현재 인터넷 라우터는 네트워크 트래픽의 지수적인 증가로 인해 발생하는 혼잡 상황을 명시적으로 해결 할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 RED(Random Early Detection) 알고리즘과 같은 능동적인 큐 관리(Active Queue Management) 알고리즘을 제시하였다. 하지만 RED 알고리즘은 UDP 플로우와 같이 양 종단간 혼잡제어를 하지 않는 플로우(flow)나 RTT(Round Trip Time)값이 작은 TCP 플로우에 대한 불공정성 문제를 가지고 있으며 이로 인하여 혼잡상황이 악화되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 새로운 공정성 향상 큐 관리 알고리즘인 AFQM(Approximate Fair Queue Management) 알고리즘을 제안하였다. AFQM 알고리즘은 공정분배율(fair share rate) 이상의 대역폭을 차지하는 플로우를 판별하여 공정성을 보장한다. AFQM 알고리즘은 적은 오버헤드(overhead)와 구현의 용이성을 가지고 있기 때문에 비반응 플로우(unresponsive flow)와 불량 사용자 플로우(misbehaving flow)를 큰 오버헤드 없이 관리하여 플로우간의 공정성을 보장하는 알고리즘 이다.
Ubiquitous-Transportation sensor network is able to realize a vehicle ad-hoc network. Since there are some problems in an existing ITS system, the new technology and traffic information strategies are requirements in this advanced system, u-TSN. The purposes of this paper is to introduce the components on u-TSN system, establish new traffic strategies for this system, and then evaluate these strategies by making a comparative study of ITS and using micro traffic simulator, AIMSUN. The strategy evaluated by AIMSUN is position-based multicast strategy which provides traffic information to vehicles using V2I (vehicle to Infrastructure) communication. This paper focuses on the providing real-time route guidance information when congestion is occurred by the incidents. This study estimates total travel time on each route by API modules. Result from simulation experiments suggests that position-based multicast strategy can achieve more optimal network performance and increased driver satisfaction since the total accumulated travel times of both the major road and the total system on position-based multicast strategy are less than those on VMS.
본 논문은 DiffServ 방식의 Assured Service를 이용하는 플로에게 QoS를 보장하기 위해 Admission Control이 수행된 상황 하에서 발생하는 RIO 방식의 문제점을 제시하고 이에 대한 해결 방안으로 Adaptive RIO 방식을 제안한다. 제안하는 Adaptive RIO 방식은 네트워크 토폴로지와 Assured Service 서브 클래스별로 할당되는 대역폭의 비율에 따라 결정되는 버퍼 크기를 기준으로 일정 시간 구간마다 도착 가능한 In-profile 패킷과 전체 패킷의 최대량을 고려하여 RIO의 변수 값들을 재설정함으로써 허용된 In-profile 패킷에 대한 확률적인 폐기 (Early Random Drop)를 방지한다. 시뮬레이션 결과는 Assured Service에 대해 Admission Control이 수행된 상황과 Congestion 상황에서 제안하는 Adaptive RIO 방식이 RIO 방식보다 In-profile 트래픽에 대한 보호와 수율 성능이 우수함을 보인다.
고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 흔잡영향권(대기행렬 길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 대기행렬이론을 제시하고 있으나, 이들은 실질적인 목적으로 사용하는데 현실적으로 여러 가지 한계점을 지니 고 있다. 본 논문은 고속도로상의 병목현상으로 인해 발생하는 대기행렬길이와 혼잡구간의 혼잡정도를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 비디오촬영을 통해 수집한 실제 데이터(본선 및 램프교통량, 밀도. 속도, 그리고 대기 행렬길이)를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬길이가 증가하는 과정을 분석하였다. 분석결과, 흔잡기간중의 대기행렬길이는 혼잡구간에 진입하는 교통량과 병목지점을 실제로 통과하는 교통량을 이용하여 추정이 가능함을 확인하였으며, 혼잡구간의 혼잡정도 역시 실시간으로 수집이 가능한 교통량 자료를 이용하여 신뢰성 있게 판단할 수 있는 분석방법을 제시하였다.
Vessel traffic safety management means the managerial technical measures for improving the marine traffic safety in general terms. The main flow of vessel traffic safety management is that: 1) Traffic Survey, 2) Replay by Marine Traffic Flow Simulation, 3) Quantitative Assessment, 4) Policy Alternatives, 5) Prediction·Verification. In the management of vessel traffic safety, it is most important to establish assessment models that can numerically estimate the current safety level and quantitatively predict the correlation between the measures to be taken and the improvement of safety and the reduction of ship handling difficulties imposed on mariners. In this paper, the replay model for traffic flow simulation was made using marine traffic survey data, and the present traffic situation became replay in the computer. An attempt was made to rate the current safety of ports and waterways by applying the Environmental Stress model. And, as a countermeasure for traffic management, by taking of, the promotion of total traffic congestion in early morning rush hour, the correlation between traffic control rate and the reduction in ship handling difficulties imposed on mariners was predicted quantitatively.
