본 논문에서는 데이터 마이닝을 이용한 차량 사고 사망확률 모형을 제안하였다. 본 논문의 목표는 제안된 모델을 이용하여 기술적, 환경적 개선을 통해 교통사고를 줄이는 것으로 교통사고 데이터를 수집하여 데이터 마이닝 알고리즘을 적용하여 사망 원인에 대한 분석을 통해 사망확률 모형을 개발하였다. 이를 위해서 훈련 데이터와 테스트 데이터를 이용하여 최적의 모형을 개발하였다. 이모형을 통해 교통 사망사고에 대한 사망확률을 구할 수 있고 사망 사고의 원인이 되는 중요한 요인을 알아낼 수 있다. 교통사고의 원인이 되는 요인을 기술 개발과 교통 환경 개선에 활용한다면 향후 교통사고를 줄이는데 기여할 것이다.
웹을 통해 유포되는 악성코드는 다양한 해킹 기법과 혼합되어 진화되고 있지만, 이의 탐지 기법은 해킹 기술의 발전과 신종 악성코드에 제대로 대응하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 악성코드와 이의 유포 특성의 분석에 따라 탐지 시스템이 갖추어야 할 요구사항을 정의하고, 이를 기반으로 HTTP Outbound Traffic을 감시하여 악성코드의 유포를 실시간으로 탐지하는 개선된 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 악성코드를 유포하는 것으로 입증된 HTML 태그와 자바스크립트 코드를 시그니쳐로 IDS에 설정한다. 실제 침입된 환경에서의 검증 분석을 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 요구 사항의 만족에 우수하고 악성코드에 대한 높은 탐지율을 보임을 제시한다.
본 논문은 버스트 트래픽 특성을 갖는 ATM 망에서 입력 버퍼 제어형 ATM 스위치의 서비스 률 및 성능 문제점을 해결하기 위해 임의의 시간 간격을 갖고 입력되는 입력 트래픽의 전단에, 셀 다중화기를 두어 셀 들을 다중 분리하고 각 셀 들의 도착 시간 간격과 처리 요구 시간(due time)을“표기(marking)”하여 각각의 입력 버퍼로 전송하고, 서버는 각 입력 버퍼의 헤더에 있는 셀 도착 시간 간격과 셀 들의 처리 요구 시간을 비교하여 처리 요구 시간이 가장 작은 값을 가지는 셀을 우선 처리하여 전송토록 하였다. 이렇게 함으로써 실 시간적으로 빠르게 전송되어야 하는 셀 들을 비 실 시간적으로 전송되어도 되는 셀 보다 먼저 전송하여 셀 처리 시간을 보장하고, 지연에 민감한 트래픽을 우선 처리함으로서 CBR 및 VBR의 트래픽 특성을 만족토록 하였다. 이러한 셀 처리 요구 시간 및 우선 순위를 고려한 ATM 스위치의 성능을 분석하기 위해서 각 출력 포트당 4개의 가상 버퍼를 설정하고 각각의 버퍼에 ATM Forum에서 권고하는 CBR/rt-VBR(셀 손실 및 지여 우선순위), nrt-VBR(셀 손실 우선순위), ABR(셀 지연 우선순위) 및 UBR(하위순위) 트래픽 특성에 따?, 셀의 도착 시간과 셀 처리 요구 시간을 다르게 부과하여 최적의 서비스 파라메타 값을 도출하고 각각의 트래픽 특성에 따른 서비스를 분석하였다.
최근 영상처리 기법에 기반한 지능형 교통시스템의 개발이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 도심 사거리에서 획득한 비디오를 분석하여 차량의 움직임 변화와 체류시간에 기반한 추돌 검출 알고리즘을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 기반으로 생성된 배경과 입력영상의 차 영상으로부터 관심영역(ROI)안의 객체를 추출한다. 추출된 객체에 대해 계산된 움직임벡터와 화면 내 차량 체류시간을 이용하여 교차로 내 차량추돌과 교통체증을 검출하였다. 제안된 알고리즘은 추돌을 포함한 실제 교차로 영상에 대해 테스트되었고, 탐지율은 85.7%이고, 오탐율은 7.7%였다.
ATM 망에서 전송률 기반의 ABR(Available Bit Rate) 흐름제어를 위한 스위치는 크게 EFCI(Explicit Forward Congestion Indication)와 ER(Explicit Rate) 스위치로 구분하고 있다. 기존의 논문에서는 효율적인 ABR 트래픽 관리를 위해 EFCI와 ER 스위치 방식의 상호 혼용 운영의 타당성을 밝히고 ABR 트래픽을 poisson 패턴으로 간주하고 EFCI와 ER 스위치 알고리즘에 적용했었다. 그러나 최근 네트워크 환경에서는 트래픽 패턴이 poisson 패턴 보다는 self-similar 패턴에 더 가깝다는 것이 입증되어 왔다. 본 논문에서는 self-similar 트래픽 패턴을 적용시켜 기존의 poisson 패턴의 ATM 망 내에서의 EFCI와 ER 스위치 상의 ABR 트래픽 성능분석을 비교, 고찰 하고자 한다.
본 논문에서는 ATM 망에서의 접속된 트래픽에 대해 효율적인 버퍼제어를 위한 퍼지제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 퍼지 제어 알고리즘은 동적 서비스율을 구하기 위해 트래픽의 도착율과 버퍼점유률 그리고 퍼지집합을 사용한다. 즉, 발생된 전체 트래픽의 도착율과 버퍼점유률에 따라 퍼지논리를 기반으로 하여 추론한다. 그 후, 추론 결과로 얻어진 비퍼지화값으로 접속된 트래픽에 대해 서버에서의 서비스율을 제어하도록 하였다. 성능분석 결과 기존의 부분버퍼공유기법과 비교하여 셀손실율을 줄임으로서 그 성능이 향상되었다.
