본 논문에서는 SNMP를 이용하여 네크워크 트래픽을 실시간으로 모니터링하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 네트워크 정보를 수집하여 분석하고, 실시간 모니터 링을 지원하는 분석 서버 시스템과 분석된 결과를 그래픽적으로 보여주는 클라이언트 시스템으로 구성된다. 분석 서버 시스템은 클라이언트 시스템의 분석 요구에 따라 네트워크 트래픽의 정보를 수집하여 분석하고 응답한다. 클라이언트 시스템은 사용자의 관리요청에 대한 사용자 인터페이스 기능과 분석된 결과를 출력하는 기능이 있으며, 실제 네트워크 상에서의 활용성을 높이기 위해 웹 기반 기술을 적용하였다. 제안된 시스템은 사용자가 웹을 통해 네트워크 상의 관리 행위를 효과적으로 수행할 수 있도록 도움을 줄 것이다.
본 논문은 광대역 무선 통신망의 물리계층 OFDMA시스템 구조에서 멀티미디어 패킷 서비스의 효율적인 처리를 위한 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 스케줄링 알고리즘은 무선 채널 상태 정보 추정을 이용하고 클래스 및 우선권 정책 기반 전송 순위 결정과 이에 의한 전송률 할당을 한다. 그 결과로 제안된 스케줄링 알고리즘은 실시간 서비스에 대해선 최대 트래픽 처리량과 jitter의 최소화를 만족하고 비실시간 서비스에 대해 공평한 트래픽 처리를 수행한다. 제안 된 스케줄링 알고리즘은 기존의 라운드 로빈 스케줄링 방식과 시뮬레이션을 통한 비교를 통해서 보다 우수한 성능을 보인다.
홈 네트워크와 유비쿼터스 인프라가 활성화되면서 다양한 형태의 정보 전송 기술과 새로운 하드웨어 구조를 가진 전용 단말기가 시장에 등장하고 있다. 이와 같은 신규 매체의 등장과 함께 이들 매체가 다양한 분야에서 네트워크를 통한 멀티미디어 데이터의 실시간 참조가 급증하여 네트워크 부하에 따른 멀티미디어 재생 품질이 급격히 하락할 것으로 예상된다. 본 논문에서는 서로 다른 재생 성능을 가지는 다양한 클라이언트가 요청하는 스트림 전송량을 매체 선호도에 따라 차등 할당하여 멀티미디어 재생 품질을 유지시키는 MPP(Media Preference for Presentation) 기반의 트래픽 할당 기법을 제안한다. 매체 선호도는 컨텐츠의 인기도와 재생 매체의 재생 성능에 따라 결정된다. 제안된 MPP 기반의 트래픽 할당 기법은 실험을 통해 클라이언트의 스트림 요청 전송량이 서버의 처리 능력을 초과할 때, 매체의 전송 품질을 조절하여 할당 기법을 적용하지 않았을 때 보다 10% 재생 품질의 향상을 보였음을 평가할 수 있었다.
Purpose The purpose of this study is to develop intelligent vehicle parking distribution system based on LoRa network at the circumstance of traffic congestion during cultural festival in a local city. This paper proposes a parking dispatch and distribution system using a Q-learning algorithm to rapidly disperse traffics that increases suddenly because of in-bound traffics from the outside of a city in the real-time base as well as to increase parking probability in a parking lot which is widely located in a city. Design/methodology/approach The system get information on realtime-base from the sensor network of IoT (LoRa network). It will contribute to solve the sudden increase in traffic and parking bottlenecks during local cultural festival. We applied the simulation system with Queuing model to the Yudeung Festival in Jinju, Korea. We proposed a Q-learning algorithm that could change the learning policy by setting the acceptability value of each parking lot as a threshold from the Jinju highway IC (Interchange) to the 7 parking lots. LoRa Network platform supports to browse parking resource information to each vehicle in realtime. The system updates Q-table periodically using Q-learning algorithm as soon as get information from parking lots. The Queuing Theory with Poisson arrival distribution is used to get probability distribution function. The Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance. Findings This paper suggest a simulation test to verify the efficiency of Q-learning algorithm at the circumstance of high traffic jam in a city during local festival. As a result of the simulation, the proposed algorithm performed well even when each parking lot was somewhat saturated. When an intelligent learning system such as an O-learning algorithm is applied, it is possible to more effectively distribute the vehicle to a lot with a high parking probability when the vehicle inflow from the outside rapidly increases at a specific time, such as a local city cultural festival.
네트워크 트래픽의 증가와 다양한 멀티미디어 응용 서비스가 등장함에 따라 네트워크의 자원을 효과적으로 관리, 운용 및 서비스 품질의 향상을 위해 네트워크 트래픽을 실시간으로 감시하고 분석하는 것이 요구되고 있다. 기존의 소프트웨어 기반의 트래픽 측정 방식으로는 광대역 트래픽의 정확한 측정이 어려움으로 캡처, 헤더 매칭 등의 기능을 효율적으로 수행하는 미터 구조에 대한 연구가 필요하게 되었다. 따라서, 본 논문에서는 좀 더 효율적인 패킷 캡처를 위하여 임베디드 리눅스 기반의 하드웨어 미터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 10 기가비트 네트워크의 패킷 캡처에 대해 AweSim을 이용하여 시뮬레이션 모델을 작성하고 시뮬레이션을 통해 요구되는 시스템 버스와 메모리 대역폭을 분석하였다.
