• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.77-88
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• 1997

Fieldbus is the lowest level communication network in factory automation and process control systems. Performance of factory automation and process control systems is directly affected by the data delay induced by network traffic. Data generated from several distributed field devices can be largely divided into three categories: sporadic real-time, periodic real-time and non real-time data. Since these data share one fieldbus network medium, the limited bandwidth of a fieldbus network must be appropriately allocated to the sporadic real-time, periodic real-time and non real-time traffic. This paper introduces a new fieldbus design scheme which allocates the limited bandwidth of fieldbus network to several different kinds of traffic. The design scheme introduced in this study not only satisfies the performance requirements of application systems interconnected into the fieldbus but also fully utilizes the network resources. The design scheme introduced in this study can be applicable to cyclic service protocols operated under single-service discipline. The bandwidth allocation scheme introduced in this study is verified using a discrete-event/continuous-time simulation experiment.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권1호
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• pp.216-238
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• 2023

In intelligent transportation systems, traffic management is an important task. The accurate forecasting of traffic characteristics like flow, congestion, and density is still active research because of the non-linear nature and uncertainty of the spatiotemporal data. Inclement weather, such as rain and snow, and other special events such as holidays, accidents, and road closures have a significant impact on driving and the average speed of vehicles on the road, which lowers traffic capacity and causes congestion in a widespread manner. This work designs a model for multivariate short-term traffic congestion prediction using SLSTM_AE-BiLSTM. The proposed design consists of a Bidirectional Long Short Term Memory(BiLSTM) network to predict traffic flow value and a Convolutional Neural network (CNN) model for detecting the congestion status. This model uses spatial static temporal dynamic data. The stacked Long Short Term Memory Autoencoder (SLSTM AE) is used to encode the weather features into a reduced and more informative feature space. BiLSTM model is used to capture the features from the past and present traffic data simultaneously and also to identify the long-term dependencies. It uses the traffic data and encoded weather data to perform the traffic flow prediction. The CNN model is used to predict the recurring congestion status based on the predicted traffic flow value at a particular urban traffic network. In this work, a publicly available Caltrans PEMS dataset with traffic parameters is used. The proposed model generates the congestion prediction with an accuracy rate of 92.74% which is slightly better when compared with other deep learning models for congestion prediction.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.238-242
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• 2005

This paper considers a routing problem on a RPR(Resilient Packet Ring). The RPR is one of the ring-type data telecommunication network. Our major problem is to find an optimal routing algorithm for a given data traffic on the network under no splitting the traffic service, where the maximum load of a link is minimized. This paper characterizes the Minmax problem and develops two heuristic algorithms. By using the numerical comparison, we show that our heuristic algorithm is valuable for efficient routing the data traffic on a RPR.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.9-16
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• 2021

Recently, the traffic volume of mobile communications increases rapidly and the small-cell is one of the solutions using two offload schemes, i.e., local IP access (LIPA) and selected IP traffic offload (SIPTO), to reduce the end-to-end delay and amount of mobile data traffic in the core network (CN). However, 3GPP describes the concept of LIPA and SIPTO and there is no decision algorithm to decide the path from source nodes (SNs) to destination nodes (DNs). Therefore, this paper proposes a dynamic mobile data traffic offload scheme using small-cells to decide the path based on the SN and DN, i.e., macro user equipment, small-cell user equipment (SUE), and multimedia server, and type of the mobile data traffic for the real-time and non-real-time. Through analytical models, it is shown that the proposed offload scheme outperforms the conventional small-cell network in terms of the delay of end-to-end mobile data communications and probability of the mobile data traffic in the CN for the heterogeneous networks.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.336-342
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• 2017

트래픽 지역화는 전통적인 패킷 네트워크의 종단에서 트래픽이 발생하도록 함으로써 물리적 네트워크의 부하 부담을 줄이고, 사물 인터넷 기반의 민감한 센서 데이터 관련 보안 이슈에도 효율적으로 지원할 수 있으며, 기존 네트워크 인프라의 변경 없이 차세대 융 복합 스마트 네트워크 환경에 효과적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 스마트 네트워크 기반의 IoT 데이터에 콘텐츠 우선순위 기법을 적용하였다. 사물 인터넷 콘텐츠를 지역화시킴으로써 네트워크상에서 트래픽의 흐름을 효율적으로 지역화 하여 스마트 포워딩을 가능하게 하는 연구를 수행하였다. 또한, 콘텐츠 지역화를 통해 효과적인 네트워크 트래픽 경로를 결정하기 위한 연구를 진행하였다. 본 연구를 통해 네트워크 부하를 줄일 수 있었으며 이용자 품질을 보장 할 수 있는 사물 인터넷 서비스에 유용한 네트워크 구조임을 증명 할 수 있었다. 또한, 스마트 네트워크기반 환경에서 사물 인터넷 서비스를 효과적으로 수용할 수 있음을 증명하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제8권1호
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• pp.53-63
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• 2016

