• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.66-77
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• 2014

UTIS(Urban Traffic Information System)는 프로브차량을 활용하여 도시지역의 구간통행시간 정보를 직접 수집하는 방식으로 타 검지체계에 비해 상대적으로 정확한 링크 속도정보를 산출할 수 있다. 하지만, 현재 UTIS에서는 프로브차량(Probe Vehicle) 및 노변기지국(RSE)의 부족, 시스템 오류 등 다양한 요인에 의해 링크 속도정보의 수집이 누락되는 결측 구간이 발생되고 있다. 본 연구에서는 보다 정확한 여행시간 정보를 제공하기 위한 방안으로 k-NN 알고리즘을 기반으로 결측속도 정보를 효율적으로 보정할 수 있는 새로운 보정모형을 제안하였다. 제안 모형은 각 후보개체(이력 시계열 데이터)의 분포 특성에 따라 최근접이웃 개수를 탄력적으로 조정하는 적응형 k-NN 모형이다. 모형 평가 결과, 제안 모형이 결측정보를 효과적으로 보정 처리할 수 있는 동시에 ARIMA 등 타 모형에 비해 보정 오차를 크게 감소시킬 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제안된 결측 보정 모형은 UTIS 중앙교통정보센터에 직접 적용하여 교통정보 서비스 품질을 향상시키데 활용될 계획이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.78-88
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• 2012

도로상에 설치되어 있는 AVI는 두 가지 목적으로 (1) 방범용, (2) 교통용으로 구분되며, 관리기관 또한 (1) 경찰청, (2) 지자체, (3) 지방국토관리청, (4) 한국도로공사로 다양하다. 하지만 수집데이터는 차량번호, 통행시간, 차량사진으로 동일함에도 불구하고 구축된 목적에 따라서만 데이터가 이용되고 있어 관리주체가 상이하기 때문에 데이터간의 연계가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구는 이 데이터를 통합하여 교통정보 생성용으로 활용가능성을 평가하고, 센터속도의 신뢰성 제고를 목적으로 방범-교통 AVI DB를 연계 통합한 구간검지체계의 도입방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 향후 교통용과 방범용의 AVI의 DB를 통합하여 교통정보 생성용으로 활용할 경우 구간소통정보를 산출할 수 있는 구간이 확대되고, 센터속도와 실측값 사이의 오차율을 감소시키는 방안으로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 방범 측면에서도 범죄 예방률 및 검거율이 향상될 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1123-1140
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• 2019

Many Internet of Things (IoT) applications involving bursty traffic have emerged recently with event detection. A power management scheme qualified for uplink bursty traffic (PM-UBT) is proposed by distinguishing between bursty and general uplink traffic patterns in the IEEE 802.11 standard to balance energy consumption and uplink latency, especially for stations with limited power and constrained buffer size. The proposed PM-UBT allows a station to transmit an uplink bursty frame immediately regardless of the state. Only when the sleep timer expires can the station send uplink general traffic and receive all downlink frames from the access point. The optimization problem (OP) for PM-UBT is power consumption minimization under a constrained buffer size at the station. This OP can be solved effectively by the bisection method, which demonstrates a performance similar to that of exhaustive search but with less computational complexity. Simulation results show that when the frame arrival rate in a station is between 5 and 100 frame/second, PM-UBT can save approximately 5 mW to 30 mW of power compared with an existing power management scheme. Therefore, the proposed power management strategy can be used efficiently for delay-intolerant uplink traffic in event-driven IoT applications, such as health status monitoring and environmental surveillance.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제5권1호
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• pp.31-43
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• 2006

실시간 교통정보 수집과 센터 온라인 신호제어를 기본기능으로 하는 경찰청 교통신호제어기 표준규격서가 개발되어 2005년 3월부터 발효되었다. 발표된 규격은 가로구간의 교통상황을 수집하고, 이를 관제센터에 전송하며, 적절한 교통상황별 신호시간을 부여받아 신호등을 제어하는 지능적인 교통신호기의 표준 사양과 기능을 주요 골자로 하고 있다. 과거의 교통신호기들은 부품이 호환되지 않고 제어기능과 통신방법이 상이하여 도시별로 호환되지 않았으며 유지관리의 시간적 경제적 비용을 증가시켰다. 또한 모순검지방법 등 일부 교통안전에 중요한 기능이 비합리적으로 사용되고 있었다. 본 규격에서는 이런 단점을 극복하기 위해 먼저 하드웨어 호환성을 확보하였다. 그리고 모순검지방법을 보완하였으며, 관제센터와의 통신규약을 규격에 포함하여 모든 도시의 센터에 호환되도록 하였다. 개발된 규격은 시제품 제작과 시험과정을 거쳐 결정되었다. 본 규격으로 제조자에 비 의존적인 유지보수체계가 가능해지며 저렴하고 빠른 고장 대응이 가능하다. 또한 일관된 정보처리 및 제어알고리즘이 적용되어 센터설치 업체의 지역선점효과가 점차 사라질 것이며, 지역별 교차로의 교통통제방법이 일원화되어 표준적이고 안전한 교통제어를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권5호
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• pp.1881-1903
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• 2015

