본 논문에서는 기존 SNMP를 이용한 트래픽 분석 방법의 문제점을 개선시킨 SNMP 기반의 트래픽 추이 분석 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법에서는 임계치를 적용함으로써 분석 시간이 많이 걸리며, 초기 공격 트래픽에 대해 탐지하지 못하는 취약점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 임계치를 사용하지 않고 일주 트래픽 추이 분석, 프로토콜별 추이 분석 그리고 특정 MIB에서의 트래픽 발생 유무를 분석함으로써 기존 방법에서의 문제점을 해결할 수 있었다. 트래픽이 발생하게 되면 이 세 가지 분석 방법을 통해 이상 여부를 분석하고, 이상 트래픽이 중첩적으로 발생될 경우 현재 입력된 트래픽을 유해 트래픽으로 분석해 낼 수 있다. 제안한 알고리즘을 통해서 유해 트래픽을 빠르고 정확하게 분석해 낼 수 있으며, 이를 통해 트래픽 폭주 공격에 의한 피해를 줄일 수 있을 것이다.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.171-175
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2004
Network management for detail analysis can cause speed decline of application in case of lack band width by traffic increase of the explosive Internet. Because a manager requests MIB value for the desired objects to an agent by management policy, and then the agent responds to the manager. Such processes are repeated, so it can cause increase of network traffic. Specially, repetitious occurrence of sending-receiving information is very inefficient for a same object when a trend analysis of traffic is performed. In this paper, an efficient SNMP is proposed to add new PDUs into the existing SNMP in order to accept time function. Utilizing this PDU, it minimizes unnecessary sending-receiving message and collects information for trend management of network efficiently. This proposed SNMP is tested for compatibility with the existing SNMP and decreases amount of network traffic largely
To investigate the effect of snowfall on the traffic of general roads in Gangwon-do, case analysis was performed in Gangneung, Pyeongchang, and Chuncheon using ASOS (Automated Synoptic Observing System) snowfall data and VDS (Vehicle Detector System) traffic data. First, we analyzed how much the traffic volume and speed decrease in snowfall cases on regional roads compared to non-snow cases, and the characteristics of monthly reduction due to snowfall were investigated. In addition, Pearson correlation analysis and regression analysis were performed to quantitatively grasp the effect of snowfall on traffic volume and speed, and sensitivity tests for snowfall intensity and cumulative snowfall were performed. The results showed that the amount of snowfall caused decrease both in the traffic volume and speed from usual (non-snowfall) condition. However, the trend was different by region: The decrease rate in traffic volume was in the order of Gangneung (17~22%), Chuncheon (14~17%), and Pyeongchang (11~14%). The decrease rate in traffic speed was in the order of Chuncheon (9~10%), Gangneung (8~9%), Pyeongchang (5~6%). No significant results were found in the monthly decrease rate analysis. In all regions, traffic volume and speed showed a negative correlation with snowfall. It was confirmed that the greater the amount of traffic entering the road, the greater the slope of the trend line indicating the change in snowfall due to the traffic volume. As a result of the sensitivity test for snowfall intensity and cumulative snowfall, the snowfall information at intervals of 6-hours was the most significant.
최근 인터넷을 통한 각종 침해사고 및 트래픽 폭주와 같은 현상이 급격하게 증가함에 따라 네트워크의 비정상적 상황을 조기에 탐지하기 위한 보다 능동적이고 진보적인 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 캠퍼스 네트워크와 같이 트래픽이 주기적인 특성을 띠는 환경에서 Fisher 선형 분류법(FLD)을 사용하여 트래픽을 두 개의 그룹으로 분류하고, 네트워크에 유입되는 트래픽이 어떤 그룹에 속하는지를 판별하는 기법을 제안한다. 이를 위해 WISE-Mon이라 불리는 트래픽 분석 시스템을 개발하여 캠퍼스 네트워크의 트래픽을 수집하고 이를 모니터링해서 분석을 수행한다. 생성된 트래픽의 training set을 이용하여 비정상 트래픽의 범위를 판단하기 위한 chi-square distribution을 유도하고, FLD를 적용하여 유입되는 트래픽을 두 그룹으로 분리하기 위한 초평면 (hyperplane)을 만든다. 또한 네트워크 내의 트래픽 패턴이 시간이 지남에 따라 계속적으로 변하는 상황을 반영하기 위하여 self-learning 알고리즘을 적용한다. 캠퍼스 네트워크의 트래픽을 적용한 수학적 결과를 통하여 제안하는 기법의 정확성과 신뢰도를 보여준다.
SNMP에서는 관리정책에 따라 Manager가 특정 Object 에 대하여 MIB 값을 Agent에 요청하고 Agent가 이에 응답하는 식으로 정보를 송수신하므로 많은 네트워크 traffic이 발생한다. 특히, Traffic의 경향분석 기능 수행시 동일 Object에 대한 반복적인 정보 송수신 발생은 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 기존의 SNMP에 시간 기능을 수용할 수 있는 새로운 PDU를 추가하고, 이를 이용하는 Manager와 Agent간에 불필요한 정보 송수신을 최소화하면서 경향 관리 정보를 수집할 수 있는 효율적인 방안을 제시하였다. 시험 결과 구현된 SNMP는 기존 SNMP와 호환성을 유지하면서 네트워크 Traffic을 크게 감소시켰다.
