Network management and anomaly detection are challenges in high-speed networks due to the high volume of packets that has to be analysed. Flow-based analysis is a scalable method which reduces the high volume of network traffic by dividing it into flows. As sampling methods are extensively used in flow generators such as NetFlow, the impact of sampling on the performance of flow-based analysis needs to be investigated. Monitoring using sampled traffic is a well-studied research area, however, the impact of sampling on flow-based anomaly detection is a poorly researched area. This paper investigates flow sampling methods and shows that these methods have negative impact on flow-based anomaly detection. Therefore, we propose an efficient probabilistic flow sampling method that can preserve flow traffic distribution. The proposed sampling method takes into account two flow features: Destination IP address and octet. The destination IP addresses are sampled based on the number of received bytes. Our method provides efficient sampled traffic which has the required traffic features for both flow-based anomaly detection and monitoring. The proposed sampling method is evaluated using a number of generated flow-based datasets. The results show improvement in preserved malicious flows.
인터넷 제어 신호인 TCP/IP를 이용하여 교통량을 조사하면 많은 점에서 이로운 점이 있게 된다. 지금의 유무선을 이용한 교통량 신호 검지가 많은 고비용, 저효율을 안고 사용되고 있는 상황이므로 이를 개선한 인터넷 주소 시스템을 이용하면 저비용, 고효율을 이용한 많은 이로운 점을 얻게 된다. 작금의 널리 사용하고 있는 인터넷 통신을 이용한다는 점이고, 또한 유무선 케이블도 기존의 기계적인 제어시스템을 사용한 동케이블을 이용하면 많은 어려운 점이 있게된다. 검지기 자체는 기존의 원형 검지기라든지 다이아몬드 검지기를 사용한다 하더라도 이를 통신으로 이용하는 제어시스템은 TCP/IP를 이용한 인터넷 통신 이용시스템을 사용하므로서 통신보안면에서는 안전한 시스템을 구축할 뿐 아니라 저비용의 시스템을 구축할 수 있으므로 많은 유리한 점을 안게된다.
Minardo, Aldo;Coscetta, Agnese;Porcaro, Giuseppe;Giannetta, Daniele;Bernini, Romeo;Zeni, Luigi
Structural Monitoring and Maintenance
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제1권2호
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pp.173-182
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2014
We describe the application of a distributed optical fiber sensor based on stimulated Brillouin scattering, as an integrated system for safety monitoring of railway infrastructures. The strain distribution was measured statically and dynamically along 60 meters of rail track, as well as along a 3-m stone arch bridge. We show that, gluing an optical fiber along the rail track, traffic monitoring can be performed in order to identify the train passage over the instrumented sector and determine its running conditions. Furthermore, dynamic and static strain measurements on a rail bridge are reported, aimed to detect potential structural defects. The results indicate that distributed sensing technology represents a valuable tool in railway traffic and safety monitoring.
The total number of deaths by traffic accidents is decreasing every year in our country. However, in 2009, children died in traffic accidents at a rate of 2.3 deaths per 100,000 children, which was higher than the average of OECD countries (1.9 deaths per 100,000 children). In particular, traffic accidents are showing rapid increase in school zone during the past 2 years because of problems in the designation and management of school zone. Traffic safety facilities such as road sign, reflector mirror, speed bump have the ultimate limit of vehicle accidents prevention. Thus, in school zone, children safety is still not guaranteed due to illegal parking and the absence of driver's awareness of safety. Therefore, In order to protect children from traffic accidents within school zones, we have realized a safe school zone system, which enables the drivers to better know the intended school zones and creates pedestrian environment through unmanned monitoring camera, using LabVIEW.
우리나라 관할해역까지 확장된 해상교통 모니터링이 필요하여, 장기적으로는 전 세계 원하는 해역의 선박 모니터링이 요구되는 시점이다. 이를 통해서만 우리의 Sea Line의 확보가 가능하며, 해양 경제영토의 확장이 가능하기 때문이다. 이와 같은 목표를 위한 초기 단계로, 경기만 연안 통합모니터링 시험을 거쳐 2013년 11월에는 이어도해양과학기지에서 실험이 이루어졌으며, 이 결과를 이번 학술대회에서 소개하고자 한다.
