Congestion in WSN increases energy dissipation rates of sensor nodes as well as loss of packets and thereby hinders fair and reliable event detections. We find that one of the key reasons of congestion in WSN is allowing sensing nodes to transfer as many packets as possible. This is due to the use of CSMA/CA that gives opportunistic media access control. In this paper, we propose an energy efficient congestion avoidance protocol that includes source count based hierarchical and load adaptive medium access control. Our proposed mechanism ensures load adaptive media access to the nodes and thus achieves fairness in event detection. The results of simulation show our scheme exhibits more than 90% delivery ratio with retry limit 1, even under bursty traffic condition which is good enough for reliable event perception.
The role of Intelligent Transportation System (ITS) is to efficiently manipulate the traffic flow and reduce the cost in logistics by using the state of the art technologies which combine telecommunication, sensor, and control technology. Especially, the hardware part of ITS is rapidly adapting to the up-to-date techniques in GPS and telematics to provide essential raw data to the controllers. However, the software part of ITS needs more sophisticated techniques to take care of vast amount of on-line data to be analyzed by the controller for their decision makings. In this paper, the authors develop a traffic congestion prediction model based on several different parameters from the sensory data captured in the Vehicle Detection System (VDS). This model uses the neural network technology in analyzing the traffic flow and predicting the traffic congestion in the designated area. This model also validates the results by analyzing the errors between actual traffic data and prediction program.
Ad hoc망에서는 이동 호스트들의 움직임으로 인해 경로 단절이 발생한다. 전송 경로의 단절은 목적지까지의 패킷을 전송할 수 없는 상태이므로 패킷의 손실과 지연을 가져온다. 따라서 TCP와 같은 전송 프로토콜은 이를 망의 혼잡으로 간주하여 혼잡 제어 알고리즘을 구동한다. 혼잡 제어 알고리즘은 망의 혼잡을 피하기 위한 수단으로 사용되는데, 경로 단절 시 혼잡 제어 알고리즘이 동작하면 TCP 성능이 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 TCP-P (TCP Pre-freezing) 기법을 제안한다. TCP-P는 라우팅 프로토콜에서 경로 단절에 대한 정보를 얻지 않고, MAC 계층에서 직접 경로 단절을 감지한다. 그리고 경로 단절 정보를 소스에게 보내어 TCP를 Pre-Freezing 하고 혼잡 제어 알고리즘을 멈추게 한다. 따라서 경로 단절로 인한 패킷 손실을 막고, 경로 재설정 후에도 경로 단절 이전 상태로 전송을 재개할 수 있게 한다. 실험 결과 TCP-P는 ad hoc 망의 경로 단절 환경에서 Proactive하게 반응하며, 패킷 손실 측면에서 다른 TCP 향상 기법들보다 좋은 성능을 보였다.
멀티홉 무선 네트워크에서 TCP가 동작하는 경우, 유선 네트워크와 무선 네트워크의 서로 다른 특성으로 인하여 TCP의 심각한 성능저하가 초래된다. 이것은 TCP가 무선오류로 인해 발생되는 패킷손실을 혼잡으로 인해 발생한 패킷손실로 간주하여 데이터 전송률을 불필요하게 감소시키기 때문이다. 이러한 성능저하를 피하기 위해서 혼잡손실과 무선손실을 구별하는 많은 기법들이 연구되어 왔으나, 이들 기법들은 무선손실에 대한 탐지정확도가 기대만큼 높지 않거나, 무선손실에 대한 탐지정확도가 높으면 혼잡손실에 대한 정확도가 낮아지는 경향을 보인다. 본 논문은 혼잡손실에 대한 탐지정확도의 희생을 최소화하면서, 무선손실에 대한 탐지정확도를 높이는 송신자 기반의 패킷손실 구별기법을 제안한다. 본 기법은 네트워크 혼잡과 상호 관련성이 높은TCP 송 수신자간의 큐 사용률을 추정하고, 추정된 큐 사용률과 특정 임계값을 비교하여 혼잡손실과 무선손실을 구별한다. 네트워크 시뮬레이터인 QualNet을 이용한 실험에서는 기존 기법과 제시된 기법간의 혼잡손실에 대한 탐지정확도와 무선손실에 대한 탐지정확도를 구분하여 비교평가하고, 홉 수 증가에 따른 성능향상을 비교평가 한다. 실험 결과는 멀티홉 무선 네트워크상에서 본 기법이 가장 높은 탐지정확도를 가질 뿐만 아니라 TCP의 성능을 가장 높게 향상시킴을 보인다.
혼잡은 반복정체와 비반복(돌발상황)정체로 나눌 수 있다. 고속도로의 효율적인 교통관리를 위해서는 사전 예측이 불가능한 돌발상황으로 인한 비 반복정체를 신속·정확하게 검지하여 대응함이 매우 중요하다. 이러한 목적으로 국내외적으로 많은 노력을 기울여 왔으나, 기존에 개발된 많은 돌발상황검지알고리즘들은 검지율 증가시 수반되는 오보율증가에 대한 문제점을 극복하는데 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이로 인해 고속도로 운영자에게 실질적으로 적용이 가능한 돌발상황검지알고리즘을 제공하지 못하고 있다. 이와 같은 현 여건을 감안하여 본 연구에서는 돌발상황 검지율과 오보율을 모두 향상시킬 수 있는 기존에 개발된 방법론을 응용하고, 운영자측면에서 돌발상황검지의 효용성을 증대할 수 있는 기법을 개발하는데 주안점을 두고 있다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 교통량, 속도, 점유율 등 세 교통변수간 관계식에 근거하여 일차적으로 돌발상황을 검지하고, 다음 단계에서 검지된 교통상황의 돌발상황 여부를 McMaster 알고리즘에서 적용한 반복 및 비반복정체 구분을 위한 교통상황판단 방법론을 응용하여 구축하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 구성체계와 연구에 적용된 방법론의 적합성 평가를 위해 미국 캘리포니아에 위치한 I-880고속도로에서 수집된 교통자료를 이용하였다. 평가결과, 돌발상황 검지율과 오보율 측면에서 본 연구에서 제시한 알고리즘의 적용가능성이 매우 긍정적으로 판단된다. 본 연구에서는 캘리포니아 알고리즘에 대한 평가결과도 참고적으로 제시하였다.
