• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.85-94
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• 2004

현재 실시간 신호제어시스템의 대기행렬 예측에 필요한 교통정보 수집장치에 있어 루프검지기에 대부분 의존하고있다. 대기행렬 예측용 루프검지기로부터 수집된 차량의 점유시간 자료는 대기행렬 예측을 위한 가공처리시 평균차량검지길이를 이용하여 속도 데이터로 전환한다. 그러나, 현재 실시간 신호제어시스템에서 대기행렬 예측을 위해 현장제어기로부터 $100{\sim}800m$까지 이격되어 설치된 루프검지기의 경우 휘더선 길이에 따라 차량검지길이의 변화가 발생하고 있다. 하지만, 휘더선 길이에 상관없이 평균 차량검지길이를 가공처리 과정에 적용시 가공된 데이터의 신뢰도는 떨어지게 되고, 이로 인해 실시간 신호제어시스템의 운영상 효율성이 감소하게 된다. 이에 현재의 실시간 신호제어시스템에서 일률적으로 적용하고 있는 평균 차량검지길이는 한계가 있다고 판단된다. 본 연구는 대기행렬예측용으로 사용되고 있는 대기행렬 루프검지기에 한하여 현장제어기로부터 설치위치까지 이격거리에 따른 휘더선 길이 변화시 차량검지길이 평가를 실시하였으며, 이에 따른 휘더선길이별 차량검지길이 기준을 제시하였다. 연구결과로 제시된 차량검지길이를 대기행렬 예측을 위한 원시자료 가공처리시 적용한다면, 가공처리 데이터의 신뢰성이 향상될 것이며, 이를 통하여 실시간 신호제어시스템의 운영 향상을 도모할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.129-137
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• 2016

전송계층 프로토콜처럼 전송제어 프로토콜은 안정적인 데이터 전송 서비스를 제공한다. 다양한 네트워크에서 TCP의 성능을 저해하는 일부 심각한 문제가 있다. TCP 네트워크 환경에서 중요한 문제는 빠른 전송 속도로 인해 또는 동시에 네트워크로 접속하는 다수의 새로운 접속으로 인하여 발생하는 혼잡이다. 그러므로 라우터에서 큐의 크기는 패킷 하락에 기인하여 증가한다. 손실된 패킷의 재전송과 감소된 처리량은 많은 비용을 발생시킨다. RED처럼 AQM과 ECN은 패킷 하락 보다는 패킷 마킹에 사용된다. IP 패킷 헤더에서 ECN 비트는 불필요한 패킷 하락을 피하기 위한 혼잡 표시로 추가할 수 있다. 제안하는 ECN과 AQM 메커니즘은 NS2 시뮬레이터의 도움으로 구현할 수 있으며, 그 성능은 다른 TCP 변종에서 테스트할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권5호
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• pp.1085-1100
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• 2011

The Random Early Detection algorithm is widely used in the queue management mechanism of the router. We find that the parameters of the RED algorithm have a significant influence on the defense performance of the random early detection algorithm and discuss the robust of the algorithm in mitigating Low-rate Denial-of-Service attack in details. Simulation results show that the defense performance can be effectively improved by adjusting the parameters of $Q_{min}$ and $Q_{max}$. Some suggestions are given for mitigating the LDoS attack at the end of this paper.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.189-198
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• 2015

Despite the fact that traffic engineering techniques have been comprehensively utilized in the past to enhance the performance of communication networks, the distinctive characteristics of Software Defined Networking (SDN) demand new traffic engineering techniques for better traffic control and management. Considering the behavior of traffic, large flows normally carry out transfers of large blocks of data and are naturally packet latency insensitive. However, small flows are often latency-sensitive. Without intelligent traffic engineering, these small flows may be blocked in the same queue behind megabytes of file transfer traffic. So it is very important to identify large flows for different applications. In the scope of this paper, we present an approach to detect large flows in real-time without even a short delay. After the detection of large flows, the next problem is how to control these large flows effectively and prevent network jam. In order to address this issue, we propose an approach in which when the controller is enabled, the large flow is mitigated the moment it hits the predefined threshold value in the control application. This real-time detection, marking, and controlling of large flows will assure an optimize usage of an overall network.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권4호
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• pp.11-21
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• 2013

