사물인터넷에 대한 관심이 증가하면서 사물인터넷을 활용하여 사물 간 주고받은 정보를 처리하는 기술들이 연구되고 있다. 특히 컨테이너 터미널이 자동화 됨에 따라 터미널 내에 사물인터넷의 사용이 증가하고 다양화되었다. 그러나 컨테이너 터미널 운영의 효율성을 향상시키기 위한 사물인터넷의 활용은 미흡한 단계이다. 현재 컨테이너 터미널은 외부 트럭의 도착패턴이 특정시간에 집중되는 현상이 나타난다. 이에 따라 게이트 혼잡이 발생하고 트럭의 대기시간에 영향을 준다. 이로 인해 항만 인근지역의 환경오염 문제, 사회적 문제 등으로 피해가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 컨테이너 터미널의 게이트 혼잡도에 영향을 미치는 외부트럭의 대기시간 문제의 원인을 분석하고 사물인터넷 환경에서 이를 완화하기 위한 방안을 연구하고자 한다.
해상교통 관제구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측할 수 있다면 보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 해상교통관제 관점에서 선박 교통 혼잡을 정의하였으며, 항적 데이터를 이용하여 교통 네트워크를 생성하고, 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실해역 데이터(대산항 VTS)와 예측 결과를 비교 분석하였으며, 이를 통해 제안하는 방법이 관제 지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.
환적화물 유치를 위해 전 세계 항만 간의 경쟁이 심화되고 있다. 하지만, 최근 중국의 해운부문 카보타지 정책 해제, 안전운임제시행 등 국내 항만의 환적화물 물동량 이탈이 우려되는 상황들이 발생하고 있다. 운영적 측면에서도 터미널별 환적 물동량의 불균형, 특정 시간대에 집중된 차량 등으로 인해 터미널 혼잡 및 차량 대기시간 문제가 심각하게 나타나고 있다. 본 논문에서는 타부두 환적운송 시스템으로 인해 발생하는 차량 대기시간 문제를 해결하기 위해 완충지역을 활용한 타부두 환적 컨테이너 운송 방식을 제안하고 문제에 대한 혼합정수계획 모형을 제시하였다. 부산 신항 데이터에 기반한 터미널 혼잡 패턴과 터미널간 운송 차량 반출입 패턴을 적용하여 다양한 작업량, 가용량 변동폭에 대해 완충지역 활용에 따른 효과를 분석하였다.
EAI나 B2BI와 같은 통합 어플리케이션들은 짧은 시간 동안의 서비스 요청 폭주로 인한 과부하시에도 대용량의 I/O기반 트랜잭션들을 안정적으로 처리할 수 있는 신뢰성 있는 시스템을 필요로 한다. 본 논문에서는 I/O기반 시스템에서 대용량의 거래를 효과적으로 처리할 수 있으며 짧은 시간 동안의 거래 요청 폭주로 인한 과부하시에도 안정적으로 서비스를 제공할 수 있는 Peak Load Control(PLC)기반의 Worker-Linker 패턴을 제시한다. 본 논문에서는 PLC 기법을 위해 지체시간(Delay Time) 알고리즘을 사용한다. 또한 제안한 알고리즘이 가지는 과부하 시의 성능 안정성을 증명하기 위해 본 논문에서는 Worker-Linker 패턴을 실제 B2BI 시스템에 적용해서 성능 안정성을 증명하기 위한 실험 결과를 제시한다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안한 지체시간 알고리즘은 과부하 상태를 안정적으로 통제하는데 효과가 있다.
뱀장어에 인위적으로 스트레스를 가하여 아가미 울혈증을 발생시킨 후에 NaCl 처리에 따른 CVS의 울혈증의 치료효과 및 혈액성상의 변화에 미치는 영향을 조사하였다. 스트레스 직후에 고빈도의 발병율을 보였던 아가미 및 간의 울혈증은 염처리 후 3일째 까지는 감소되었으나, 4일 이후에는 별 영향이 없었다. 혈액성분중 스트레스 후 증가되었던 Ht, Met-Hb, $Ca^{++}$, GOT, GPT, LDH 및 glucose치 등과 감소되었던 $Mg^{++}$ 및 Hb치 등은 염처리 3일까지는 회복율이 촉진되었으나, 그 이후에는 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나 알부민 및 총단백치는 염처리 기간동안 별 변화가 없었다. 이상의 결과는 스트레스에 의해 발병된 아가미 울혈증에 대한 염처리법은 초기 3일까지는 효과가 있으나, 그 이상의 기간에는 전혀 효과적이지 못함을 보여준다.
