• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제16권3E호
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• pp.7-13
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• 1997

This paper addresses traffic prediction issues on MPEG. A new adaptive traffic prediction scheme is proposed using MPEG picture characteristic that picture traffic depends on the coding mode of that picture, that is, I, P, and B mode. Our prediction scheme, which is based n picture decomposition (PD) and the cross-correlation of the different types of pictures, has better performance in predicting bursty MPEG traffic than that of the first-order autoregressive (AR) prediction scheme. Our simulation results show that the performance is further improved about 15% by utilizing the cross-correlations between pictures.

• ETRI Journal
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• 제30권2호
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• pp.290-300
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• 2008

We apply IEEE 802.3 frame burst mode (FBM) to the Ethernet passive optical network (EPON) downstream link and compare its performance with non-frame burst mode for various traffic patterns. Although in light traffic loads (p<0.5) the efficiency of the FBM mechanism is not significant, it does feature high throughput, small jitter, low queue occupancy, and short queuing delay in optical line terminals under various traffic loads with various numbers of optical network units (ONUs). The FBM performance always approaches that of full-duplex mode, especially under heavy traffic loads (p>0.5). Moreover, an increase in number of ONUs will decrease the burst performance. Our work shows that FBM scheme is very useful for EPON transmission and has low design complexity.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권2호
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• pp.217-232
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• 2003

QoS 라우팅은 네트워크 활용률 및 사용자의 서비스 수준을 향상시키는 효과가 있으나 기존의 최선 라우팅보다 훨씬 복잡하고 빈번한 경로 계산 및 동적 네트워크 상태 정보 교환을 위한 프로토콜 오버헤드를 발생시킨다. 또한 네트워크에 QoS 라우팅이 도입된 경우 상대적으로 우선 순위가 낮은 최선 트래픽에 대한 네트워크 성능을 향상시킬 수 있는 방안에 대해서는 거의 연구된 바가 없다. 이에 본 논문에서는 QoS 라우팅을 위한 동적 네트워크 상태 정보 교환 오버헤드 없이 QoS 라우팅을 수행하고 QoS 라우팅 성능에 전혀 영향을 주지 않으면서 우선 순위가 낮은 최선 트래픽의 성능 또한 향상시킬 수 있는 서버 기반 라우팅 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 라우팅 방안의 성능을 평가한 결과, 제안하는 라우팅 방안이 기존의 QoS 라우팅에 비해 더 적은 QoS 라우팅 오버헤드를 발생시키면서도 QoS 트래픽에 대한 라우팅 성능을 향상시킬 뿐 아니라, 최선 트래픽에 대한 라우팅 성능도 향상시킴을 볼 수 있었다. 특히, 최선 트래픽에 대한 QoS 트래픽의 영향이 큰 경우 즉, 네트워크의 전체 트래픽에 대한 QoS 트래픽의 비중이 높은 경우에 더욱 효과적으로 최선 트래픽의 성능을 항상시킴을 볼 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.307-313
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• 2011

본 연구에서는 인터넷 트래픽 자료를 예측하는데 사용되는 Holt-Winters, FARIMA, AR-GARCH 모형을 트래픽 예측에 적용하여 각 모형을 성능을 비교하고자 한다. 각 시계열 모형에 대해 소개하고, 트래픽 자료의 특성인 장기기억 특성을 설명하는데 적합한 모형을 알아보기 위해 실제 트래픽 자료에 적용하여 예측 성능을 비교하였다.

• 한국경영과학회지
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• 제28권2호
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• pp.139-155
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• 2003

The aim of this study is to identify the data traffic capacity of 3G mobile communication networks, especially of cdma2000-1X networks. Three-layered ON/OFF traffic model is used to describe the dynamics of data traffics and the process of data transmission such as packet scheduling. We construct a simulator fully incorporating packet handling process of cdma2000-lX data network as well as three-layered ON/OFF traffic model describing the behavior of source data traffics. To get influence of traffic parameters on performance measures, the extensive simulations were performed for several data sets which are obtained from real trace data or previous studies. The experimental results show that the engineered throughput satisfying QoS criteria is approximately 25% of total capacity. Finally, some proposals to improve the system capacity are followed.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권1B호
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• pp.17-24
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• 2008

