최근 들어, 네트워크 트래픽 공격에 대한 탐지 기술의 필요성이 꾸준히 증가되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽 데이터의 헤더파일에서 송신자의 IP와 포트, 그리고 수신자의 IP와 포트 정보를 2차원의 영상으로 시각화하고 분석하여 이상패턴을 효과적으로 분석하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 송신자와 수신자의 IP 정보를 받아들여 4개의 2차원 영상을 생성하고, 포트 정보를 받아들여 1개의 2차원 영상을 생성한다. 그런 다음, 각 영상 내의 트래픽 데이터를 분석하여 패턴의 주요 특징을 추출하는데, 트래픽의 공격을 나타내는 선형 패턴과 높은 명암값을 가지는 패턴을 추출하여 트래픽의 유형이 정상 트래픽, DDoS, 그리고 DoS인지를 자동으로 검출한다. 성능을 비교 분석하기 위한 실험에서는 제안된 네트워크 트래픽의 이상현상 검출 방법이 기존의 방법에 비해서 보다 우수하다는 것을 보여준다.
국내·외적으로 수행되고 있는 다양한 C-ITS 관련 도로 인프라 구축 사업들은 다양한 센서 기술들을 융합적으로 활용하고 있으며, 도로 인프라의 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 센서 관련 기술 향상에 많은 노력을 하고 있다. 최근에는 인공지능 기술의 발전으로 영상정보를 수집하는 CCTV의 역할은 더욱 중요해지고 있다. CCTV는 현재 도로 상태 및 상황, 보안 등의 이유로 많은 양이 구축되어 운영되고 있으나, 단순한 영상 모니터링에 주로 활용되고 있어 자율주행 측면에서 센서들에 비해 활용도가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기구축된 CCTV영상에서 이동체(차량·사람 등)들을 식별·추적하고, 이들의 정보를 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 분석·제공하는 방안을 제안한다. 이를 위해 Yolov4와 Deep sort 알고리즘을 활용한 이동체 식별·추적과 Kafka 기반의 실시간 다중 사용자 지원 서버 구축, 영상과 공간 좌표계 간의 변환 행렬 정의, 그리고 정밀도로지도, 항공맵 등을 활용한 맵기반 이동체 시각화를 진행하였으며, 유용성을 확인하기 위한 위치 정합도 평가를 수행하였다. 제안된 방안을 통해 CCTV가 단순한 모니터링 역할을 넘어 도로 인프라 측면에서 도로 상황을 실시간으로 분석하여 관련 정보를 제공할 수 있는 중요한 센서로써의 역할을 할 수 있음을 확인하였다.
Despite the development of safety measures and improvements in preventive systems technologies, maritime traffic accidents that involve ships carrying hazardous and noxious substances (HNS) continuously occur owing to increased amount of HNS goods transported and the growing number of HNS fleet. To prevent maritime traffic accidents involving ships carrying HNS, this study proposes an intuitive route risk assessment technique using risk contours that can be visually and quantitatively analyzed. The proposed technique offers continuous information based on quantified values. It determines and structures route risk factors classified as absolute danger, absolute factors, and influential factors within the assessment area. The route risk is assessed in accordance with the proposed algorithmic procedures by means of contour maps overlaid on electronic charts for visualization. To verify the effectiveness of the proposed route risk assessment technique, experimental case studies under various conditions were conducted to compare results obtained by the proposed technique to actual route plans used by five representative companies operating the model ship carrying HNS. This technique is beneficial not only for assessing the route risk of ships carrying HNS, but also for identifying better route options such as recommended routes and enhancing navigation safety. Furthermore, this technique can be used to develop optimized route plans for current maritime conditions in addition to future autonomous navigation application.
This paper presents an algorithm for visualizing the traffic condition. The load of each road is updated using the incoming data collected by the devices placed at specific road crossings and junctions. The data includes the road occupancy, average speed, and vehicle types. They are analyzed to produce the 3D animation sequence of the traffic in real-time. This visualization maximizes the value of the collected data by aiding the end-users to grasp the current road situation intuitively. The traffic of a particular lane are based on the actual number of vehicles of that type passed during the last 5 minutes. This system was used in the Ministry of Construction and Public Transportation to visualize the Korean roads during the holidays around the lunar new year of 1997.
