This paper proposes a new agent based mechanism called a Multicast Handoff Agent (MHA) to reduce handoff latency for IP multicast. The MHA acts as a proxy for an Internet Group Management Protocol (IGMP) of Mobile Nodes (MNs) at each Base Station (BS) and keeps information for members of multicast groups in a cell. When an MN moves to a next cell, the MHA immediately sends unsolicited reports without waiting for the IGMP query. The mechanism was evaluated through simulation and analysis and compared with the IGMPv2 for micro-mobility and the IGMP traffic. Simulation results show that handoff latency for micro-mobility can be largely reduced and the IGMP control traffic on the wireless links during the duration of membership can be eliminated. Thus, this mechanism is superior to the existing mechanism in both micro-mobility and battery duration, as the need not to reply to a query conserves battery power.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.1
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pp.103-114
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2023
This study collected various data of urban roadways to analyze the effect of travel speed change, and a GRU-based short-term travel speed prediction model was developed using such big data. The baseline model and the double exponential smoothing model were selected as comparison models, and prediction errors were evaluated using the RMSE index. The model evaluation results revealed that the average RMSE of the baseline model and the double exponential smoothing model were 7.46 and 5.94, respectively. The average RMSE predicted by the GRU model was 5.08. Although there are deviations for each of the 15 links, most cases showed minimal errors in the GRU model, and the additional scatter plot analysis presented the same result. These results indicate that the prediction error can be reduced, and the model application speed can be improved when applying the GRU-based model in the process of generating travel speed information on urban roadways.
Smart card data is representative mobility data and can be used for policy development by analyzing public transportation usage behavior. This paper deals with the problem of classifying metro stations using metro usage patterns as one of these studies. Since the previous papers dealing with clustering of metro stations only considered traffic among usage behaviors, this paper proposes clustering considering traffic time as one of the complementary methods. Passengers at each station were classified into passengers arriving at work time, arriving at quitting time, leaving at work time, and leaving at quitting time, and then the estimated shape parameter was defined as the characteristic value of the station by modeling each transit time to Weibull distribution. And the characteristic vectors were clustered using the K-means clustering technique. As a result of the experiment, it was observed that station clustering considering pass time is not only similar to the clustering results of previous studies, but also enables more granular clustering.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.23
no.4
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pp.375-384
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2005
Three dimensional urban models are being increasingly applied for various purposes such as city planning, telecommunication cell planning, traffic analysis, environmental monitoring and disaster management. In recent years, technologies from CAD and GIS are being merged to find optimal solutions in three dimensional modeling of urban buildings. These solutions include modeling of the interior building space as well as its exterior shape visualization. Research and development effort in this area has been performed by scientists and engineers from Computer Graphics, CAD and GIS. Computer Graphics and CAD focussed on precise and efficient visualization, where as GIS emphasized on topology and spatial analysis. Complementary research effort is required for an effective model to serve both visualization and spatial analysis purposes. This study presents an efficient way of using the CAD plans included in the building register documents to reconstruct the internal space of buildings. Topological information was built in the geospatial database and merged with the geometric information of CAD plans. as well as other attributal data from the building register. The GIS network modeling method introduced in this study is expected to enable an effective 3 dimensional spatial analysis of building interior which is developing with increasing complexity and size.
In this paper, we developed DNL(Dynamic Network Loading) model based on Moving cell theory to analyze the dynamic characteristics of traffic flow in congested network. In this paper vehicles entered into link at same interval would construct one cell, and the cells moved according to Cell following rule. In the past researches relating to DNL model a continuous single link is separated into two sections such as running section and queuing section to describe physical queue so that various dynamic states generated in real link are only simplified by running and queuing state. However, the approach has some difficulties in simulating various dynamic flow characteristics. To overcome these problems, we present Moving cell theory which is developed by combining Car following theory and Lagrangian method mainly using for the analysis of air pollutants dispersion. In Moving cell theory platoons are represented by cells and each cell is processed by Cell following theory. This type of simulation model is firstly presented by Cremer et al(1999). However they did not develop merging and diverging model because their model was applied to basic freeway section. Moreover they set the number of vehicles which can be included in one cell in one interval so this formulation cant apply to signalized intersection in urban network. To solve these difficulties we develop new approach using Moving cell theory and simulate traffic flow dynamics continuously by movement and state transition of the cells. The developed model are played on simple network including merging and diverging section and it shows improved abilities to describe flow dynamics comparing past DNL models.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.1
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pp.23-34
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2022