인터넷을 통해 전송되는 트래픽의 양이 점점 더 많아지고 있고, 이에 따라 트래픽의 양을 알아내는 것이 중요해지고 있다. 트래픽을 측정하는 기법에 대한 많은 연구가 있었으며, 주로 적은 양의 메모리를 사용해서 측정의 정확도를 높이는 방향으로 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 기존 기법들에서는 제공하지 않는 플로우 라벨링 기법을 제안한다. 이 기법을 통해서 관리자는 특정 값 이상의 트래픽을 생성한 플로우의 라벨을 실시간으로 알아낼 수 있으며, 기존의 기법이 가지는 카운팅의 상한선을 확장시킬 수 있다. 가장 최근에 발표된 CSM (Counter Sharing Method)에 이 기법을 적용하고, CAIDA 데이터셋을 이용해서 성능을 분석해 본다.
Chowdhury, Mostafa Zaman;Jang, Yeong Min;Haas, Zygmunt J.
Journal of Communications and Networks
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제15권1호
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pp.15-24
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2013
Provisioning of quality of service (QoS) is a key issue in any multi-media system. However, in wireless systems, supporting QoS requirements of different traffic types is a more challenging problem due to the need to simultaneously minimize two performance metrics - the probability of dropping a handover call and the probability of blocking a new call. Since QoS requirements are not as stringent for non-real-time traffic, as opposed to real-time traffic, more calls can be accommodated by releasing some bandwidth from the already admitted non-real-time traffic calls. If the released bandwidth that is used to handle handover calls is larger than the released bandwidth that is used for new calls, then the resulting probability of dropping a handover call is smaller than the probability of blocking a new call. In this paper, we propose an efficient call admission control algorithm that relies on adaptive multi-level bandwidth-allocation scheme for non-realtime calls. The scheme allows reduction of the call dropping probability, along with an increase in the bandwidth utilization. The numerical results show that the proposed scheme is capable of attaining negligible handover call dropping probability without sacrificing bandwidth utilization.
Roundabouts have strengths in traffic flow and safety but can present difficulties for inexperienced drivers. Demand to acquire and analyze drone images has increased to enhance a traffic environment allowing drivers to deal with roundabouts easily. In this paper, we propose a roundabout traffic analysis system that detects, tracks, and analyzes vehicles using a deep learning-based object detection model (YOLOv7) in drone images. About 3600 images for object detection model learning and testing were extracted and labeled from 1 hour of drone video. Through training diverse conditions and evaluating the performance of object detection models, we achieved an average precision (AP) of up to 97.2%. In addition, we utilized SORT (Simple Online and Realtime Tracking) and OC-SORT (Observation-Centric SORT), a real-time object tracking algorithm, which resulted in an average MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) of up to 89.2%. By implementing a method for measuring roundabout entry speed, we achieved an accuracy of 94.5%.
국내에서 이루어지고 있는 부분적인 교통량분석 장비에는 여러 문제점과 한계성을 가지고 있다. 또한, 교통량분석 장비를 통하여 획득한 기존의 교통량 정보는 실시간 제공이 되지 못하고, 도심지의 경우 교통량 밀도분석과 시계열 분석이 어려워 적절한 도로용량 파악의 신뢰성 확보에 한계가 있고, 교통소통 제어관련 정보를 제공하지 못하는 등 도로정책 수립에 활용하기 어려운 실정이다. 따라서 실시간 교통량조사를 통한 정확한 도로소통정보와 후처리 통계분석에 의한 도로소통정보를 통해 정확하고 신속한 교통 및 도로소통정책수립이 필요하다. 본 연구에서는 차량위치정보를 교통정보화하여 교통관제센터로 교통정보를 전송할 수 있는 인공위성측량 기술기반의 차량용 교통정보수집시스템을 개발하였다. 또한, 전송된 교통정보를 관리 분석하고 처리된 도로소통정보를 실시간으로 웹상에 제공해줄 수 있는 웹 지리정보체계 기술기반의 교통관제시스템을 개발하였다.
IDC(Internet Data Center)는 안정적인 회선과 전력공급시설을 갖춘 서버 입주시설로써 효율적으로 구분되어진 랙 단위 서브네트워크 상에 서버를 20~30대씩 묶어 관리하는 시설이다. 여기서는 랙 단위로 서버들의 보안, 방화벽, 트래픽 등을 효율적으로 관리해주는 방법이 필요하다. 이를 지원하기 위해 3~5종의 상용 장비를 채택할 경우 도입비용은 물론 운용관리에 큰 부담일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 5가지 기능을 하나의 랙 단위 소형 통합보안라우터에 구현하는 방법을 제시하고, 특히 IDC에서는 필수 기술인 트래픽 쉐이핑과 IPS를 융합 구현하며 이에 따른 효용성도 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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