Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.4
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pp.385-391
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2005
As the Internet real-time multimedia applications increases, the bandwidth available to TCP connections is oppressed by the UDP traffic, result in the performance of overall system is extremely deteriorated. Therefore, developing a new transmission protocol is necessary. The TCP-friendly algorithm is an example satisfying this necessity. The TCP-Friendly Rate Control (TFRC) is an UDP-based protocol that controls the transmission rate that is based on the available round trip time (RTT) and the packet loss rate (PLR). In the data transmission processing, transmission rate is determined based on the conditions of the previous transmission period. If the one-step ahead predicted values of the control factors are available, the performance will be improved significantly. This paper proposes a prediction model of transmission rate control factors that will be used in the transmission rate control, which improves the performance of the networks. The model developed through this research is predicting one-step ahead variables of RTT and PLR. A multiplayer perceptron neural network is used as the prediction model and Levenberg-Marquardt algorithm is used for the training. The values of RTT and PLR were collected using TFRC protocol in the real system. The obtained prediction model is validated using new data set and the results show that the obtained model predicts the factors accurately.
The research aims to find implications of machine learning and urban big data as a way to construct the flexible transportation network system of smart city by responding the urban context changes. This research deals with a problem that existing a bus headway model is difficult to respond urban situations in real-time. Therefore, utilizing the urban big data and machine learning prototyping tool in weathers, traffics, and bus statues, this research presents a flexible headway model to predict bus delay and analyze the result. The prototyping model is composed by real-time data of buses. The data is gathered through public data portals and real time Application Program Interface (API) by the government. These data are fundamental resources to organize interval pattern models of bus operations as traffic environment factors (road speeds, station conditions, weathers, and bus information of operating in real-time). The prototyping model is implemented by the machine learning tool (RapidMiner Studio) and conducted several tests for bus delays prediction according to specific circumstances. As a result, possibilities of transportation system are discussed for promoting the urban efficiency and the citizens' convenience by responding to urban conditions.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.5
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pp.988-995
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2009
One of the most popular services of Telematics is a shortest path finding from a starting point to a destination. In this paper, a dynamic shortest path finding system with forecasting result of traffic flow in the future was developed and various experiments to verify the performance of our system using real-time traffic information has been conducted. Traffic forecasting has been done by a prediction system using Bayesian network. It searched a dynamic shortest path, a static shortest path and an accumulated shortest path for the same starting point and destination and calculated their travel time to compare with one of its real shortest path. From the experiment, over 75%, the travel time of dynamic shortest paths is the closest to one of their real shortest paths than one of static shortest paths and accumulated shortest paths. Therefore, it is proved that finding a dynamic shortest path by applying traffic flows in the future for intermediated intersections can give more accurate traffic information and improve the quality of services of Telematics than finding a static shortest path applying by traffic flows of the starting time for intermediated intersections.
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.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.5B
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pp.304-309
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2008
This paper propose the traffic anomaly detection scheme based time series model. We apply ARIMA prediction model to this scheme and transform the value of the abnormal symptom into the probability value to maximize the traffic anomaly symptom detection. For this, we have evaluated the abnormal detection performance for the proposed model using total traffic and web traffic included the attack traffic. We will expect to have an great effect if this scheme is included in some network based intrusion detection system.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.36C
no.7
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pp.36-45
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1999
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. In this paper, Buffered Leaky Bucket which applies the same control scheme to a variety of traffics requiring the different QoS(Quality of Service) and Neural Networks lead to the effective buffer utilization and QoS enhancement in aspects of cell loss rate and mean transfer delay. And the cell scheduling algorithms such as DWRR and DWEDF for multiplexing the incoming traffics are enhanced to get the better fair delay. The network congestion information from cell scheduler is used to control the predicted traffic loss rate of Neural Leaky Bucket, and token generation rate and buffer threshold are changed by the predicted values. The prediction of traffic loss rate by neural networks can enhance efficiency in controlling the cell loss rate and cell transfer delay of next incoming cells and also be applied for other traffic controlling schemes. Computer simulation results performed for random cell generation and traffic prediction show that QoSs of the various kinds of traffcis are increased.
PURPOSES : The study aims to predict the service life of national highway asphalt pavements through deep learning methods by using maintenance history data of the National Highway Pavement Management System. METHODS : For the configuration of a deep learning network, this study used Tensorflow 1.5, an open source program which has excellent usability among deep learning frameworks. For the analysis, nine variables of cumulative annual average daily traffic, cumulative equivalent single axle loads, maintenance layer, surface, base, subbase, anti-frost layer, structural number of pavement, and region were selected as input data, while service life was chosen to construct the input layer and output layers as output data. Additionally, for scenario analysis, in this study, a model was formed with four different numbers of 1, 2, 4, and 8 hidden layers and a simulation analysis was performed according to the applicability of the over fitting resolution algorithm. RESULTS : The results of the analysis have shown that regardless of the number of hidden layers, when an over fitting resolution algorithm, such as dropout, is applied, the prediction capability is improved as the coefficient of determination ($R^2$) of the test data increases. Furthermore, the result of the sensitivity analysis of the applicability of region variables demonstrates that estimating service life requires sufficient consideration of regional characteristics as $R^2$ had a maximum of between 0.73 and 0.84, when regional variables where taken into consideration. CONCLUSIONS : As a result, this study proposes that it is possible to precisely predict the service life of national highway pavement sections with the consideration of traffic, pavement thickness, and regional factors and concludes that the use of the prediction of service life is fundamental data in decision making within pavement management systems.
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.
Kim, Youngrok;Kim, Sangyoup;Choi, Jaisung;Lee, Daesung
International Journal of Highway Engineering
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v.14
no.6
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pp.103-110
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2012
PURPOSES : In Korea, over 70 percent of the land consists of mountainous and rolling area. Thus, tunnels continue its upward trend as road network are extended. In these circumstances, the importance of tunnel has been increased nowadays and then its safety investigation and research should be performed. This study is focus on confirming and improving the safety of tunnel. On tunnel hood, sunglare effect can irritate driver's behavior instantly and this can result in incident. METHODS : The study of this phenomenon is rarely conducted in domestic and foreign papers, so there is no proper measure for this. This study analyzes the driving environment of the effect of sunglare effect on tunnel hood. RESULTS : Traffic accidents stem from complex set of factors. This study build the Traffic Accident Prediction Models to find out the effect of sunglare effect on tunnel's hood. The independent variables are traffic volume, geometric design of road, length of tunnel and road side environment. Using these variables, this model estimates accident frequency on tunnel hood by Poisson regression model and Negative binomial regression model. Although Poisson regression model have more proper goodness of fit than Negative binomial regression model, Poisson regression model has overdipersion problem. So the Negative binomial regression model is used in this analysis. CONCLUSIONS : Consequently, the model shows that sunglare effect can play a role in driving safety on tunnel hood. As a result, the information of sunglare effect should be noticed ahead of tunnel hood so this can prevent drivers from being in hazard situation.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.9
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pp.1767-1769
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2011
In a CR (cognitive radio) network, channel selection is one of the important issues for the efficient channel utilization. When the CR user exploits the spectrum of primary network, the interference to the primary network should be minimized. In this paper, we propose a spectrum hole prediction based channel selection scheme to minimize the interference to the primary network. To predict spectrum hole, statistic properties of primary user's traffic is used. By using the predicted spectrum hole, channel is selected and it can reduce the possibility of interference to the primary user and increase the efficiency of spectrum utilization. The performance of proposed channel selection scheme is evaluated by the computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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