• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권3호
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• pp.838-856
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• 2014

Enhanced network speed and the appearance of various applications have recently resulted in the rapid increase of Internet users and the explosive growth of network traffic. Under this circumstance, Internet users are eager to receive reliable and Quality of Service (QoS)-guaranteed services. To provide reliable network services, network managers need to perform control measures involving dropping or blocking each traffic type. To manage a traffic type, it is necessary to rapidly measure and correctly analyze Internet traffic as well as classify network traffic according to applications. Such traffic classification result provides basic information for ensuring service-specific QoS. Several traffic classification methodologies have been introduced; however, there has been no favorable method in achieving optimal performance in terms of accuracy, completeness, and applicability in a real network environment. In this paper, we propose a method to classify Internet traffic as the first step to provide stable network services. We integrate the existing methodologies to compensate their weaknesses and to improve the overall accuracy and completeness of the classification. We prioritize the existing methodologies, which complement each other, in our integrated classification system.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.145-150
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• 2014

This paper presents an effective vision based method for LED traffic light detection at the daytime. First, the proposed method calculates horizontal coordinates to set region of interest (ROI) on input sequence images. Second, the proposed uses color segmentation method to extract region of green and red traffic light. Next, to classify traffic light and another noise, shape filter and haar-like feature value are used. Finally, temporal delay filter with weight is applied to remove blinking effect of LED traffic light, and state and weight of traffic light detection are used to classify types of traffic light. For simulations, the proposed method is implemented through Intel Core CPU with 2.80 GHz and 4 GB RAM, and tested on the urban and rural road video. Average detection rate of traffic light is 94.50 % and average recognition rate of traffic type is 90.24 %. Average computing time of the proposed method is 11 ms.

• 대한교통학회지
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• 제14권4호
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• pp.49-76
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• 1996

Until recently, the inductive loop detecters(ILD) have been used to collect a traffic information in a part of traffic manangment and control. The ILD is able to collect a various traffic data such as a occupancy time and non-occupancy time, traffic volume, etc. The occupancy time of these is very important information for traffic control algorithms, which is required a high accuracy. This accuracy may be improved by classifying a vehicle type with ILD. To classify a vehicle type based on a Analog Digital Converted data collect form ILD, this study used a typical and modifyed statistic method and General Learning Vector Quantization unsuperviser neural network model and a hybrid model of GLVQ and statistic method, As a result, the hybrid model of GLVQ neural network model is superior to the other methods.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.65-80
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• 2023

본 연구에서는 교통상황을 대변할 수 있는 주요 요인변수 도출을 목적으로 교통상황 유형에 대해 분류분석을 수행하였다. TTI(Travel Time Index)를 교통상황 판단 기준으로 사용하였고 VDS에서 일반적으로 검지되는 데이터를 활용하여 분석을 수행하였다. 먼저 요인분석을 통해 교통상황에 영향을 주는 주요인을 선정하였고, 주요인에 대하여 군집분석을 통해 교통상황을 군집화하였다. 그 후 TTI를 기준으로 각 군집별 분산분석을 실시하고 유사한 군집을 병합하여, 교통상황 유형을 분류하였다. 분석 결과 교통상황을 대변할 수 있는 주요 요인변수로 최대대기행렬길이와 점유율을 도출하였다. 본 연구 방법론을 통해 교통상황에 영향을 미치는 주요 요인변수만을 활용하여 효율적인 교통혼잡 관리가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권2호
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• pp.19-27
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• 2023

In recent times, an exponential increase in Internet traffic has been observed as a result of advancing development of the Internet of Things, mobile networks with sensors, and communication functions within various devices. Further, the COVID-19 pandemic has inevitably led to an explosion of social network traffic. Within this context, considerable attention has been drawn to research on network traffic analysis based on machine learning. In this paper, we design and develop a new machine learning framework for network traffic analysis whereby normal and abnormal traffic is distinguished from one another. To achieve this, we combine together well-known machine learning algorithms and network traffic analysis techniques. Using one of the most widely used datasets KDD CUP'99 in the Weka and Apache Spark environments, we compare and investigate results obtained from time series type analysis of various aspects including malicious codes, feature extraction, data formalization, network traffic measurement tool implementation. Experimental analysis showed that while both the logistic regression and the support vector machine algorithm were excellent for performance evaluation, among these, the logistic regression algorithm performs better. The quantitative analysis results of our proposed machine learning framework show that this approach is reliable and practical, and the performance of the proposed system and another paper is compared and analyzed. In addition, we determined that the framework developed in the Apache Spark environment exhibits a much faster processing speed in the Spark environment than in Weka as there are more datasets used to create and classify machine learning models.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.46-53
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• 2012