트래픽 분류는 트래픽 관리하는데 중요한 역할을 차지하고 있다. 전통적인 방법은 P2P와 암호화 트래픽을 제대로 분류할 수 없는 문제가 있다. 서포트 벡터 머신은 기존의 문제를 해결할 수 있고 병목 현상을 극복할 수 있는 유용한 분류 도구이다. 하지만 서포트 벡터 머신의 주요 장점은 이차 프로그래밍(QP)문제 때문에 큰 데이터 집단을 훈련하는데 시간을 소모한다. 그러나 유용한 서포트 벡터는 전체 데이터에서 극히 일부분이다. 만약 우리가 훈련전에 쓸모없는 벡터들을 삭제할 수 있다면, 시간을 절약하고 정확도를 유지할 수 있다. 이 논문에서 우리는 대규모 데이터를 다룰 때 훈련 속도를 빠르게 하기위해 순차적인 방법을 통해 쓸모없는 벡터들을 제거하기 위한 가능성을 논의하였다.
본 연구의 목적은 누구나 쉽게 지하철 OD 이동패턴 정보를 분석할 수 있는 데이터마트를 설계하고 구축하는 것이다. 서울 열린데이터광장에서 받은 2017년도 데이터를 원천 데이터로 이용하였다. 다차원모델을 설계하였고, 가우시안 혼합 군집분석과 Tableau를 이용한 다차원 분석을 실시하였다. 흥미로운 사실은 교외지역과 서울 간 이동은 전체 이동량의 23%에 해당하며, 수원역의 이용객은 서울보다 교외로의 이동이 매우 크며, 반면 판교역은 이동량의 대부분이 서울로의 이동이다. 가우시안 혼합 군집결과 8개의 OD구간 군집을 발견하였고, 구간 거리와 승객 수에 의해 각 군집의 특징을 네이밍하였다.
An aircraft collision accident is a disaster that causes great losses of inventories and lives. Though a collision avoidance warning function is provided automatically to pilots in the aircrafts by the enhancement of the aircraft capability, achieving fast decision-making to escape a collision situation is a complex and dangerous work for pilots. If an in-flight collision situation is controlled by the air traffic control system which monitors all airplanes in the air, it would be more efficient to prevent in-flight collisions because it can handle the emergency before the pilot's action. In this paper, we develop the collision avoidance warning function in the air traffic control system. Specifically, we design and implement the five stages of the collision avoidance function, and propose a visualization method which could effectively provide the operators with the trajectories and altitudes of the aircrafts in a collision situation. By developing an in-flight collision warning function in the air traffic control system that visualizes flight patterns through the state transition data of in-flight aircrafts on the flight path lines, it can effectively prevent in-flight collisions with traffic alerts. The developed function allows operators to effectively select and control the aircraft in a collision situation by providing the operators with the expected collision time, the relative distance, and the relative altitude while assessing the level of alert, and visualizing the alert information which includes the Attention-Warning-Alert phase via embodying the TCAS standard. With the developed function the air traffic control system could sense an in-flight collision situation before the pilot's decision-making moment.
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.
Spatiotemporal data mining represents the confluence of several fields including spatiotemporal databases, machine loaming, statistics, geographic visualization, and information theory. Exploration of spatial data mining and temporal data mining has received much attention independently in knowledge discovery in databases and data mining research community. In this paper, we introduce an algorithm Max_MOP for discovering moving sequences in mobile environment. Max_MOP mines only maximal frequent moving patterns. We exploit the characteristic of the problem domain, which is the spatiotemporal proximity between activities, to partition the spatiotemporal space. The task of finding moving sequences is to consider all temporally ordered combination of associations, which requires an intensive computation. However, exploiting the spatiotemporal proximity characteristic makes this task more cornputationally feasible. Our proposed technique is applicable to location-based services such as traffic service, tourist service, and location-aware advertising service.
센서 네트워크 환경에서 센서 노드 간의 데이터 전송 중에 트래픽이 발생하거나 토폴로지가 수시로 변하게 됨에 따라 패킷의 손실이 자주 발생하게 된다. 본 논문에서 설계한 VSDR(Visualization Sensing Data Routing)은 GML 문서를 통해 실제 지형을 가시화 하고, Map Object의 장애물 여부를 설정하여 타겟 지역을 구성한다. 또한, AODV와 DSR을 사용하여 센서 노드간의 패킷의 이동경로와 트래픽의 양을 가시화하며, 과다 트래픽이 발생하는 구간은 경로를 변경하여 효율적으로 데이터 전송을 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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