Objectives: Vehicular emissions are one of the main sources of air pollution in urban areas. Correlation analysis was conducted between air pollutants and traffic volume in order to identify causes of air pollution in Gwangju. Methods: Using traffic volumes and air quality monitoring data from 2002 to 2012 from nine stations (seven urban areas, two roadside areas), especially at three sites where traffic volumes were high, the correlation coefficients were obtained between air pollutants as PM-10 (particulate matter), $NO_2$, $SO_2$, CO and $O_3$ at the stations and traffic volumes near the air monitoring stations. Results: Due to traffic volume and distance between the station and the traffic road, concentrations of pollutants at roadside areas were higher than at urban areas, with the exception of $O_3$. The concentration of $O_3$ showed statistically significance with those of other gas materials as $NO_2$, $SO_2$, and CO in winter (p<0.001) and spring (p<0.05). During the period of October 7 to 20, 2012, excluding periods of yellow dust, smog and rainy season, the ratio of $NO/(NO+NO_2)$ showed the highest value 0.57 and 0.40 at Unam and Chipyeong of two roadside stations, followed by 0.35 at Nongseong with vehicular effects. The correlation coefficient between traffic volume and $O_3$, CO, $NO_2$ became higher when the data on mist and haze days were excluded, than when all hourly data were used in that period, at the three sites of Unam, Chipyeong, and Nongseong. Conclusions: Air quality showed a considerable effect from vehicles at roadside areas compared to in urban areas. Air pollutant diminishment strategies need to be aggressively adopted in order to protect atmospheric environment.
네트워크의 효율적인 관리를 위해서는 네트워크의 각 호스트에서 발생하는 트래픽을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 모니터링의 효율적인 방법 중 하나가 네트워크 장비에서 제공하는 flow 정보를 이용하는 방법이다. 하지만 이는 네트워크 장비의 과부하 발생, 운용비용 상승, 유연성 및 확장성 부족의 단점을 가진다. 이를 극복하기위하여 본 논문에서는 Enterprise 네트워크에 적합한 Flow 기반 실시간 트래픽 모니터링 시스템의 구조를 제안하고, 검증을 위해 구현한 내용을 기술한다. 본 시스템은 패킷을 수집하여 실시간으로 flow 정보를 생성하고 저장하는 Flow Generator 시스템, 저장된 flow 정보를 Analysis 시스템으로 전송하는 Flow Exporter 시스템, Traffic Analysis 시스템, 그리고 분석된 내용을 보여주는 Traffic Reporter 시스템으로 구성된다. 본 시스템은 다양한 분석 목적에 맞게 Flow 정보를 조절할 수 있는 유연성과 다양한 분석시스템을 구축할 수 있는 확장성을 가진다. 본 논문에서 기술한 시스템은 학교 Campus 네트워크를 대상으로 구축되었다.
오늘날 네트워크 환경은 응용 프로그램 및 서비스의 변화가 많아 응용탐지에 있어 기존의 단일 분석 알고리즘으로는 모든 트래픽의 응용을 정확하게 탐지하기 어렵다. 최근 이러한 단점을 보완하기 위해 여러 개별 알고리즘을 통합한 멀티 레벨의 트래픽 탐지 알고리즘에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 멀티 레벨 탐지 알고리즘은 단일 알고리즘 구조에 비해 계산 복잡도가 높은 단점이 있다. 또한, 고속 네트워크에서 실시간으로 트래픽을 분류하기 위해서는 멀티코어 CPU의 장점인 병렬처리를 이용하여 높은 계산 복잡도를 해결해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 요즘 일반화된 멀티 코어 CPU환경에 적합한 실시간 응용 트래픽 탐지 시스템 구조를 제안한다. 먼저 멀티 레벨 트래픽 탐지 알고리즘이 멀티 코어 환경에서 실시간으로 동작하기 위한 고려 사항들을 살펴보고, 이를 통해 시스템을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 본 논문에서 구축한 시스템은 캠퍼스 네트워크와 기숙사 네트워크를 대상으로 구축하여 그 실효성을 검증하였다.
Computational Grid나 Data Grid와 같은 대규모 분산 시스템은 장애 탐지, 성능 측정, 성능튜닝, 성능 예측, 스케줄링, 보안 분석 등의 작업을 위해 많은 량의 모니터링 데이터를 필요로 한다. 네트워크 특성을 나타내는 지표들은 네트워크 모니터링 시스템을 통해 얻어질 수 있으며 시스템에 의해 축적된 자료는 상기한 작업의 정확한 분석을 돕는다. 본 논문에서는 네트워크 모니터링 시스템의 한 형태로 네트워크 모니터링기반의 네트워크 성능 및 보안 분석 시스템을 소개한다. 본 시스템은 이용자 중심으로 네트워크 성능 및 보안 데이터를 제공하며, 이용자가 원격지의 네트워크 특성을 측정 환경에 따라 변화해 가며 측정할 수 있게 함으로써 해당 원격지의 네트워크 서비스를 가늠해 볼 수 있게 한다.
