• 대한공간정보학회지
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• 제12권4호
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• pp.53-60
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• 2004

혼잡지표는 혼잡발생지역을 계량적으로 평가하기 위해 필요하다. 지금까지의 혼잡지표의 구축은 방법론상 해당분석 시간 동안 통과하는 다수의 차량에 대한 데이터 수집을 근간으로 하는 비경제적인 실측치조사기반이라 어려움이 있었다. 이렇게 비교적 고비용으로 산정된 혼잡지표 역시 혼잡정보의 제공이라기보다는 교통운영, 교통정책의 평가 및 개발을 위해 주로 활용되어져 왔다. 본 연구는 단일 GPS Probe 차량을 이용하여 실시간으로 간선도로상의 혼잡 유무를 가릴 수 있는 모형을 개발하여 이를 통해 교통상황에 대한 정보를 (1)링크혼잡정보와 (2)링크통행속도정보를 동시에 구하여 도로이용자에게 정보를 제공함은 물론 전술한 전통적 교통영역에서도 이용이 가능하도록 하였다. 또한 간선도로상에서 신호의 영향을 고려한 모형을 구축하기 위해, 기존의 혼잡모형에 새로운 항목을 추가하여 실시간 혼잡지표 모형을 개발하였다. 이후 현장실험을 통해 모형을 검증하였으며 결론적으로 본 연구에서 제시한 실시간 혼잡모형의 현실적인 적용가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구는 단일 Probe 차량을 이용하여 경제적으로 혼잡의 유무를 가릴 수 있는 모형을 통해 실시간적인 혼잡지표를 개발하여 교통정보제공의 내용에 다양화를 추구하였다는 것에 학술적 의미가 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.15-22
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• 2012

신호교차로의 효과척도는 신호교차로의 신호시간을 최적화 하고 단속류의 교통류를 관리하는데 기준이 되는 척도이다. 일반적으로 교차로나 네트워크를 주행하는 차량의 평균 지체시간을 줄이기 위하여 지체시간을 효과척도로 사용하고, 일부 교통축을 개선하거나 버스의 우선 통행을 위하여 연동효율을 효과척도로 사용하기도 한다. 교통류를 관리하고자 하는 현장 상황이나 목적에 따라 두 개의 효과척도 중 하나를 선택하여 각 척도의 목적에 맞게 신호시간을 관리하고 운영하고 있다. 그러나 실제 운전자가 도로를 주행할 때는 척도와 상관없이 대기시간이 짧을 수록, 교차로에서의 불필요한 정지가 적을수록 운전자의 만족도는 커진다. 본 연구는 지체시간과 연동성 구분없이 두 개를 동시에 고려하여 반영할 수 있는 시뮬레이션 모형을 개발하고자 한다. 기존의 연동폭 최대화 모형에서 반영하지 못한 교통량 수준과 정지선에 미리 대기하고 있던 잔여차량의 영향을 고려하기 위하여 밀도-교통량 곡선을 이용한 충격파 모형을 적용하였다. Daganzo의 Cell Transmission Model을 차용하여 지체시간과 연동지표를 개발하고 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 본 모형의 효과를 검증하기 위하여 기존 지체시간 모형인 Transyt-7F와 연동폭 최대화 모형은 PASSERⅤ를 기준으로 지체시간과 연동효율을 산출하여 비교분석하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권4D호
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• pp.291-303
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• 2012