본 논문에서는 실시간 멀티미디어 데이타의 멀티캐스트 혼잡 제어를 위한 대표자 기반의 피드백 수렴 방법과 전송율 조정 방법을 제안한다. 멀티캐스트 혼잡 제어에서는 다수의 수신자들이 하나의 송신자에게 피드백을 전송하므로 피드백 폭주 문제가 발생하는데 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 대표자를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법에서 수신자는 패킷 손실률을 담은 주기적인 피드백을 생성하고 송신자는 대표자의 계층구조를 이용해 이러한 피드백을 수렴하여 전송률을 조정한다. 대표자는 지역 단위로 선정되고 필터의 역할을 하여 피드백을 억제한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 방법이 피드백 폭주 문제를 해결하면서 혼잡 상황에 대처하여 전송률을 조정할 수 있음을 볼 수 있었다.
Kim, Jeong-Ha;Kim, Hyoung-Bae;Lee, Hak-No;Nam, Boo-Hee
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.2106-2111
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2003
In this paper we discuss an algorithm for a real time transmission of moving color images on the TCP/IP network using wavelet transform and neural network. The image frames received from the camera are two-level wavelet-trans formed in the server, and are transmitted to the client on the network. Then, the client performs the inverse wavelet-transform using only the received pieces of each image frame within the prescribed time limit to display the moving images. When the TCP/IP network is busy, only a fraction of each image frame will be delivered. When the line is free, the whole frame of each image will be transferred to the client. The receiver warns the sender of the condition of traffic congestion in the network by sending a special short frame for this specific purpose. The sender can respond to this information of warning by simply reducing the data rate which is adjusted by a back-propagation neural network. In this way we can send a stream of moving images adaptively adjusting to the network traffic condition.
본 논문에서 제안한 적응적 엄격 패킷 폐기 메커니즘은 사이클 사이의 트래픽 변화를 예측하여 혼잡제어를 위한 패킷 폐기를 적응적으로 처리할 수 있다. 따라서 제안된 메커니즘은 RIO 메커니즘의 단순 폐기율적용에 대한 단점을 보완하고, 동적 엄격 패킷 폐기 메커니즘(DSPD)의 예측 가능한 대역폭의 낭비를 최소화하였다. 시뮬레이션을 수행하여 망 트래픽의 상태에 따라 동적으로 변하는 전송가능 폐기순위에 따른 처리율과 패킷 폐기율을 RIO, DSPD 메커니즘과 비교 분석하였다. 시뮬레이션을 분석한 결과 제안된 메커니즘은 트래픽의 양에 상관없이 각 AF 클래스의 폐기순위를 엄격하게 적용하고 폐기순위에 따른 패킷 전송 능력을 RIO, DSPD에 비하여 개선하였음을 증명하였다.
멀티캐스트를 이용한 멀티미디어 응용에서는 다수의 수신자들로부터 피드백을 수신할 경우 폭주로 인한 혼잡이 발생하여 전송률이 낮아지는 문제가 발생한다. 이를 위해 계층적 대표자 기법이 제안되었다. 그러나 수신자 전체를 고려한 전송률 조절로 인하여 혼잡이 없는 지역의 전송률도 같이 낮아지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지역대표자를 두었다. 지역대표자는 해당 그룹의 전송률이 최소 유지임계치 미만일 경우, 혼잡 수신자를 전송률 계산에서 제외시켜 다시 계산한다. 이렇게 함으로써 혼잡이 발생하지 않는 지역의 전송률이 같이 낮아지는 문제를 개선하였다. 실험을 통한 결과를 볼 때 기존의 기법보다 더 안정적인 전송률로 조절됨을 보였다.
유비쿼터스 교통환경에서는 개별차량의 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능하며, V2V (Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어가 가능해 진다. 이와 같이 기존 ITS 환경과 차별화되는 유비쿼터스 교통환경에 합당한 새로운 교통관리 개념을 정립하는 것과 이러한 개념을 실현할 알고리즘 개발도 필요하다. 이에 본 논문에서는, 교통류 안정성 유지를 통하여 사고발생 잠재력을 최소화시키고 생산성 저하를 방지하는 예방차원의 u-연속류 정체예방관리 서비스를 정의하고 알고리즘을 개발하였다. 이러한 u-연속류 정체예방관리 알고리즘에는 다음과 같은 요소기술 개발이 포함된다. 첫째, 유비쿼터스 교통센터 네트워크에서 수집된 개별차량 데이터를 처리하여, 3차원의 속도/교통량/밀도 프로파일을 구성하는 기술. 둘째, 차량군과 충격파 프로파일을 추출하는 기술. 셋째, 위의 데이터 처리를 통하여 교통류 안정성을 판단하고 교통상황을 구분하는 기술. 넷째, 교통 상황별 적정속도 산정 기술. 다섯째, V2V, V2I 통신환경을 이용한 개별차량 혹은 차량군 단위 적정속도 제공 기술. 기존의 ITS 환경의 사후관리와 비교할 때, 본 연구에서 제안하는 정체예방관리는, 예방적 차원의 사전관리라는 점에서 진일보한 교통류 관리이다. 향후 유비쿼터스 교통 환경을 모사할 수 있는 시뮬레이션 모형 개발이 필요하며, 테스트 베드를 구축하여 현장실험을 시행하고 알고리즘에서 요구되는 문턱치를 결정하는 것도 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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