Expressway is the main link in promoting the national economic development, which plays a vital part in improving the regional economy and people's living standards, therefore, it is of great significance to accelerate the construction of expressways. However, because it is difficult for the existing system to identify the information of special vehicles quickly, leading to the cumbersome flow of special vehicles passing through the toll station of expressways [1], which brings a certain burden to the work of expressway administrators. The surge in the number of private cars also increased the traffic pressure of toll stations, especially the free expressways traffic policy implemented by the State during holidays, resulting in more frequent traffic jams at high-speed intersections. According to this situation, a intelligent system was created to ameliorate the difficult situation of special vehicle identification on expressways, reduce the congestion at high-speed intersections, and improve the efficiency of staff by data-based means.
We propose a general solution methodology for identifying the optimal aggregation interval sizes as a function of the traffic dynamics and frequency of observations for four cases : i) link travel time estimation, ii) corridor/route travel time estimation, iii) link travel time forecasting. and iv) corridor/route travel time forecasting. We first develop statistical models which define Mean Square Error (MSE) for four different cases and interpret the models from a traffic flow perspective. The emphasis is on i) the tradeoff between the Precision and bias, 2) the difference between estimation and forecasting, and 3) the implication of the correlation between links on the corridor/route travel time estimation and forecasting, We then demonstrate the Proposed models to the real-world travel time data from Houston, Texas which were collected as Part of the Automatic Vehicle Identification (AVI) system of the Houston Transtar system. The best aggregation interval sizes for the link travel time estimation and forecasting were different and the function of the traffic dynamics. For the best aggregation interval sizes for the corridor/route travel time estimation and forecasting, the covariance between links had an important effect.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.12
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pp.1670-1675
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2020
In this study, to provide the basis for establishing effective network based countermeasures against DRDoS(Distributed Reflection Denial of Service) attacks, we propose a new 'DRDoS attack multi-level detection method' that identifies the network based characteristics of DRDoS and applies probability and statistical techniques. The proposed method removes the limit to which normal traffic can be indiscriminately blocked by unlimited competition in network bandwidth by amplification of reflectors, which is characteristic of DRDoS. This means that by comparing 'Server to Server' and 'Outbound Session Incremental' for it, accurate DRDoS identification and detection is possible and only statistical and probabilistic thresholds are applied to traffic. Thus, network-based information security systems can take advantage of this to completely eliminate DRDoS attack frames. Therefore, it is expected that this study will contribute greatly to identifying and responding to DRDoS attacks.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.11
no.3
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pp.92-99
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2016
AIS(Automatic Identification System) is an vessel traffic management system which exchanges vessel data with other nearby ships, AIS base stations using VHF band. A domestic AIS base station is located along coast lines or island. So it is difficult to collect vessel data from the ocean. To solve this problem, we adopted AIS payload on the low earth orbit satellite. The AIS payload on the satellite is interfaced with OBC(On-Board Computer) via UART and the FSW(Satellite Flight Software) manages it. The FSW have to receive AIS command from ground station and forward to AIS payload. Similarly FSW have to receive response, OBP, OGP data from AIS payload and it is downlink to the ground station. So in this paper we describe the FSW design & implementation for AIS payload.
Modal identification based on ambient vibration data has attracted extensive attention in the past few decades. Since the excitation for ambient vibration tests is mainly from the environmental effects such as wind and traffic loading and no artificial excitation is applied, the signal to noise (s/n) ratio of the data acquired plays an important role in mode identifiability. Under ambient vibration conditions, certain modes may not be identifiable due to a low s/n ratio. This paper presents a study on the mode identifiability of an instrumented cable-stayed bridge with the use of acceleration response data measured by a long-term structural health monitoring system. A recently developed fast Bayesian FFT method is utilized to perform output-only modal identification. In addition to identifying the most probable values (MPVs) of modal parameters, the associated posterior uncertainties can be obtained by this method. Likewise, the power spectral density of modal force can be identified, and thus it is possible to obtain the modal s/n ratio. This provides an efficient way to investigate the mode identifiability. Three groups of data are utilized in this study: the first one is 10 data sets including six collected under normal wind conditions and four collected during typhoons; the second one is three data sets with wind speeds of about 7.5 m/s; and the third one is some blind data. The first two groups of data are used to perform ambient modal identification and help to estimate a critical value of the s/n ratio above which the deficient mode is identifiable, while the third group of data is used to perform verification. A couple of fundamental modes are identified, including the ones in the vertical and transverse directions respectively and coupled in both directions. The uncertainty and s/n ratio of the deficient mode are investigated and discussed. A critical value of the modal s/n ratio is suggested to evaluate the mode identifiability of the deficient mode. The work presented in this paper could provide a base for the vibration-based condition assessment in future.