With the development of network technology, the application area has also been diversified, and protocols for various purposes have been developed and the amount of traffic has exploded. Therefore, it is difficult for the network administrator to meet the stability and security standards of the network with the existing traditional switching and routing methods. Software Defined Networking (SDN) is a new networking paradigm proposed to solve this problem. SDN enables efficient network management by programming network operations. This has the advantage that network administrators can flexibly respond to various types of attacks. In this paper, we design a threat level management module, an attack detection module, a packet statistics module, and a flow rule generator that collects attack information through the controller and switch, which are components of SDN, and detects attacks based on these attributes of SDN. It proposes a method to block denial of service attacks (DoS) of advanced attackers by programming and applying honeypot. In the proposed system, the attack packet can be quickly delivered to the honeypot according to the modifiable flow rule, and the honeypot that received the attack packets analyzed the intelligent attack pattern based on this. According to the analysis results, the attack detection module and the threat level management module are adjusted to respond to intelligent attacks. The performance and feasibility of the proposed system was shown by actually implementing the proposed system, performing intelligent attacks with various attack patterns and attack levels, and checking the attack detection rate compared to the existing system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.9
no.4
s.32
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pp.157-165
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2004
The paper suggests that web-server security management system will be able to detect the web service attack accurately and swiftly which is keeping on increasing at the moment and reduce the possibility of the false positive detection. This system gathers the results of many unit security modules at the real time and enhances the correctness of the detection through the correlation analysis procedure. The unit security module consists of Network based Intrusion Detection System module. File Integrity Check module. System Log Analysis module, and Web Log Analysis and there is the Correlation Analysis module that analyzes the correlations on the spot as a result of each unit security module processing. The suggested system provides the feasible framework of the range extension of correlation analysis and the addition of unit security module, as well as the correctness of the attack detection. In addition, the attack detection system module among the suggested systems has the faster detection time by means of restructuring Snort with multi thread base system. WSM will be improved through shortening the processing time of many unit security modules with heavy traffic.
Traffic accidents on highways are likely to happen when there is an imbalance in the complex relationships among key elements such as road geometries, driver related factors, and mechanical performances. The Demand-Effort Model (DEM), which evaluates highway safety, can be explained by the imbalance, which occurs when the level of demand of the driver's attention to the road environment exceeds that of the response from the driver. This study suggests a new model that improves the reliability of the current DEM through the reinterpretation on the physiological signals with the help of the Neural Network Model (NNM). The data were collected from 149 subjects, who drove a test vehicle on the Yongdong, Honam, and Seohaean Expressways in Korea. Three important results could be drawn from the recursive tests as follows; (1) Only 5 out of 10 parameters on the physiological signals which are currently used were proven to be meaningful through the Normality Test, Cluster Analysis, and Mann-Whitney Analysis. (2) The revised DEM, which internally uses the NNM, showed more reliable results than existing DEM. Group 1, which is based on the new DEM showed 80.0% of accuracy in measuring the level of driver's efforts, however, that of Group 2 based on the current DEM was 74.3%. (3) Field tests on the Honam Expressway showed lower 'type II error' with the new DEM (40.5%) than the old DEM (58.8%). The DEM is designed as a quick and easy way to determine highway safety prior to the minute road safety audit (RSA) by a professional audit team. Then a new DEM, which is based on the NNM, needs to be considered since it showed higher reliability and lower error.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.12
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pp.227-234
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2011
Many technologies for wireless internet are increasing as more and more laptop computers, net books, smart phone and other terminals, which provide wireless network, are created. IEEE 802.11 is computer wireless network technology that used in small area, called wireless LAN or Wi-Fi. IEEE 802.11 is a set of standards for implementing wireless local area network (WLAN) computer communication in the 2.4, 3.6 and 5 GHz frequency bands. They are created and maintained by the IEEE LAN/MAN Standards Committee (IEEE 802). AP (Access Point) is installed at cafes and public places providing wireless environment. It is more convenient to use wireless internet, however, It can be seen easily around us and possible to communicate with AP. IEEE 802.11 has many vulnerability, such as packet manipulation and information disclosure, so we should pay more attention when using IEEE 802.11. Therefore this paper developing monitoring system which can find out AP and Stations that connect with it, and capturing AP's information to find out vulnerability. This paper suggests monitoring system which traffic analysis in wireless environment.
The purpose of this study is to develope a forecasting model to implement short-term Congestion Management Program (CMP) based on TDM strategies in Seoul. The CMP is composed of three elements: 1) setting a goal of short-term traffic management. 2) developing a model to forecast the impacts of TDM alternatives, and 3) finding TDM measures to achieve the goal To Predict the impacts of TDM alternatives, a model called SECOMM (SEoul COngestion Management Model) is developed. The model assumes that trip generation and distribution are not changing in a short term, and that only mode split and traffic assignment are affected by TDM. The model includes the parameter values calibrated by a discrete mode choice model, and roadway and transit networks with 1,020 zones. As a TDM measure implement, it affects mode choice behavior first and then the speeds of roadway network. The chanced speed again affects the mode choice behavior and the roadway speeds. These steps continue until the network is equilibrated. The study recommends that CMP be introduced in Seoul, and that road way conditions be monitored regularly to secure the prediction accuracy of SECOMM. Also, TDM should be the major Policy tools in removing short-term congestion problems in a big city.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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