• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권5호
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• pp.317-326
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• 2010

최근 분산 컴퓨팅 환경이 확대되고 네트워크 기반의 응용프로그램이 다양하게 개발됨에 따라 네트워크 트래픽이 증가되고 있으며, 트래픽 종류도 P2P(Peer to Peer), 실시간 동영상등과 같이 다양해지고 있다. 네트워크 트래픽 중에서 P2P 트래픽이 지속적으로 증가되면서 많은 대역폭을 차지하고 있기 때문에 웹, 파일 전송 및 실시간 동영상등과 같은 다른 네트워크 응용프로그램의 서비스 품질을 보장하지 못하는 상황이 빈번하게 발생하고 있다. P2P 트래픽으로 인한 문제점을 해결하기 위해 기존에 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 패킷들의 내용을 검사하는 DPI(Deep Packet Inspection) 방식의 검출 기법들이 제시되었으나 최근의 P2P 용용프로그램들이 고정된 포트를 사용하지 않으며, 패킷들의 내용을 암호화하여 전송함으로써 기존의 연구 방법을 P2P 트래픽 검출에 적용하기가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 기존의 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 DPI 기법의 문제점들을 해결할 수 있는 플로우(flow) 매개 변수의 상관 관계를 이용한 플로우 전달 특성 기반의 P2P Heavy 트래픽 검출 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 P2P 트래픽 중에서 네트워크 대역폭을 가장 많이 차지하는 컨텐츠 다운로드 P2P 트래픽을 검출하는 것이다. P2P 트래픽은 컨텐츠를 가지고 있는 상대 노드(Peer)들을 검색하는 단계와 검색된 노드들 중에 하나 이상의 노드로부터 컨텐츠를 다운로드하는 단계로 이루어진다. 이러한 P2P 응용프로그램들의 특성을 P2P 플로우 패턴으로 정의하고 이를 기반으로 P2P Heavy 트래픽을 검출하는 알고리즘을 개발하였다.

• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.287-296
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• 2015

최근 내비게이션에서는 실시간 교통정보와 과거의 교통정보를 가공하여 미래의 교통정보를 예측하는 패턴 교통정보를 같이 활용하여 빠른 길을 안내해주고 있다. 그러나 현재 사용되는 패턴 교통정보는 과거의 정보를 가공하여 교통정보를 예측하기 때문에 특별한 상황(유고, 날씨 등)에서는 예측이 정확하지 않는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 빠른 길을 찾기 위해 실시간으로 운전자들이 요청하는 경로탐색 데이터를 분석하여 가까운 미래 운전자들이 위치할 도로의 교통 혼잡도를 미리 파악하여 패턴 교통정보 보다 정확한 예측 교통정보를 제시하였다. 연구결과 첫째, 연구지역의 정체경로인 양재에서 마포간 차량속도 비교에서는 기존 상습정체 도로의 속도가중치 정확도가 3km/h에서 18km/h의 오차율이 발생하였지만, 본 연구의 Real 예측 교통 정보를 적용한 결과는 1km/h에서 5km/h의 오차율이 발생하였다. 둘째, 경로 품질에서 기존의 경로보다 최대 약 9분, 평균 약 3분 일찍 목적지에 도착하여 예측 교통정보 결과의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 셋째, 기존의 경로탐색 결과 보다 혼잡도를 미리 예측하여 혼잡이 발생할 도로에 대해 회피되는 경로탐색 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 본 연구결과의 경로탐색 비교를 통해 교통량에 대한 예측정보를 획득할 수 있었으며 이를 활용하여 실시간 빠른 길 탐색이 가능하고, 향후 교통 흐름을 분산 시키는데도 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국경제지리학회지
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• 제11권1호
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• pp.59-77
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• 2008

자동차를 중심으로 하는 도로교통량이 크게 늘면서 교통에 기인한 다양한 피해 현상들이 나타나고 있다. 특히 교통량이 집중되는 대도시에서는 교통에 기인한 도시민의 건강피해가 심각한 것으로 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 교통에 기인한 미세먼지의 피해를 직접적으로 받는 도시인구는 미세먼지의 주 발생원인 교통흐름이 있는 도로변에 가까이에 노출되는 도시민들이라고 보고 도시 공간 내에서 교통흐름과 미세먼지, 그리고 도시 통행인구의 공간적 분포를 분석하였다. 특히 본 연구에서는 대기오염문제가 심각한 서울을 대상으로 교통에 기인한 미세먼지의 실태를 살펴보고, 서울을 둘러싸고 있는 경기도 일대에 대단위 주거지들이 밀집된 신도시들이 개발되면서 나타나는 인구분포와 통행패턴, 그리고 교통흐름 및 미세먼지 농도에 나타나는 공간적 변화와 이들 간의 공간적 관계를 종합적으로 파악하기 위하여 GIS를 적용하였다. 또한 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 데이터마이닝기법으로 추출해낸 통행흐름 자료를 이용하여 통행시간별 통행인구분포도를 작성하고, 이를 바탕으로 교통에 기인한 미세먼지에 직접 노출하게 되는 도시인구를 산정하는 시 공간적 모형개발을 시도하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.59-73
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• 2021

