오늘날 소득증대와 여가시간이 늘어나면서 개인용 차량의 수요가 급격히 증가하고 있으며, 2009년에는 차량등록대수가 1,700만대를 돌파하였습니다. 이로 인하여 교통정체 및 교통사고의 위험은 날로 증가하고 있다. 교통정체의 문제를 기존의 교통시설을 만들어 해결하는 데에는 많은 시간과 막대한 자금이 소요되는 한계가 있다. 이를 해결하고자 ITS(Intelligent Transport System)를 도입 하였지만 경제적 요인에 의한 시설이 미비하고, ITS가 있는 지역에서도 돌발 상황에 대한 정보가 운전자에게 전달되는 과정이 매우 복잡하여 운전자가 즉각적으로 대처하기 어렵다. 차량운행에서 가장 위험한 상황은 돌발 상황이 발생하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 돌발 상황에 대처하는 방안으로 기존의 많은 자금 및 시간을 투입하는 방안이 아닌 센서네트워크 및 GPS 정보를 사용하여, 경제적이고 효율적으로 돌발 정보를 운전자에게 전달하는 시스템을 연구하였다.
교통량은 주말 및 첨두시 O/D 구축, 차량주행거리 산정, 혼잡도로개선 대책 등에 활용되는 중요한 기초자료이다. 그럼에도 불구하고 국내 도시부 도로의 교통량 링크 커버리지는 매우 낮아, 현재 수집 교통량으로는 교통정책 및 분석에 제약이 따를 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 특 광역시 중 수집교통량 및 속도의 링크 커버리지가 가장 낮은 서울시를 대상으로, 수집 교통량과 속도를 활용하여 교통량 결측링크의 교통량을 추정하는 방안을 제안하였다. 여기서, 교통량 추정 방법으로 공간적 통계기법을 활용하였다. 교통량 추정모형 구축시, 서울시의 도시고속도로와 도시부 도로는 교통류 및 통행패턴은 상이하므로 이를 분류하여 도시고속도로에는 구간별 상수함수, 도시부 도로에는 회귀크리깅을 적용하였다. 이용 데이터로는 서울시 TOPIS, 국교부 국가교통정보센터 등에서 수집한 공공부문 교통량, 속도와 민간 내비게이션 DB를 활용하였다. 내비게이션 DB는 대부분의 도로링크에서 수집되므로 교통량 추정에 매우 용이하다는 강점을 가지고 있다. 단, 내비게이션 DB는 수집 교통데이터의 샘플데이터이므로, 모집단인 교통량, 속도와 비교 검증하여 적용하였다. 뿐만 아니라 내비게이션 DB도 결측링크가 존재하고, 차종이 승용차로만 구성되어 있으므로 이를 보정하여 적용하였다. 공간적 통계기법을 통해 추정한 교통량은 MAPE, RMSE를 활용하여 실제 교통량과 비교 검증하였다. 검증결과 model error가 MAPE 6.26%, RMSE 5,410로 모델의 추정력이 높고, prediction error는 MAPE 20.3% 로 교통량 추정에 대한 추정력도 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 교통량 결측링크의 교통량 추정모형은 차량주행거리와 온실가스 배출량 산정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
최근 스마트폰의 등장에 따른 무선 트래픽 증가에 효율적으로 대처하기 위해서는 능동적인 주파수 정책이 필요하다. 이에 이동통신 주파수 소요량 예측과 함께 미래에 요구되는 무선 LAN 주파수 소요량을 예측할 필요가 있다. 미래에 요구되는 무선 LAN의 주파수 소요량은 미래의 무선 LAN 트래픽을 예측하고, 이를 무선 LAN의 시스템 효율로 나눔으로써 계산된다. 본 논문에서는 기존에 전통적인 무선 LAN 트래픽 예측법과 함께 이동통신으로부터 offloading하는 스마트폰 트래픽을 고려한 새로운 무선 LAN 트래픽 예측법을 제안하였다. 또한, AP의 증가에 따른 주파수 간섭 효과를 통계적으로 모델링하여 무선 LAN의 시스템 효율 계산 시 적용함으로써 실제 환경에 근접한 무선 LAN 주파수 소요량을 예측할 수 있도록 하였다. 예측된 주파수 소요량을 바탕으로 미래의 무선 LAN 활성화에 대비하여 AP간 간섭을 최소화할 수 있는 정책 방향을 제안하였다.
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.
