• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.13-20
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• 2022

겨울철 도로에서 발생하는 안개 및 결빙구간 교통사고 사망률의 경우는 도로조건 및 기상조건이 매우 중요한 요소 이다. 본 논문에서는 교통사고 예측 데이터를 가정하고 교통사고 위험율을 에측 하는 모의실험을 수행하였다. 그뿐만 아니라, 본 논문에서는 교통사고를 줄이고 교통사고를 예방하기 위해서, 교통공단에서 제공하는 교통사고 사망자 데이터를 WEKA 데이터 마이닝 기법 및 TENSOR FLOW 공개 소스를 이용해서 요인 분석 및 교통사고 치사율 사망을 예측하였다. 추가적인 기능으로는 지도 표시 기능을 이용해서, 운전자가 WEB 기반에서, 안개 및 결빙구간 정보를 운전자에게 제공하는 모의실험 및 교통사고 사진을 실시간으로 전송하는 모의실험 결과를 설명하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.733-750
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• 2019

Software Defined Networking (SDN) is a new network paradigm, allowing administrators to manage networks through central controllers by separating control plane from data plane. So, one or more controllers must locate outside switches. However, this separation may cause delay problems between controllers and switches. In this paper, we therefore propose a Priority-based Scheduling policy for OpenFlow (PSO) to reduce the delay of some significant traffic. Our PSO is based on packet prioritization mechanisms in both OpenFlow switches and controllers. In addition, we have prototyped and experimented on PSO using a network simulator (ns-3). From the experimental results, PSO has demonstrated low delay for targeted traffic in the out-of-brand control network. The targeted traffic can acquire forwarding rules with lower delay under network congestion in control links (with normalized load > 0.8), comparing to traditional OpenFlow. Furthermore, PSO is helpful in the in-band control network to prioritize OpenFlow messages over data packets.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 추계학술대회 논문집(제1권)
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• pp.127-132
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• 2006

해상교통량 조사 분석은 안전하고 원활한 항로 항만의 설계와 제반시설의 개선 및 항행관리를 위하여 반드시 필요한 수단이다. 해상교통량 조사 분석과정에서 정확한 조사방법을 통해 선박통항에 관한 데이터들을 수집하여야 하고, 수집된 선박교통량에 관한 다양한 정보는 정확하고 과학적으로 분석되어야 한다. 이 논문에서는, 해상교통량 조사과정에 있어 인력에 의해 일어날 수 있는 오차를 보완할 수 있으며, 정확한 조사의 실행 및 분석결과를 출력할 수 있는 시스템을 연구 제작함을 목표로 한다. AIS 및 전자해도를 기반으로 하여 정확하고 신속하게 선박교통정보를 수집하여 조사분석자의 수고를 경감시켜줄 수 있으며 표준화된 분석결과를 제시해줄 수 있는 해상교통량 분석 시스템을 제안하고 그 개발 내용을 소개하고자 한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.183-190
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• 2012

PURPOSES : The fundamental diagram provides basic information necessary in the analysis of traffic flow and highway operation. When traffic flow is congested, the density-flow points in the fundamental diagram are widely scattered and move in a stochastic manner. This paper investigates the pattern of density-flow point transitions and identifies car-following behaviors underlying the density-flow transitions. METHODS : From a microscopic analysis of 722 fundamental diagrams of NGSIM data, a total of 20 transition patterns of fundamental diagrams are identified. Prominent features of the transition patterns are explained by the behavior of the leader and follower. RESULTS : It is found out that the average speed and the speed difference between the leader and the follower critically determine the density-flow transition pattern. The density-flow path is very sensitive to the values of vehicle speed and spacing especially at low speed and high density such that most fluctuations in the fundamental diagram in the congested regime is due to the noise of speed and spacing variations. CONCLUSIONS : The result of this study suggests that the average speed, the speed difference between the leader and the follower, and the random variations of speed and spacing are dominant factors that explain the transition patterns of a fundamental diagram.

• 대한교통학회지
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• 제26권3호
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• pp.179-186
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• 2008

교통류의 안정성을 깨지 않음과 동시에 생산성을 저하시키지 않는 적절한 교통류 관리 방안이 필요하다. 지금까지 기존 지능형교통시스템(ITS: Intelligent Transportation System)에 의한 교통류관리에서는, 이러한 개념의 교통류 관리 방안을 명시적으로 다루지 못하였다. u-T(Ubiquitous Transportation) 시스템 환경 하에서, 개별차량 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능해 지며, 이러한 개별차량 위치 데이터에 의해 기존 ITS 환경에서는 수집 불가능했던 밀도 산정이 가능해 진다. 또한 V2I(Vehicle-to-Infra), V2V (Vehicle- to-Vehicle) 등 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어와 개별차량 단위의 미세 대응이 가능해 진다. 본 논문에서는, 이러한 u-T의 수집 데이터와 통신환경을 기반으로, 교통류가 불안정해 사고 잠재력이 커지고 결국 교통류가 와해되어 생산성이 저하되는 것을 예방하는 예방차원의 교통류 관리 방안을 제시하였다. 이것을 실현하기 위한 적정 속도, 적정 차두간격을 그린쉴드 모형에 기반하여 산정하였는데, 제반 교통류 모형을 비교 평가하여 적정 모형을 선택하는 연구도 향후 수행되어야 할 것으로 판단된다.