교통사고로 인한 많은 인명피해가 발생하고 있으나, 첨단 기술의 발전에도 불구하고 교통사고 발생은 줄어들지 않고 있다. 교통사고를 사전에 예방하기 위해서는 향후 사고가 어떻게 변화하여 갈 것인지를 정확하게 예측할 필요가 있다. 지금까지 교통사고 발생 빈도 예측은 주요 연구 분야가 아니었으며 주로 과거 일정 기간의 통계를 기반으로 전통적인 방법으로 미시적으로 분석되어 왔다. 최근 AI 기술이 교통사고 분야에 도입 되었음에도 불구하고 주로 교통 흐름 예측에 초점을 맞추고 있어, 본 연구에서는 2014년부터 2019년까지 국내에서 발생한 1,339,587건의 교통사고 기록을 시계열 데이터로 변환하고 AI 알고리즘 LSTM을 이용하여 연령별, 시간별 교통사고 발생 빈도를 예측하였다. 또한 코로나-19로 인한 교통 환경의 변화에 맞추어 예측값과 실제값을 비교 검증하였다. 향후 이러한 연구결과가 교통사고 예방의 정책개선으로 이어지고 사고 예방에 활용 될 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제36권2호
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• pp.155-168
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• 2018

본 연구는 단속류 도로에서 짧은 미래(5분 또는 10분)의 교차로 방향별 진입 교통량을 예측함에 앞서, 교차로 상류부 링크에서 교차로로 진입하는 방향별 패턴에 대한 연구를 수행하였고, 통행배정 모형과의 연계 및 활용을 통한 교통량 예측 가능성을 검토하였다. 분석 방법은 택시 DTG (Digital Tachograph) 자료(1주일)를 이용하여 2시간 단위로 구분된 교차로 방향별 교통량 비율을 변수로 클러스터 분석(Cluster analysis)을 수행하여 패턴의 유사성을 검토하였다. 또한, 통행배정 모형 결과와 연계를 위해 택시 DTG 자료와 교차로 중심의 5분 또는 10분 범위에 포함되는 영향권 비교 분석을 수행하였으며, 이를 위해 택시 DTG 자료와 통행배정 모형의 영향권 설정 알고리즘을 개발하였다. 분석 결과, 택시의 교차로 진입 패턴은 총 12개로 집합화 되었으며, 클러스터링의 신뢰 수준을 나타내는 Cubic Clustering Criterion은 6.92로 나타나 클러스터링 결과에 대한 신뢰성을 확보하였다. 통행배정 모형의 영향권 범위와 상관분석을 수행한 결과, 5분 영향권 범위에 대한 상관계수는 0.86으로 분석되어 유의한 결과를 도출하였다. 다만 10분 영향권 범위에서는 상관계수가 0.69로 다소 낮아지는 것으로 분석되었는데, 이는 통행량 및 네트워크 자료의 정밀성 부족에 따른 것으로 나타났다. 향후, 교통 분석용 네트워크의 정밀성과 시간대별 통행량의 정확성을 향상시켜 분석할 경우, 교차로 신호제어에 있어 통행배정 모형에서 산출된 교통량 자료를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지역지리학회지
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• 제4권2호
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• pp.1-14
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• 1998

부산의 도시화에 관한 지리학적 논문은 그리 많지 않다. 그리고 도시화의 기본적인 패턴을 제시하고 있는 연구도 거의 없는 설정에 있다. 본 연구는 1970년부터 1994년까지외 교통량의 변화를 중심으로 부산시 도시화의 기본적인 패턴을 규명하고자 하는 것이다. 부산시는 동쪽과 남쪽에 해안을 두고 서쪽으로는 낙동강을 끼고 있으며, 서북쪽이 산지로 둘러싸인 배산임해(背山臨海)의 대상형(帶狀型) 지형이기 때문에, 교통량은 남북방향의 주간선도로인 중앙로에 집중되어 있다. 대량의 차량이 중앙로로 집중하여 도시 전체의 교통에 상당한 영향을 미치게 되고 간선도로의 원활한 운영은 부산시 교통문제의 큰 과제가 되고 있다. 이러한 남북체제에서 시간이 지남에 따라 이것을 보완하여 동서체계가 확립된다. 그러나 부산은 우리나라에서 최악의 도로율을 가지고 있는 도시로서 교통문제가 가장 심각한 도시 문제의 하나로 등장하고 있다. 교통량에 관한 지리학적 연구는 이러한 것을 해결하는데도 도움이 될 수 있을 것이다. 부산의 도시화는 하위계층의 중심지가 그 인근의 상위계층 중심지의 기능을 분담하면서 진행되고 있다. 시간이 지남에 따라서 지역간의 교통량의 차이가 점점 커지고 있다. 이것은 도시화가 진행되면서 도시내부의 계층구조가 더욱 뚜렷해 진다는 것을 말하는 것이다. 또한 도시화는 세포분열과 같은 진행과정을 거치면서 지역차가 커지고, 계층구조가 더욱 명백해지는 현상이라는 것을 나타내고 있다.