Bayraktar, Alemdar;Altunisk, Ahmet Can;Sevim, Baris;Turker, Temel
Steel and Composite Structures
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v.7
no.6
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pp.487-502
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2007
In recent decades there has been a trend towards improved mechanical characteristics of materials used in footbridge construction. It has enabled engineers to design lighter, slender and more aesthetic structures. As a result of these construction trends, many footbridges have become more susceptible to vibrations when subjected to dynamic loads. In addition to this, some inherit modelling uncertainties related to a lack of information on the as-built structure, such as boundary conditions, material properties, and the effects of non-structural elements make difficult to evaluate modal properties of footbridges, analytically. For these purposes, modal testing of footbridges is used to rectify these problems after construction. This paper describes an arch type steel footbridge, its analytical modelling, modal testing and finite element model calibration. A modern steel footbridge which has arch type structural system and located on the Karadeniz coast road in Trabzon, Turkey is selected as an application. An analytical modal analysis is performed on the developed 3D finite element model of footbridge to provide the analytical frequencies and mode shapes. The field ambient vibration tests on the footbridge deck under natural excitation such as human walking and traffic loads are conducted. The output-only modal parameter identification is carried out by using the peak picking of the average normalized power spectral densities in the frequency domain and stochastic subspace identification in the time domain, and dynamic characteristics such as natural frequencies mode shapes and damping ratios are determined. The finite element model of footbridge is calibrated to minimize the differences between analytically and experimentally estimated modal properties by changing some uncertain modelling parameters such as material properties. At the end of the study, maximum differences in the natural frequencies are reduced from 22% to only %5 and good agreement is found between analytical and experimental dynamic characteristics such as natural frequencies, mode shapes by model calibration.
This study if the first trial toward realizing a new methodology for vehicle re-identification based on heterogeneous sensor systems. A major interest of the author is how to effectively utilize information obtained from different sensors to derive accurate and reliable section travel times. The 'blade' sensor that is a newly developed sensor for capturing vehicle wheel information and the existing square loop sensor are employed to extract the inputs of the proposed vehicle re-identification algorithm. The fundamental idea of the algorithm developed in this study, which is so called 'anonumous vehicle re-identification,' it to match vehicle features obtained from both sensors. The results of the algorithm evaluation reveal that the proposed methodology could be successfully implemented in the field. The proposed methodology would be an invaluable tool for operating agencies in support of traffic monitoring systems and traveler information systems.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.14
no.1
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pp.35-45
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2004
In explosively increasing internet environments, information security is one of the most important consideration. Nowadays, various security solutions are used as such problems countermeasure; IDS, Firewall and VPN. However, basically internet has much vulnerability of protocol itself. Specially, it is possible to establish a covert channel using TCP/IP header fields such as identification, sequence number, acknowledge number, timestamp and so on. In this Paper, we focus cm the covert channels using identification field of IP header and the sequence number field of TCP header. To detect such covert channels, we used Support Vector Machine which has excellent performance in pattern classification problems. Our experiments showed that proposed method could discern the abnormal cases(including covert channels) from normal TCP/IP traffic using Support Vector Machine.
Bridge hangers, such as those in suspension and cable-stayed bridges, suffer from cumulative fatigue damage caused by dynamic loads (e.g., cyclic traffic and wind loads) in their service condition. Thus, the identification of damage to hangers is important in preserving the service life of the bridge structure. This study develops a new method for condition assessment of bridge hangers. The tension force of the bridge and the damages in the element level can be identified using the Bayesian optimization method. To improve the number of observed data, the additional mass method is combined the Bayesian optimization method. Numerical studies are presented to verify the accuracy and efficiency of the proposed method. The influence of different acquisition functions, which include expected improvement (EI), probability-of-improvement (PI), lower confidence bound (LCB), and expected improvement per second (EIPC), on the identification of damage to the bridge hanger is studied. Results show that the errors identified by the EI acquisition function are smaller than those identified by the other acquisition functions. The identification of the damage to the bridge hanger with various types of boundary conditions and different levels of measurement noise are also studied. Results show that both the severity of the damage and the tension force can be identified via the proposed method, thereby verifying the robustness of the proposed method. Compared to the genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and nonlinear least-square method (NLS), the Bayesian optimization (BO) performs best in identifying the structural damage and tension force.
Health monitoring of civil infrastructures, in particular, old bridges that are still in service, has become more than necessary, given the risk that a possible degradation or failure of these infrastructures can induce on the safety of users in addition to the resulting commercial and economic impact. Bridge integrity assessment has attracted significant research efforts over the past forty years with the aim of developing new damage identification methods applicable to real structures. The bridge of Ouled Mimoun (Tlemcen, Algeria) is one of the oldest railway structure in the country. It was built in 1889. This bridge, which is too low with respect to the level of the road, has suffered multiple shocks from various machines that caused considerable damage to its central part. The present work aims to analyze the stability of this bridge by identifying damages and evaluating the damage rate in different parts of the structure on the basis of a finite element model. The applied method is based on an inverse analysis of the normal stress responses that were calculated from the corresponding recorded strains, during the passage of a real train, by means of a set of strain gauges placed on certain elements of the bridge. The results obtained from the inverse analysis made it possible to successfully locate areas that were really damaged and to estimate the damage rate. These results were also used to detect an excessive rigidity in certain elements due to the presence of plates, which were neglected in the numerical reference model. In the case of the continuous bridge monitoring, this developed method will be a very powerful tool as a smart health monitoring system, allowing engineers to take in time decisions in the event of bridge damage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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