• 한국도로학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.119-128
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• 2008

지속적인 도로 건설에도 불구하고 이용차량의 급증으로 인해 도로에서 발생하는 혼잡은 만성적인 수준에 도달했으며, 도로에서의 이동성 및 정시성 저하를 초래하는 등 심각한 교통문제를 유발하고 있다. 이러한 교통문제를 해결하기 위해서는 소통상태 추이 및 혼잡 징후 파악, 혼잡 원인 및 영향범위 분석 등을 통해 혼잡관리 방안을 수립 시행하는 일련의 과정이 필요한데, 이를 위해서는 교통상태를 모니터링 할 수 있는 지표의 개발이 가장 선행되어야 할 중요한 사항이다. 이러한 이유로 미국을 비롯한 여러 나라들에서는 다양한 형태의 혼잡판단기준 및 혼잡지표를 개발하여 왔다. 본 연구에서는 국내 실정에 부합하고 실효성 있는 교통소통관리를 위해 기존 혼잡지표들의 특징 및 국내 적용 가능성을 검토하여 향후 새로운 혼잡지표의 기능 및 요구사항 등에 대한 개발방향을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.452-456
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• 2010

무선 센서 네트워크에서는 다수의 노드에서 소수의 싱크로 수렴하는 트래픽의 특성으로 인해 네트워크의 혼잡이 빈번히 발생한다. 기존의 혼잡 제어 기법은 혼잡 발생 시 트래픽 제어를 통해 혼잡을 회피할 수 있으나 트래픽의 제어는 응용에서 요구하는 피델리티를 위반한다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 리소스의 제어를 통하여 혼잡을 회피하는 멀티패스 기반의 혼잡 제어 기법을 제안한다. 멀티패스 기반 혼잡제어 기법은 혼잡 발생 시 다수의 대체 경로를 통하여 트래픽을 분산시켜 전송하므로 혼잡 회피가 가능하고 네트워크 리소스의 활용도 또한 증대한다. 실험을 통해 멀티패스 기반 혼잡 제어 기법이 응용의 피델리티를 만족시키며 효과적으로 혼잡을 제어할 수 있음을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-8
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• 2017

본 연구에서는 계절별 혼잡도 변화를 검토하기 위해 1년 동안의 주요 연안 통항로 및 항만 입출항로를 대상으로 계절별 기상특보가 발효되지 않은 1주일간의 GICOMS Data를 바탕으로 혼잡도 평가를 실시하였다. 그 결과 시간당 평균 혼잡도의 계절별 차이는 최대 약 11 %, 평균 약 3.5 %, 피크시간 혼잡도의 계절별 차이는 최대 약 82 %, 평균 약 30 %를 보이는 것으로 분석되었다. 향후 혼잡도 평가시에 이러한 계절별 혼잡도 변화를 감안하여야 하며, 특히 해상교통안전진단에서의 평가 시에는 이러한 계절별 차이가 존재하므로 혼잡여부에 대한 해상교통 안전대책 마련에 더욱 주의를 기울여야 할 것이다.

• 한국항공운항학회지
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• 제28권2호
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• pp.36-46
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• 2020

This study is designed to help customers use more comfortable airports by predicting congestion and congestion times by identifying the traffic routes of passengers in the airport building by day of the week and time by using Wi-Fi sensor collectors, one of the IoT technologies. Analysis of passenger traffic analysis data showed that the most congested time zones were from noon. to 2p.m. for all facilities, which could be used to improve major facilities. Regression analysis of factors affecting congestion found that self-check-in reduces congestion and check-in counters increases congestion. These findings will provide important implications for operations, including congestion management at airports.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.9-16
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• 2022

The nodes constituting the vehicle ad hoc network (VANET) are vehicles moving along the road and road side units (RSUs) installed around the road. The vehicle ad hoc network is used to collect the status, speed, and location information of vehicles driving on the road, and to communicate with vehicles, vehicles, and RSUs. Today, as the number of vehicles continues to increase, urban roads are suffering from traffic jams, which cause various problems such as time, fuel, and the environment. In this paper, we propose a method to solve traffic congestion problems on urban roads and demonstrate that the method can be applied to solve traffic congestion problems through performance evaluation using two typical protocols of vehicle ad hoc networks, AODV and GPSR. The performance evaluation used ns-2 simulator, and the average number of traffic jams and the waiting time due to the average traffic congestion were measured. Through this, we demonstrate that the vehicle ad hoc-based traffic congestion management technique proposed in this paper can be applied to urban roads in smart cities.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권2호
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• pp.153-160
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• 2017