• 한국분무공학회지
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• 제21권4호
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• pp.214-222
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• 2016

Changes in road infrastructure affect driving patterns and pollutant emission characteristics. we analyzed the changes in driving patterns and pollutant emission characteristics of the driving route via measured driving patterns at year 2009 and 2016. Since 2009, there has been an increase in population and traffic demand, including residential areas and industrial facilities. Traffic conditions were improved such as the opening of the highway Inter-Change to Seoul and the construction of underground driveway. As a result, the average vehicle speed increased. More detail comparisons have made on the changes of the underground driveway section and the crossroad section, which are expected to have significant changes in the transportation infrastructure. The vehicle speed distribution of the underground driveway changed from low speed to high speed, and the increase of the time spent at the high speed and high load caused the increase of NOx emissions. The vehicle speed also increased at the crossroad section, and the consequence NOx and $CO_2$ emissions decreased. It is mainly because the decreased time spent at idle, which results from the proper traffic demand management at this area.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.306-321
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• 1994

각 노드에게 타임슬롯을 정적으로 할당하는 TDM 프로토콜은 동작이 간단하고 고부하에서의 처리율이 높다는 잇점 때문에 TDM 프로토콜을 다중채널 고속통신망에 적용하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, 다중채널 TDM 프로토콜에서 저부하에서의 지연시간이 필요이상 크고 트래틱의 편중화에 동적으로 적응하지 못하는 것은 해결되어야 할 문제점이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 완화할 수 있는 새로운 TDM 프레임 구조를 제안한다. 제안된 구조에서 상호 트래픽이 많은 노드를 사이에는 많은 양의 타임슬롯이 할당되며 그렇지 않은 노드들 사이에는 상대적으로 적은 양의 타임슬롯이 할당됨으로써 지연시간과 처리율이 개선된다. TDM 프레임 설계시 고려해야 할 사항을 처리율 최적화와 저부하에서의 지연시간 최적화 관점에서 분석하였다. 제안된 구조의 지연시간 분석을 위한 근사해석모델을 개발하였으며 그 타당성은 시뮬레이션에 의해 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.45-54
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• 2014

본 논문에서는 기존 기법들의 제한점을 개선하기 위해 휴리스틱 규칙 및 기계학습 분석 결과를 이용한 두 단계의 P2P 트래픽 분류 기법을 제안한다. 첫 번째 단계는 패킷 레벨의 시그니처 기반 분류기이고, 두 번째 단계는 플로우 레벨에서 수행되는 패턴 휴리스틱 규칙 및 통계 기반 분류기이다. 제안된 패턴 휴리스틱 규칙은 분류의 정확도를 높이고 통계 기반 분류기가 처리할 트래픽의 양을 줄일 수 있다. 다양한 의사 결정 트리 알고리즘의 분석을 기반으로 통계 기반 분류기는 가장 효율적인 REPTree로 구현하고, 앙상블 알고리즘을 통해 통계 기반 분류기의 성능을 개선한다. 실제 환경의 데이터 집합을 이용한 검증 분석을 통해, 본 제안 기법이 기존 기법에 비해 높은 정확도와 낮은 과부하를 제공함을 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.666-677
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• 2015

효과적인 네트워크 관리를 위해 응용 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. Snort는 트래픽 탐지를 위해 사용되는 보편적인 엔진으로써 기 정의된 규칙을 기반으로 트래픽을 차단하거나 로그를 기록한다. 하지만 Snort 규칙을 생성하기 위해서는 탐지 대상 트래픽을 전수 조사해야하기 때문에 많은 한계점이 존재할 뿐만 아니라 생성된 규칙의 정확성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 순차 패턴 알고리즘을 활용하여 입력된 트래픽에서 최소 지지도를 만족하는 문자열을 찾는 방법을 제안한다. 또한, 추출된 문자열을 사용한 규칙을 입력 트래픽에 적용하여 트래픽에서 해당 문자열이 존재하는 위치 정보 및 헤더 정보를 추출한다. 이렇게 추출된 문자열과 위치정보, 그리고 헤더 정보를 조합하여 Snort 규칙을 자동 생성하는 방법을 제안한다. 생성된 규칙을 이용하여 다시 트래픽 분석을 실시했을 때 대부분의 응용이 97%이상 탐지되는 것을 확인하였다.