Traffic flows of real-time multimedia services such as Internet phone and IPTV are bounded on the end-to-end delay. Packets violating their delay limits will be dropped at a router because of not useful anymore. Service providers promise the quality of their providing services in terms of SLA(Service Level Agreement), and they, especially, have to guarantee the packet loss rates listed in the SLA. This paper is about a method to guarantee the required packet loss rate of each traffic flow keeping the high network resource utilization as well. In details, it assures the required loss rate by adjusting adaptively the timestamps of packets of the flow according to the difference between the required and measured loss rates in the lossy Weighted Fair Queuing(WFQ) scheduler. The proposed method is expected to be highly applicable because of assuring the packet loss rates regardless of the fluctuations of offered traffic load in terms of quality of services and statistical characteristics.
This paper has its purpose on constructing a prediction model of the arrival sequencing strategy which reflects the actual sequencing patterns of air traffic controllers. As the first step, we analyzed a pair-wise sequencing of two aircraft entering TMA from different entering points. Based on the historical trajectory data, several traffic factors such as time, speed and traffic density were examined for the model. With statistically significant factors, we constructed a prediction model of arrival sequencing through a binary logistic regression analysis. With the estimated coefficients, the performance of the model was conducted through a cross validation.
The Internet with conventional routing scheme cannot meet user demands driven from drastic growth in the Internet user and various service and traffic type. MPLS(Multi Protocol Label Switching) was introduced to the Internet fur solution to resolve this problem. MPLS is a paradigm to integrate higher layer’s software routing functions including layer-3 routing with layer-2 switching. But, the exponential growth of Internet traffic brings out of label space. One scalable solution to cope with this problem is to introduce flow merge technique, i. e. a group of flows is forwarded using the same label. Specially, IETF(Internet Engineering Task Force) recommends that ATM based MPLS system may include VC merge function, so it is scalable to increase of internet traffic. We implemented the MPLS LER system that includes the look-up and forwarding function in incoming path and VC merging function and limited traffic management function in outgoing path. This paper describes the implementation of the LER’s outgoing parts.
DWDM과 광 스위칭 장비의 발달로 $MP{\lambda}S$ 네트워크는 트래픽 플로우에 광 파장(lambda)을 매핑하여 DiffServ 형태의 QOS 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 $MP{\lambda}S$ 네트워크에서 사용자와 $MP{\lambda}S$ 네트워크사이의 QOS서비스 제공을 위한 서비스 접속 구조를 기술하고, IETF에서 정의하는 트래픽제어 요소를 이용하여 DiffServ 형태의 QOS서비스를 구현하기 위한 트래픽 제어 블락을 구현하는 방법을 기술하였다.
구간 교통량을 이용한 기종점(O/D:Origin-Destination)통행의 보정에 관한 여러 기법들은 기존의 기종점 통행량과 현재의 관측 구간 교통량을 이용하여 기존의 O/D를 보정할 수 있는 장점이 있다. 또한 참 O/D통행량을 알 수 없다는 기존의 문제점을 다소라도 극복하면서 현실에 적합한 배정 구간교통량을 얻을 수 있는 방안으로 유용하다고 할 수 있으나, 적정 관측조사지점 위치 및 관측교통량 집합의 선정에 대한 문제가 있다. 또한, 보정된 O/D내에 내재해 있는 통행패턴이 유지되면서 보정이 수행되어야 한다. 이상의 O/D보정 과정은 모의네트워크상에서 참 O/D값을 알고 O/D보정을 수행할 수 있으나, 실제 대규모 네트워크에서 참 O/D를 알기란 사실상 불가능하며, 대규모 네트워크에서의 적용 사례는 보고되지 않고 있다. 기존 O/D의 보정에 있어서 보정된 O/D는 입력자료의 신뢰성과 관측지점 위치 및 지점수에 크게 의존한다. 따라서 본 연구에서는 관측된 구간 교통량 자료와 O/D 보정 모형중의 하나인 Gradient기법을 이용하여 기존의 전국 O/D를 보정하고, 관측 구간교통량 집합별로 보정된 O/D가 기존의 통행패턴을 유지하면서 실측 및 배정된 구간교통량 분석을 통한 O/D보정과정에 있어서의 방법론을 제시하고자 한다. 분석을 위하여 관측 구간교통량 별로 적용된 관측위치 및 지점수의 현실적 타당성과 O/D 평가의 신뢰성 지표로서 관측지점과 개수에 변동에 따른 $\circled1$보정 전-후의 관측 구간교통량과 배정 구간교통량. $\circled2$기종점 통행수요 메트릭스에 내재되어 있는 통행행태로서 전체 통행수요의 평균통행시간분포를 나타내는 통행시간분포(TLFD:Trip Length Frequency Distribution)변화를 통계적으로 비교-분석하였다. 본 연구의 분석결과는 전체 네트워크의 총 링크교통량중 약 10%의 관측교통량을 이용하면 기본 O/D의 TLFD를 왜곡시키지 않으면서 관측교통량과 배정교통량의 차이를 최소화시키는 것으로 분석되었다.
