In this paper, we have designed and implemented a parameter extraction system for analyzing Internet using SNMP. The extraction system has two modules; one is collection request module, and the other is analysis request module. The collection request module generates a polling script, which is used to collect management information from the managed system periodically. With this collected data, analysis request module extracts analysis parameters. These parameters are traffic flow analysis, interface traffic analysis, packet traffic analysis, and management traffic analysis parameter. For management activity, we have introduced two-step-analysis-view. One is Summary-View, which is used find out malfunction of a system among the entire managed systems. The Other is Specific-View. With this view we can analyze the specific system with all our analysis parameters. To show available data as indicators for line capacity planning, network redesigning decision making of performance upgrade for a network device and things like that.
본 연구에서는 단속류 도로에서의 유고상황을 감지할 수 있는 새로운 유고감지기법을 제시하였다. 유고감지를 위하여 적용된 방법은 교통특성들을 이용한 라틴방격(Latin Square)분석법이다. 라틴방격분석법을 이용하여 기존 연구사례에서 시도했던 방법과는 다르게 차로별, 시간대별 교통특성의 변화를 분석하여 유고상황을 감지하였다. 사용된 교통특성자료는 맑은 기상상태에서 정상운영시 또는 유고발생시 관측된 교통량, 속도, 점유율 자료이며, 유고시 자료는 2차로에서 10분간 유고가 발생했었던 자료이다. 정상운영시 및 유고발생시에 대한 교통상황을 감지하기 위하여 교통량, 속도 및 점유율 등을 기준으로 각각 라틴방격분석을 시행했다. 분석결과, 라틴방격분석을 이용하여 교통상황을 감지하는 경우, 교통량을 기준으로 교통상황을 감지하는 것이 다른 교통특성을 기준으로 교통상황을 감지하는 것보다 감지능력이 우수한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 교통시설 하부구조인 옹벽(중력식 옹벽)에 가해지는 수평토압의 크기에 교통하중이 미치는 영향을 파악하였다. 교통시설 하부구조인 옹벽에서 상부 교통하중이 옹벽 안전성에 미치는 영향에 관한 연구가 부족한 실정이다. 교통하중으로 인해 옹벽에 유발되는 수평토압은 도로의 차선 수, 차량 하중의 크기 및 옹벽으로부터 떨어진 거리 등의 영향을 받을 것이다. 따라서 이들 변수를 대상으로 수치해석한 결과, 차량하중 이격거리가 옹벽 높이보다 클 경우 수평토압의 변화는 미미하였다. 따라서 상부에 교통하중을 받는 도로옹벽 설계 시 옹벽내측으로부터 교통하중까지의 이격거리가 옹벽의 높이 내의 교통하중만을 고려하는 것이 실용적이고 합리적이다.
서비스거부 공격 또는 분산서비스거부 공격과 같이 단시간 동안 대량의 비정상 트래픽이 발생하였을 경우, 이에 대응하기 위한 기법들에 대해 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 비정상 트래픽에 대응하기 위한 대표적인 기법들인 공격차단 기법과 공격경감 기법을 이론적으로 비교한 내용을 보이고자 한다. 공격차단 기법은 일반적으로 필터링 규칙을 기반으로 특정 네트워크로 유입된 네트워크 트래픽에 대해 통과 또는 차단을 실시하는 기법을 의미한다. 그리고 공격경감 기법은 트래픽 전송경로 상에 존재하는 라우터에서 각 라우터들이 가지고 있는 비정상 트래픽 정보를 기반으로 해당 트래픽에 대해 필터링 작업을 실시하거나, 목적지 네트워크의 게이트웨이 상에서 유입된 트래픽의 서비스품질을 제어하는 방법으로 비정상 트래픽에 대해 대응 작업을 실시하는 기법을 의미한다. 비교 기준으로는 공격탐지루틴이 동작한 후, 통과하는 정상 트래픽과 오탐지 트래픽 비율로 하며, 공격경감 기법에 사용할 수 있는 구체적인 트래픽 대역폭 비율을 추가로 보이도록 한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권4호
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pp.187-196
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2017
It is urgent to prepare countermeasures for traffic congestion problems of Korea's metropolitan area where central functions such as economic, social, cultural, and education are excessively concentrated. Most users of public transportation in metropolitan areas including Seoul use the traffic cards. If various information is extracted from traffic big data produced by the traffic cards, they can provide basic data for transport policies, land usages, or facility plans. Therefore, in this study, we extract valuable information such as the subway passengers' frequent travel patterns from the big traffic data provided by the Seoul Metropolitan Government Big Data Campus. For this, we use a Hadoop (High-Availability Distributed Object-Oriented Platform) to preprocess the big data and store it into a Mongo database in order to analyze it by a sequential pattern data mining technique. Since we analysis the actual big data, that is, the traffic cards' data provided by the Seoul Metropolitan Government Big Data Campus, the analyzed results can be used as an important referenced data when the Seoul government makes a plan about the metropolitan traffic policies.
본 연구는 기존 교통정보 수집체계의 한계를 보완하기 위한 수단으로써 드론을 사용하였을 경우 교통량, 속도, 밀도 등의 정보를 단시간에 경제적으로 수집 가능하다는 점에 착안하였으며, 이를 위해 드론을 실제 교통현장 촬영영상 분석을 통해 추출된 핵심 교통정보의 타당성 검증과 더불어 다양한 정보수집시나리오 분석을 통해 최적의 교통정보 추출 방법론을 제시하고자 하였다. 본 연구 수행결과, 드론은 단시간에 경제적인 교통정보수집이 가능한 유용한 정보수집 보완수단임은 물론, 매우 간단하고 직관적인 방법으로 연속류 구간의 서비스수준 판정을 가능하게 해 주는 강점이 있는 것으로 확인되었다.
