• 제목/요약/키워드: spatio-temporal congestion pattern

검색결과 4건 처리시간 0.017초

고속도로 이력데이터에 포함된 정체 시공간 전개 패턴 자동인식 알고리즘 개발 (An Automatic Pattern Recognition Algorithm for Identifying the Spatio-temporal Congestion Evolution Patterns in Freeway Historic Data)

  • 박은미;오현선
    • 대한교통학회지
    • /
    • 제32권5호
    • /
    • pp.522-530
    • /
    • 2014
  • 교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복 비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두 들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에 활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과는 향후 반복 비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.

FEC 환경에서 효율적 자원 배치를 위한 엣지 디바이스의 최적 이동패턴 추출 (Extracting optimal moving patterns of edge devices for efficient resource placement in an FEC environment)

  • 이연식;남광우;장민석
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제26권1호
    • /
    • pp.162-169
    • /
    • 2022
  • 동적으로 변하는 시간 가변적 네트워크 환경에서 엣지 디바이스의 최적 이동패턴은 FEC환경에서 응용 서비스 사용자에 근접한 에지 클라우드 서버에 컴퓨팅 리소스를 분배하거나 새로운 에지 서버(기지국)를 배치하는데 적용함으로써, 클라우드 컴퓨팅의 단점인 지연시간 문제 완화를 위한 효율적 계산 오프로딩이 가능한 환경 구축에 활용이 가능하다. 본 논문은 임의의 시간제약 및 이동규칙 등이 적용되는 시공간 환경에서 응용 서비스를 요구하는 다수의 엣지 디바이스(이동객체)들의 이동경로를 빈발도 기반으로 분석하여 최적 이동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 OPE_freq 알고리즘을 A* 및 Dijkstra 알고리즘들과 비교 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 상대적으로 빠른 연산시간과 적은 메모리를 사용하고 보다 정확한 최적경로를 추출함을 알 수 있다. 또한 A* 알고리즘과의 비교 결과를 통하여 가중치를 빈발도와 동시에 적용함으로써 경로 추출의 정확도를 향상시킬 수 있음을 도출하였다.

빈발도와 가중치를 적용한 엣지 디바이스의 최적 이동패턴 추출 (Extraction of Optimal Moving Patterns of Edge Devices Using Frequencies and Weights)

  • 이연식;장민석
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제26권5호
    • /
    • pp.786-792
    • /
    • 2022
  • 최근 클라우드 환경의 서비스 지연문제 해결을 위하여 응용서비스의 사용자 근접성 확보 및 계산 오프로딩을 위한 FEC (Fog/Edge Computing) 패러다임에 대한 연구가 활발하다. 엣지 디바이스 (이동객체)들의 동적 위치변화 패턴 예측방법은 FEC 환경에서 컴퓨팅 리소스의 효율적 분배 및 배치를 위하여 중요한 역할을 한다. 본 논문은 엣지 디바이스들의 이동 빈발패턴에 대한 지지도의 임계값을 적용하여 선택된 경로들을 대상으로 임의의 가중치 (거리, 시간, 혼잡도)를 추가적으로 적용한 최적 이동패턴 추출방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘은 빈발도만을 적용한 OPE_freq [8] 알고리즘과 A* 및 Dijkstra 알고리즘 등과 비교한 결과, 수행시간과 노드 접근횟수를 감소시키고 보다 정확한 경로를 추출함을 알 수 있다.

시·공간적 풍계에 따른 부산지역 고농도 PM2.5의 일변화 특성 (Characteristics of Diurnal Variation of High PM2.5 Concentration by Spatio-Temporal Wind System in Busan, Korea)

  • 김부경;이동인;김정창;이준호
    • 한국지구과학회지
    • /
    • 제33권6호
    • /
    • pp.469-480
    • /
    • 2012
  • 본 연구는 3년(2005. 12. 1-2008. 11. 30) 동안 부산의 $PM_{2.5}$ 대기오염자동관측소(장림동: 공업지역, 좌동: 주거지역) 측정자료 중 고농도 $PM_{2.5}$(24시간 환경기준 $50{\mu}g/m^3$)에 대한 $PM_{2.5}$$PM_{2.5}/PM_{10}$ 농도비의 일변화 특성과 함께 시 공간적 풍계(풍향 및 풍속)에 따른 특성을 분석하고자 하였다. 고농도 $PM_{2.5}$는 장림동과 좌동 각각 182일 및 27일이었다. 장림동에서 고농도 $PM_{2.5}$의 시간평균농도 및 $PM_{2.5}/PM_{10}$ 농도비의 일변화는 모든 계절에서 오후에 비해 새벽과 오전 및 야간에 높은 비슷한 패턴을 나타내었다. 좌동의 여름 주간에 $PM_{2.5}/PM_{10}$ 농도비가 증가하는 것은 해양조건에서 광화학반응에 의해 생성되는 이차 입자상물질 중 $PM_{10}$의 거대입자 농도가 미세입자인 $PM_{2.5}$ 농도보다 더 감소하기 때문이다. 시간대별로 시 공간적 풍계(풍향 및 풍속등급) 특성을 분석하였다. 그 결과, 고농도 $PM_{2.5}$는 장림동에서 공업단지의 산업활동에 의한 오염물질 정체와 주변지역의 오염물질 이동에 의해 발생되었다. 좌동에서는 주로 주거와 상업활동으로 인한 지역적 오염물질 정체로 발생하는 것으로 나타났다.