Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.6
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pp.73-80
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2021
In this paper, we propose a packet processing method capable of handling large-capacity traffic over 20Gbps using multi-core and huge page memory approaches. As ICT technology advances, the global average monthly traffic is expected to reach 396 exabytes by 2022. With the increase in network traffic, cyber threats are also increasing, increasing the importance of traffic analysis. Traffic analyzed as an existing high-cost foreign product simply stores statistical data and visually shows it. Network administrators introduce and analyze many traffic analysis systems to analyze traffic in various sections, but they cannot check the aggregated traffic of the entire network. In addition, since most of the existing equipment is of the 10Gbps class, it cannot handle the increasing traffic every year at a fast speed. In this paper, as a method of processing large-capacity traffic over 20Gbps, the process of processing raw packets without copying from single-core and basic SMA memory approaches to high-performance packet reception, packet detection, and statistics using multi-core and NUMA memory approaches suggest When using the proposed method, it was confirmed that more than 50% of the traffic was processed compared to the existing equipment.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.5
no.6
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pp.430-439
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2016
Estimation and analysis of traffic jams plays a vital role in an intelligent transportation system and advances safety in the transportation system as well as mobility and optimization of environmental impact. For these reasons, many researchers currently mainly focus on the brilliant machine learning-based prediction approaches for traffic prediction systems. This paper primarily addresses the analysis and comparison of prediction accuracy between two machine learning algorithms: Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor (K-NN). Based on the fact that optimized estimation accuracy of these methods mainly depends on a large amount of recounted data and that they require much time to compute the same function heuristically for each action, we propose an approach that applies multi-threading to these heuristic methods. It is obvious that the greater the amount of historical data, the more processing time is necessary. For a real-time system, operational response time is vital, and the proposed system also focuses on the time complexity cost as well as computational complexity. It is experimentally confirmed that K-NN does much better than Naïve Bayes, not only in prediction accuracy but also in processing time. Multi-threading-based K-NN could compute four times faster than classical K-NN, whereas multi-threading-based Naïve Bayes could process only twice as fast as classical Bayes.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.6
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pp.697-702
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2018
Recently, the number of private cars has increased sharply due to the increase in national income. The sudden increase in the number of vehicles in limited territory has caused serious traffic congestion and the traffic congestion cost wasted on the road due to such traffic congestion is increasing every year. To solve this problem, we propose a traffic signal control system using image processing. In this paper, we use the camera installed at the intersection to measure the amount of traffic flowing in and out of each road simultaneously. We propose a traffic signal control system that can prevent traffic congestion before it happens. In the case of applying the traffic signal control system proposed in this paper to the daytime, the traffic volume could be measured accurately. However, the result of the experiment with the night-time general camera and the headlight with the infrared camera at the night-time of 72.8% was 86.6%.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.8
no.6
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pp.13-22
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2009
Recently, DSRC technology is used in the various fields such as parking system, BIS, ETC, etc. This paper suggests a traffic information system using this DSRC technology. The traffic information processing based on point detection using existing vehicle detection equipment is the system in which a collection and a service are operated separately while the traffic information system based on the link detection using DSRC is able to collect and provide the traffic information through the communication between RSE and OBU. The speed of a traffic congestion is high on the process converted from a point passing speed to a link average speed because the vehicle detection equipment makes the link traffic information into the point information. When the condition of traffic is deteriorated, traffic speed of the vehicle detection equipment becomes higher than DSRC. Especially, in this system, deflection by data of the traffic speed of the traffic information system is much decreased, and the unexpected condition detection and traffic condition are provided promptly.