혼잡상황이 발생한 후에는 네트웍 성능이 급격하게 떨어지게 되는 문제점을 해결하고자 큐 관리 알고리즘으로 RED(Random Early Detection) 알고리즘이 제시되었으며, 현재 RED 알고리즘이 표준으로 사용되고 있다. RED 알고리즘은 게이트웨이에서 능동적으로 대처할 수 있는 알고리즘이다. 그러나, RED 매개변수 분석을 통하여 고정된 매개변수 값을 사용할 경우, 현재 네트웍 트래픽 상태에 적절히 대처하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 RED 알고리즘의 문제점인 고정된 매개변수 값 설정으로 인한 문제점을 해결하기 위하여 개선된 RED 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 현재의 네트웍 트래픽 상태에 따라 패킷 폐기 확률 값을 조성하여 게이트웨이에서의 혼잡 상황을 효율적으로 제어하도록 하였다 그리고, NS를 이용하여 개선된 RED 알고리즘의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 ATM망에서 ABR (Available Bit Rate) 흐름제어를 위한 RR (Relative Rate) 스위치 알고리즘의 성능을 해석하였다. RR 스위치는 망의 폭주상황을 BRM (Backward Resource Management) 셀의 CI(Congestion Indication) 비트와 NI(No Increase) 비트를 이용하여 송신원에 전달하는 방식이다. 이러한 RR 스위치는 폭주 판단 (congestion detection)과 폭주 통지(congestion notification) 방법에 따라 여러 방식 으로 구현될 수 있다. 본 논문에서는 폭주 판단과 통지 방법에 따른 세 가지 방식의 RR 스위치 알고리즘의 구현 방식을 제안하고, 평형 상태에서 송신원의 ACR (Allowed Cell Rate)과 스위치의 큐 길이의 변화를 유체흐름 근사법(fluid flow approxima ation)을 이용하여 해석하였다. 이를 이용하여 RR 스위치에 대한 평형상태에서의 큐 길이의 최대값과 최소값에 대한 상.하한치를 유도하고, ABR 파라미터들의 변화에 따른 큐 길이의 영향을 분석하였다. 또한, 버퍼 고갈에 의한 링크 이용 효율의 저하와 버퍼 범람에 의한 셀 손실을 동시에 방지할 수 있는 RIF(Rate Increase Factor)와 RDF(Rate Decrease Factor) 파라미터의 선택영역을 제시하였다.
서울시에서 실시간 신호제어를 위해 개발하였던 COSMOS 시스템은 도로의 교통상황을 판단하여 신호운영을 시행하도록 설계되었다. 하지만 COSMOS 시스템에서 사용하고 있는 정지선 검지기나 대기길이 검지기의 경우 도로의 과포화상황을 정확하게 판단하지 못해 신호운영의 효율성이 떨어지는 문제점이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 정지선 검지기, 대기길이 검지기 체계에서 벗어나 서울시 법인택시 GPS 데이터를 가공하여 통행속도를 산출하였으며 또한 본 연구와 같이 진행한 "GPS 데이터를 이용한 대기행렬 길이 산출에 관한 연구"에서 산출한 대기행렬 길이를 기반으로 도로의 혼잡상황 판단 알고리즘을 수립하였다. 이를 도로의 혼잡상황이 지속적으로 나타나는 국기원 입구 ${\rightarrow}$ 강남역 사거리, 역삼역 사거리 ${\rightarrow}$ 국기원 입구로 구성된 실제 네트워크에 적용하여 실제 교통상황을 반영하고 있는지를 확인해 보았다.
부산항의 부두 장치율은 지난 3년동안 지속적으로 상승하였다. 부두 장치율 상승은 컨테이너 재조작을 야기하여 부두 노동자의 업무 강도를 증가시킨다. 또한, 장치율 상승이 장기화될 경우 선주의 대기시간을 증가시켜 항만의 서비스 수준이 하락할 수 있다. 이에 본 연구는 부두 장치율 상승 문제를 해결하기 위한 방안으로 수요예측치의 신뢰구간 추정을 활용한 항만 물동량 이상감지 방안을 제안하였다. 수요예측 방법론은 ARIMA 모형을 사용하였으며 실증 분석을 위해 사용된 자료는 2013년 1월 1일부터 2020년 10월 12일까지 총 2841일 동안의 부산항 전체 일별 물동량 자료 및 9개 부두의 일별 물동량 자료이다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점을 맞추었다. 일별, 부두별 부산항 물동량 자료를 활용하여 단기 물동량을 예측하고 예측치를 기반으로 부두 장치율 관리 방안을 제시한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.
In this paper, we introduce and analyze a feedback control model of TCP/AQM dynamics. Then, we propose the Pro-active Queue Management (PAQM) mechanism, which can provide proactive congestion avoidance and control using an adaptive congestion indicator and a control function for wide range of traffic environments. The PAQM stabilizes the queue length around a desired level while giving smooth and low packet loss rates independent of the traffic load level under a wide range of traffic environment. The PAQM outperforms other AQM algorithms such as Random Early Detection (RED) [1] and PI-controller [2]
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[게시일 2004년 10월 1일]
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