• 융합보안논문지
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• 제16권5호
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• pp.41-48
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• 2016

본 논문은 플로우 시각화 기반의 네트워크 보안 상황 감시 방법인 VisFlow를 제안하며, 기존 트래픽 플로우 시각화 기술의 단점인 대량 트래픽 발생 시의 직관성 상실 문제, 대칭적 주소 공간에 의한 반사현상 문제, 종단간 연결 의미의 상실 문제를 해결하고자 한다. VisFlow는 단순하고 효율적인 보안 시각화 인터페이스로써 플로우 시각화 기술을 활용하여 개별적인 트래픽 데이터들에서는 볼 수 없었던 다양한 네트워크 현상들을 패턴으로 형상화하고 관리 네트워크 내의 보안 상황을 실시간으로 분석 및 감시하는 방법이다. 트래픽 플로우의 포트 역할 분석 방법을 이용하여 노드 유형과 중요 정보를 식별 분류하고, 분류된 정보는 중요도에 따라 2D/3D 공간 상에 단순화 및 강조하여 표시함으로써 직관성과 실용성을 높인다. 또한, IP주소값에 기반한 비대칭적 노드 배치를 통해 반사현상 문제를 해결하고 노드간의 연결선을 활용하여 종단간의 세션 의미를 유지함으로써 정보성은 높인다. 관리자는 VisFlow를 통해 방대한 트래픽 데이터를 쉽게 탐색하고 전체 네트워크 상황을 직관적으로 파악함으로써 네트워크 보안 상황을 효과적으로 감시할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제23권3호
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• pp.137-147
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• 2005

본 연구의 목적은 연속류의 미시적 행태분석을 통해 새로운 용량개념을 정의하고 이에 대한 용량 산정방법을 개발하고 제안하는데 있다. 교통자료 검지체계의 기술적 발전은 기존 미국 도로용량편람에서 활용된 자료에 비해 정확하고 많은 자료의 수집을 가능하게 하고, 이에 따라 교통류 해석에 대한 다양한 학문적 접근이 시도되면서 기존도로용량의 정의와 산정기준의 한계점이 드러나고 있다. 대안적 용량개념은 교통류-밀도 관계에서 용량감소와 이력현상을 포함한 혼잡교통류의 특징을 포괄적으로 해석하려는 시도로써, 확률적 모형과 행태적 또는 역학적 모형으로 구분할 수 있다. 그러나 대안적 용량개념으로 제안된 두 가지 모형 역시 연속류의 다양한 상태와 상태변동을 설명하기에는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여, 연속류의 미시적 행태자료를 통해 시추이 속도-밀도 관계. 집계간격과 교통량-속도-밀도 관계, 차두시간 분포특성, 그리고 자유속도 분포특성 분석을 수행하고, 용량의 기준이 되는 차두시간을 통계적으로 결정함으로써 교통제어를 위한 새로운 용량개념을 정의하고 이에 대한 용량산정방법을 개발하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.31-38
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• 2012

Next generation cellular applications and smart phone usage generate very heavy wireless data traffic. It becomes ineluctable for mobile network operators to have multiple core network entities such as Serving Gateway and Packet Data Network Gateway in 4G-LTE to share this high traffic generated. A typical configuration consists of multiple serving gateways behind a load-balancer which would determine which serving gateway would service a end-users'request. Such hardware is expensive, has a rigid policy set, and is a single point of failure. Another perspective of today's increasingly high data traffic is that besides it is being widely accepted that the high bandwidth L TE provides is creating bottlenecks for service providers by the increasing user bandwidth demands without creating any corresponding revenue improvements, a hidden problem that is also passively advancing on the newly emerging 4G-LTE that may need more immediate attention is the network signaling traffic, also known as the control-plane traffic that is generated by the applications developed for smartphones and tablets. With this as starting point, in this paper, we propose a solution, by a new approach considering OpenFlow switch connected to a controller, which gains flexibility in policy, costs less, and has the potential to be more robust to failure with future generations of switches. This also solves the problem of scaling the control-plane traffic that is imperative to preserve revenue and ensure customer satisfaction. Thus, with the proposed architecture with OpenFlow, mobile network operators could manipulate the traffic generated by the control-plane signaling separated from the data-plane, besides also reducing the cost in installing multiple core-network entities.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권9호
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• pp.3598-3614
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• 2020

With the increase of motor vehicles and tourism demand, some traffic problems gradually appear, such as traffic congestion, safety accidents and insufficient allocation of traffic resources. Facing these challenges, a model of Spatio-Temporal Dilated Convolutional Network (STDGCN) is proposed for assistance of extracting highly nonlinear and complex characteristics to accurately predict the future traffic flow. In particular, we model the traffic as undirected graphs, on which graph convolutions are built to extract spatial feature informations. Furthermore, a dilated convolution is deployed into graph convolution for capturing multi-scale contextual messages. The proposed STDGCN integrates the dilated convolution into the graph convolution, which realizes the extraction of the spatial and temporal characteristics of traffic flow data, as well as features of road occupancy. To observe the performance of the proposed model, we compare with it with four rivals. We also employ four indicators for evaluation. The experimental results show STDGCN's effectiveness. The prediction accuracy is improved by 17% in comparison with the traditional prediction methods on various real-world traffic datasets.

• 산업공학
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• 제23권4호
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• pp.349-356
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• 2010

The role of Intelligent Transportation System (ITS) is to efficiently manipulate the traffic flow and reduce the cost in logistics by using the state of the art technologies which combine telecommunication, sensor, and control technology. Especially, the hardware part of ITS is rapidly adapting to the up-to-date techniques in GPS and telematics to provide essential raw data to the controllers. However, the software part of ITS needs more sophisticated techniques to take care of vast amount of on-line data to be analyzed by the controller for their decision makings. In this paper, the authors develop a traffic congestion prediction model based on several different parameters from the sensory data captured in the Vehicle Detection System (VDS). This model uses the neural network technology in analyzing the traffic flow and predicting the traffic congestion in the designated area. This model also validates the results by analyzing the errors between actual traffic data and prediction program.