• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권2호
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• pp.52-61
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• 2006

For the detection of moving objects, background subtraction methods are widely used. An adaptive Gaussian mixture model combined with probabilistic learning is one of the most popular methods for the real-time update of the complex and dynamic background. However, probabilistic learning approach does not work well in high traffic regions. In this paper, we Propose a reliable learning method of complex and dynamic backgrounds in high traffic regions.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2006년도 제5회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.31-36
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• 2006

• 융합보안논문지
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• 제6권1호
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• pp.55-63
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• 2006

본 논문에서는 차세대 패킷 네트워크에서의 성능 품질을 개선시키기 위한 하나의 접근 방안으로 패킷 지연에 대한 절대적 차별화 기능을 제공하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 임의 시간 구간에 도착될 입력 트래픽을 예측하고 이를 기반으로 지연 제어 기능을 수행한 후 실제로 입력된 트래픽을 측정하여 예측 오차를 도출하고 이를 다음 시간 구간에서 보상하는 것을 특징으로 한다. 제안된 방식은 매 시간 구간마다 지속적으로 예측 오차를 보상함으로서 예측 편차가 높은 버스트 트래픽에 대하여 특히 우수한 성능을 제공한다. 모의 실험을 통해 제안된 방식은 절대적 성능 지표를 충족하고 기존 방식에 비해 버스트 트래픽에 대하여 우수한 적응성을 제공하는 것을 확인한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.66-77
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• 2014

UTIS(Urban Traffic Information System)는 프로브차량을 활용하여 도시지역의 구간통행시간 정보를 직접 수집하는 방식으로 타 검지체계에 비해 상대적으로 정확한 링크 속도정보를 산출할 수 있다. 하지만, 현재 UTIS에서는 프로브차량(Probe Vehicle) 및 노변기지국(RSE)의 부족, 시스템 오류 등 다양한 요인에 의해 링크 속도정보의 수집이 누락되는 결측 구간이 발생되고 있다. 본 연구에서는 보다 정확한 여행시간 정보를 제공하기 위한 방안으로 k-NN 알고리즘을 기반으로 결측속도 정보를 효율적으로 보정할 수 있는 새로운 보정모형을 제안하였다. 제안 모형은 각 후보개체(이력 시계열 데이터)의 분포 특성에 따라 최근접이웃 개수를 탄력적으로 조정하는 적응형 k-NN 모형이다. 모형 평가 결과, 제안 모형이 결측정보를 효과적으로 보정 처리할 수 있는 동시에 ARIMA 등 타 모형에 비해 보정 오차를 크게 감소시킬 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제안된 결측 보정 모형은 UTIS 중앙교통정보센터에 직접 적용하여 교통정보 서비스 품질을 향상시키데 활용될 계획이다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권10호
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• pp.34-42
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• 2012

IP Network에서 에너지 절감에 기본이 되는 에너지 절약 power 모델에 대해 분석 하고, 에너지 절약이 가능한 한 가지 방안으로 적응적 버퍼링 기법을 적용한 버스트 패킷 구성(adaptive buffering and burst) 방식 및 그의 구현 알고리즘을 제안하고, 그 특징을 설명한다. 본 논문에서는 core IP 네트워크의 ingress router에서 buffering 기간 B를 입력 트래픽에 따라 동적으로 변경하는 적응적 버퍼링 방법과 구성 방법을 설명한다. 이 방법은 주어진 범위의 버퍼링 기간 내에서, ingress 라우터의 입력 트래픽 량이 적으면 버퍼링 주기를 길게, 입력 트래픽 량이 많으면 버퍼링 주기를 짧게 조절하는 방식이며, 이는 네트워크 내에서 입력 트래픽이 적을 때 idle/active의 transition 횟수를 줄이고, 입력 트래픽이 클 때는 중계 라우터에서 버스트의 연속성에 의해 idle/active의 transition 횟수를 줄여 네트워크의 idle 기간을 늘려 에너지 절약 효과를 높이고 있다. 본 방식은 시뮬레이션을 통해 idle period를 증가 시킬 수 있음을 보여 주고, 에너지를 절약 할 수 있음을 확인 한다. 특히 본 제안 방식은 네트워크 특성과 적절히 타협하면, 네트워크 에너지를 절약 할 수 있는 방안임을 분명히 한다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제8권2호
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• pp.234-240
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• 2006

We study the dynamic burst assembly based on traffic prediction and offset and delay differentiation in optical burst switching network. To improve existing burst assembly mechanism and build an adaptive flexible optical burst switching network, an approach called quality of service (QoS) based adaptive dynamic assembly (QADA) is proposed in this paper. QADA method takes into account current arrival traffic in prediction time adequately and performs adaptive dynamic assembly in limited burst assembly time (BAT) range. By the simulation of burst length error, the QADA method is proved better than the existing method and can achieve the small enough predictive error for real scenarios. Then the different dynamic ranges of BAT for four traffic classes are introduced to make delay differentiation. According to the limitation of BAT range, the burst assembly is classified into one-dimension limit and two-dimension limit. We draw a comparison between one-dimension and two-dimension limit with different prediction time under QoS based offset time and find that the one-dimensional approach offers better network performance, while the two-dimensional approach provides strict inter-class differentiation. Furthermore, the final simulation results in our network condition show that QADA can execute adaptive flexible burst assembly with dynamic BAT and achieve a latency reduction, delay fairness, and offset time QoS guarantee for different traffic classes.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제1권1호
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• pp.70-78
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• 2002