This paper applies WiMedia UWB network into a wireless ship area network (WSAN) so as to support high-quality multimedia services on board and reliable instrument control information as well, since the need for mixed high-quality video traffic and shipboard control data traffic is essential for a high-cost valued digital ship. Thus, in this paper, prioritized contention access (PCA) and distributed reservation protocol (DRP) based on WiMedia UWB (ECMA-368) MAC protocols are combined and proposed to such mixed traffic environment, by varying the portions of superframe according to traffic type. It is shown that the proposed WiMedia UWB MAC protocol can provide reliable mixed video and shipboard control data traffic as well.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권4호
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• pp.979-987
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• 2005

In this research we study conventional and new statistical methods to analyse and detect outliers in network traffic and we apply the nonlinear time series model to make better performance of detecting abnormal traffic rather the linear time series model to compare the performances of the two models.

• 대한교통학회지
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• 제35권6호
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• pp.525-544
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• 2017

빅데이터 시대에 발맞추어, 데이터에 기반한 실효성 있는 국토공간 개편의 바람직한 방향을 제시하기 위해 교통 데이터를 활용한 국토개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 현재 교통 데이터에 대한 연구는 데이터 정리 혹은 보정하는 수준에만 머물고 있다. 본 연구는 여기서 더 나아가 데이터를 가공함으로써 국토공간에 존재하는 숨겨진 가치를 제시하고자 한다. 이에 교통 데이터가 네트워크 구조와 유사하다는 점에 착안하여, 네트워크 분석에 사용되는 알고리즘을 통하여 국토공간에 존재하는 가치를 찾고자 하였다. 본 연구는 중심지를 파악하기 위해 PageRank와 HITS알고리즘을 활용하였다. 알고리즘의 거점 평가 지표로서의 성능을 확인하기 위해 TCS데이터를 이용하여 단순교통량과 비교하여 성능을 확인하였다. 이를 통해 단순히 교통량에만 의지하여 제시되었던 중심지들을 더 세분화된 특성에 맞추어 파악할 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 찾은 중심지는 시간적, 기능적 특성을 세분화하여 담고 있으므로 경제권 내의 중심지를 판단하는 객관적인 근거로서 지역 거점 선정과 같은 정책적 결정을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.87-97
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• 2009

Internet network routing system is used to prevent spread and distribution of malicious data traffic. This study is based on analysis of diagnostic weakness structure in the network security domain. We propose an improved integrated multi-level protection domain for in the internal route of groupware. This paper's protection domain is designed to handle the malicious data traffic in the groupware and finally leads to lighten the load of data traffic and improve network security in the groupware. Infrastructure of protection domain is transformed into five-stage blocking domain from two or three-stage blocking. Filtering and protections are executed for the entire server at the gateway level and internet traffic route ensures differentiated protection by dividing into five-stage. Five-stage multi-level network security domain's malicious data traffic protection performance is better than former one. In this paper, we use a trust evaluation metric for measuring the security domain's performance and suggested algorithm.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.1-7
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• 2017

ITS(Intelligent Transport Systems)는 시민들의 교통이용 안전과 편의를 도모하고 교통 시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해 대도시를 중심으로 도입되었다. 우리나라의 경우 ITS가 전국적으로 확대되면서 도로소통상황, 교통량, 대중교통운영현황 및 관리상황, 대중교통이용현황 등 다양한 교통정보가 생성되고 있다. 본 논문에서는 ITS에서 수집되는 데이터 중 하나인 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 빅데이터를 활용하여 도시 교통구조를 네트워크 분석 기법을 통해 규명한다. 이를 통해 도심에서의 복잡한 교통현상을 단순화시키고, 차량 흐름에 따른 도시 교통의 구조적 특징을 도출한다. 분석 결과는 도시의 교통을 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 도와주고, 향후에 도시교통의 혼잡 해소방안, 도로 확장 계획 등의 교통정책 수립시 기초연구 자료로 활용할 수 있다.