보다 안전한 운전을 유도하기 위해서는 불특정 운전자에게 획일적이고 정적인 감속정보를 제공하기보다는 개별차량 움직임을 고려하여 해당 도로를 이용하는 운전자가 어떻게 행동해야 하는지에 대해 개별 운전자 중심의 동적이고 구체적인 정보를 제공하여야 한다. 본 연구에서는 실시간으로 차량 및 도로교통상황에 대한 정보의 수집 및 전송이 가능한 스마트하이웨이의 도로 및 통신환경이 조성되었을 때를 가정하여, 노면상태 및 주행상태 등의 도로교통상황, 선 후행차량의 통행속도 및 차간거리를 고려하여 실시간으로 차량 안전거리 정보 제공을 목적으로 하였다. 노면상태에 따라 상태기준컬럼($C_{condition}$)의 값을 달리 정의하여 기본적인 위험상황정보를 제시하고자 하였으며, 이를 기준으로 표현컬럼($C_n$)의 범위에 선 후행차량의 통행속도, 차량간격, 종단경사, 노면상태 등을 종합적으로 반영하여 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 산출하도록 하였다. 산출된 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 운전자에게 제공함으로서, 운전자가 차량간 충돌(추돌) 가능 위험상황에 대해 직관적으로 인지하고 충분히 대응할 수 있도록 하여 안전을 도모하도록 하였다. 산출된 RSDI의 값은 30개의 단위컬럼으로 이루어지고, 사전에 정한 '경고', '위험, '보통'의 3단계 위험도 평가 등급으로 구분되어 운전자에게 제공되게 된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.610-618
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• 2013

과거와는 다른 형태의 기상 현상으로 인해 농경지 중심의 침수 피해가 도시 지역의 내수 침수 피해 중심으로 홍수 피해 지역이 변화하고 있다. 이로 인해 인명 및 재산 피해뿐만 아니라 사회기반시설에 대한 피해도 급격히 증가하고 있다. 또한 도로 침수로 인해 운전자의 고립 및 교통 체증의 심화로 인해 경제적으로 큰 피해를 주고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 과거 기상 정보 및 침수 피해 이력을 활용하여 시 군 구의 행정 구역 형태로 제공되던 침수위험지수를 도로 중심의 집약적인 형태로 제공하는 방법을 시도하고자 한다. 또한 기상청에서 제공되는 실시간 성격의 강수량을 활용하여 강우 당시의 도로별 침수 위험 정도를 정량적으로 제공하여 사용자로 하여금 침수된 도로에 의한 고립을 사전에 방지하고자 한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.21-28
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• 2007

본 연구에서는 결측된 일교통량의 대체를 위하여 교통공학에서 많이 활용되고 있는 기존의 선형내삽법에 공간상관성 기법을 고려한 새로운 선형내삽법을 제안하였다. 일교통량과 같이 시간적 특성을 지닌 자료를 공간위에 배치하여 공간적 상관성을 고려할 수 있도록 하였다. 공간상관성을 측정하기 위하여 일교통량의 순환성을 감안하여 같은 주의 요일간 상관성과 주별 같은 요일의 상관성을 나타내는 지표로서 Moran Index를 사용하였다. 실제 분석을 위하여 한국건설기술연구원에서 제공한 2004년 11월의 28일간의 일교통량 자료를 $4{\times}7$ 격자 형태로 배치하여 일별 교통량자료를 공간화 시켜 공간 상관성을 살펴보았으며, 여러 가지 통계적 지표를 통하여 공간 선형내삽법의 우수성을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제25권5호
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• pp.173-182
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• 2007

기존의 교통안전도 평가 방법은 이력자료에 대한 의존도가 높았기 때문에, 실시간 모니터링 환경에서는 교통안전평가에 한계가 있었다. 그러나 최근 급속한 센서 및 통신기술의 발달은 개별차량의 주행궤적과 같은 미시적 자료 수집이 가능한 환경을 제공하게 되었다. 이런 미시적 자료수집이 가능한 환경을 최대한 반영하기위해, 본 연구에서는 영상 이미지 트랙킹을 통해 추출되는 개별차량의 주행정보와 기존 교통상충분석기법을 응용한 실시간 교통안전 평가 방법론을 제시하였다. 차량 간 안전거리 개념을 반영한 RSI(Real-time Safety Index)와 첨단안전차량의 효과 및 성능평가 등에 주로 사용되는 TTC(Time-To-Collision) 개념을 추출된 차량 주행정보에 적용한 실시간 교통안전 평가 방법론을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 향후 교통사고 분석 및 실시간 안전평가를 위한 자료수집이 가능한 검지시스템의 개발과 평가 등에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3771-3792
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• 2021