In Wireless Sensor Network, various routing protocols were employed by our Research and Development community to improve the energy efficiency of a network as well as to control the traffic by considering the terms, i.e. Packet delivery rate, the average end-to-end delay, network routing load, average throughput, and total energy consumption. While maintaining network connectivity for a long-term duration, it's necessary that routing protocol must perform in an efficient way. As we discussed Optimized Link State Routing protocol between all of them, we find out that this protocol performs well in the large and dense networks, but with the decrease in network size then scalability of the network decreases. Whenever a link breakage is encountered, OLSR is not able to periodically update its routing table which may create a redundancy problem. To resolve this issue in the OLSR problem of redundancy and predict link breakage, an enhanced protocol, i.e. S-OLSR (More Scalable OLSR) protocol has been proposed. At the end, a comparison among different existing protocols, i.e. DSR, AODV, OLSR with the proposed protocol, i.e. S-OLSR is drawn by using the NS-2 simulator.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.5028-5057
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2015
In this paper, a new mathematical scheme of Macro Handover Management (MHM) in F-HMIPv6 networks based on Location Based Services (LBS) is proposed. Previous schemes based on F-HMIPv6 protocol usually suffer from three major drawbacks: First, They don't exploit the information about the user mobility behavior in order to reduce handover effects. Second, they only focus on the micro mobility level. Third, they don't consider the quality of service (QoS) of the traffic. The proposed MHM scheme avoids these drawbacks using the available information about Mobile Node (MN) such as user mobility patterns and MN's velocity to predict handover and improve network's QoS. It also takes the traffic type in consideration since it presents a major factor in locating QoS for the user. MHM is analyzed and compared with the F-HMIPv6. The results show that MHM improves the performance in terms of packet delivery cost, location update cost, and handover latency. The design of MHM comprises software package in the MN in addition to a hardware part in the network side. It has implications for communication, design, and pricing of mobile services.
MPLS와 트래픽 엔지니어링 기술의 발전으로 다중경로 패킷 전달 및 동적인 부하 제어가 가능하게 되었다. 동적인 부하 제어는 네트웍의 상태를 고려하여 경로간의 부하를 조절함으로써 네트웍의 효율성을 높일 수 있으나, 상태 정보의 시간차이에 의해 불안정한 상태에 이르기 쉽다. 본 논문에서는 부하의 할당을 안정적으로 변화시키면서도 효율적인 부하 제어를 하는 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법에서는 네트웍 상태 정보에 예측기법을 도입하여 시간차이에 의한 오류를 줄이고 진동을 막는 효과가 있다.
NFV (Network Function Virtualization) 환경에서는 소프트웨어로 구현된 가상 네트워크 기능 (VNF: Virtualized Network Function)을 범용 서버에 설치하는 것으로 네트워크 기능을 제공한다. 네트워크 관리자는 VNF를 네트워크 토폴로지 상 적절한 위치의 서버에 배치하고 상황에 따라 동적으로 관리함으로써, 다양한 네트워크 상황에 대해 신속하고 유연하게 대응할 수 있다. 하지만 여러 네트워크 조건 (서비스 비용 및 품질) 등을 고려하는 것은 매우 복잡하고 어려운 문제이며, 특히 결정된 배치를 실제 NFV 환경에 적용하는 데는 처리 시간이 소요되기 때문에, 최적의 VNF 배치를 위해서는 필요한 자원량을 예측하여 VNF 배치를 결정하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 MEC (Multi-access Edge Computing) 토폴로지에서 서비스 요청을 무작위로 생성하여 ILP (Integer Linear Programming) 모델을 통해 시뮬레이션한 결과를 학습데이터로 사용하는 기계학습 모델을 도출한다. 도출된 예측 모델은 5분 이후의 미래 시점에 대해 ILP 솔루션 결과 대비 90% 이상의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 교량구간의 도로 결빙예측 및 감지를 위한 시스템 설계를 제안하였다. 센서 노드의 하드웨어는 마이크로프로세서, 온도 센서, 습도 센서, 그리고 Zigbee 무선 통신으로 구성되었다. 관제센터의 소프트웨어는 관제센터에 수집된 교량 온도, 습도 데이터로 관찰하기 위하여 구현되었다. 교량 노면의 결빙은 노면의 온도가 이슬점 온도 이하이면서 영하일 때 발생한다. 제안된 시스템을 이용하여 도로면의 온도 및 습도 분포를 측정하였다. 측정 데이터는 도로 결빙이 발생하는 시점을 예측하기 위하여 사용되었다. 실제 결빙되는 것보다 최소 30분 이전에 결빙시점을 예측하여 경고가 이루어진다. 이 결과로 결빙으로 인한 교통사고를 방지하기 위하여 사용 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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