• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.1161-1164
• /
• 2005

In this paper, we proposed the technique to estimate the life cycle of Internet content services based on the logistic regression model. In this paper, to define parameters of Internet contents estimating life cycle by logistic regression model, we used market size, traffic amount, page view and session-visit number as the parameters of Internet contents estimating life cycle by logistic regression model. In this paper, to compare the performance of our proposed scheme, we estimated life cycle for the download services of bell sound & character contents in mobile network. As a result, using our proposed logistic regression, we were able to estimate exactly the life cycle of the download services of bell sound & character contents.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2002.07b
• /
• pp.1098-1100
• /
• 2002

Inter-RNC(radio network controller) and inter-BSC(base station center) hard handovers involve rerouting. Thus additional delay time for the new bearer setup and reroute determination should be considered. For theses kinds of handovers we propose a new scheme and coined it as ICHP(Inter-Cluster Handover Prediction). When a call approaches a boundary cell of a cluster, ICHP prepares for the handover by performing resource reservations and reroute computation in advance. Performance analysis shows that ICHP provides faster handover and that it lowers the blocking probability.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.10a
• /
• pp.778-780
• /
• 2019

본 논문은 네트워크 트래픽에 대한 동적인 변화에 대응하기위해 기존의 네트워크 트래픽 데이터를 이용하여 기계 학습을 사용하여 학습시킴으로써 이후 네트워크 트래픽 동향에 대해 분류하여 예측하는 연구에 관한 논문으로, 기계 학습의 종류 중 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용하여 실험하였는데 MLP 의 구조와 학습 반복 횟수에 따른 정확도의 차이와 테스트 데이터 실험 결과를 정리하였다. 또한 이를 통해 얻어진 결과는 어떻게 사용 될 지와 정확도를 높이기 위해서는 어떤 요소가 영향을 끼치는지에 대해 논문의 방식과 비교하여 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.187-188
• /
• 2013

비트토렌트는 인터넷을 통해 빠르고 효율적으로 파일을 공유할 수 있는 P2P (Peer-to-Peer) 파일전송 프로토콜이다. 파일을 P2P 네트워크 상에 분산하여 저장하고 서로 다른 환경의 피어들이 각자의 필요에 따라 쉽게 네트워크를 떠날 수 있기 때문에, 비트토렌트 네트워크는 매우 복잡하고 동적인 구조를 가진다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 구조, 특히 피어들 간의 링크생성과 분리를 예측하여 비트토렌트 파일공유 시스템의 성능을 향상시키고자 하는 방향을 제시한다. 토렌트 크롤러 비트토렌트 네트워크 모니터링 시스템을 사용해 네트워크 부하를 최소화하며 네트워크 트래픽을 분석하고, 관찰된 네트워크 트래픽 특성을 통해 링크를 예측하는 방법을 제안한다.

• International conference on construction engineering and project management
• /
• 2022.06a
• /
• pp.1043-1050
• /
• 2022

Markov chains and Monte Carlo Simulation were applied to account for the probabilistic nature of pavement deterioration over time using data collected in the field. The primary purpose of this study was to evaluate pavement network performance of Western Australia (WA) by applying the existing pavement management tools relevant to WA road construction networks. Two approaches were used to analyze the pavement networks: evaluating current pavement performance data to assess WA State Road networks and predicting the future states using past and current pavement data. The Markov chains process and Monte Carlo Simulation methods were used to predicting future conditions. The results indicated that Markov chains and Monte Carlo Simulation prediction models perform well compared to pavement performance data from the last four decades. The results also revealed the impact of design, traffic demand, and climate and construction standards on urban pavement performance. This study recommends an appropriate and effective pavement engineering management system for proper pavement design and analysis, preliminary planning, future pavement maintenance and rehabilitation, service life, and sustainable pavement construction functionality.

• International Journal of Highway Engineering
• /
• v.19 no.4
• /
• pp.1-7
• /
• 2017

PURPOSES : This study aims to improve complex modeling of multivariable, nonlinear, and overdispersion data with an artificial neural network that has been a problem in the civil and transport sectors. METHODS: Deep learning, which is a technique employing artificial neural networks, was applied for developing a large bus fuel consumption model as a case study. Estimation characteristics and accuracy were compared with the results of conventional multiple regression modeling. RESULTS : The deep learning model remarkably improved estimation accuracy of regression modeling, from R-sq. 18.76% to 72.22%. In addition, it was very flexible in reflecting large variance and complex relationships between dependent and independent variables. CONCLUSIONS : Deep learning could be a new alternative that solves general problems inherent in conventional statistical methods and it is highly promising in planning and optimizing issues in the civil and transport sectors. Extended applications to other fields, such as pavement management, structure safety, operation of intelligent transport systems, and traffic noise estimation are highly recommended.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.62-65
• /
• 2018

This paper comes out with the study on sensing data collection strategy in a Software-Defined Mobile Edge vehicular networking. The two cooperative data dissemination are Direct Vehicular cloud mode and edge cell trajectory prediction decision mode. In direct vehicular cloud, the vehicle observe its neighboring vehicles and sets up vehicular cloud for cooperative sensing data collection, the data collection output can be transmitted from vehicles participating in the cooperative sensing data collection computation to the vehicle on which the sensing data collection request originate through V2V communication. The vehicle on which computation originate will reassemble the computation out-put and send to the closest RSU. The SDMEVN (Software Defined Mobile Edge Vehicular Network) Controller determines how much effort the sensing data collection request requires and calculates the number of RSUs required to support coverage of one RSU to the other. We set up a simulation scenario based on realistic traffic and communication features and demonstrate the scalability of the proposed solution.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.1317-1320
• /
• 2002

