본 논문은 CDMA 이동전화 기지국에서 처리되는 이동전화 Traffic을 과학적이고 체계적으로 분석하여 BTS(Base Station Transceiver Subsystem)와 중계기의 통화량을 정확하게 예측함으로써 무선망 엔지니어링을 효과적으로 수행할 수 있는 기틀을 마련한 연구이다. 중계기는 BTS와 물리적으로 직접 연결되어 원격 중계 역할을 담당하는 단순한 기능을 가지고 있고, 중계기에 유입되는 Traffic을 계산 할 수 없는 구조를 가지고 있다. 기지국 Traffic은 BTS와 중계기 Traffic이 혼합된 통계 데이터를 의미한다. BTS와 중계기의 Traffic을 구분하기 위해서 기지국과 이동국 사이의 통화거리 분포 측정이 가능하도록 제안된 RTD(Round Trip Delay)를 활용하여 Traffic을 분석하고자 하였다. BTS를 기준으로 BTS와 이동국이 직접 통화하는 경우보다, BTS에서 일정거리에 있는 중계기를 통해서 이동국과 통화로를 구성하는 경우에 상당한 호(call) 지연이 발생하교 BTS와 중계기 사이의 이격 거리에 따라 시간지연이 커지는 현상에 착안하였다. 이러한 근거를 바탕으로 중계기에 임의의 Time Delay를 설치 실험한 결과 Traffic 구분이 불가능하던 중계기 Traffic이 일정한 시간 지연상태로 BTS에 유입되어 99.78%가 구분되었다.
The network traffic prediction of a smart substation is key in strengthening its system security protection. To improve the performance of its traffic prediction, in this paper, we propose an improved gravitational search algorithm (IGSA), then introduce the IGSA into a wavelet neural network (WNN), iteratively optimize the initial connection weighting, scalability factor, and shift factor, and establish a smart substation network traffic prediction model based on the IGSA-WNN. A comparative analysis of the experimental results shows that the performance of the IGSA-WNN-based prediction model further improves the convergence velocity and prediction accuracy, and that the proposed model solves the deficiency issues of the original WNN, such as slow convergence velocity and ease of falling into a locally optimal solution; thus, it is a better smart substation network traffic prediction model.
Asphalt concrete pavements are often destroyed within the intended design life due to the increasement in traffic volume. The most common types of asphalt concrete pavement damages are permanent deformation and fatigue cracking, and so on. In this research, characteristics of traffic loadings and lateral wheel path distributions are analyzed using the field survey on traffic flow. The obtained traffic characteristics can be used to the decision making for the maintenance policy of roads. According to the traffic lane analysis for the 2nd and 3rd lanes, inner lane vehicles tended to pass to the right side to avoid the opposite side vehicles. In addition, the outside lane vehicles were deviated to the left side to avoid passengers. It is also noted that the lateral wheel path distributions was close to the normal distribution.
본 연구의 목적은 CRP (Continuous Risk Profile) 분석을 이용하여 야간에만 교통사고가 많이 발생하는 야간 특화 교통사고 다발구간을 선정하는 방법론을 개발하는 것이다. 또한 이연구의 다른 목적은 CRP 분석을 이용하여 야간 특화 교통사고 다발구간의 특성을 제시하는 것이다. 본 연구에서 CRP 분석은 실제 교통사고 데이터를 이용하며 대상 노선의 교통량 고려해 분석되었다. 또한 CRP 분석에 사용되는 변수는 국내 고속도로의 실정에 적합한 변수로 선정하였다. 본 연구에서는 야간 특화 교통사고를 분석하기 위한 방법으로 야간 CRP에서 주간 CRP를 빼는 방법을 사용하였다. 결과적으로 CRP 분석을 사용하여 야간 특화 교통사고 다발구간을 선정할 수 있었다. 또한 야간 특화 교통사고 다발구간은 IC나 터널이 설치된 구간으로 일반구간과 편차가 있었다. 결론적으로, 야간 특화 교통사고 다발구간 산정에 CRP 분석을 사용할 수 있었으며, IC 또는 터널시설이 설치된 구간에서 야간 특화 교통사고가 많이 발생하여 개선이 필요한 지점으로 선정되었다. 또한 IC 또는 터널시설이 설치된 구간에서 야간 특화 교통사고가 많이 발생한 것은 조명시설로 인한 야간 시인성의 문제에서 요인한 것으로 추론된다.
본 연구는 교통사고 가운데 인적피해를 동반한 교통사고에 대해 교통사고의 시공간적 특성과 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요인을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2012년부터 2015년 까지 4년간 서울시에서 발생한 교통사고 데이터 가운데 인적사고가 있는 데이터를 교통사고 심각도에 따라 경상, 중상, 사망 교통사고로 분류하고, 교통사고의 시공간특성분석은 커널분석, 핫스팟분석, 스페이스타임큐브분석, EHSA(Emerging HotSpot Analysis)를 수행하였으며, 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석은 데이터마이닝 기법중의 하나인 의사결정나무 모형을 활용하였다. 분석결과 서울시 교통사고는 도심부 보다는 외곽지역에서 많이 발생하며 특히 한강 이남의 상업 활동이 많은 곳에서 교통사고가 많음을 확인할 수 있었다. 특히 서초와 강남의 일부 상업 및 유흥지역을 중심으로 교통사고 집중지역이 나타나며 교통사고 다발지역은 시간이 흐름에 따라 그 현상이 더욱 심화되는 경향을 보이고 있었다. 사망교통사고의 경우 지역적으로는 영등포구, 구로구, 종로구, 중구, 성북구 일부지역에 통계적으로 유의미한 핫스팟지역이 나타나지만 시간대별로 구분해보면 오후 퇴근시간 부터 새벽까지 일부 구간에서 핫스팟이 나타나며 시간 고려 없이 분석된 결과와는 상이한 패턴이 나타남을 알 수 있었다. 서울시 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인으로는 사고유형이 가장 중요한 역할을 하며 도로의 종류, 차량의 종류, 교통사고 발생 시간, 법규위반 종류 등의 순으로 중요도가 나타났다. 교통사고 가운데 심각한 교통사고로 이어지는 경우는 차대 사람이나 차량단독으로 사고가 나는 경우 고속도로나 특별광역시도와 같이 폭원이 넓고 차량속도가 높은 곳에서 승합차나 화물차에서 중상의 교통사고가 일어날 가능성이 높으며, 동일한 상황에서 승합차나 화물차가 아닌 승용차, 자전거, 이륜차 등의 경우에는 새벽시간에 심각한 교통사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 나타났다.
