통행지체함수는 도로상의 교통량과 통행시간과의 관계를 나타내는 함수로 통행자들의 경로선택행위를 모형화한 통행배정(traffic assignment)모형에 주로 사용되고 있으며, 이를 위해서는 기본적으로 통행지체함수를 현실에 맞게 정산해야 한다. 본 연구는 기종점 통행자료를 구축하는 과정에서 중요한 역할을 하는 통행지체함수(volumedelay function)의 파라미터를 추정하고, 검증하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 전구간을 탐색하는 열거법에 황금분할법(golden section method)을 결합시켜 효율적으로 해를 찾는 방법을 제시하였으며 몇 가지 검증지표를 이용하여 현재 사용하고 있는 파라미터와 비교 분석하였다. 분석을 위하여 2006년 국가교통DB의 기종점 통행량(OD) 및 네트워크와 2006년 도로교통량 통계연보 자료를 이용하였으며, 분석결과 새롭게 추정된 파라미터값이 좀 더 현실적임을 보여 주었다.
국가 기간산업의 중추 역할을 수행하는 일반 국도는 대부분 일반 아스팔트 포장으로 되어 있으며, 최근 들어 고온 및 중차량의 증대로 인해 포장의 수명이 급격히 줄어들고 있는 실정이다. 이런 이유로 많은 경우 신설포장에 대해서는 SMA. 개질아스팔트 등 특수포장이 적용되고 있다. 그러나 어떤 경우에 특수 포장을 채택할 것인가에 대한 적용 기준이 명확히 제시되어 있지 않아 설계 실무자들이 포장형식 선정을 위한 의사 결정에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 이에 대한 부분적인 해결책으로 과거 10여 년 동안 수행된 국도 포장유지관리시스템의 자료를 이용하여 교통량에 따른 일반 아스팔트포장의 수명을 분석하였다. 분석결과 신설포장은 9.5년, 덧씌우기 포장은 5.6년으로 나타났다. 또한 현재의 포장 수명에 대한 분포 자료를 이용하여 설계 수명인 10년을 공용하기 위한 교통량을 신뢰수준에 따라 제시하였다. 그 결과 90%의 신뢰수준에서는 8.2ton 표준 축하중 2,300 ESAL, 80% 신뢰수준에서는 8.2ton 표준 축하중 1,500 ESAL로 나타났다 즉, 여기서 제시된 교통량보다 많은 구간에 대해서는 특수 포장의 적용을 검토할 것을 제안한다.
빅데이터는 오늘날 가장 각광받고 있는 데이터 수집 및 분석기술의 경향으로, 대량의 비정형 데이터 분석을 요구하는 다양한 분야에 접목되어 효용성을 인정받고 있다. 네트워크 트래픽 분석 역시 대량의 비정형 데이터를 다루는 분야로, 빅데이터 접목시 그 효과가 극대화될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고도의 보안이 요구되는 군 C4I망과 같은 내부망 환경의 침해사고 및 이상행위를 실시간으로 탐지하기 위한 빅데이터 기반의 네트워크 트래픽 분석 플랫폼(RENTAP)을 소개한다. 빅데이터 분석 지원을 위해 최근 각광받고 있는 오픈소스 솔루션들을 대상으로 비교 분석을 수행하였으며, 선정된 솔루션을 기반으로 고안된 최종 설계에 대해서 설명한다.
최근 CCTV (Closed Circuit TeleVision)나 드론영상을 활용하여 인공지능 기반 예측 모델을 통해 차량을 분류하는 객체인식이나 교통량 분석을 하는 많은 연구들이 수행되고 있다. 정확한 교통량 추정을 위한 객체인식 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 체계적인 데이터 구축이 요구되는데 이와 관련된 표준화된 가이드라인은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 드론영상을 활용한 인공지능 기반 교통량 추정 학습데이터 구축 가이드라인 도출을 위하여 선행연구를 분석하고 사업보고서나 기존 인공지능 학습용 데이터 구축 및 품질관리 가이드라인을 참고하였다. 데이터 구축 가이드라인은 크게 데이터 획득, 가공, 검증으로 분류되며, 항목 별 유의사항 및 평가지표 가이드라인을 제시하였다. 본 연구의 결과물인 데이터 구축 가이드라인은 드론 영상 인공지능 기반 도로교통량 추정 분석을 하는데 강건하고 일반화된 인공지능 모델 개발에 도움을 제공하고자 한다.
