지금까지 고속도로 상에서 반복 및 비반복정체에 대한 연구가 많이 진행되어 왔지만 이들이 독립적으로 발생했을 때 교통정체의 영향에 대한 연구는 활발히 진행되지 못하고 있는 실정이다. 가장 큰 이유는 반복 및 비반복정체시 교통상황에 자료수집이 부족했으며, 뿐만 아니라 이들의 영향을 독립적/정량적으로 추정할 수 있는 분석도구의 효과적인 사용이 미비했기 때문이다. 본 연구에서는 미국 고속도로 구간의 교통정체시 수집한 교통자료를 바탕으로 시뮬레이션을 이용한 반복 및 비반복정체의 독립적인 영향을 분석하는 방법을 제시하였다. 분석결과로서 대상구간에 따라 비반복정체가 반복정체보다 고속도로기능을 크게 악화시키는 것으로 나타났다. 더불어 교통정체시 실시간 교통정보제공을 위한 기존 ITS기술들의 현장평가결과로서 안정적인 교통정체에서는 정보의 정확성은 높으나, 정체가 시작되거나 해소되는 시간대 또는 비반복정체시 제공되는 교통정보의 정확성은 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서는 비반복정체의 중요성과 더불어 제시하고 있는 반복 및 비반복정체의 영향분석 방법론은 향후 대상 고속도로의 정체해소를 위한 개선사업의 투자우선순위를 판단할 수 있는 기초연구로서 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
저속, 저전력, 저가의 특징을 갖는 IEEE 802.15.4 standard는 무선 센서 네트워크 환경에서 효율적이다. IEEE 802.15.4 표준에서 사용하는 다양한 토폴로지 중에서도 많은 노드들이 참여하는 클러스터-트리 토폴로지는 싱크 노드 주변에 트래픽이 집중되어 전송 지연과 에너지 소모 증가 및 데이터 손실을 초래하게 된다. 본 논문에서는 효율적인 데이터 전송을 위해 패킷간의 충돌을 최소화하고 제한된 에너지를 효율적으로 사용하기 위해 액티브 구간을 동적으로 할당하는 MRS-DCA알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 IEEE 802.15.4 standard의 액티브구간에 RP(Reservation Period)를 할당하여 사용한다. 또한, EWMA를 이용한 할당 알고리즘으로 트래픽을 예측하고 이것을 기반으로 RP와 CAP를 동적으로 할당함으로써 안정적인 데이터 전송을 보장한다. 제안하는 MRS-DCA알고리즘의 성능 비교를 위하여 IEEE 802.15.4, DCA scheme과 비교한 결과, 액티브 구간의 단축으로 전력 소모가 적어지고 충돌 회피율의 상승으로 높은 전송률을 보이는 것을 확인하였다.
ETCS는 1990년대 초부터 선진국에서 유료도로 톨게이트에서의 교통체증 및 지체문제를 해결하기 위하여 적용되기 시작하였다. ETCS의 성공적인 운영을 위해서는 ETCS 이용률을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 창원시의 신뢰성 있는 ETCS 이용수요예측 모형 개발이 시도되었다. 총 11개의 설명변수들을 고려하면서 이항로짓 및 신경망 모형들이 검토되었다. 신경망모형에서 가장 좋은 결과를 얻었다. 그러나 ETCS 이용률 추정을 위해 설명변수 11개를 추정하기에는 어려움이 있으므로 차내장치 임대보증금, 절약시간, 할인률의 중요 3개 정책변수만을 고려한 신경망 및 로짓 모형들을 ETCS 이용률 추정모형으로 분석하였다. 모형의 예측력 평가와 적합도 분석에 있어서 신경망모형이 로짓모형보다 우수한 모형으로 판단되어지나 학습에 사용된 9가지 이외의 시나리오에서 신뢰성이 떨어지는 것으로 나타나, ETCS 이용률 추정 모형으로 3개의 중요한 정책변수를 고려한 이항로짓모형이 제안된다. 이 모형은 평균제곱오차 $0.14,\;{\rho}^{2}0.31,\;x^{2}488.9$로 신뢰성이 높은 모형으로 평가되며 창원시와 규모가 유사한 도시에 적용이 가능할 것으로 기대된다.