The fast progress on multimedia data acquisition technologies has enabled collecting vast amount of videos in real time. Although the amount of information gathered from these videos could be high in terms of quantity and quality, the use of the collected data is very limited typically by human-centric monitoring systems. In this paper, we propose a framework for analyzing long traffic video using series of content-based analyses tools. Our framework suggests a method to integrate theses analyses tools to extract highly informative features specific to a traffic video analysis. Our analytical framework provides (1) re-sampling tools for efficient and precise analysis, (2) foreground extraction methods for unbiased traffic flow analysis, (3) frame property analyses tools using variety of frame characteristics including brightness, entropy, Harris corners, and variance of traffic flow, and (4) a visualization tool that summarizes the entire video sequence and automatically highlight a collection of frames based on some metrics defined by semi-automated or fully automated techniques. Based on the proposed framework, we developed an automated traffic flow analysis system, and in our experiments, we show results from two example traffic videos taken from different monitoring angles.
PURPOSES : The demand for extending national highways is increasing, but traffic monitoring is hindered because of resource limitations. Hence, this study classified highway segments into 5 types to improve the efficiency of short-term traffic count planning. METHODS : The traffic volume trends of 880 highway segments were classified through R-squared and linear regression analyses; the steadiness of traffic volume trends was evaluated through coefficient of variance (COV), and the normality of the data were determined through the Shapiro-Wilk W-test. RESULTS : Of the 880 segments, 574 segments had relatively low COV and were classified as type 1 segments, and 123 and 64 segments with increasing and decreasing traffic volume trends were classified as type 2 and type 3 segments, respectively; 80 segments that failed the normality test were classified as type 4, and the remaining 39 were classified as type 5 segments. CONCLUSIONS : A theoretical basis for biennial count planning was established. Biennial count is recommended for types 1~4 because their mean absolute percentage errors (MAPEs) are approximately 10%. For type 5 (MAPE =19.26%), the conventional annual count can be continued. The results of this analysis can reduce the traffic monitoring budget.
Acceleration Noise는 교통류의 안정성을 진단하는데 중요한 지표이다. 하지만, 기존의 연구에서는 개별차량의 Acceleration Noise에 대해서만 수행되었고, 거시적 관점에서의 Acceleration Noise에 대해서는 연구가 이루어지지 않은 실정이다. 본 논문에서는 거시적 교통류 모니터링 지표인 Network Acceleration Noise를 제안하고, 이를 분석하여 거시 교통류 모니터링 활용방안에 대한 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 SNMP를 이용하여 네크워크 트래픽을 실시간으로 모니터링하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 네트워크 정보를 수집하여 분석하고, 실시간 모니터 링을 지원하는 분석 서버 시스템과 분석된 결과를 그래픽적으로 보여주는 클라이언트 시스템으로 구성된다. 분석 서버 시스템은 클라이언트 시스템의 분석 요구에 따라 네트워크 트래픽의 정보를 수집하여 분석하고 응답한다. 클라이언트 시스템은 사용자의 관리요청에 대한 사용자 인터페이스 기능과 분석된 결과를 출력하는 기능이 있으며, 실제 네트워크 상에서의 활용성을 높이기 위해 웹 기반 기술을 적용하였다. 제안된 시스템은 사용자가 웹을 통해 네트워크 상의 관리 행위를 효과적으로 수행할 수 있도록 도움을 줄 것이다.
Object tracking is a common vision task to detect and trace objects between consecutive frames. It is also important for a variety of applications such as surveillance, video based traffic monitoring system, and so on. An efficient moving vehicle clustering and tracking algorithm suitable for traffic monitoring system is proposed in this paper. First, automatic background extraction method is used to get a reliable background as a reference. The moving blob(object) is then separated from the background by mean shift method. Second, the scale invariant feature based method extracts the salient features from the clustered foreground blob. It is robust to change the illumination, scale, and affine shape. The simulation results on various road situations demonstrate good performance achieved by proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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