서울의 오피스 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 앞으로도 그 성장세는 계속될 것으로 전망되고 있다. 그에 따라 오피스 시장에 관한 연구들이 많이 이루어지고 있다. 교통여건은 오피스 임대료를 결정하는 가장 중요한 요소중 하나지만, 교통여건이 오피스 임대료에 미친 영향을 실증적으로 규명한 연구는 매우 드문 실정이다. 이 연구는 교통여건이 오피스 임대료에 미친 영향을 규명하기 위해 도심 80개, 강남 96개, 여의도 74개의 오피스 빌딩을 대상으로 임대료 회귀모형을 구축하였다. 실증분석결과 교통여건은 오피스 임대료를 결정하는 중요 요인이며, 교통량이 많아져 교통혼잡이 발생할 경우 오피스 빌딩 임대료는 하락한다는 사실을 규명할 수 있었다. 또한 이 연구를 통해 서울의 3대 오피스 중심 지역(도심, 강남, 여의도)별로 교통여건이 오피스 임대료에 미치는 영향이 다르다는 점도 규명할 수 있었다.
날로 심각해져 가는 교통체증은 교통량에 비해 도로용량이 부족하여 나타나는 현상이나, 도로부족만이 교통체증의 주요 원인이라고 단정지을 수는 없다. 왜냐하면, 도시의 중추적 기능이 도심에 집중되어 있고 교통수요가 시간대별로 고르게 분포되어 있지 않기 때문이다. 이 연구는 개개의 운전자가 원하는 속도를 유지할 수 있는 통행의 질을 평가하는 주행계획에 있어서, 출발지로부터 목적지까지의 경로선택 시, 교통지체가 가장 적게 발생하는 선을 선택한다는 사실에 착안하여, 복잡한 가로망에 대하여 GIS기법을 이용한 경로를 교통량과 토로용량분석의 경로에 따라 가로별, 교차로별로 분석하여 기하급수적으로 증가하는 토로교통수요에 따라 시시각각 변모하는 토로, 교통, 운전자특성파악에 접근하고자 하며, 또한 가로별, 교차로별로 인접한 교통유발구역에 대한 분석과 같은 네트웍으로 시간당, 일주일의 하루 및 즉시 분류를 다양한 조건하에서 발생하는 교통지체경향에 대한 실제적 최적경로를 획득하고자 하며, 차후 최적경로 선택에 따른 교통의 원활한 배분을 통해 도로이용의 효율성 증대라는 결과를 기대하고, 따라서 교통량 대 도로용량과의 비에 따른 구간분석을 통하여 도로의 확장 및 확충의 적정시기를 결정하는데 있어서 과학적, 객관적이며 타당한 근거를 마련하고자 한다.
본 논문에서는 거시교통류 모니터링을 위한 세 가지 지표를 다루고 신뢰성 있는 지표산출에 필요한 적정 프로브차량 비율을 결정하기 위해 샘플링 기법을 이용하는 방법에 대하여 연구한다. 모니터링 세 가지 지표로는 Travel Time Index(TTI), Acceleration Noise(AN) 그리고 Two Fluid(TF)를 살펴보고, 적정 프로브 차량 비율의 결정방법으로는 절대오차를 이용한 표본크기의 결정방법과 상대오차를 이용한 표본크기의 결정방법에 대하여 고찰한다. 그리고 표본추출비율에 따른 지표 값 변동을 비교 검토하기 위해 서울시 강남지역의 대규모 자료를 이용하여 모의실험을 실시하였다. 모의실험 결과 교통수요 단계(Demand Level)가 증가함에 따라 상대오차를 이용한 표본 추출비율이 줄어들며, 추출비율은 허용오차, 링크통과차량의 수와 반비례 관계이므로 추출비율을 증가시킬수록 허용오차를 줄일 수 있음을 알 수 있었다.
고속도로 우회는 명절이나 연휴 등 교통수요가 집중되는 시점에 운전자들이 정체되는 고속도로 일부구간을 우회하여 국도 및 지방도를 이용하는 것을 의미한다. 기존에는 영업소 출구차량 우회 설문조사를 통해 우회행태를 분석하였으나 적은 설문조사 샘플로 인해 실 우회율 산정에는 어려움이 존재하였다. 이에 본 연구에서는 DSRC 기반 경로형 데이터를 활용해서 실 우회율 산정, 우회 시 통행시간 개선 효과, 그리고 고속도로 본선 소통상황과의 상관관계 등 '내-외내', '내-내' 우회행태에 대한 실증연구를 수행한다. 추석전날 및 당일 주요 우회도로인 기흥동탄IC→오산IC, 서평택IC→월곶JC에 대해 승용차, 버스 및 화물차를 포함한 3종 차량의 우회행태를 분석한 결과, 본선의 정체시간대에서 우회도로 이용률이 점차 증가하였다. 본선 정체가 극심한 경우에는 우회도로 이용 시 통행시간이 개선되었지만, 본선 정체가 극심하지 않는 시간대는 오히려 우회도로 이용 시 통행시간이 증가하였다. 또한 고속도로 본선 소통상황과 실 우회율의 상관관계는 음의 상관성을 가지며, 이는 본선의 정체 행태와 일치함을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 기존의 설문조사에 기초했던 우회행태 연구의 한계를 극복할 수 있으며, 교통수요가 집중되는 고속도로 구간의 우회전략 수립 등에 활용되어질 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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