치관 국제적으로 전방차량을 따라 순항하거나 전방 장애물을 인식해 경고를 주는 등 교통 및 도로 상황에 대응하여 운전자에게 안전운전을 지원하는 기능을 갖춘 첨단안전차량(Advanced Safety Vehicle: ASV)이 개발되어 시판되고 있다. 국제표준기구(ISO) ITS기술위원회(TC2O4)의 도로/차량 경고 및 제어시스템(Vehicle/Roadway Warning and Control System) 분야(WGl4)에서는 ASV의 각종 기능과 관련한 국제표준을 제정하기 위한 작업이 활발히 진행되고 있다. 또한 각 국가들은 ASV 핵심기능들을 대상으로 그 나라의 도로 및 교통 환경 하에서 실차 주행시험을 통해 기능의 안전도 및 적합성을 평가하는 연구개발을 진행하고 있다 우리나라에서도 건설교통부 ITS 연구개발사업을 통해 ASV 핵심 기능의 하나인 감응식순항제어(Adaptive Cruise Control: ACC)에 대한 국내의 주행 적합성을 평가하기 위한 종합 시험평가 프로그램이 개발 제시되었다. 본 논문에서는 진행중인 국제표준을 근거로 국내의 도로/교통조건에 따른 차량주행 시나리오를 통해 개발된 ACC 종합시험평가 프로그램을 소개하고 이에 따라 실시된 시험결과를 분석한다 이를 통해 결과적으로 ACC의 곽내 주행을 위한 안전기준의 필요성을 제시한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권5호
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• pp.783-788
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• 2002

적응적 패킷 폐기 기법과 비적응적 패킷 폐기 기법은 차별화된 서비스에서 사용하는 RIO 메커니즘보다 엄격한 패킷 폐기 기능을 제공한다. 특히 적응적 사이클 패킷 폐기기법은 사이클 사이의 트래픽 패턴을 분석하여 혼잡제어시에 패킷폐기를 적응적으로 처리함으로써 우선 순위 처리면에서 우수하다. 본 논문에서는 두 알고리즘에 대한 모델링을 제공하고, 망 트래픽의 상태에 따라 동적으로 변하는 전송가능 우선순위와 연계하여 시뮬레이션을 수행하여 처리율과 패킷 폐기율을 분석하였다. 분석을 통하여 두 알고리즘은 트래픽의 부하에 상관없이 RIO 보다 우선순위를 엄격하게 적용하고 우선순위에 따른 패킷 전송 능력이 개선되었음을 증명하였다. 특히 적응적 사이클 패킷 폐기 기법이 RIO 또는 비적응적 사이클 패킷 폐기 기법보다 엄격한 패킷 폐기 정책을 유지하고 우선순위 측면에서 보다 좋은 성능을 나타내었다.

• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.143-160
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• 2001

본 연구에서는 국내 일부지역에 운영중인 첨단신호제어시스템(COSMOS)의 효율성을 평가할 수 있는 미시적(microscopic), 모의실험기(simulator)의 원형(prototype)을 개발하였다. 이 모의실험기의 개발은 원형적인 형성을 목표로 차량의 이동방식과 모듈적용체계 그리고 첨단신호알고리즘 중 독립교차로 실시간제어의 기능을 개발모형의 범위로 하였으며 구체적인 개발 사항은 다음과 같다. 첫째로, 기본적인 차량진행 외에 부가적인 첨단신호기능을 수행하기 위해서 검지기 체계를 통한 자료수집 및 지역제어기 그리고 센터시스템의 알고리즘의 수행이 필요하므로, 미시적 시뮬레이터의 가장 큰 문제점인 연산속도의 문제는 더욱 대두된다. 따라서 이러한 점을 개선할 수 있도록 소프트웨어적인 측면에서 차량의 이동방식을 공간중심방식으로 구성하여 진행시킬 것과 링크별로 각 수행모듈을 합리적으로 적용하도록 제안하였다. 그리고 차량추종 및 차로변경의 모형의 적용을 포함한 링크의 이원화 적용 제안이 타당한지를 평가하기 위하여 NETSIM모형과 비교를 실시하였다. 둘째로, 이러한 모의실험기의 구조를 기초로 개별차량의 검지자료 수집과 매 주기마다 주기 및 녹색시간을 결정하는 독립교차로 실시간 제어 알고리즘의 구현으로 첨단신호제어의 전략을 평가할 수 있는 가능성을 제시하였다. 마지막으로 독자적인 모의실험기로 발전할 수 있도록 Animation 기능과 다양한 효과척도를 산출하여 종합적인 연구를 수행하였다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.84-98
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• 1995

Network-based model were developed to predict short term future traffic volume based on current traffic, historical average, and upstream traffic. It is presumed that upstream traffic volume can be used to predict the downstream traffic in a specific time period. Three models were developed for traffic flow prediction; a combination of historical average and upstream traffic, a combination of current traffic and upstream traffic, and a combination of all three variables. The three models were evaluated using regression analysis. The third model is found to provide the best prediction for the analyzed data. In order to balance the variables appropriately according to the present traffic condition, a heuristic adaptive weighting system is devised based on the relationships between the beginning period of prediction and the previous periods. The developed models were applied to 15-minute freeway data obtained by regular induction loop detectors. The prediction models were shown to be capable of producing reliable and accurate forecasts under congested traffic condition. The prediction systems perform better in the 15-minute range than in the ranges of 30-to 45-minute. It is also found that the combined models usually produce more consistent forecasts than the historical average.