연구목적: 고속도로 구간의 소통상태 정보제공에 있어 신뢰성 있는 혼잡속도 지표는 핵심이다. 본 연구는 비집계 구간속도 자료를 이용하여 개별 고속도로 구간의 소통상태를 결정하기 위한 순응형 혼잡속도 지표를 제시하는데 그 목적이 있다. 연구방법: 교통류의 상태는 전형적으로 비혼잡 상태, 혼재 상태, 혼잡 상태로 구분된다. 개별 차량의 속도를 이용하여 교통류 상태를 계층화함으로써 도로구간별 혼잡속도 지표를 산정하는 방법론을 개발하였다. 도로구간별 혼잡속도는 혼재상태와 혼잡상태의 차량 속도분포를 이용하여 결정된다. 분석결과: 도로구간별 혼잡속도는 미국과 유럽의 혼잡속도 기준인 48.28 ~ 66.0 kp와 유사하게 분석되었다. 이는 도로구간별로 혼잡 경계속도가 다를 수 있음을 의미한다. 결론: 본 연구에서 제시된 방법론과 혼잡지표는 빅 데이터 시대의 고속도로 구간별 맞춤형 실시간 소통정보제공 및 교통혼잡 비용의 산정에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
PURPOSES: The urban traffic problems can be defined as general problems for smooth traffic flow including maintenance of mass transportation system according to suddenly increased population, traffic regulations for vehicles and pollution problem. As a method for solving traffic jams, one of the traffic problems of late, interest in Intelligent Traffic System(ITS) is increasing sharply, which is a system managing traffic demand by providing passers with information on traffic state of path and road conditions before they pass the road through ATIS, a field of ITS. METHODS: Variable message signs(VMS) is used on the roads as a method for providing information to promote smooth traffic flow and safety and prevent traffic accidents in advance by providing drivers with various information while driving. RESULTS: Recently, as ITS industry has been vitalized and technical factors of VMS have developed, various kinds of information is provided but the effect of VMS has not been maximized due to its limited type. CONCLUSIONS: Therefore, this study intends to provide methods for effective information transfer by analyzing driver's visual behavior characteristics for VMS and presenting a basis for maximizing VMS effect after considering read by expression type.
자율주행자동차는 속도제어를 통해 교통류의 용량을 증대시키고, 위험 상황 발생 시 차량을 제어함으로써 인적요인으로 인한 사고를 감소시키는 첨단기술로 대두되고 있다. 그러나 자율차와 비자율차가 혼재되어 있는 상황에서 개별자율차의 주행행태가 인근 비자율차에 영향을 미쳐 교통류의 성능이 저하될 것이라는 기존 연구결과들이 꾸준히 발표되고 있다. 이러한 연구 결과는 자율주행환경에서 도로교통시스템의 운영효율성과 안전성을 증대시키기 위한 교통운영관리의 필요성을 나타내며, 본 연구에서는 자율주행기반의 교통운영 관리를 위한 새로운 개념을 제안하고 이를 통한 교통운영관리 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 개별자율차의 주행특성을 반영한 자율주행강도라는 새로운 개념을 정의하였으며, 시뮬레이션 분석을 통해 자율주행강도에 따른 교통류의 변화와 적정 자율주행강도를 도출하는 방법론을 제시하였다. 분석 시나리오 설정 시 자율주행강도, 서비스수준, 시스템보급률, 사고유무를 고려하였으며, 운영효율성과 안전성 평가를 위해 주행속도와 상충건수를 평가지표로 활용하였다. 분석결과 시나리오 구성요소와 자율주행강도간의 관계를 파악하였으며, 운영효율성과 안전성 지표간의 패턴을 분석하였다. 통행자유도가 낮은 경우, 자율차의 주행 적극성이 높아질수록 안전성이 저하되는 것으로 나타났으며 소극적인 자율주행강도가 적정함을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 자율주행강도는 자율주행시대의 새로운 교통운영관리 기법 및 전략 수립의 기반이 되어 보다 안전하고 효율적인 자율주행환경 구현에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 영동고속도로 용인IC~양지IC구간을 대상으로 2020년 데이터를 활용하여 자율주행자동차의 시장점유율 변화가 교통류에 미치는 영향을 추정하였다. 교통류에 미치는 영향 정도를 추정하기 위해 미시교통시뮬레이션 모형인 VISSIM을 활용하였다. 자율주행자동차의 종방향 제어를 반영하기 위해서 intelligent driver model(IDM)을 구축 후 VISSIM에 적용하여 일반차와 비교를 수행하고 주행행태를 검증하였다. 자율주행자동차의 시장점유율에 따른 이동성 및 안전성 분석 결과, 자율주행자동차 도입 시 시장점유율이 높아질수록 네트워크의 이동성은 향상되지만, 안전성의 경우 차종이 혼재되었을 때 교통류가 불안정해지므로 더욱 안전 관리에 집중해야 한다는 것을 확인하였다.