본 논문에서는 상명대학교 통신망 구성과 그 현황 자료를 수집하여 분석하였고, 통신망 트래픽 측정 분석도구를 이용하여 통신망의 트래픽 흐름과 각 장비들의 동작방식과 성능을 측정하였다. 수강신청 기간에 트래픽 흐름과 부하량에 대해 성능평가를 하였으며, 몇몇의 장비들을 추가/변경하여 트래픽을 분산시키는 방안을 제안하여 효율적인 통신망 설계 방안을 제시하였다.
It is necessary for the stabilized operation of the power system even if a severe condition in system operation takes place. There is the need to develop the intelligent Power grid Monitoring System. In this system, the PMU(Phasor Measurement Unit) measures the synchrophasor and transmits it to the PIDS(Power Infrastructure Defense System). The IEEE PC37.118 protocol defines the message format to implement the communication both the PMU and the PIDS. In this paper, We measure and analyze the network traffic from simulated the PMU to simulated the PIDS according to network routing. And, We present the finest network routing in developing the intelligent Power grid Monitoring System.
최근 멀티미디어 스트리밍 어플리케이션이 보편적으로 사용됨에 따라 네트워크로 유입되는 트래픽의 양이 급속도로 증가하고 있으며, 이와 함께 안정적인 서비스 및 QoS 보장을 위한 다양한 네트워크 관리 시스템들이 제시되고 있다. 이러한 시스템들은 네트워크 장비, 네트워크 상태 정보의 측정 및 분석을 통해 QoS 요구사항의 지속적인 유지 여부를 판단할 수 있는 모니터링 기술을 요구하고 있다. 본 논문에서는 네트워크상의 앤드포인트(endpoint)별 트래픽을 모니터링하고 종단 간의 QoS 등급을 측정하기 위한 시스템을 제안한다. 제시된 시스템은 네트워크 트래픽 정보 수집 및 시각적인 모니터링을 기반으로 하며, 멀티미디어 응용 서비스 보장 여부를 확인할 수 있는 QoS 등급을 측정하기 위해 종단 간의 테스트 패킷 전송을 수행하도록 하였고 이를 통해 Throughput, Delay, Jitter 등의 QoS 파라미터 정보를 시각적, 수치적으로 쉽게 인식할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 교통 영상에서 실시간 교통 정보를 산출하는 새로운 기법을 소개한다. 각 차선의 검지 영역은 통계적 특징과 형상적 특징을 이용하여 도로, 차량, 그리고 그림자 영역으로 분류한다. 한 프레임에서의 오류는 연속된 프레임에서의 차량 영역의 상관적 특징을 이용하여 시공간 영상에서 교정된다. 국부 검지 영역만을 처리하므로 전용의 병렬 처리기 없이도 초당 30 프레임 이상의 실시간 처리가 가능하며 기상조건, 그림자, 교통량의 변화에도 강건한 성능을 보장할 수 있다.
무선 멀티미디어 센서 네트워크(Wireless Multimedia Sensor Network : WMSN)는 기존 스칼라 데이터 뿐만 아니라 음성, 이미지, 동영상 등 다양한 멀티미디어 정보를 전달해야 하므로 다양한 특성을 가진 트래픽을 효율적으로 처리하기 위한 서비스 품질(Quality of Service : QoS)를 지원할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 본 논문은 WMSN 에서의 트래픽 유형을 주기적 모니터링 트래픽, 이벤트 트래픽, 멀티미디어 트래픽, 쿼리 기반 트래픽으로 분류하고, 각 트래픽 유형에 따라 지연, 에너지 효율성 및 신뢰성에 대해 차별화된 QoS를 제공할 수 있는 마킹 알고리즘과 큐 관리 메커니즘을 제안한고, 시뮬레이션을 통해 성능을 분석한다.
본 논문에서는 거시교통류 모니터링을 위한 세 가지 지표를 다루고 신뢰성 있는 지표산출에 필요한 적정 프로브차량 비율을 결정하기 위해 샘플링 기법을 이용하는 방법에 대하여 연구한다. 모니터링 세 가지 지표로는 Travel Time Index(TTI), Acceleration Noise(AN) 그리고 Two Fluid(TF)를 살펴보고, 적정 프로브 차량 비율의 결정방법으로는 절대오차를 이용한 표본크기의 결정방법과 상대오차를 이용한 표본크기의 결정방법에 대하여 고찰한다. 그리고 표본추출비율에 따른 지표 값 변동을 비교 검토하기 위해 서울시 강남지역의 대규모 자료를 이용하여 모의실험을 실시하였다. 모의실험 결과 교통수요 단계(Demand Level)가 증가함에 따라 상대오차를 이용한 표본 추출비율이 줄어들며, 추출비율은 허용오차, 링크통과차량의 수와 반비례 관계이므로 추출비율을 증가시킬수록 허용오차를 줄일 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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