• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1788-1796
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• 1997

본 논문은 사용자로부터 신고된 트래픽 파라메터를 이용하여 연결요구 및 연결해제가 일어나는 시점마다 실시간 계산이 가능한 재귀 연산 방법에 의해 트래픽을 예측하고 접속된 호의 갯수가 없는 동안에 측정 반영 주기마다 도착되는 셀 흐름을 측정하여 트래픽을 예측하는 새로운 연결 수락 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 동질 및 이질 버스트 트래픽의 경우에 대해 여러 가지 측면에서 성능을 평가 하였고 버스트모델에 기반한 기존의 방법에 비해 이용률 및 서비스 품질의 측면에서 기존 방식보다 더 개선되었음을 확인하였다.

• 한국항공운항학회지
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• 제18권1호
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• pp.72-82
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• 2010

This study investigated how air traffic controllers (ATCs) perceive the visual information on radar screen and examined quantitative and qualitative differences as a function of expertise. Little research has shown that how much information is processed by ATC visually and perceptually, how ATCs represent the information, and what difference exists between experts and novices. Participants were asked to draw representing visual information on the blank sector map after a 5-second exposure. Data were analyzed by a superimposing method to identify correctly represented information. Results showed that the expert group had much larger size of chunking and their pattern was wider and more accurate than the novice group. The practical application and methodological implications are also discussed for further research.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.420-437
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• 2024

There are some problems in network traffic classification (NTC), such as complicated statistical features and insufficient training samples, which may cause poor classification effect. A NTC architecture based on one-dimensional Convolutional Neural Network (CNN) and transfer learning is proposed to tackle these problems and improve the fine-grained classification performance. The key points of the proposed architecture include: (1) Model classification--by extracting normalized rate feature set from original data, plus existing statistical features to optimize the CNN NTC model. (2) To apply transfer learning in the classification to improve NTC performance. We collect two typical network flows data from Youku and YouTube, and verify the proposed method through extensive experiments. The results show that compared with existing methods, our method could improve the classification accuracy by around 3-5%for Youku, and by about 7 to 27% for YouTube.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.241-244
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• 2003

Nowadays image processing is very useful for some field of traffic applications. The one reason is we can construct the system in a low price, the other is the improvement of hardware processing power, it can be more fast to processing the data. In this study, I propose the traffic monitoring system that implement on the embedded system environment. The whole system consists of two main part, one is host controller board, the other is image processing board. The part of host controller board take charge of control the total system, interface of external environment. and OSD(On screen display). The part of image processing board takes charge of image input and output using video encoder and decoder, image classification and memory control of using FPGA, control of mouse signal. And finally, fer stable operation of host controller board, uC/OS-II operating system is ported on the board.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권2B호
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• pp.120-130
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• 2011

최근 다양한 멀티미디어 서비스의 등장으로 멀티캐스트를 통한 컨텐츠의 전송이 빠르게 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위한 스위치 기술의 중요성이 높아지고 있다. CICQ 스위치 구조는 cross point의 버퍼를 이용하여 HoL blocking 확률을 낮출 수 있으며 스케줄링이 간단하다는 장점이 있지만 트래픽의 부하가 높아짐에 따라 멀티캐스트 트래픽의 처리율이 급격히 떨어질 수 있다는 단점이 있다. 이를 해결하기 몇몇의 멀티캐스트 셀 할당 기법들과 입력 포트와 cross point 사이의 스케줄링 기법들이 제안되었지만 여전히 멀티캐스트 트래픽의 충분한 처리율을 보장하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 BA 셀 할당 기법과 VT 기법을 제안하여 멀티캐스트 트래픽의 HoL blocking 확률을 낮추고 cross point 버퍼의 전용 공간을 확보하여 멀티캐스트 트래픽의 처리율을 보장 할 수 있도록 하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 방법을 이용하여 QoS를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권2호
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• pp.83-90
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• 2015

현존하는 자동 사고감지 알고리즘의 대부분은 개방도로 혹은 터널 내에서 사고 발생 시 이것을 사고로 감지하지 못하고 혼잡으로 감지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개방도로에서의 사고감지 알고리즘을 기반으로 터널 내에서의 사고감지 알고리즘을 개선하여 감지율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 개선된 알고리즘은 가우시안 혼합모델을 이용하여 픽셀의 변화량을 판단하여 터널 내 사고로 인한 정지차량을 우선 감지한 후 도로를 블록화하여 블록 간 점유율의 편차를 분석하여 최종 판단을 한다. 실제 사고영상에 알고리즘을 적용한 실험에서 모두 오류 없이 검지하였음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.167-174
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• 1999