네트워크에서 실시간으로 통신 트래픽의 변화량을 감시하고 시계열 분석을 이용해 변화량의 추이를 모형화한다. 트래픽의 변화량을 모형화하게 되면 트래픽에 대한 예측이 가능하게 되므로 트래픽 예측을 이용하여 성능관리를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 트래픽을 이용한 성능관리 시스템에 대해 다룬다. 기존의 성능관리 시스템은 SNMP를 이용한 MIB-II 정보를 바탕으로 하는 분석 방법으로 이는 누적 데이터를 기본으로 하는 관리 방법으로 이상 징후의 판단이 즉각적이지 않았고 또한 모니터링을 수행하기 위해서는 통신 트래픽의 증가를 가져왔다. 대부분의 성능관리 시스템은 단순히 망에서의 트래픽이나 에러율 등을 관리자에게 보고하는 데 그치고 있어 능동적인 성능관리가 이루어지지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 실시간 트래픽 감시를 위해 네트워크에 들어오거나 나가는 트래픽의 양을 측정하여 분석하고, 이 정보를 바탕으로 특정 시점 이후의 트래픽 추이를 모형화하여 미래의 트래픽 양을 예측하고, 예측된 정보를 바탕으로 하는 성능관리 시스템에 대해 연구한다. 예측 알고리즘으로는 시계열 분석을 통해 시계열 자료의 예측을 가능하게 하는 알고리즘으로 설계한다. 이 성능관리시스템을 바탕으로 망 관리자가 전체 통신 네트워크의 부하 상태를 예측하여 신속하게 대응을 할 수 있다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.26 no.8
• /
• pp.984-998
• /
• 1999

최근 개인 휴대 통신에 대한 관심도가 증가하면서 B-ISDN (Broadband Integrated Services Digital Network)과 같은 기존의 유선 망에서 제공하던 다양한 멀티미디어 응용 지원을 무선 망으로 확장시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 유선 망에서는 멀티미디어 응용 지원을 위해 QoS (Quality of Service) Provisioning에 관한 많은 연구가 되어 있으나 무선 망에서는 이동성과 무선 전파의 열악한 전송으로 인해 새로운 QoS Provisioning 방법에 관한 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 무선 망의 특수성으로 인해 발생할 수 있는 서비스의 질 저하와 강제 종료를 줄임으로써 지속적인 QoS를 보장해 주고 한정된 무선 자원을 효율적으로 사용하며 처리에 의한 오버헤드를 줄이기 위하여 다음과 같은 세 가지 방법을 제안하였다. 첫째, 핸드오프 강제 종료율을 줄이기 위하여 대역폭 예약 방법을 사용하되 특정 셀의 트래픽 특성에 맞게 또한 시간대에 따른 트래픽 특성에 따라 예약 대역폭의 양을 조절하는 적응적 대역폭 예약 방법이다. 둘째, 많은 경우 각 셀의 트랙픽 변화는 일정한 주기로 변화한다는 특성에 따라 과거의 트래픽 정보를 이용하는 예측 기반의 대역폭 예약 방법이다. 마지막으로 호의 종류, 트래픽 특성, 단말기의 이동 속도에 따라 다른 우선 순위에 의해 호 수락 제어를 수행하는 우선 순위 기반의 호 수락 제어를 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 기존에 제안된 방법과 성능 비교하여, 요구되는 수준의 QoS 보장과 효율적인 자원의 사용, 요구되는 처리비용의 최소화를 통해 전체 시스템의 성능 향상을 입증하였다.Abstract As interest in wireless hand-held terminals and in personal communications services increases recently, there have been broad studies on the ways to support multimedia applications provided in wired networks such as B-ISDN (Broadband Integrated Services Digital Network) in wireless networks. However, since many studies have focused on Quality of Service (QoS) Provisioning in wired networks to provide multimedia applications, new methods of QoS Provisioning are needed in wireless networks to resolve the problem of wireless channel fading and the difficulty of mobility occurred in wireless networks. This paper proposes three schemes of QoS Provisioning in wireless networks which will make continuous QoS guarantee and efficient use of limited wireless resources possible. The first scheme reserves bandwidth in proportion to the amount of real-time traffic in the neighbor cells to decrease the handoff dropping rate of delay sensitive real-time connections, adapting reserved bandwidth for efficient resource utilization. The second scheme is predictive bandwidth reservation scheme that utilizes the past handoff information. It can decrease overheads required to adapt bandwidth reservation. The last scheme is priority-based call admission control prioritizing traffic type (real-time traffic/ non-real-time traffic), connection type (new connection /handoff connection), and mobile terminal speed (fast mobile/slow mobile). Simulation results show that the proposed QoS Provisioning schemes improve the total system performance by achieving three goals - required QoS guarantee, higher bandwidth utilization and less overhead.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.18 no.5
• /
• pp.83-97
• /
• 2000

The traffic management schemes through traffic signal control and information provision could be effective when the link-level data and trip-level data were used simultaneously in analysis Procedures. But, because the trip-level data. such as origin, destination and departure time, can not be obtained through the existing surveillance systems directly. It is needed to estimate it using the link-level data which can be obtained easily. Therefore the objective of this study is to develop the model to estimate O-D demand using only the link flows in highway network as a real time. The methodological approaches in this study are kalman filer, least-square method and normalized least-square method. The kalman filter is developed in the basis of the bayesian update. The normalized least-square method is developed in the basis of the least-square method and the natural constraint equation. These three models were experimented using two kinds of simulated data. The one has two abrupt changing Patterns in traffic flow rates The other is a 24 hours data that has three Peak times in a day Among these models, kalman filer has Produced more accurate and adaptive results than others. Therefore it is seemed that this model could be used in traffic demand management. control, travel time forecasting and dynamic assignment, and so forth.