Background: Traffic accidents involving professional drivers have serious societal repercussions. Unique occupational stressors and health risks exacerbate the likelihood of traffic accidents among professional drivers. This study explores the association between presenteeism-impaired work performance due to working while unwell-and traffic accident risk among professional taxi drivers in Japan. Methods: A prospective cohort study was conducted from June 2022 to February 2023, involving taxi drivers from a single company in Fukuoka Prefecture, Japan. Presenteeism was assessed using the Work Functioning Impairment Scale (WFun). Primary outcome involved the number of self-reported minor traffic accidents. The incidence rate ratio (IRR) of minor traffic accident occurrences was estimated using a Poisson regression analysis, adjusted for confounders including sex, age, and driving experience. Results: Of 838 targeted drivers, 435 were included in the analysis. Higher baseline work functioning impairment was associated with a significant trend of increasing IRR of minor traffic accidents (p for trend = 0.045). A dose-response relationship was seen between the degree of presenteeism and incidence rate of minor traffic accidents. Conclusion: Higher levels of presenteeism were associated with an increased risk of traffic accidents among taxi drivers. The findings underscore the need for socio-economic support and prioritized health management to mitigate traffic accident risk among professional drivers. This study highlights the importance of managing non-critical health issues alongside serious health conditions for safer driving practices among professional drivers in Japan.
스마트 시대를 맞아 다양한 장비와 이를 이용한 많은 서비스 제공으로 동영상 서비스가 폭발적으로 늘어나면서 유무선망에 트래픽 과부하가 걸리고 있다. 이처럼 데이터 트래픽이 폭증함에 따라 네트워크의 안정적 관리 및 품질유지를 위한 네트워크관리시스템의 중요성은 증가되고 있다. 네트워크관리시스템은 수많은 네트워크 장비와 시스템들에 대한 다양한 관리를 위해 SNMP로 자원들과 소통하는 과정에서 상당히 많은 량의 트래픽이 발생하여 종종 네트워크의 트래픽 정체를 발생시킨다. 본 논문에서는 관리용 트래픽을 최소화하기 위해 특정기간 동안의 추세를 모니터링 하거나 누적 관리하는 경향분석 정보에 대해 SNMP의 관리자와 에이전트 간 불필요한 트래픽 발생을 최소화할 수 있는 방안을 제안하고 구현하였다. 시험 분석결과 기존 SNMP와 호환성을 유지하면서 네트워크 트래픽 부하감소 및 응답시간 단축에서 양호한 효율성을 보여주었다.
Railroad traffic accident consists of train accident, level-crossing accident, traffic death and injury accident caused by train or vehicle, and it is showing a continuous downward trend over a long period of time. As a result of the frequency comparison of train accidents and level-crossing accidents using the railway accident statistics data of Railway Industry Information Center, the share of train accident is over 90% in the 1990s and 80% in the 2000s more than the one of level-crossing accidents. In this study, we investigated time series characteristic and short-term prediction of railroad crossing, as well as seasonal characteristic. The analysis data has been accumulated over the past 20 years by using the frequency data of level-crossing accident, and was used as a frequency data per month and year. As a result of the analysis, the frequency of accident has the characteristics of the seasonal occurrence, and it doesn't show the significant decreasing trend in a short-term.
Even though cars have a good effect on modern society, traffic accidents do not. There are traffic laws that define the regulations and aim to reduce accidents from happening; nevertheless, it is hard to determine all accident causes such as road and traffic conditions, and human related factors. If a traffic accident occurs, the traffic law classifies it as 'Negligence of Safe Driving' for cases that are not defined by specific regulations. Meanwhile, as Korea is already growing rapidly elderly population with more than 65 years, so are the number of traffic accidents caused by this group. Therefore, we studied predictive and comparative analysis of the number of traffic accidents caused by 'Negligence of Safe Driving' by dividing it into two groups : All-ages and Elderly. In this paper, we used empirical monthly data from 2007 to 2015 collected by TAAS (Traffic Accident Analysis System), identified the most suitable ARIMA forecasting model by using the four steps of the Box-Jenkins method : Identification, Estimation, Diagnostics, Forecasting. The results of this study indicate that ARIMA $(1, 1, 0)(0, 1, 1)_{12}$ is the most suitable forecasting model in the group of All-ages; and ARIMA $(0, 1, 1)(0, 1, 1)_{12}$ is the most suitable in the group of Elderly. Then, with this fitted model, we forecasted the number of traffic accidents for 2 years of both groups. There is no large fluctuation in the group of All-ages, but the group of Elderly shows a gradual increase trend. Finally, we compared two groups in terms of the forecast, suggested a countermeasure plan to reduce traffic accidents for both groups.
도심 교통체증 감소와 물류의 신속한 이동을 위해 1990년대 초반 등장한 퀵서비스산업은 이륜자동차의 증가를 가속화 했으며, 경제발전에 따라 250CC 이상 대배기량의 이륜자동차들도 레저용으로 급증하고 있는 추세를 보이고 있다. 사고발생추세에서 전체교통사고대비 2005년 5.7%, 2008년 8.3%로 점차 증가추세를 보이며 사망률 또한 증가하고 있다. 본 연구에서는 이륜자동차의 자동차전용도로 통행에 대한 위험도를 알아보고자 서울시 연속류 도로를 대상으로 이륜자동차의 법규위반율과 차로변경 행태, 주행속도 행태를 분석하였으며 사고시의 차량충격량을 PCCRASH 시뮬레이션으로 산출하였다. 분석 결과, 차로변경시간과 평균통행속도가 일반차량과 상이하며 도로정체가 발생할 경우 부적절한 주행행태를 보이는 것으로 나타났다. 정부의 이륜자동차 자동차전용도로 허용 검토에 있어 본 연구는 허용여부를 판단하는데 도움이 되며 이륜자동차의 주행 행태를 연구하는데 기초자료로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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