본 논문은 광대역 종합정보통신망 (B-ISDN)의 핵심이 되는 ATM 망에 적합한 다중 출력링크를 갖는 ATM 스위치 구조를 적용하여, 멀티미디어 트랙픽을 효과적으로 지원할 수 있는 적응적 분리 큐잉 방식의 ATM 스위칭 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 서로 다른 유형의 트래픽 처리에 대한 전반적인 서비스 품질(QoS)을 높이기 위해 출력 버퍼에서 두 종류의 셀(즉, 실시간/비실시간 서비스 트래픽)처리 시 동적으로 분리된 버퍼링 매카니즘을 사용한다. 또한 여기에 적용할 ATM 스위치는 베처-배니안 망을 기본으로 하지만 셀 충돌문제를 해결하기 위해 이와는 다른 위상과 다른 제어기법을 사용하고 있다. 제안된 동적 분리 큐잉 매카니즘의 성능 평가를 위해 분석적 모델링과 함께 시뮬f레이션을 수행하였으며, 제시된 성능분석 결과는 제안된 큐잉전략이 다중출력 링크를 갖는 ATM 스위치에 매우 적합하며, 멀티미디어 트랙픽에 대한 QoS 요구사항을 보장할수 있음을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.490-492
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• 2021

우리나라는 교통사고 안전 사회 실현을 위하여 범정부 종합대책을 2017년에 마련하였으며. 도심 지역의 제한속도를 기존 60km에서 50km로 낮추고 어린이보호구역의 경우에는 30km로 제한하는 등 차량이 저속으로 운행하게 하여 어린이 및 노인의 보행 중 사고를 최소화하기 위한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 매년 어린이 교통사고 사고율이 높아지고 있는 특정 지역인 단양군을 지정하여 자동차 등록현황, 교통사고 공간데이터(GIS) 현황으로 각 데이터를 전처리 후 데이터의 구조를 이해하고 데이터의 구조적 패턴을 알아내기 위한 분석 연구를 하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.206-206
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• 2005

• 지능정보연구
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• 제16권1호
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• pp.57-69
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• 2010

uTSN(ubiquitous Transportation Sensor Network)의데이터수집환경은기존ITS(Intelligent Transportation System) 환경과 커다란 차이가 있다. 지점 혹은 구간 검지체계를 근간으로 불연속적인 데이터를 수집하는 ITS 환경과 달리, 유비쿼터스 교통환경에서는 연속적인 개별차량 데이터의 취득이 가능하다. 또한 대응전략 구사에 있어서도, 구간단위 제어나 정보제공만 가능했던 ITS와 달리, 유비쿼터스 환경에서는 개별차량단위의 미세제어가 가능하다. 이러한 환경변화에 맞추어 수집데이터의 가공방식도 새로이 개발되어야 한다. 연속류 uTSN 환경에서 수집된 개별차량 위치와 개별차량 속도 데이터를 대상으로, 가공의 1차적 목적인 교통상황 판단을 위한 가공 방안을 제시하였다. uTSN으로부터 수집된 개별차량 단위 데이터를 기존 ITS와 같은 방식으로 집락하여 가공한다고 하면 그 미세한 정보는 다 손실되고 평균적 추세만 남게 된다. 본 연구에서는 수집 데이터에 담겨있는 미세한 정보를 손실하지 않음과 동시에 교통상황판단에 효과적인 정보를 생성하는 가공방식으로서, 3차원 속도, 교통량, 밀도 프로파일, 차량군 프로파일, 충격파 프로파일 생성을 제안하였다. 특히 밀도, 차량군, 충격파 정보는 교통상황 판단에 효과적이나 기존 ITS환경에서는 생성이 불가능하였던 것들이다. 본 연구에서는 모든 차량에 센서가 부착되어 있을 경우를 가정한 가공방안을 제시하였고, 장착율이 100%가 아닐 경우, 장착율에따라수집데이터를전수화하여프로파일작성하는방안을향후과제로남겨둔다.