최근 들어, 고에너지 물리학 등의 과학 기술이 고도로 발전함에 따라 실험 데이터 등이 대량으로 생산되고 있다. 따라서 이러한 데이터를 분산된 스토리지를 이용하여 저장하고 있으며, 이로 인해 지역적으로 분산된 자원을 하나의 자원처럼 사용 할 수 있는 환경이 요구되고 있다. 그러나 분산된 자원을 관리하는 대부분의 시스템은 다른 관리 시스템과 호환이 되지 않는다는 문제점을 가지고 있다. 데이터 그리드는 이러한 문제를 해결하고 있으며, 효율적인 데이터 관리를 위해 데이터 전송의 안전성과 신속성을 보장하는 GridFTP를 이용하고 있다. 그러나 이러한 툴의 사용은 병렬 전송 기술을 이용하기 때문에 네트워크 과부하가 발생할 가능성이 높으며, 많은 소켓연결을 생성한 응용 프로그램이 네트워크 대역폭의 대부분을 점유하는 문제점이 발생한다. 그러나 현재 병렬 전송 기술의 특성이나 문제점에 대한 분석이 이루어지지 않고 있으며, 특히, 소켓 연결들 간의 간섭 현상에 대한 분석이 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 병렬 전송의 특성을 여러 실험 결과를 통하여 분석하고, 소켓 연결들 간의 간섭 현상을 분석한다. 응용 프로그램이 요구하는 네트워크 대역폭 확보를 위한 소켓 연결의 개수 계산과 새로운 소켓 연결에 의한 간섭 발생 이후 기존의 응용프로그램이 사용할 대역폭을 예측한다.
인터넷 시스템의 보안은 백신을 최신으로 업데이트하고, 신종 악성코드를 탐지해 내는 능력에 달려있다. 하지만, 급변하는 인터넷 환경과 더불어, 악성코드는 끊임없이 변종을 만들어내고 더욱 지능적으로 진화하고 있어 현재 운용중인 시그니쳐 기반 탐지체계로 탐지되지 않는다. 따라서, 본 연구에서는 악성코드의 네트워크 행위 패턴을 추출하여 DNA 서열 유사도를 비교하여 활용하는 유사 시퀀스 정렬 알고리즘을 적용하여 악성코드를 분류하는 기법을 제안한다. 제안한 기법을 실제 네트워크에서 수집된 악성코드 샘플 766개에 적용하여 유사도를 비교한 결과 40.4%의 정확도를 얻었다. 이는 코드나 다른 특성을 배제하고 악성코드의 네트워크 행위만으로 분류했다는 점을 미루어 볼 때 앞으로 더 발전 가능성이 있을 것으로 기대된다. 또한 이를 통해 공격그룹을 예측하거나 추가적인 공격을 예방할 수 있다.
본 논문에서는 Hybrid CDN/P2P 구조를 기반으로 최적화된 미디어 데이터 탐색과 전송을 수행하며 사용자의 요청 가능성 예측을 통한 선별적 저장을 통해 사용자로의 끊김없는 데이터 전송과 불필요한 트래픽의 감소를 가능하게 한다. 또한 전송지연 및 패킷 손실의 가능성을 최소화하여 실시간으로 미디어를 활용할 수 있도록 하는 새로운 미디어 관리 기법을 제안한다. 이를 위해 각 미디어를 논리적인 세그먼트로 나누어 구성하고 각 세그먼트에 대한 가중치를 지속적으로 계산하며 계산된 가중치에 따라 세그먼트 데이터의 저장 여부를 결정하도록 한다. 또한 네트워크상에 산재되어 있는 컴퓨팅 노드들을 거리에 따라 지역적 그룹으로 지정하고 해당 그룹 내에서 저장 공간을 효율적으로 공유하고 활용하도록 한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 수행된 실험을 통해 제안하는 방식이 기존의 방법들에 비해 비교적 좋은 성능 평가가 도출되는 것을 확인하였으며 이는 전송과정에서 발생되는 초기 지연시간 감소와 끊김 없는 전송 모두를 가능하게 할 수 있음을 알 수 있다.
