In this paper, we proposed security management architecture that combines programmable network technology and policy based network management technology to manage efficiently heterogeneous security systems. By using proposed security management architecture, a security administrator can manage heterogeneous security systems using security policy, which is automatically translated into a programmable security policy and executed on programmable middleware of security system. In addition, programmable middleware that has the features of programmable network can reduce excessive management traffic. We showed that the programmable middleware could reduce the load of management traffic by comparing processing time between the proposed architecture and PBNM architecture.
정적 스펙트럼 관리 방식 아래에서 스펙트럼의 낮은 이용 효율을 개선하기 위하여 다양한 종류의 동적 스펙트럼 접속 방식이 제안되어 왔다. 동적 스펙트럼 접속 방식 중 하나인 myopic 방식은 즉각적인 처리율을 최대로 하는 방식으로 복잡하지 않고 단순하면서도 효율적인 것이 장점이다. 본 논문에서는 myopic 방식의 매체 접속 지연 시간의 분포를 포화 트래픽 환경에서 분석하고, 이를 이용하여 포화 상태가 아닌 정상 상태에서의 시스템 지연 시간을 구한다. 이러한 분석 방법과 결과는 이차 사용자의 실시간 트래픽에 대한 지연 성능 보장을 위한 자료로 사용될 수 있다.
국내에서 이루어지고 있는 부분적인 교통량분석 장비에는 여러 문제점과 한계성을 가지고 있다. 또한, 교통량분석 장비를 통하여 획득한 기존의 교통량 정보는 실시간 제공이 되지 못하고, 도심지의 경우 교통량 밀도분석과 시계열 분석이 어려워 적절한 도로용량 파악의 신뢰성 확보에 한계가 있고, 교통소통 제어관련 정보를 제공하지 못하는 등 도로정책 수립에 활용하기 어려운 실정이다. 따라서 실시간 교통량조사를 통한 정확한 도로소통정보와 후처리 통계분석에 의한 도로소통정보를 통해 정확하고 신속한 교통 및 도로소통정책수립이 필요하다. 본 연구에서는 차량위치정보를 교통정보화하여 교통관제센터로 교통정보를 전송할 수 있는 인공위성측량 기술기반의 차량용 교통정보수집시스템을 개발하였다. 또한, 전송된 교통정보를 관리 분석하고 처리된 도로소통정보를 실시간으로 웹상에 제공해줄 수 있는 웹 지리정보체계 기술기반의 교통관제시스템을 개발하였다.
본 연구는 우리나라에서 수행된 관광교통 관련 연구를 조사하고 이를 토대로 보완 연구 과제를 발굴하는 목적으로 수행하였다. 연구대상은 학술논문 28건과 연구기관의 정책연구 12건 등 40건이다. 연구 진행은 관광교통의 특성과 선행연구 사례를 토대로 관광교통의 연구 분야를 관광교통 수단, 관광교통 정보, 관광교통 지원정책 등 3개로 나누어 분석하였다. 특히 관광교통 수단은 관광교통에서 차지하는 중요성과 연구사례의 비중을 반영하여 4개 세부 분야로 구분하였다. 연구 결과, 관광교통에 관한 연구사례가 많지 않으며 연구 분야도 관광교통 수단에 편중된 것으로 나타났다. 이를 보완하기 위해 본 연구는 관광수요의 변화와 관광 트렌드를 반영하여 3개 분야에 걸쳐 10개의 새로운 보완연구 과제를 제안하였다. 아울러 교통시설 공급과 관광수요의 연관성을 모색하는 것을 새로운 연구 분야로 제안하였다.
In North-East Asia, Port traffic in Asia-North America sea route has been rapidly increasing due to economic growth in China and ASEAN. Furthermore, the major shipping companies directly call at northern chinese ports like Qingdao, Dalian and Tianjin without passing through Korean ports on Asia-North America sea route. To acquire a port traffic and develop a hub port, governments in North-East Asia have intensively invested in the development of port. Therefore, Busan new port and Gwangyang port have been developed in Korea. According to the medium-long term development planning, the port should give a enormous budget investment for the port facilities construction. So the inaccurate estimation may lead to the unreasonable port development policy. Firstly, based on the estimation of Chiang Bong-Gyu & Yang Hang Jin(2005), this study gave a comparison with the estimation of Ministry of Maritime Affairs and Fisheries(2001) and OSC/Glori(2005). Secondly, taking into account the influence factors for port traffic, this study made an estimation of port traffic for Busan new port. On the basis of this estimation, this study is compared with the estimation of Ministry of Maritime Affairs and Fisheries(2001) and OSC/Glori(2005). In conclusion, in case of the development of Busan new port, based on the estimation of Ministry of Maritime Affairs and Fisheries(2001), this study should the high possibility that the Busan new port will be serious lack of the port facilities in the year of 2011. And according to the OSC/Glori(2005)'s estimation result, there is a lack of the port facilities, though we have modified the port investment plan.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권11호
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pp.4268-4289
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2020
Advanced traffic signal timing method plays very important role in reducing road congestion and air pollution. Reinforcement learning is considered as superior approach to build traffic light timing scheme by many recent studies. It fulfills real adaptive control by the means of taking real-time traffic information as state, and adjusting traffic light scheme as action. However, existing works behave inefficient in complex intersections and they are lack of feasibility because most of them adopt traffic light scheme whose phase sequence is flexible. To address these issues, a novel adaptive traffic signal timing scheme is proposed. It's based on actor-critic reinforcement learning algorithm, and advanced techniques proximal policy optimization and generalized advantage estimation are integrated. In particular, a new kind of reward function and a simplified form of state representation are carefully defined, and they facilitate to improve the learning efficiency and reduce the computational complexity, respectively. Meanwhile, a fixed phase sequence signal scheme is derived, and constraint on the variations of successive phase durations is introduced, which enhances its feasibility and robustness in field applications. The proposed scheme is verified through field-data-based experiments in both medium and high traffic density scenarios. Simulation results exhibit remarkable improvement in traffic performance as well as the learning efficiency comparing with the existing reinforcement learning-based methods such as 3DQN and DDQN.
In Europe, London, Edinbergh, Copenhagen has adopted the traffic congestion charge system, and now the Stockholm City Council started the implementation of a similar system of its own. According to the Swedish National Road Administration, the system implementation starts in 2004 and will be completed by 2005, and so starting 2006, this charge system will be running as planned. Unlike the system of London, that of Stockholm charges the drivers differently depending on when to pass a control point, and not only that, the City Council has a plan to adopt the emerging RFID technology. Following is the summary of both technical and policy-wise considerations of the traffic congestion charge system in Stockholm, Sweden.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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