Recently, one of the problems with the Internet is the issue of scalability. To this end, locator/identifier separation protocol (LISP), which separates end-system identifiers and routing locators, has been proposed as a solution. In the LISP deployed network, the ingress and egress nodes of inter-AS traffic is determined by edge router selection (ERS) and endpoint identifier-routing locator mapping assignment (ERMA). In this paper, joint optimizations of ERS and ERMA for stub networks with and without predetermined link weights are studied and the mixed integer linear programming (MILP) formulations for the problems are given. To make the problem with optimizable link weights tractable, a revised local search algorithm is also proposed. Simulation results show that joint optimization of ERS and ERMA enables better network performance.
본 연구에서는 다른 기종점 통행표(Trip Matrices)들을 같은 교통망(Network)에 배정하였을 때 교통분배 결과의 차이점들을 분석하고 교통분배의 민감도를 비교하였다. 전통적인 4단계 교통수요 추정에 의해서 산출된 교통배분을 비교의 기본자료로 이용했다. 또한 본 연구에서는 교통배분의 결과를 평가하기 위해 주로 사용하는 측정효과들과 교통배분의 기법들(Traffic Assignment Techniques)의 민감도도 연구조사하였다. 본 연구를 통하여 총교통량(Total Trips)과 통행길이빈도(Trip Length Frequency)제약에 의해 임의로 선출된 기종점 통행표를 이용한 교통배분의 결과는 전통적인 4단계 교통수요 측정에 의해 산출된 교통배분 및 조사교통량(Counted Traffic Volumes)에 매우 유사한 결과가 나왔다. 결론적으로 죤별 통행발생량에서의 오차는 교통배분의 본성적인 집계특성(Aggregative Nature)에 의하여 그 심각성이 감소되는 경향이 있다. 이것은 즉 앞단계(Trip Generation and Distribution Phases)에서 전통적으로 요구되어지는 정밀도가 없어도 적절한 교통배분기법을 사용함으로써 좋은 결과를 산출할 수 있다는 것을 암시한다.
본 논문에서는 MPLS망에서 효과적인 트래픽 엔지니어링을 위하여 IP 플로우 모델에 기반한 레이블 할당 방법을 제안하고 성능을 분석하였다 지속시간이 길고 많은 패킷들을 포함하고 높은 전송률을 보이는 베이스 플로우들은 전체 트래픽 로드의 많은 부분을 차지하고 있기 때문에 네트워크에서 장기적인 혼잡현상을 발생시키는 주요원인이 된다 따라서 트래픽 기반 레이블 할당방법에 의해 분류된 베이스 플로우들을 네트워크 혼잡시 우선적으로 우회 LSP에 할당하는 명시적 경로 설정 방법을 이용하여 혼잡 현상을 빠르게 해결할 수 있다 제안한 레이블 할당 방법은 X/Y 플로우 판별자와 라우팅 테이블을 이용하는데 베이스 플로우를 판별하기 위하여 패킷수 기반과 cut-through ratio 기반 방법을 제안하여 비교하였다 제안한 방법들은 2계층으로 스위칭 되는 패킷수의 비율(Cut-throguh Rtatio)을 크게 떨어뜨리지 않고 할당되는 레이블 수를 최소화시킨다.
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.
이 연구에서는 교통수요예측의 신뢰성에 영향을 미치는 요소와 원인을 검토하였다. 통행의 다양성과 불규칙성, 입력자료 한계, 자료의 집합화, 모형의 단순화가 포괄적 의미에서 교통예측 오차원인이 된다. 또한 불가피하게 존재하는 예측 오차의 이론적 배경을 정확히 규명함으로써 예측결과를 실무적 정책결정에 활용할 시에 합리적 판단을 하는데 도움이 되도록 하였다. 본 연구에서는 특히 노선배정모형의 예측 오차의 요인에 초점을 두고, KTDB 자료기반 분석오차를 6개 항목으로 나누어 설명하였다. 즉, (1) 입력 자료의 오차, (2) 공간 집합화와 네트워크 표현방식에 따른 오차, (3) 교통패턴 변동에 대한 대푯값 설정에 따른 오차, (4) 교통류모형 단순화에 따른 오차, (5) 노선선택 행태 집합화에 따른 오차로 구분하여 설명하였다.
본 연구에서는 관측 링크통행량을 이용하여 기종점(OD) 통행량을 추정하는 두 가지 방법을 제시하며, 기존 연구들과는 달리 확률적 통행배정(stochastic traffic assignment)모형을 이용한다 확률적 통행배정모형을 이용할 경우, 운전자들이 갖고 있는 경로 대안간의 인지오차(perceived error)를 모형에 반영할 수 있으며, 링크통행량과 OD 통행량사이에 명시적인 함수관계가 존재하여 쉽게 OD 통행량을 구할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 이런 관계식을 이용하여 두 가지의 OD통행량 추정모형을 개발하며 이를 풀기 위한 알고리듬을 제시한다. 첫 번째 모형식은 관측교통량과 추정교통량간의 차이를 최소화시키는 미분값에서 도출되며 OD통행량 추정과 관련된 변수들과의 민감도(sensitivity)값도 도출한다. 두 번째 모형식은 관측교통량에 접근하는 추정교통량의 동적과정(dynamic process)을 통하여 도출된다. 본 연구에서 제시된 OD통행량 추정모형들은 가상 예제 교통망을 대상으로 평가하며 각 모형의 장단점을 기술한다. 또한, OD통행량 추정문제가 갖는 다수의 해(multiple solutions)에 대해서도 간단히 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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