본 연구는 Daganzo가 돌발상황 검지를 위해 1997년에 제안한 삼연속 검지기 단순화 해법을 통계적 모형으로 구현하고 이에 대한 통계적 적합성 검증을 목적으로 한다. 본 연구는 삼연속 검지기 단순화 해법의 계산과정을 정리하였으며, 이를 통계 프로그래밍을 활용해 구현하였다. 먼저 진출입부가 존재하지 않는 고속도로 본선의 검지기 자료를 활용하여 본 해법을 적용하였다. 그리고 삼연속 검지기 단순화 해법의 통계적 검정을 위해 충격파에 의한 교통량의 동적 변화를 반영하는 30초 단위 누적교통량을 돌발상황 교통류와 정상 교통류 각각에 대해 추정하고, 실측 누적교통량과의 오차를 통계적으로 비교하였다. 오차검정 결과 돌발상황 검지기법을 통한 누적교통량 추정치는 통계적으로 실측치와 적합성이 높게 나타났으며, 오차 값의 유의성은 사고로 인한 돌발상황 교통류가 정상 교통류에 비해 분산 및 평균이 이질적인 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 Newell, Daganzo의 단순화 교통류 모형의 이론적 연구를 돌발상황 검지로 응용 발전시킨 연구이며, 나아가 다양한 도로조건과 돌발상황 유형에서의 실험을 통한 모형 개선을 향후 과제로 한다.
해상교통시스템은 국내의 경제 활동을 촉진하고 국가 간의 운송에 많은 역할을 담당하고 있다. 해상교통시스템의 가능이 유지되고 더욱 발전하기 위해서는 해상에서의 선박교통흐름에 대한 정확한 이해가 필요하다. 지금까지의 해상교통에 대한 연구는 일정기간의 선박 입출항 데이터를 기초로 한 통계적인 분석이 주로 수행되어 왔다. 본 연구에서는 피항판단평가함수에 의하여 자동 피항이 이루어지는 선박교통흐름을 재현하였다. 모델 구축을 위하여 상대선박의 동작에 따른 본선의 피항판단영역의 설정과 피항판단평가의 함수를 고려한 충돌회피 알고리즘을 구성하였다. 또한 선형구성, 속력 및 발생시간간격 등을 고려하여 다수 선박군내에서의 흐름을 재현하는 통합프로그램을 구축하였고, 시뮬레이션을 실시하여 선박 발생 및 그 피항 관계를 검증하였다.
