Postal logistics organizations are characterized as having high labor intensity and short response times. These characteristics, along with rapid change in mail volume, make load scheduling a fundamental concern. Load analysis of major postal infrastructures such as post offices, sorting centers, exchange centers, and delivery stations is required for optimal postal logistics operation. In particular, the performance of mail traffic forecasting is essential for optimizing the resource operation by accurate load analysis. This paper addresses a traffic forecast problem of postal parcel that arises at delivery stations of Korea Post. The main purpose of this paper is to describe a method for predicting short-term traffic of postal parcel based on self-similarity analysis and to introduce an application of the traffic prediction model to postal logistics system. The proposed scheme develops multiple regression models by the clusters resulted from feature engineering and individual models for delivery stations to reinforce prediction accuracy. The experiment with data supplied by main postal delivery stations shows the advantage in terms of prediction performance. Comparing with other technique, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 45.8%.
Tire wear particles(TWPs), regarded as a microplastic, is generated in significant quantities each year and exist in various spaces and have a negative impact on the surrounding environment. Particularly, roadside environments fall within the direct influence of TWPs, necessitating proactive investigation for contamination management and response. Therefore, this study aimed to investigate the soil acidity and electrical conductivity(EC) and TWPs in the roadside soil of six sites based on traffic volume. The analysis revealed that the soil in all sites exhibited subacidity, and there were no significant differences in EC. Microscopic and FT-IR analysis revealed the presence of microscopic particles in soil samples that exhibited common visual characteristics of TWPs. In the road with the highest traffic volume, 48,300 TWPs were detected per unit area. Furthermore, a proportional relationship between traffic volume and TWPs particles was established. However, influences other than traffic volume on TWPs particle count within the soil were observed. Therefore, for the management of TWPs contaminated roadside soil, a proactive response is necessary in areas with high traffic volumes. However, in order to effectively address the factors contributing to the generation and dispersion of TWPs, further research is required with a multidimensional approach.
This study analyzes the seismic response of traffic light poles, considering soil-foundation effects through nonlinear static and time history analyses. Two poles are investigated, uni-directional and bi-directional, each with 9 m mast arms. Finite element models incorporate the poles, soil, and concrete foundations for analysis. Results show that the initial stiffness of the traffic light poles decreases by approximately 38% due to soil effects, and the drift ratio at which their nonlinear behavior occurs is 77% of scenarios without considering soil effects. The maximum acceleration response increases by about 82% for uni-directional poles and 73% for bi-directional poles, while displacement response increases by approximately 10% for uni-directional and 16% for bi-directional poles when considering soil-foundation effects. Additionally, increasing ground motion intensity reduces soil restraints, making significant rotational displacement the dominant response mechanism over flexural displacement for the traffic light poles. These findings underscore the importance of considering soil-foundation interactions in analyzing the seismic behavior of traffic light poles and provide valuable insights to enhance their seismic resilience and safety.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.52-60
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2024
APT (Advanced Persistent Threat) attack is a dangerous, targeted attack form with clear targets. APT attack campaigns have huge consequences. Therefore, the problem of researching and developing the APT attack detection solution is very urgent and necessary nowadays. On the other hand, no matter how advanced the APT attack, it has clear processes and lifecycles. Taking advantage of this point, security experts recommend that could develop APT attack detection solutions for each of their life cycles and processes. In APT attacks, hackers often use phishing techniques to perform attacks and steal data. If this attack and phishing phase is detected, the entire APT attack campaign will be crash. Therefore, it is necessary to research and deploy technology and solutions that could detect early the APT attack when it is in the stages of attacking and stealing data. This paper proposes an APT attack detection framework based on the Network traffic analysis technique using open-source tools and deep learning models. This research focuses on analyzing Network traffic into different components, then finds ways to extract abnormal behaviors on those components, and finally uses deep learning algorithms to classify Network traffic based on the extracted abnormal behaviors. The abnormal behavior analysis process is presented in detail in section III.A of the paper. The APT attack detection method based on Network traffic is presented in section III.B of this paper. Finally, the experimental process of the proposal is performed in section IV of the paper.
말라카해협의 해상교통 안전 확보는 우리나라를 비롯하여 중국, 일본을 포함한 극동아시아의 경제 발전에 직접적인 영향을 미치므로 세계적으로 중요한 해역이다. 이러한 의미에서 이 해역의 해상교통안전을 분석하는 것은 중요한 의미가 있다. 이 연구에서는 말라카해협을 대상으로 TOAIS 프로그램에 의한 선박 AIS 데이터를 1개월 동안 수집하였고, EasyFit 프로그램을 이용하여 해상교통의 통항분포를 통계적으로 분석하였다. 그 결과, 현재까지 해상교통공학 분야에서 선박통항의 분포는 정규분포라고 알려져 사용되고 있었지만, 말라카해협의 해상교통조사 결과 그 통항분포가 정규분포와 상이하다는 것을 확인하였다. 이러한 상이한 해상교통 분포 모델을 적용한 IWRAP모델을 이용하여 이 해역을 평가하였고, 그 결과 추월과 횡단상황이 가장 위험한 것으로 분석되었다. 또한 말라카해협의 충돌위험이 가장 높은 해역은 말라카해협과 포트클랑 해협 간 횡단지점으로 분석되었다.