네트워크의 새로운 구조와 신개념 서비스 연구를 위한 연구망에서의 트래픽은 매우 다양한 속성을 지니게 된다. 이러한 연구망에서 단일 라우팅 프로토콜을 이용하는 것은 다양한 트래픽 속성을 만족시키는데 한계가 있다. 본 연구에서는 트래픽 특성을 두 가지 유형으로 분류하고 각 유형별로 최적화 기법을 이용한 알고리즘을 적용하여 독립적인 다중 포워딩 경로를 제공함으로써, 전체적으로 최적화 효과를 얻을 수 있는 방안을 제시하고, 실험으로 이를 입증한다. 구분된 유형별 트래픽은 스위치의 각 포트별로 할당되며, 각 유형별 포워딩 경로를 제공하기 위하여 OpenFlow 기술을 사용한다. 즉, 하나의 망에 트래픽 유형별로 복수 개의 경로를 OpenFlow Controller에서 구동하여 그 결과를 Forwarder에서 실행함으로써 트래픽의 만족도를 향상 시키는 시스템을 구현할 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제7권3호
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• pp.43-52
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• 2005

도로분류체계는 도로의 기능. 설계기준을 정의하기 위한 기초가 된다. 본 연구는 요인분석을 활용한 일반국도 유형분류에 대해 다루고 있다. 이를 위해 2004년도 상시 교통량 조사지점에서 수집된 교통자료를 이용한 요인분석을 수행함으로써 일반국도를 유형별로 분류하였다. 적용된 변수는 총 9개로 AADT(연평균 일교통량), $K_{30}$(설계시간계수) $D_{30}$(중방항계수), 중차량 비율, 주간 교통량 비율, 첨두율, 일요일 계수, 휴가철 계수, 그리고 COV(변동계수)이다. 요인분석 결과, 교통량 변동 특성 요인과 중차량 및 방향별 특성요인이 추출되었다. 군집분석 결과 전체 353개 상시지점이 3개의 그룹으로 분류되었으며 그룹 I은 관광부도로, 그룹 II는 지방부도로, 그룹 III은 도시부도로로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.36-56
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• 2022

국내에서 발생하는 교통사고는 손해보험협회에서 작성한 「자동차사고 과실비율 인정기준」에 따라 과실비율을 산정하며, 이를 통해 보험사의 합의나 판결이 내려진다. 하지만, 과실비율 산정에 있어 분쟁이 빈번하게 일어나고 있다. 따라서, 교통사고 발생 시 경찰공무원에 의해 작성되는 교통사고 정보를 이용하여 「자동차사고 과실비율 인정기준」 상의 교통사고 유형을 신속하게 확인할 수 있다면, 보다 효과적인 대응이 가능할 것으로 사료된다. 이에 본 연구에서는 경찰에 의해 작성된 교통사고 정보를 학습시켜 「자동차사고 과실비율 인정기준」 에서 제시하는 교통사고 유형으로 분류하는 모델을 개발하고자 한다. 특히, 데이터마이닝을 통해 경찰청 교통사고 데이터에서 「자동차사고 과실비율 인정기준」 의 교통사고 유형으로 분류하는 데 필요한 핵심어들을 추출하였다. 그리고, 키워드를 의사결정나무 및 랜덤 포레스트 모델을 통해 학습시켜 교통사고 유형을 도출하는 모델을 개발하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권10호
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• pp.821-826
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• 2005

2006년 영일만 신항이 개장될 경우 포항항 진입 수역은 선박 통항량이 증가하고 중대형 선박들의 입출항이 가속화될 것이다. 그러나 포항항 일부 진입 수역에는 여전히 항행 위험 요소가 존재하고 있다 즉, 호미곶 인근 해역에서의 무질서한 항행 및 교통이 폭주하고 있어 통항 안전성을 고찰하기 위하여 해상교통조사를 실시하였다. 또한 해상교통조사 결과를 선종별 및 톤수별로 통계 처리하고 통항 선박의 항적 분포 등을 토대로 통항 선박의 주요 통항로 및 통항 특성을 분석하였으며, 향후 포항항 진입 수역의 항로지정에 활용하고자 한다.

• KIEAE Journal
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• 제10권5호
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• pp.71-76
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• 2010

Recently, the construction and plan of super-tall building is attention link of new town development or urban core regeneration. Super-tall Buildings have many advantages and a lot of affects in urban contexts. Also, construction of super-tall building is will be able to social problem like urban core's decline, loss of openspace, incompatible urban scape, traffic congestion of urban core. But, compares to super-tall buildings affects in urban contexts, there was not extra ordinary study about super-tall building by the urban scale approaches. Therefore, need about study materplan planning of the site which is made to meet super-tall building and urban contexts. There are two main processes in this study. First, to analyze the factors affect to masterplan planning of the super-tall building's site. Through the analyzed factors, classify type of super-tall buildings and identify the type's state. Second, to classify and set the elements of masterplan planning factor in the site. Identify the masterplan planning factor's state by deployment materplan planning factor set the current applied to the constructed super-tall buildings. Through this process, identified the recent trend and providied the basic elements of materplan planning of super-tall building's site.