With the fast-developing of mobile terminals, positioning techniques based on fingerprinting method draws attention from many researchers even world famous companies. To conquer some shortcomings of the existing fingerprinting systems and further improve its performance, we propose a radio map building and updating technique, which is able to customize the spatial and temporal dependency of radio maps. The method includes indoor propagation and penetration modeling and the analysis of human traffic. Based on the combination of Ray-Tracing Algorithm, Finite-Different Time-Domain and Rough Set Theory, the approach of indoor propagation modeling accurately represents the spatial dependency of the radio map. In terms of temporal dependency, we specifically study the factor of moving people in the interest area. With measurement and statistics, the factor of human traffic is introduced as the temporal updating component. We improve our existing indoor positioning system with the proposed building and updating method, and compare the localization accuracy. The results show that the enhanced system can conquer the influence caused by moving people, and maintain the confidence probability stable during week, which enhance the actual availability and robustness of fingerprinting-based indoor positioning system.

• 한국항해항만학회지
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• 제34권9호
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• pp.693-698
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• 2010

In port and its approach channel, traffic accidents such as collision, aground, minor collision have reached about 77% of total marine casualty in the area. In this paper, an attempt to enhance the safe navigation was proposed by offering marine traffic supporting system which helps VTS operator assist vessel effectively with the quantitative assessment on difficulty of each vessel. The system collects navigation data from onboard AIS, assesses the data in assessment mode to analyze the navigation difficulties of each vessel and displays the degree of danger of each vessel on the ECDIS in real-time to decide the intervention time or order of priority for VTS operator. The effectiveness of the system was verified by the VTS operators in Korea.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권3호
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• pp.762-777
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• 2014

With the increasing usage of cloud applications such as MapReduce and social networking, the amount of data traffic in data center networks continues to grow. Moreover, these appli-cations follow the incast traffic pattern, where a large burst of traffic sent by a number of senders, accumulates simultaneously at the shallow-buffered data center switches. This causes severe packet losses. The currently deployed TCP is custom-tailored for the wide-area Internet. This causes cloud applications to suffer long completion times towing to the packet losses, and hence, results in a poor quality of service. An Explicit Congestion Notification (ECN)-based approach is an attractive solution that conservatively adjusts to the network congestion in advance. This legacy approach, however, lacks scalability in terms of the number of flows. In this paper, we reveal the primary cause of the scalability issue through analysis, and propose a new congestion-control algorithm called FaST. FaST employs a novel, virtual congestion window to conduct fine-grained congestion control that results in improved scalability. Fur-thermore, FaST is easy to deploy since it requires only a few software modifications at the server-side. Through ns-3 simulations, we show that FaST improves the scalability of data center networks compared with the existing approaches.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권2호
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• pp.134-146
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• 2009

Traffic classification seeks to assign packet flows to an appropriate quality of service(QoS) class based on flow statistics without the need to examine packet payloads. Classification proceeds in two steps. Classification rules are first built by analyzing traffic traces, and then the classification rules are evaluated using test data. In this paper, we use self-organizing map and K-means clustering as unsupervised machine learning methods to identify the inherent classes in traffic traces. Three clusters were discovered, corresponding to transactional, bulk data transfer, and interactive applications. The K-nearest neighbor classifier was found to be highly accurate for the traffic data and significantly better compared to a minimum mean distance classifier.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.125-134
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• 2004

본 논문은 분할한 교통 표지판 영역에 대해서 웨이블릿 변환과 형태 정보를 이용한 교통 표지판 인식 방법을 제안한다. 화소의 RGB 색상비를 이용하여 생성한 이진 영상에서 connected component algorithm에 의해 분할된 후보 영역들을 대상으로 형태 정보인 XY축 대칭성을 기반으로 교통 표지판 영역을 분할한다. 그리고 분할된 교통 표지판 영역에 대해서 웨이블릿 변환을 적용하여 얻은 주파수 성분을 기반으로 모멘트, 에지 코렐로 그램, 동심 원형 패턴 정보를 추출한 후, 사전에 구축한 데이터베이스와의 유사도 측정에 의해 인식을 수행한다. 실험 결과, 제안한 방법이 다양한 외부 환경이나 변환에 대해서 유효함을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3804-3819
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• 2018

The increasing popularity of HTTP adaptive video streaming services has dramatically increased bandwidth requirements on operator networks, which attempt to shape their traffic through Deep Packet inspection (DPI). However, Google and certain content providers have started to encrypt their video services. As a result, operators often encounter difficulties in shaping their encrypted video traffic via DPI. This highlights the need for new traffic classification methods for encrypted HTTP adaptive video streaming to enable smart traffic shaping. These new methods will have to effectively estimate the quality representation layer and playout buffer. We present a new machine learning method and show for the first time that video quality representation classification for (YouTube) encrypted HTTP adaptive streaming is possible. The crawler codes and the datasets are provided in [43,44,51]. An extensive empirical evaluation shows that our method is able to independently classify every video segment into one of the quality representation layers with 97% accuracy if the browser is Safari with a Flash Player and 77% accuracy if the browser is Chrome, Explorer, Firefox or Safari with an HTML5 player.