항로는 선박의 통항이 빈번하고 특히, 항로의 입구부는 선박의 출입이 잦아 사고의 위험이 높은 지역이지만, 항로 단면에서의 통항분포에만 초점을 맞춘 연구가 다수였으며, 항로 통항 선박간의 시간분포에 대한 연구는 부족하였다. 이에 본 연구에서는 대상항로에서의 통항선박간의 시간 최적분포를 분석하기 위해서 1주일간의 선박의 통항현황을 조사하였다. 통항현황을 바탕으로 항로 입구부에 1개의 Gate line을 선정하고, Gate line을 통과하는 선박을 입출항, 교통량으로 구분하여 분석하였다. 대상항로의 해상교통 분석 자료를 바탕으로 입출항과 교통량으로 구분하여 항로 통항 선박간의 시간 최적 확률분포를 분석하였다. 최적 확률분포를 분석하기 위하여 경계분포, 비경계분포, 비음수분포, 고급분포로 구분하여 총 31개의 확률분포를 적용하였으며, 최적 확률분포 상위 3개를 분석하기 위하여 KS 검정을 사용하였다. 분석 결과 대상항로에서 통항 선박간의 최적 시간 확률분포는 Wakeby 분포로 분석되었으며, 도로교통 등의 선행연구에서 사용한 비음수 분포와 다르게 고급분포가 대부분을 차지하는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 항로 통항 선박간의 시간 분포를 적용함에 있어 다른 교통 분야의 선행연구에서 사용한 대표적인 확률분포를 적용하는 것은 적합하지 않는 것으로 판단된다. 또한 실제 교통조사 시 통항 선박간의 거리와 최적 확률분포로 추정한 거리가 비교적 유사함을 확인하였다. 다만 본 연구는 대표적인 1개의 항로를 분석한 만큼 향후 다양한 항로에서의 통항 선박간의 시간간격 및 교통용량 산정 등의 후속연구가 필요한 것으로 판단된다.
현재 우리나라에서는 매일 막대한 양의 교통 데이터가 측정장치들로부터 수집되고 있으나 오류 데이터와 누락된 데이터들이 상당히 많은 실정이다. 더구나 이러한 데이터는 중요한 분석의 대상이 될 수 있음에도 불구하고 일정 시간이 지나면 삭제되고 있다. 그리하여 본 논문에서는 이러한 교통 데이터를 지속적으로 누적하여 다차원 모델로 저장하면서 데이터의 품질을 결정하는 유효성과 완전성을 높이면서 what-if 분석 기능을 지원하는 일련의 자료처리 과정을 제공하는 통합 교통이력 데이터베이스 시스템의 구현을 설명한다. 구현된 시스템에서는 다양한 오류 및 누락 데이터 패턴들을 보정하는 기법들을 제공하며, what-if 분석 기능은 다양한 데이터 정제 및 가공 과정들에 관련된 환경변수와 일련의 처리 과정들의 조합을 융통성 있게 정의하도록 함으로써 다양한 상황들을 가정하고 실험하여 결과를 분석할 수 있게 해준다. 이러한 what-if 분석 기능은 교통 데이터의 활용도를 획기적으로 높여주며 외국의 교통데이터 시스템들에서도 제공하지 못하고 있다. 교통이력데이터를 정제한 실험결과 매우 우수한 유효성 및 완전성을 가진 교통 데이터를 생성함을 확인하였다.
The enlargement of existing tunnels is required to cope with problems related to traffic congestion. Sometimes, the tunnel traffic must be maintained through existing tunnels during their reconstruction due to non-availability of detours. And excavation by drill and blasting is desired for widening a hard rock tunnel. In this case, the road must be closed for some period for blasting through analyzing of traffic volume. In this paper, a case study on some traffic countermeasures for tunnel enlargement by blasting was performed. And the traffic flow characteristics of some tunnels in domestic main city were analyzed.
This paper analyzes performance measures of a Bluetooth_based mobile home network system. The home network system consists of terminals with Bluetooth interfaces, access points (AP), a home PC, and a gateway A mobile host in wireless terminals uses Mobile IP for supporting the mobility This paper considers four types of data traffic, which are new connection traffic, handoff traffic, Internet data traffic, and control data traffic and suggests a queueing system model of the home network system, where the AP and the home PC are modeled as M/G/1 with four priority queues and the gateway is modeled as M/G/1 with a single queue The generation rate and service time of individual traffic influence their performance measures. Based ell the suggested model, we propose the elapsed time of data traffic in terms of the number of cells, the number of Home PCs, arrival rates of four types of traffic and the service rates of AP/Home PCs/Gateway To analyze influences on the elapsed time with respect to arrival rate of four types of traffic, some examples are given.
트래픽 엔지니어링(Traffic Engineering)은 트래픽을 네트워크 전체에 가능한 균등히 분배하여 사용자들이 원하는 서비스 품질을 보장해주면서 동시에 네트워크 자원의 활용도를 극대화시키는 기술이다. 트래픽 엔지니어링의 주요 목적은 트래픽 레벨과 자원 레벨에서 네트워크의 성능을 향상시키는 것인데, 이것은 네트워크 자원을 경제적으로 그리고 신뢰성 있게 이용하면서 트래픽에 관련된 성능 요구사항을 만족해야 한다. 본 논문에서는 IP/WDM 트래픽 엔지니어링을 구현하기 위한 두 가지 모델에 대해서 비교 분석하고 마지막으로 IP/WDM 트래픽 엔지니어링의 기능 구조에 대해서 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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