교차로 과포화 시 대응할 수 있는 실시간 신호제어전략은 전방향 및 대기행렬 검지를 위해 많은 검지기가 필요하며, 높은 설치비용이 요구된다. 또한, 기존 앞막힘 예방제어는 해당 접근로의 현시시간을 축소하는 단편적인 전략으로 대응하기 때문에 그 효과가 일시적으로 제한된다. 본 연구에서는 현장에 설치된 ITS영상정보를 활용한 과포화 신호제어전략을 개발하였다. 교차로 과포화 시 발생되는 대기행렬을 영상분석으로 추출하여 이를 기반으로 포화도 비를 산출하여 포화도 비에 따른 신호제어전략을 수립하였다. 신호제어전략은 과포화를 2단계로 나누어 과포화 1단계는 대기행렬 기반 주방향 신호개선, 과포화 2단계는 과포화 시 발생되는 꼬리물기 현상에 대응할 수 있는 신호제어기법을 개발하였다. 신호제어전략의 현장 적용성을 높이기 위해 기존 현시순서, 옵셋, 주기 등을 고정시키고 운영변수의 미세조정전략을 채택하였고, 주도로 위주의 검지 체계를 구축하였다. 신호제어전략별 모의실험 결과, 과포화 상황에서 지체감소 효과가 뚜렷하였고 실시간신호제어인 COSMOS와 비교하여 비용 대비 효율이 더 높은 것으로 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3858-3874
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• 2021

As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4342-4366
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• 2016

Congestion control in Cluster Wireless Sensor Networks (CWSNs) has drawn widespread attention and research interests. The increasing number of nodes and scale of networks cause more complex congestion control and management. Active Queue Management (AQM) is one of the major congestion control approaches in CWSNs, and Random Early Detection (RED) algorithm is commonly used to achieve high utilization in AQM. However, traditional RED algorithm depends exclusively on source-side control, which is insufficient to maintain efficiency and state stability. Specifically, when congestion occurs, deficiency of feedback will hinder the instability of the system. In this paper, we adopt the Additive-Increase Multiplicative-Decrease (AIMD) adjustment scheme and propose an improved RED algorithm by using neighbor feedback and scheduling scheme. The congestion control model is presented, which is a linear system with a non-linear feedback, and modeled by Lur'e type system. In the context of delayed Lur'e dynamical network, we adopt the concept of cluster synchronization and show that the congestion controlled system is able to achieve cluster synchronization. Sufficient conditions are derived by applying Lyapunov-Krasovskii functionals. Numerical examples are investigated to validate the effectiveness of the congestion control algorithm and the stability of the network.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권1C호
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• pp.67-77
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• 2007

바이러스 감속기(virus throttling)은 연결요청 패킷의 전송비율을 일정 비율 이하로 제한함으로써 웜을 탐지하는 대표적인 조기 웜 탐지 기술 중의 하나이다. 기존 바이러스 감속기 연구에서는 웜 탐지시간에는 크게 영향을 미치지 않으면서도 연결설정 지연시간을 단축시키기 위해 가중치 평균 지연 큐 길이를 적용하여 비율 제한기의 주기를 자율적으로 조절하였다. 기존 연구에서는 비율 제한기의 최소주기를 고정하고 또한 주기 값을 감소시키다가 다시 증가시키기 시작하는 반환점도 미리 고정하였다. 그러나 이러한 두 성능결정 요소는 웜 탐지시간과 연결 설정 지연에 서로 다른 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 가변 비율 제한기의 최소주기와 반환점이 어떤 영향을 미치는지 실험을 통해 분석하고, 상황에 따라 이들 성능결정 요소들의 값을 결정할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 제안된 방법은 성능결정 요소를 고정시킨 기존 방법보다는 웜 탐지시간이나 연결설정 지연시간 단축에 더 효율적이라는 사실을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1B호
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• pp.8-19
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• 2010

본 논문에서는 DDoS (Distributed Denial of Service) 공격에 따른 비정상적인 트래픽의 범람(flood)을 방지하고 합법적인 트래픽 전송을 보장하기 위하여 NCP (Network Control Platform) 기반의 DDoS 공격 대응 기법을 제안한다. 또한 이를 위하여 NCP와 SR (Source Router), VR (Victim Router)의 기능 모듈을 정의하고 high-flow 감지를 위한 임계값 및 공격 패킷 폐기율 결정식을 제안한다. 제안한 기법에서 NCP는 SR과 VR로부터 수집된 high-flow정보와 큐 정보를 기반으로 DDoS 공격 여부를 판단하고 이에 따라 패킷 폐기율을 결정한다. SR과 VR은 NCP에 의하여 결정된 패킷 폐기율에 따라 해당 플로우에 속하는 패킷을 폐기시킨다. 성능 평가를 위하여 OPNET 환경에서 시뮬레이션을 수행하고 SR, VR의 큐 크기, 공격 트래픽의 전송량 관점에서 비교 분석한다.