데이터 압축 기술은 대용량의 데이터를 효율적으로 저장하고 전송할 수 있게 해주는 기술로, 요구되는 데이터의 용량이 커지고 네트워크의 트래픽이 증가함에 따라 그 중요도가 점점 더 높아지고 있다. 특히 다양한 응용과학과 공학 분야에서 산출되는 볼륨 데이터는 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 그 용량이 점점 더 증가하는 추세에 있다. 본 논문에서는 Daubechies 웨이블릿 변환을 적용해서 볼륨 데이터를 압축하는 기법을 제안한다. 구현된 D4 웨이블릿 필터 기반 압축 기법은 3차원 볼륨 데이터에 대한 손실 압축과 블록 단위의 무작위 추출 복원을 지원한다. 본 기법은 기존의 Harr 필터를 이용한 압축 방식에 비해 복원 데이터의 손실율이 낮기 때문에, 정밀한 복원 영상이 중요시되는 대용량 데이터의 압축 및 인터렉티브 가시화 응용에 유용하게 사용될 수 있다.
현재의 도시의 설계 및 계획을 수행 하는데 있어 교통정보의 수집은 날로 그 중요성이 증대되고 있으나 현재의 도로변 매설 기반의 교통정보 수집방식으로는 국도나 신도시 예정 지구와 같은 예외의 상황에는 대처할 조사방법이 부족한 방법이며 이를 대처하기 위하여 주변지역의 데이터를 통해서 추정하는 방식을 사용하고 있다. 본 연구에서는 좀 더 나은 교통정보의 수집과 다양한 환경에서 조사가 가능할 수 있도록 DSRC와 레이더 검지기를 병합한 이동형 교통정보 수집기를 개발한다. 아울러 기존의 현장에서 단순한 데이터의 수집만을 수행하는 차원이 아닌 현장에서 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능한 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 실제의 현장에서 테스트 되었으며 그 우수성을 검증하였다.
연평균 일교통량(AADT)은 도로를 계획하고 설계하는데 있어 매우 중요한 기초자료로 활용된다. 상시 교통량 조사 자료는 연간 일교통량이 수집되어 AADT를 구할 수 있지만, 단기 교통량 조사(short-term traffic counts)의 경우 특정 기간에만 조사되므로 AADT를 추정하여야 한다. 본 연구에서는 교통량 자료가 시공간적 특성을 동시에 지닌다는 점에 착안하여 공간통계방법을 이용하여 AADT를 추정하였다. 공간통계모형 중 보편적으로 이용되는 크리깅 모형을 적용하였으며, 여러 가지 크리깅 모형을 비교분석하였다. 또한 사회경제지표를 반영하여 AADT 추정 정확도를 높이는 방법에 대하여 알아보았다. 모형의 비교평가를 위하여 일반국도 상시조사 자료를 이용하여 제안된 모형의 AADT 추정오차를 분석하고, 적용된 다양한 크리깅 모형의 성능을 비교하였다. 이러한 연구결과는 AADT 추정 정확도를 향상시킴으로써 적정 수준의 교통시설 공급과 서비스 수준 향상에 기여할 것으로 기대된다.
With the rapid advancement of the Internet, the use of encrypted traffic has surged in order to protect data during transmission. Simultaneously, network attacks have also begun to leverage encrypted traffic, leading to active research in the field of encrypted traffic analysis to overcome the limitations of traditional detection methods. In this paper, we provide an overview of the encrypted traffic analysis field, covering the analysis process, domains, models, evaluation methods, and research trends. Specifically, it focuses on the research trends in the field of anomaly detection in encrypted network traffic analysis. Furthermore, considerations for model development in encrypted traffic analysis are discussed, including traffic dataset composition, selection of traffic representation methods, creation of analysis models, and mitigation of AI model attacks. In the future, the volume of encrypted network traffic will continue to increase, particularly with a higher proportion of attack traffic utilizing encryption. Research on attack detection in such an environment must be consistently conducted to address these challenges.
해상교통 분석은 대상 해역의 환경 특성을 파악하고, 선박의 교통 패턴을 분석하는 일련의 과정을 일컫는다. 이는 최근 해상 교통량이 늘어나고 관제 영역이 확장됨에 따라 그 필요성이 증가하고 있으며, 실제로 해상교통관제(VTS, Vessel Traffic Service)와 항만 시설의 안전성 평가에 적용되기도 한다. 본 논문에서는 공간정보 분석 방법 중 히트맵(heatmap)과 중심점(centroid) 기법을 이용하여 선박의 통항패턴을 분석하는 방법을 제안한다. 이 방법은 시간에 따라 공간적 특성이 변하는 항적 데이터를 분석하기에 적합한 방법이며, 실제 목포항에서 수집된 항적 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험에서는 시간대별 교통 밀도와 중심점 분석을 수행하였고, 이를 통해 해상교통의 공간적 변화를 쉽게 식별할 수 있었으며, 제안하는 방법이 해상교통 분석법으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
해상교통 관제구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측할 수 있다면 보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 해상교통관제 관점에서 선박 교통 혼잡을 정의하였으며, 항적 데이터를 이용하여 교통 네트워크를 생성하고, 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실해역 데이터(대산항 VTS)와 예측 결과를 비교 분석하였으며, 이를 통해 제안하는 방법이 관제 지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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