PURPOSES : This study deals with first traffic violations occurred by novice drivers, which may be associated with traffic accidents. The objective of this study is to identify what kinds of drivers' characteristics influence on duration till the first traffic violation. METHODS : For the study, Survival Analysis and Cox proportional hazard model, that are usually used in the medical field, were employed. Survival Analysis was conducted to investigate whether there exist differences in survival duration by each covariate, whereas Cox proportional hazard model was used to identify significant factors that affect survival duration till novice drivers violate traffic regulations for the first time after getting a driver license. RESULTS : The results of Survival Analysis indicate that female, age (less than 21), low-frequency examinee of written exam, and non-crash involved drivers have longer duration till the first violation compared to male, greater than 21 years old, high-frequency examinee of written exam, and crash involved drivers, respectively. For the Cox proportional hazard model, license class 1 acquisitor was found to increase the survival duration till the first traffic violation was made, while male, age of 21-24, age of 25-34, age of 45-54, and crash involved drivers were more likely to reduce the survival duration. CONCLUSIONS : Absolutely, traffic violation is closely related to traffic accidents and all of the drivers should keep the traffic regulations to enhance highway safety. The results of this study might provide some insights to construct safe road environments by controlling the factors that reduce the traffic violation duration of novice drivers.
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.
PURPOSES : The bridge section of the expressway has a worse driving environment than the general section. However, traffic safety countermeasures are focused only on the bridge section. Traffic safety countermeasures on the section before entry to the bridge and the section after exit from the bridge are applied only when the bridge has a long-span section. Accordingly, this study will verify the necessity of extending the application of traffic safety countermeasures to areas that are affected by the bridge. METHODS : This study determines the areas that are affected by the bridge as well as the areas that are affected by locations with frequent traffic accidents and suggests the risk factors by affected areas through canonical discriminant analysis. For the analysis, traffic accident data for 3 years, which occurred on bridge sections in six major expressway lines, were used. RESULTS : The numbers of traffic accidents were 469 before the bridge, 281 on the bridge, and 468 after the bridge. The variables that have impact on the seriousness of accidents are as follows: speeding, excess manipulation of the steering wheel, and failure to secure safety distance for accidents that occurred before the bridge section; speeding, excess manipulation of the steering wheel, and dozing off for accidents that occurred on the bridge; and speeding and failure to secure safety distance for accidents that occurred after the bridge section. CONCLUSIONS : Areas affected by the bridge show higher accident rates than the bridge section; therefore, imposing traffic safety countermeasures on the integrated section of the bridge and the affected areas is required. It is believed that the results suggested in this study could be effectively used in the prevention of traffic accidents by imposing custom-made safety countermeasures for each section.
유해 트래픽의 최근 유형은 트래픽 폭주 공격에서 더 발전되어 웜, 봇과 같이 다양화, 지능화, 은닉화, 자동화되어 기존의 방법으로는 탐지하기 어렵다. SNMP 기반의 추이 분석 방법은 인터넷 사용의 큰 비중을 차지하고 있는 정상적인 P2P(메신저, 파일 공유) 및 기타 응용 프로그램 사용 시 유해 트래픽으로 분류하는 문제점과, 웜 및 봇과 같은 발전된 유해 트래픽을 분석해내지 못하는 큰 취약점을 가지고 있다. 제안한 방법은 프로토콜 추이 및 포트 트래픽 분석 방법을 적용하였다. 발생된 트래픽을 프로토콜, well-known포트, P2P포트, 기존 공격 포트, 특정 포트로 분류하고 이상 가중치를 적용하며, 실험 결과 P2P 트래픽 분석, 웜 및 봇 탐지, 트래픽 폭주 공격 등을 효과적으로 검출 할 수 있었다.
Outline map is used for the description and reconstruction of the traffic accident. One way to produce the outline map is by adopting detailed measurements from the accident site such as final position of the vehicle and pedestrian, width of the road, and locations of the oil and tire marks. This method consumes large amount of time not to mention that of the production of detailed version as fine as the picture of the site. Aerial recording equipment so called HeliCam can produce an outline map that can substitute that of manual method with even faster production time and higher resolution. However, the produced picture have errors which are resulted by distortion due to the characteristics of camera and direction of the photographing. This paper provides correction of the distortion of oultline map produced by HeliCam using Adobe Photoshop and PC-Rect. The result showed resonable error range less than 6 cm(0.1%) for $60m{\times}30m$ area taken by HeliCam. The presented method develops outline map with small error, which is useful to traffic accident analysis, and traffic accident cases analyzed in this study were also.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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