본 연구는 국내 자율주행차 시범운행지구 지정 및 운영에 따라 자율주행차 혼재 시 예상되는 교통 변화를 분석하여, 시범운행지구의 자율주행차 혼재 교통운영전략 수립을 목적으로 한다. 시범운행지구가 자율주행차의 안정적 상용화를 위한 테스트 베드로서의 역할을 해내기 위해서는 안전하고 효율적인 교통운영전략 수립이 요구됨에도 현재까지는 자율주행차 혼재에 따른 교통운영전략은 부재하다. 이에 본 연구에서는 자율주행차 혼재 시 자율주행차 시범운행 지구의 교통운영전략을 수립하고자 한다. 자율주행차 도입 단계별 교통운영전략 수립을 위해 자율주행차 혼입률에 따른 교통 효율성 및 안전성 분석을 수행하였으며, 분석 결과를 토대로 자율주행차 혼입률 30%, 70%를 기준으로 도입기, 과도기, 안정기로 구분하였다. 본 연구에서 자율주행차 도입 단계별로 제시한 교통류와 교통안전 관점의 교통운영전략은 다음과 같다. 교통류 운영전략은 자율주행차 도입기에는 기존 도로 인프라 첨단화, 과도기에는 자율주행차 전용차로 및 일반차 마일리지 제도 운영, 안정기에는 자율주행차 전용차로 확대 운영 및 제한속도 완화를 제시하였다. 교통안전 전략은 도입기에는 자율주행차 사고 발생 대응 매뉴얼 및 법 제도 마련, 과도기에는 자율주행차 사고 원인 분석 및 예방정책 시행, 안정기에는 자율주행차 시스템 고도화 및 보안정책 강화를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통운영전략을 통해 향후 자율주행차 시범운행지구 내 자율주행차 혼재로 인해 예상되는 교통류 및 교통안전 관에서 선제적으로 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
Su, Xin;Liu, Xuchong;Lin, Jiuchuang;He, Shiming;Fu, Zhangjie;Li, Wenjia
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3230-3253
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2017
Android malware steals users' private information, and embedded unsafe advertisement (ad) libraries, which execute unsafe code causing damage to users. The majority of such traffic is HTTP and is mixed with other normal traffic, which makes the detection of malware and unsafe ad libraries a challenging problem. To address this problem, this work describes a novel HTTP traffic flow mining approach to detect and categorize Android malware and unsafe ad library. This work designed AndroCollector, which can automatically execute the Android application (app) and collect the network traffic traces. From these traces, this work extracts HTTP traffic features along three important dimensions: quantitative, timing, and semantic and use these features for characterizing malware and unsafe ad libraries. Based on these HTTP traffic features, this work describes a supervised classification scheme for detecting malware and unsafe ad libraries. In addition, to help network operators, this work describes a fine-grained categorization method by generating fingerprints from HTTP request methods for each malware family and unsafe ad libraries. This work evaluated the scheme using HTTP traffic traces collected from 10778 Android apps. The experimental results show that the scheme can detect malware with 97% accuracy and unsafe ad libraries with 95% accuracy when tested on the popular third-party Android markets.
자율주행 기술은 상용화될 경우 교통 네트워크에 안전성, 이동성, 환경성을 개선할 잠재력을 지니고 있다. 그러나, 센서 기능의 저하와 원거리 검지의 한계는 자율주행 차량의 안전한 주행을 방해할 수 있으므로 인근 차량과 인프라에서 수집한 정보를 활용하여 보완하는 자율협력주행이 필수적이다. 또한, HDV, AV, CAV는 인지할 수 있는 정보의 범위가 각기 다르고 이에 따른 대응 프로토콜이 상이하기 때문에 자율주행 기술 과도기에 발생하는 혼재 교통류에서의 대응책이 필요하다. 자율주행 차량 보급률, 도로 구간별 특성 차이를 복합적으로 고려한 교통류 최적화 연구가 부족하다. 본 연구는 인프라 가이던스 유스케이스 및 자율주행차량 MPR별 안전성, 이동성, 환경성에 따른 가중치를 개발하는 것을 목적으로 한다. AHP 가중치를 개발하기 위해 MPR을 고려한 Hybrid AHP와 인프라 가이던스 구간 및 상황 별 AHP를 결합하고 통합 평가지표를 개발하였다. 분석결과, LOS A-B × MPR 10% × 분·합류부 및 엇갈림구간은 안전성 가중치(0.841)가 가장 높은 구간인 동시에 이동성 가중치(0.112)가 가장 낮은 구간이였으며, LOS A-B × MPR 50% × CAV 전용도로의 안전성 가중치(0.605)가 가장 낮은 구간인 동시에 이동성 가중치(0.335)가 가장 높은 구간으로 도출되었다. 본 연구의 결과를 기반으로 혼재 교통류를 최적화하기 위한 차량 별 통행 우선권을 부여하는데 활용할 수 있다.
A subsidiary-main track for passenger station is a low-speed track section distinct from a through route such as a main track. It is parallel to a through track and connected to it at both ends by switches. Sidetracks allow for fast, high priority trains to pass slower or lower priority trains going the same direction. They are important for efficiency to order and organize the flow of rail traffic. In this paper we first describe the minimum headway between trains using the concept of occupation time in a block section, which depends on block systems, signalling system and safety technology. And then a stepwise approach is presented to select station, which is suitable to install sidetrack for a given train-traffic pattern. This approach is tested with sample example data, which are surveyed from track geometry based on the to-be-constructed line.
ATM망에서 CVR, VBR, UBR, ABR과 같은 트랙이 존재하는데 특히 ABR 트래픽 관리에 대해서 많은 연구가 진행되고 있다. ABR은 CBR/VBR이 쓰고 남은 대역폭을 쓰게 되는데 이 남은 대역폭을 효율적으로 사용하고자 많은 방식이 나오고 있다 ATM Forum의 트래픽 관리 WG(Working Group)에서는 ABR서비스의 흐름제어 loop을 구현하기위한 방식으로 Rate-based와 Credit-base. 그리고 이 두 가지 방식을 혼합한 방식에 대해서연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 Rate-based 방식에서 EFCI. ER과 VS / VD(Virtual Source/Virtual Destination)등을 이용한 스위치에 대해서 알아보고 VS/VD 방식과 기존의EPRCA알고리듬을 응용하여 효율적으로 ABR트래픽을 관리할 수 있는 새로운 메커니즘을제안한다.
본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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