The effect of the variable packet size on the LRD characteristic of the MMPP traffic model is investigated. When we generate packet traffic for the performance evaluation of IP packet network, MMPP model can be used to generate packet interarrival time. And a random length of packet size from a certain distribution can be assigned to each packet. However, there is a possibility that the variable packet size might change the LRD characteristic of the original MMPP model. In this study, we investigate this possibility. For this purpose the 'refined traffic' is defined, where packet arrival time is generated according to the MMPP model and a random packet length from a specific distribution is assigned to each generated packet. Hurst parameter of the refined traffic is estimated and compared with the original Hurst parameter, which is the input parameter of the MMPP model. We also investigate the effect of the packet size distribution on the queueing performance of the MMPP traffic model and the relationship between the Hurst parameter and queueing performance.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권3호
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• pp.225-232
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• 2023

Owing to advancements in intelligent transportation systems (ITS) and artificial-intelligence technologies, various machine-learning models can be employed to simulate and predict the number of traffic accidents under different weather conditions. Furthermore, we can analyze the relationship between weather and traffic accidents, allowing us to assess whether the current weather conditions are suitable for travel, which can significantly reduce the risk of traffic accidents. In this study, we analyzed 30000 traffic flow data points collected by traffic cameras at nearby intersections in Washington, D.C., USA from October 2012 to May 2017, using Pearson's heat map. We then predicted, analyzed, and compared the performance of the correlation between continuous features by applying several machine-learning algorithms commonly used in ITS, including random forest, decision tree, gradient-boosting regression, and support vector regression. The experimental results indicated that the gradient-boosting regression machine-learning model had the best performance.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.378-383
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• 2005

트래픽 엔지니어링(Traffic Engineering)은 트래픽을 네트워크 전체에 가능한 균등히 분배하여 사용자들이 원하는 서비스 품질을 보장해주면서 동시에 네트워크 자원의 활용도를 극대화시키는 기술이다. 트래픽 엔지니어링의 주요 목적은 트래픽 레벨과 자원 레벨에서 네트워크의 성능을 향상시키는 것인데, 이것은 네트워크 자원을 경제적으로 그리고 신뢰성 있게 이용하면서 트래픽에 관련된 성능 요구사항을 만족해야 한다. 본 논문에서는 IP/WDM 트래픽 엔지니어링을 구현하기 위한 두 가지 모델에 대해서 비교 분석하고 마지막으로 IP/WDM 트래픽 엔지니어링의 기능 구조에 대해서 설명한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1244-1253
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• 2018

The color of traffic light is sensitive to various illumination conditions. Especially it loses the hue information when oversaturation happens on the lighting area. This paper proposes a traffic light recognition method robust to these illumination variations. The method consists of two steps of traffic light detection and recognition. It just uses the intensity and saturation in the first step of traffic light detection. It delays the use of hue information until it reaches to the second step of recognizing the signal of traffic light. We utilized a deep learning technique in the second step. We designed a deep convolutional neural network(DCNN) which is composed of three convolutional networks and two fully connected networks. 12 video clips were used to evaluate the performance of the proposed method. Experimental results show the performance of traffic light detection reporting the precision of 93.9%, the recall of 91.6%, and the recognition accuracy of 89.4%. Considering that the maximum distance between the camera and traffic lights is 70m, the results shows that the proposed method is effective.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권7호
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• pp.84-92
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• 2006

서비스거부 공격 또는 분산서비스거부 공격과 같이 단시간 동안 대량의 비정상 트래픽이 발생하였을 경우, 이에 대응하기 위한 기법들에 대해 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 비정상 트래픽에 대응하기 위한 대표적인 기법들인 공격차단 기법과 공격경감 기법을 이론적으로 비교한 내용을 보이고자 한다. 공격차단 기법은 일반적으로 필터링 규칙을 기반으로 특정 네트워크로 유입된 네트워크 트래픽에 대해 통과 또는 차단을 실시하는 기법을 의미한다. 그리고 공격경감 기법은 트래픽 전송경로 상에 존재하는 라우터에서 각 라우터들이 가지고 있는 비정상 트래픽 정보를 기반으로 해당 트래픽에 대해 필터링 작업을 실시하거나, 목적지 네트워크의 게이트웨이 상에서 유입된 트래픽의 서비스품질을 제어하는 방법으로 비정상 트래픽에 대해 대응 작업을 실시하는 기법을 의미한다. 비교 기준으로는 공격탐지루틴이 동작한 후, 통과하는 정상 트래픽과 오탐지 트래픽 비율로 하며, 공격경감 기법에 사용할 수 있는 구체적인 트래픽 대역폭 비율을 추가로 보이도록 한다.