ATM 망에서 전송률 기반의 ABR(Available Bit Rate) 흐름제어를 위한 스위치는 크게 EFCI(Explicit Forward Congestion Indication)와 ER(Explicit Rate) 스위치로 구분하고 있다. 기존의 논문에서는 효율적인 ABR 트래픽 관리를 위해 EFCI와 ER 스위치 방식의 상호 혼용 운영의 타당성을 밝히고 ABR 트래픽을 poisson 패턴으로 간주하고 EFCI와 ER 스위치 알고리즘에 적용했었다. 그러나 최근 네트워크 환경에서는 트래픽 패턴이 poisson 패턴 보다는 self-similar 패턴에 더 가깝다는 것이 입증되어 왔다. 본 논문에서는 self-similar 트래픽 패턴을 적용시켜 기존의 poisson 패턴의 ATM 망 내에서의 EFCI와 ER 스위치 상의 ABR 트래픽 성능분석을 비교, 고찰 하고자 한다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제7권1호
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pp.15-23
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2003
ATM networks provide the various kinds of service which require the different Quality of Services(QoS) such as loss and delay. By statistically multiplexing of traffics and the uncertainty and fluctuation of source traffic pattern, the congestion may occur. The leaky bucket scheme is a representative policing mechanism for preventive congestion control. In this paper, we analyze the HOL(Head-of-Line) priority leaky bucket scheme. That is, traffics are classified into real-time and nonreal-time traffic. The real-time traffic has priority over nonreal-time traffic for transmission. For proposed mechanism, we obtain the system state distribution, finally the loss probability and the mean waiting time of real-time and nonreal-time traffic. The simple numerical examples also are presented.
고속도로 우회는 명절이나 연휴 등 교통수요가 집중되는 시점에 운전자들이 정체되는 고속도로 일부구간을 우회하여 국도 및 지방도를 이용하는 것을 의미한다. 기존에는 영업소 출구차량 우회 설문조사를 통해 우회행태를 분석하였으나 적은 설문조사 샘플로 인해 실 우회율 산정에는 어려움이 존재하였다. 이에 본 연구에서는 DSRC 기반 경로형 데이터를 활용해서 실 우회율 산정, 우회 시 통행시간 개선 효과, 그리고 고속도로 본선 소통상황과의 상관관계 등 '내-외내', '내-내' 우회행태에 대한 실증연구를 수행한다. 추석전날 및 당일 주요 우회도로인 기흥동탄IC→오산IC, 서평택IC→월곶JC에 대해 승용차, 버스 및 화물차를 포함한 3종 차량의 우회행태를 분석한 결과, 본선의 정체시간대에서 우회도로 이용률이 점차 증가하였다. 본선 정체가 극심한 경우에는 우회도로 이용 시 통행시간이 개선되었지만, 본선 정체가 극심하지 않는 시간대는 오히려 우회도로 이용 시 통행시간이 증가하였다. 또한 고속도로 본선 소통상황과 실 우회율의 상관관계는 음의 상관성을 가지며, 이는 본선의 정체 행태와 일치함을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 기존의 설문조사에 기초했던 우회행태 연구의 한계를 극복할 수 있으며, 교통수요가 집중되는 고속도로 구간의 우회전략 수립 등에 활용되어질 수 있을 것으로 판단된다.
In this paper, we propose a new technique of estimating tail of steady-state queue length distribution; Pr(Q>q), fo ATM multiplexer. Pr(Q>q) is a fundamental measure of network congestion. Assessing Pr(Q>q) properly is crucial for design and control of ATM networks. Data traffic pattern of high-speed networks is highly correlated and bursty. Estimating Pr(Q>q) is very difficult because of correlation and burstiness. We estimate entropy(rate-function) using large deviation principles and threshold bootstrap. Simulation studies are conducted to compare the performance of an existing method and our new method.
The important issue for intra-city truck dispatching system is to measure and store actual travel speeds between customer locations. Travel speeds(and times) in nearly all metropolitan areas change drastically during the day because of congestion in certain parts of the city road network. We propose a back-propagation neural network model to recognize the pattern of intra-city vehicle travel speeds between locations that relieve much burden for the data collection and computer storage requirements. On a real-world study using the travel speed data[1] collected in Seoul, we evaluate performance of neural network model and compare with Park & Song model[2] that employs the least square method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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