본 연구의 목적은 일반국도에서 계획 시에 예측한 교통량과 실제 개통 이후의 교통량을 비교하여 수요예측의 정확도를 파악하는 것이다. 이를 위해 1980년대와 1990년대에 계획된 총 10개 일반국도 구간을 선정하였다. 예측교통량과 실측교통량의 비교를 위해 계획 시의 보고서를 수집하였으며, 상시교통량 조사지점이 있는 구간을 중심으로 선정하였다. 비교를 위한 지표는 오차율을 이용하였으며, 고속국도 등 네트워크 연계성이 있는 구간과 사회경제지표에 의한 구간으로 구분하여 비교 분석하였다. 분석결과, 네트워크 연계성이 있는 구간은 고속국도의 개통에 의한 영향정도에 대한 정확성이 높을수록 오차율이 낮은 것으로 나타났다. 개통시기에 따른 정확도는 개통 이후에 점차적으로 오차율이 낮아지는 것으로 나타나 긍정적인 것으로 판단되었다. 구간별 단위길이에 따른 정확도는 단위길이가 길수록 오차율이 높아지는 것으로 나타났다. 개통 후 3년 시점을 기준으로 오차율을 고속국도와 비교한 결과 일반국도가 다소 안정적인 패턴을 보이고 있으나 개통연도에 따른 오차율의 변화는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.
Even though cars have a good effect on modern society, traffic accidents do not. There are traffic laws that define the regulations and aim to reduce accidents from happening; nevertheless, it is hard to determine all accident causes such as road and traffic conditions, and human related factors. If a traffic accident occurs, the traffic law classifies it as 'Negligence of Safe Driving' for cases that are not defined by specific regulations. Meanwhile, as Korea is already growing rapidly elderly population with more than 65 years, so are the number of traffic accidents caused by this group. Therefore, we studied predictive and comparative analysis of the number of traffic accidents caused by 'Negligence of Safe Driving' by dividing it into two groups : All-ages and Elderly. In this paper, we used empirical monthly data from 2007 to 2015 collected by TAAS (Traffic Accident Analysis System), identified the most suitable ARIMA forecasting model by using the four steps of the Box-Jenkins method : Identification, Estimation, Diagnostics, Forecasting. The results of this study indicate that ARIMA $(1, 1, 0)(0, 1, 1)_{12}$ is the most suitable forecasting model in the group of All-ages; and ARIMA $(0, 1, 1)(0, 1, 1)_{12}$ is the most suitable in the group of Elderly. Then, with this fitted model, we forecasted the number of traffic accidents for 2 years of both groups. There is no large fluctuation in the group of All-ages, but the group of Elderly shows a gradual increase trend. Finally, we compared two groups in terms of the forecast, suggested a countermeasure plan to reduce traffic accidents for both groups.
Railway accidents/incidents occur because of many reasons. Human error by the railway staff or personnel takes a major part of those reasons. In order to reduce and prevent railway accidents/incidents, appropriate measures should be developed to remove root causes induced in human error. A systematic study for analysing causes of human errors and for developing an effective management is necessary. Detailed analysis of the railway traffic signaller's tasks should be preferentially performed for this purpose. This paper introduces the results of analysis for the types and characteristics of the railway traffic signaller's tasks. As a result of the analysis, the railway traffic signaller's tasks can be decomposed into 24 tasks in total, and also be divided into the general task and the emergency task. The railway traffic signaller's tasks are characterized to require continual confirmation and observation activities, and sometimes immediate decision and action.
연속교통류 운영 및 설계에서는 최대통과교통류율에 따른 교통류 상태변화 분석이 중요하다. 최대통과교통류율은 연속교통류 운영상태를 평가함에 있어 기준이 되고 있으며, 병목현상과 같은 지 정체 발생시 최대통과교통류율이 급격히 감소하게 된다. 현재까지 이러한 연속교통류 운영과 관련된 다양한 연구들이 수행되었지만, 변화되는 교통량을 명확하게 식별하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 교통운영 및 설계 등의 다양한 연구를 수행하는 데 있어 가장 중요한 실시간 교통량 변화 검지 방법론에 대한 연구를 실시한다. 이를 위하여 도시고속도로 자유로 구간의 24시간 레이더검지기의 시계열 자료를 이용하며, 교통류 상태 구분에는 통계적 기법의 일환인 터닝포인트 분석(Tunring Point Analysis, 이하 TPA)를 적용한다. TPA는 베이지안 접근법(bayesian approach)을 이용하며, 차량도착은 포아송 분포로 가정한다. 분석대상 구간에 대한 터닝포인트(Turning Point, 이하 TP)를 도출하였으며, 교통량이 변화되는 시점을 확인할 수 있었다. 또한 실시간 교통상태변화 검지를 위한 방법으로 TP지속시간을 설정하여 분석을 실시하였으며, 실시간으로 교통량의 변화를 검지하였다. 이는 기존의 직관적이고 경험적인 접근법의 한계를 극복할 수 있는 장점을 가지며, 실시간으로 교통량 변화를 식별할 수 있어 램프미터링(ramp-metering), 가변차로 등의 교통운영관리에 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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