전기자동차의 보급 활성화를 촉진시키기 위해서는 전기자동차를 위한 교통기반시설의 공급과 효율적인 정책결정이 필요하다. 하지만 이를 뒷받침할 수 있는 전기자동차의 시설표준화 및 지침구축은 미비한 상태이다. 시설표준화 및 지침 구축을 위해서는 다양한 연구를 통한 기준지표와 자료가 마련되어야 한다. 본 연구에서는 2차로도로 시뮬레이션모형(TWOPAS)을 이용하여 이상적인 조건에서 저속전기자동차가 혼입되었을 때의 교통특성을 평균통행속도, 추종시간백분율, 총지체를 통해 분석하고 교통류에 미치는 영향을 검토하였다. 시나리오는 교통량을 기준으로 설정하였으며, 저속전기자동차 혼입율을 1%~30%로 적용하여 분석하였다. 각 시나리오 별로 분석한 결과, 교통량이 650대/시인 시나리오 1의 경우와 교통량이 2,600대/시인 시나리오4가 교통량이 1,300대/시, 1,950대/시인 시나리오2, 시나리오3보다 교통영향이 작게 받는 것으로 나타났다. 이는 교통량이 적은 경우 추월이 비교적 원활해 영향이 작게 나타나며, 교통량이 많은 경우는 기존의 교통류가 전기자동차 주행특성과 비슷하기 때문에 영향이 작은 것으로 나타났다. 반면 비교적 원활한 교통소통을 보이는 시나리오2와 시나리오3은 저속전기자동차의 혼입에 따른 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 따라서 도시내 도로와 같이 교통량이 많은 도로와 교통량이 비교적 한산한 지방부 2차로 도로의 경우는 저속전기차동차에 대한 친화도가 높은 반면 교통량이 1,300대/시~1,950대/시인 도로는 저속전기자동차에 대한 친화도가 낮아 기하구조의 개선 등이 필요한 것으로 나타났다.
Traffic classification의 방법은 동적으로 변하는 application의 변화에 대처하기 위하여 페이로드나 port를 기반으로 하는 것에서 ML 알고리즘을 기반으로 하는 것으로 변하여 가고 있다. 그러나 현재의 ML 알고리즘을 이용한 traffic classification 연구는 offline 환경에 맞추어 진행되고 있다. 특히, 현재의 기존 연구들은 testing 방법으로 cross validation을 이용하여 traffic classification을 수행하고 있으며, traffic flow를 기반으로 classification 결과를 제시하고 있다. 본 논문에서는 testing방법으로 cross validation과 split validation을 이용했을 때, traffic classification의 정확도 결과를 비교한다. 또한 바이트를 기반으로 한 classification의 결과와 flow를 기반으로 한 classification의 결과를 비교해 본다. 본 논문에서는 J48, REPTree, RBFNetwork, Multilayer perceptron, BayesNet, NaiveBayes와 같은 ML 알고리즘과 다양한 feature set을 이용하여 트래픽을 분류한다. 그리고 split validation을 이용한 traffic classification에 적합한 최적의 ML 알고리즘과 feature set을 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.859-876
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2010
In this paper, we propose a hierarchical application traffic classification system as an alternative means to overcome the limitations of the port number and payload based methodologies, which are traditionally considered traffic classification methods. The proposed system is a new classification model that hierarchically combines a binary classifier SVM and Support Vector Data Descriptions (SVDDs). The proposed system selects an optimal attribute subset from the bi-directional traffic flows generated by our traffic analysis system (KU-MON) that enables real-time collection and analysis of campus traffic. The system is composed of three layers: The first layer is a binary classifier SVM that performs rapid classification between P2P and non-P2P traffic. The second layer classifies P2P traffic into file-sharing, messenger and TV, based on three SVDDs. The third layer performs specialized classification of all individual application traffic types. Since the proposed system enables both coarse- and fine-grained classification, it can guarantee efficient resource management, such as a stable network environment, seamless bandwidth guarantee and appropriate QoS. Moreover, even when a new application emerges, it can be easily adapted for incremental updating and scaling. Only additional training for the new part of the application traffic is needed instead of retraining the entire system. The performance of the proposed system is validated via experiments which confirm that its recall and precision measures are satisfactory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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