본 연구는 불특정 다수의 도로이용자들이 경로우회 시 갖는 의사결정과정속에 내포된 비선형성과 불확실성을 고려한 정도 있는 모형구축으로 주요 우회결정요인을 분석하는 것이 주요 목적이다. 이를 위하여 고속도로 및 국도를 이용하는 운전자를 대상으로 우회여부에 관련된 SP조사를 실시하였고, 조사결과에 대하여 의사결정나무와 신경망이론의 결합된 모형을 구축하여 운전자 우회결정요인을 분석하였다. 분석결과 운전자 우회여부결정에 영향을 미치는 요인은 우회도로 인지여부, 교통정보 신뢰도 및 이용빈도, 경로전환빈도, 나이순으로 나타났다. 또한 오분류표를 통한 기존 모형과의 예측력의 비교결과 결합된 모형의 오분류율이 8.7%로 기존 모형인 로짓모형 12.8%, 의사결정나무 단독 모형 13.8%와 비교했을 때 가장 예측력이 높은 것으로 나타나 운전자 우회결정요인 분석에 관한 모형의 적용 타당성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 교통량 분산효과와 도로망 효율 증대를 위한 효과적인 우회관리전략 수립 시 기초 자료로 활용가능하리라 사료된다.
출발지 기준 고속도로 경로 통행시간(PTTDP)은 첨단여행자정보시스템(ATIS)의 핵심 정보이다. 이러한 필요성에도 불구하고, 지능형교통체계(ITS)의 예측분야에서 PTTDP에 대한 연구는 성공적으로 극복해야할 핵심 도전과제중 하나로 남아있는 상태이다. 이러한 문제점을 효과적으로 극복하기 위하여, 본 연구에서는 고속도로 IC간 경로통행시간을 동적으로 예측하는 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 모형은 고속도로망에서 TG의 교통수요와 TG간 출발지기준 경로통행시간간의 관계를 기반으로 개발되었다. 모형의 입력 자료로(TCS로 수집되는) 통행수요와(DSRC로 수집되는) 경로통행시간 자료가 이용되었다. 개발 모형은 고속도로 정보시스템에 탑재/운영하기 위하여 Data Ming 기법중 연산속도가 빠른 k-최근린 이웃을 이용하였다. 실제 자료를 이용한 적용 실험에서, 제안된 모형은 예측의 신뢰성과 연산수행속도 측면에서 ATIS에 적용이 가능한 수준의 성능을 보였다.
춘천시는 여러 가지 자연재해 중 홍수로 인한 댐의 붕괴 시 상당한 피해를 입을 것으로 예상되는 지역이다. 그렇다면 피해를 최소로 하는 방법은 무엇이 있겠는가\ulcorner 많은 방법이 있겠지만 댐이 붕괴되기 전 대피하는 것이 가장 좋은 방법이 될 것이다. 그러면 몇 시간 전에 대피를 해야 하고 어떤 도구로 대피해야 인명의 피해를 최소로 할 수 있을 것인가\ulcorner 또한 어떤 방법으로 시간을 산정 할 수 있을 것인가\ulcorner 이 연구에서는 이러한 의문을 ARC/INFO 기반의 GIS 기능인 버퍼링, 중첩, 네트워크를 이용하여 춘천시 외곽으로 대피할 수 있는 6개의 노선을 선정하였고, 각 노선의 교통량을 계산하여 위험 분산을 위한 시간을 예측해 보았다.
물리적, 논리적 공간에서 다양한 오브젝트들이 상호작용할 수 있게 되고, 오브젝트에 탑재되는 소프트웨어가 고도화 됨에 따라 엔지니어가 관리 가능한 수준의 시스템 제어가 힘들어지고 있다. 이런 복잡한 시스템의 자율적인 관리를 위해 다양한 상황에 대응 가능한 자가적응성이 요구된다. 자가적응형 소프트웨어는 대상 시스템의 목표나 QoS를 만족할 수 있도록 런타임에 스스로를 변화 시킬 수 있는 능력을 가진 소프트웨어이다. 이러한 소프트웨어는 고도화된 시스템의 관리에 있어서 엔지니어의 부담을 경감시킬수 있다. 본 논문에서 제안하는 선행적 자가적응형 시스템은 도로망과 같은 주기적 특성을 가진 시스템에서 시스템이 직면하는 상황을 사전에 예측하여 미리 대응할 수 있는 시스템이다. 이는 기존에 반응적으로 대응했던 시스템들이 적용한 정책의 효과를 보기까지 낭비되는 시간을 고려하여 해당 지연시간동안에 시스템의 목표나 QoS가 하락하는 상황을 미연에 방지할 수 있다. 본 시스템의 적용분야로 지능형교통체계를 사용하였으며, 도로망 전체에서 정체 발생빈도와 평균 이동속도 그리고 단위길이당 운행시간을 평가항목으로 사용하고, 대상 도로망 전체적인 최적화를 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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