어떤 해역의 해상교통혼잡도를 평가하는 데 있어서 단위 시간당 항행 척수인 교통량을 분석하는 것보다 어떤 시간 단면에 존재하는 단위 면적당의 밀집도 분석을 활용하는 것이 합리적일 수 있다. 본 연구에서는 해상교통안전진단 대행기관의 해상교통혼잡도 평가기법을 표준화하고, 선박톤급별 환산교통량 사용으로 인한 평가오차를 최소화하기 위하여 새로운 방안을 찾고자 한다. 이를 해결하기 위해 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)의 통항선박 데이터를 활용하여 항로구간면적 대비 식별된 개개의 통항선박이 갖고 있는 점용영역의 면적을 합산한 값과의 백분율을 해상교통혼잡도로 평가하는 방안을 제시하였다. 새로운 모형에서는 정보통신기술의 획기적인 발달로 인해 실제 데이터 사용이 가능하여 환산 데이터에 의한 오차발생을 줄일 수 있고, 항로구간별 해상교통혼잡도 평가도 가능하게 되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.321-327
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• 2023

인공 지능이 발전함에 따라 예측 시스템은 우리의 삶에 필수적인 기술 중 하나로 자리를 잡았다. 이러한 기술의 성장에도 불구하고, 21세기 사거리 교통 체증은 계속해서 문제 되어 왔다. 본 논문에서는 Conv-LSTM(: Convolutional-Long Short-Term Memory) 알고리즘을 이용한 사거리 교통 체증 예측 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 교통 체증이 발생하는 사거리에 시간대별 교통 정보를 학습한 데이터를 모델링 한다. 시간의 흐름에 따라 기록된 교통량 데이터로 교통 체증을 예측하며. 예측된 결과를 기반으로 사거리 교통 신호를 제어하고, 일정한 교통량으로 유지한다. VDS(: Vehicle Detection System)센서를 활용하여 도로 혼잡도 데이터를 정의하고, 교통을 원활하게 하기 위하여 각각의 교차로를 Conv-LSTM 알고리즘기반 네트워크 시스템으로 구성하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권1호
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• pp.15-21
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• 2004

One of the most important issues in designing a network and realizing a service is dealing with traffic characteristics. Recent experimental research on LAN, WAN, and VBR traffic properties has highlighted that real traffic specificities can not be displayed because the current models based on the Poisson assumption under estimate the long range dependency of network traffic and self-similar peculiarities. Therefore, a new approach using self-similarity characteristics as a real traffic model was recently developed. In This paper we discusses the definition of self-similarity traffic. Moreover, real traffic was collected and we generated self-similar data traffic like real traffic to background load. On the existing ABR congestion control algorithm transmission throughput with the representative ERICA, EPRCA and NIST switch algorithm show the efficient reaction about the burst traffic.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.41-60
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• 2018

Recently, road traffic congestion is becoming a serious urban phenomenon, leading to massive adverse impacts on the ecology and economy. Therefore, solving this problem has drawn public attention throughout the world. One new promising solution is to take full advantage of vehicular ad hoc networks (VANETs). In this study, we propose a new traffic congestion detection and quantification method based on vehicle clustering and fuzzy assessment in VANET environment. To enhance real-time performance, this method collects traffic information by vehicle clustering. The average speed, road density, and average stop delay are selected as the characteristic parameters for traffic state identification. We use a comprehensive fuzzy assessment based on the three indicators to determine the road congestion condition. Simulation results show that the proposed method can precisely reflect the road condition and is more accurate and stable compared to existing algorithms.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제12권1호
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• pp.75-87
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• 2011

Congestion problems can be approached from the viewpoint of system dynamics theory. The relationship between road capacity and congestion can be explained by the 'relative control' archetype among four system archetypes suggested by Wolstenholme. There is a balancing feedback loop between road capacity and road congestion. However, there is another balancing loop between road congestion and car traffic volume, which keeps disrupting the equilibrium of the former loop. A system dynamics model, which is based on a partial adjustment model of induced traffic in the literature, is built to simulate three road building scenarios: 'Expanding investment', 'Balancing investment' and 'Frozen road investment' scenarios. The 'Expanding investment' scenario manages to drop congestion levels by 9% over 30 years, however, causing much higher emissions of $CO_2$ than other scenarios. The trade-off relationship between congestion levels and environmental costs must be taken into consideration for road investment policies.