With the rapid development of science and technology, several high-performance networks have emerged with various new applications. Consequently, financially or socially motivated attacks on specific networks have also steadily become more complicated and sophisticated. To reduce the damage caused by such attacks, administration of network traffic flow in real-time and precise analysis of past attack traffic have become imperative. Although various traffic analysis methods have been studied recently, they continue to suffer from performance limitations and are generally too complicated to apply in existing systems. To address this problem, we propose a method to calculate the correlation between the malicious and normal flows and classify attack traffics based on the corresponding correlation values. In order to evaluate the performance of the proposed method, we conducted several experiments using examples of real malicious traffic and normal traffic. The evaluation was performed with respect to three metrics: recall, precision, and f-measure. The experimental results verified high performance of the proposed method with respect to first two metrics.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.362-364
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• 2018

Predicting network traffic volume has become a popular topic recently due to its support in many situations such as detecting abnormal network activities and provisioning network services. Especially, predicting the volume of the next upcoming traffic from the series of observed recent traffic volume is an interesting and challenging problem. In past, various techniques are researched by using time series forecasting methods such as moving averaging and exponential smoothing. In this paper, we propose a long short-term memory neural network (LSTM) based network traffic volume prediction method. The proposed method employs the changing rate of observed traffic volume, the corresponding time window index, and a seasonality factor indicating the changing trend as input features, and predicts the upcoming network traffic. The experiment results with real datasets proves that our proposed method works better than other time series forecasting methods in predicting upcoming network traffic.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.51-62
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• 2008

최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 다양한 교통류의 정보를 실시간으로 수집하고 관리, 제공 할 수 있는 환경을 제공하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 실시간 모니터링 환경에서 차량추종 및 차로변경 이벤트 발생 시 안전도를 평가할 수 있는 방법론을 개발하였다. 이를 위해 이미지 트랙킹을 통해 추출된 개별차량 주행 정보와 기존 교통상충분석기법을 응용하였다. 차량 간 안전거리 개념을 반영한 RSI(Real-time Safety Index)와 첨단안전차량의 효과 및 성능평가 등에 주로 사용되는 TTC(Time-to-Collision), 모멘텀 보존의 법칙을 이용한 충돌에너지 개념을 추출된 개별차량의 주행정보에 적용하여 교통사고 위험도를 분석하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 향후 교통사고 분석 및 실시간 안전평가를 위한 자료수집이 가능한 검지시스템의 개발과 평가 등에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 융합보안논문지
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• 제6권4호
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• pp.67-73
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• 2006

실시간 사이버위협에서 정형화 방법은 각 보안장비의 이벤트를 실시간 분석하여 인터넷 웜, 바이러스, 해킹 등의 사이버공격에 대한 네트워크 이상 징후를 임계치와 상관관계를 틀 통하여 탐지하고, 동 평가결과의 통계분석을 통해 정형화 방안 기능을 부여하고 실효성 있는 사이버공격대응시스템을 구축하는데 있다. 본 논문은 우선 위협지표 산출과 동 지표의 합산을 통한 위협평가 및 조기 경보 과정의 패키지화로 만들고, 사이버 위협 지표 계산의 기준을 설정한다. 특히 보안사고 발생 시 각 보안장비의 이벤트와 트래픽 양에 대한 정의 및 데이터베이스 입력 방법을 구체화하여 실시간 대응 및 조기예경보체계의 초석이 가능한 정형화 방안을 제시한다. 분석을 위해 축적한 90일간의 데이터 임계치 설정작업을 통해 보다 정확한 적용 값을 계산한다. 산출한 값을 토대로 정형화가 가능한 보안이벤트 정보를 표준데이터로 적용, 각 보안장비 및 HoneyNet 시스템, 기타 취약정보 등과의 상관관계를 분석하여 보안이벤트 표준지수를 산출한다.