface temperature, however, were very small expect for some areas. This results suggested that surface temperature in metropolitan areas like the SMA can be significantly increased only by the urban growth during several decades.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.536-551
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2017
With the advancement and deployment of leading-edge telecommunication technologies for sensing and collecting, computing related information, Cloud of Things (CoTs) has emerged as a typical application platform that is envisioned to revolutionize the daily activities of human society, such as intelligent transportation, modern logistics, food safety, environmental monitoring, etc. To avoid any possible malicious attack and resource abuse, employing hash functions is widely recognized as one of the most effective approaches for CoTs to achieve message integrity and data authentication. The Whirlpool hash function has served as part of the joint ISO/IEC 10118-3 International Standard by the International Organization for Standardization (ISO) and the International Electrotechnical Commission (IEC). In this paper, we propose an effective differential fault analysis on Whirlpool in the byte-oriented random fault model. The mathematical analysis and experimental results show that 8 random faults on average are required to obtain the current 512-bit message input of whirlpool and the secret key of HMAC-Whirlpool. Our work demonstrates that Whirlpool and HMAC-Whirlpool are both vulnerable to the single byte differential fault analysis. It provides a new reference for the security analysis of the same structure of the hash functions in the CoTs.
WIM(Weigh-In-Motion) 시스템은 고속으로 이동 중인 차량의 무게를 측정하는 시스템이다. 기존의 WIM 시스템에서는 등속을 기준으로 차량의 무게를 측정하며 오차율이 10% 범위에 있다. 하지만 운전자의 가 감속 조작과 같은 비정상 주행패턴을 고려하고 있지 않으므로 실제 오차율은 더욱 크다. 이러한 오차를 최소화하기 위해서 비정상적인 주행패턴을 찾고 이를 적용한 개선된 WIM 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 WIM 시스템의 오차율에 영향을 미치는 비정상 주행패턴을 분석하고 오차율을 최소화하는 개선된 WIM 시스템을 설계한다. 개선된 WIM 시스템은 기존의 시스템에 루프센서를 추가한 다단 루프 구조를 가진다. 또한 내부적으로 정의된 측정 함수를 개선하여 비정상 주행패턴별로 측정된 무게를 보정한다. 실험 분석 결과 개선된 WIM 시스템은 기존의 최대 평균 오차율 22.98% 에서 8% 미만으로 오차율이 감소한 사실을 알 수 있다.
In this paper, the VR(Virtual Reality) simulation system is developed to analyze driver's perceptive response on the ASV(Advanced Safety Vehicle). The ASV is the vehicle of next generation equipped with various warning systems. For the purpose, the VR simulation system consists of VR database, vehicle dynamic model, graphic/sound system, and driving system. The VR database which generates 3D graphic and sound information is organized for the driving reality. Mathematical models of vehicle dynamic analysis are constructed to represent the dynamic behavior of a vehicle. The driving system and the graphic/sound system provide a driver with the operation of a vehicle and the feedback of a driving situation. Also, the real-time simulation algorithm synchronizes the vehicle dynamic model with the VR database. To check the validity of the developed system, a simple scenario is applied to investigate driver's perceptive response time and vehicle acceleration on an emergency situation. It is confirmed that the proposed system is useful and helpful to design the FVCWS(Forward Vehicle Collision Warning System).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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