With the recent increase in the types of services provided by Internet companies, collection of various types of data has become a necessity. Data collectors corresponding to web services profit by collecting users' data indiscriminately and providing it to the associated services. However, the data provider remains unaware of the manner in which the data are collected and used. Furthermore, the data collector of a web service consumes web resources by generating a large amount of web traffic. This traffic can damage servers by causing service outages. In this study, we propose a website search engine that employs a system that controls user information using blockchains and builds its database based on the recorded information. The system is divided into three parts: a collection section that uses proxy, a management section that uses blockchains, and a search engine that uses a built-in database. This structure allows data sovereigns to manage their data more transparently. Search engines that use blockchains do not use internet bots, and instead use the data generated by user behavior. This avoids generation of traffic from internet bots and can, thereby, contribute to creating a better web ecosystem.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.1
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pp.175-181
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1999
There are issues regarding how some of traffic parameters should be set so that ATM and non-ATM service parameters can be compatible. For example, policing method used by frame relay based on CIR(committed information rate) will not exactly match the ATM UPC(Usage Parameter Control) method. ATM and the frame relay have different transfer modes and traffic parameters. The cells and frames are police by their own traffic control schemes. For the same information, the real traffic of the ATM side takes greater bandwidth than that of the frame relay side caused by ATM cell format and AAL5 format. IN both networks this bandwidth than that of the frame relay side caused by ATM cell format and AAL5 format. In both networks this bandwidth ratio should be considered on traffic parameter mapping to maintain their QoS and to perform efficient network resource management. In this paper we describe traffic parameter mapping schemes between frame relay and ATM in ATM network and how to expect the bandwidth ratio to maintain FR QoS in ATM network. We assumed frame length distribution to Erlang or Exponential probability density function.
A vast amount of traffic data is produced every day from detection devices but this data includes a considerable amount of errors and missing values. Moreover, this information is periodically deleted before it could be used as important analysis information. Therefore, this paper discusses the implementation of an integrated traffic history database system that continuously stores the traffic data as a multidimensional model and increases the validity and completeness of the data via a flow of processing steps, and provides a what-if analysis function. The implemented system provides various techniques to correct errors and missing data patterns, and a what-if analysis function that enables the analysis of results under various conditions by allowing the flexible definition of various process related environment variables and combinations of the processing flows. Such what-if analysis functions dramatically increase the usability of traffic data but are not provided by other traffic data systems. Experimantal results for cleaning the traffic history data showed that it provides superior performance in terms of validity and completeness.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.7
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pp.498-506
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2003
A computer vision system applied to an intelligent safety vehicle has been required to be worked on a small sized real time special purposed hardware not on a general purposed computer. In addition, the system should have a high reliability even under the adverse road traffic environment. This paper presents a design and an implementation of an onboard hardware system taking into account for high speed image processing to analyze a road traffic scene. The system is mainly composed of two parts: an early processing module of FPGA and a postprocessing module of DSP. The early processing module is designed to extract several image primitives such as the intensity of a gray level image and edge attributes in a real-time Especially, the module is optimized for the Sobel edge operation. The postprocessing module of DSP utilizes the image features from the early processing module for making image understanding or image analysis of a road traffic scene. The performance of the proposed system is evaluated by an experiment of a lane-related information extraction. The experiment shows the successful results of image processing speed of twenty-five frames of 320$\times$240 pixels per second.
This study investigated how much the spread of traffic control information affect the traffic congestion in order to identify the behavior of the individual drivers that impacts on the entire transport system. For this purpose, agent-based transportation model was constructed. GIS data were directly used for the transportation model and the processing steps of the simulation results are presented. The results showed that the average speed was not lowered when the traffic information was provided to 30 to 70% of total drivers. In contrast, the driver's average speed is reduced when he traffic information was provided to less than 20% or 80% or more. In summary, the provision of traffic information to drivers has an influence on the traffic flow and bypassing vehicles can generate local congestion. This results can be used as a basis for the future direction of road transport policy.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.4
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pp.1217-1226
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2000
Traditionally, Mobile Teletraffic model consists of two sub-models, i.e. the network traffic model and the traffic source model. In this paper, we present the traffic source model by developing MobCall (Mobile Call Simulator) which analyses various mobile wireless environments based on regional characteristics that the base stations are located. User mobility is presented by regional average vehicle speeds and the transportation share rate. Moreover, the user mobility on subway, which is increasing in urban area, is considered in MobCall. And also, user's movements on highway are considered in MobCall. The object-oriented simulation platform, C++SIM, is used to implement MobCall. Using MobCall, the accumulated number of calls in residential and commercial regions, the handoff rate with respect to traffic sources of Seoul, the handoff rate on highway, and the handoff rate according to the call duration are presented. MobCall enables the simulation of dynamic handoff buffering and functional entity control of one base station according to the changes in user's calling pattern at the design phase. Also, when a new town is under construction by a detailed plan, MobCall is used to design the mobile network with regional characteristics and user mobility considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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