Detecting intrusion attacks accurately and rapidly in wireless networks is one of the most challenging security problems. Intrusion attacks of various types can be detected by the change in traffic flow that they induce. Wireless industrial networks based on the wireless networks for industrial automation-process automation (WIA-PA) standard use a superframe to schedule network communications. We propose an intrusion detection system for WIA-PA networks. After modeling and analyzing traffic flow data by time-sequence techniques, we propose a data traffic prediction model based on autoregressive moving average (ARMA) using the time series data. The model can quickly and precisely predict network traffic. We initialized the model with data traffic measurements taken by a 16-channel analyzer. Test results show that our scheme can effectively detect intrusion attacks, improve the overall network performance, and prolong the network lifetime.
Many studies have been performed and applied successfully for the control of undersaturated intersections, but most of them have been ineffective or invalid in oversaturated conditions. There has been relatively limited research in traffic control for oversaturated environments, and most has been too theoretical to be applied in a real system. Therefore, a traffic simulation model specifically designed for oversaturated arterial networks was developed. Two control objectives of traffic signal timing in oversaturated conditions were taken into consideration. One was to maximize the throughput, or the number of vehicles processed during a given time period. The other was to prevent queue spillback or to minimize the occurrence of queue spillback if inevitable.
도로교통망의 시스템변화에 대한 효과분석의 일환으로 1979년 Herman이 제시한 Two-Fluid Model을 적용하여 거시적인 교통류 변화특성을 분석하였으며, 이를 통해 도로시설의 운영개선 효과를 정량적으로 확인하였다. 본 연구에서는 일반국도 3호선 의정부 전체 구간의 약 8km, 총 31개 신호교차로를 분석 대상으로 하며, TSIS CORSIM 및 Run Time Extension을 이용한 미시적 시뮬레이션 분석으로 현황 및 개선 대안에 대한 개별차량의 주행정보를 추출하였다. Two-Fluid Model의 파라메타 산출결과 현황 대비 신호제어시스템 개선 시 네트워크의 서비스 질을 의미하는 단위거리 당 평균최소통행시간(Tm)은 약 35% 감소하였으며, 네트워크 수요증가에 대한 저항성을 의미하는 파라메타 n은 약 28%의 향상된 결과를 나타내었다. 국도 축을 대상으로 하는 시뮬레이션 기반의 자료 수집으로 인해 제한된 연구결과이나 Two-Fluid Model이 신호 최적화 및 연동형 반감응제어의 적용 등 신호제어시스템 개선에 대한 우수한 거시적 효과평가 지표로 활용되어 질 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 데이터 마이닝을 이용한 차량 사고 사망확률 모형을 제안하였다. 본 논문의 목표는 제안된 모델을 이용하여 기술적, 환경적 개선을 통해 교통사고를 줄이는 것으로 교통사고 데이터를 수집하여 데이터 마이닝 알고리즘을 적용하여 사망 원인에 대한 분석을 통해 사망확률 모형을 개발하였다. 이를 위해서 훈련 데이터와 테스트 데이터를 이용하여 최적의 모형을 개발하였다. 이모형을 통해 교통 사망사고에 대한 사망확률을 구할 수 있고 사망 사고의 원인이 되는 중요한 요인을 알아낼 수 있다. 교통사고의 원인이 되는 요인을 기술 개발과 교통 환경 개선에 활용한다면 향후 교통사고를 줄이는데 기여할 것이다.
현재 국내의 횡단보도 설치 관련 기준은 육교 지하차도 및 다른 횡단보도로부터 200m 이내는 중복설치를 금하고 있다. 만약 횡단보도를 설치하고자 할 때는 지방경찰청장이 타당성을 검토하여 설치하도록 규정하고 있으나, 횡단보도의 설치형태와 세부기준은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 Mid-Block상의 버스정류장 배치형태(접근부, 유출부)에 따른 각각의 사고예측모형을 개발하였으며, 사고건수와 사고심각도를 종속변수, 버스정류장과 횡단보도 이격거리, 교통량, 보행량을 독립변수로 하는 포아송 회귀모형식을 개발하였다. 유출부모형의 경우 연간 교통사고 심각도는 버스정류장과 횡단보도간의 이격거리, 교통량, 보행량의 증가에 따라 사고와 양(+)의 관계로 증가하고, 접근부 모형의 경우는 교통량, 보행량의 증가에 따라 사고와 양(+)의 관계로 증가하지만 버스정류장과 횡단보도간의 이격거리는 음(-)의 관계로 분석되었다. 따라서, 교통사고를 최소화할 수 있는 버스정류장과 횡단보도 이격거리는 횡단보도 접근형과 유출형의 혼합형인 횡단보도의 경우는 이격거리 65m일 때 최적의 배치형태로 분석되었으며, 유출부와 접근부 사고 모형식을 통해서 얻은 최적 이격거리가 60m~70m로 나타났다.
급격한 도시화와 기술의 발전으로 자동차 보급 대수가 급증하면서 교통사고가 빈번하게 발생하고, 이로 인해 인적 피해와 경제적 손실이 증가하고 있다. 따라서 교통사고의 예방과 사고로 인한 피해를 최소화하기 위해 교통사고의 위험성을 예측 할 수 있는 기술이 필요하다. 교통사고는 교통 혼잡도, 교통 환경, 도로 상태를 포함한 다양한 요인들로 인해 발생한다. 이러한 요인들을 기반으로 교통사고는 시공간적인 특성을 가지게 된다. 본 논문은 교통사고 데이터를 분석하여 교통사고의 주요 특성들을 파악하고, 이를 기반으로 시계열 형식의 데이터로 재구성하였다. 그리고 시공간적인 특성을 우수하게 파악할 수 있는 LSTM-MLP 기반 모델을 구축하여 교통사고 예측에 활용하였다. 실험을 통해 제안한 모델은 기존의 교통사고 위험도 예측 모델 보다 더 합리적이고 정확한 예측함을 입증하였다. 본 논문에서 제안하는 교통사고 위험도 예측 모델은 내비게이션 등의 도로 상황과 환경을 실시간으로 파악할 수 있는 시스템에 적용할 수 있다. 이를 통해 도로 사용자들의 안전성을 향상시키고 교통사고로 인한 사회적 비용을 최소화하는 데 기여할 것으로 기대된다.
겨울철 도로 결빙으로 인한 사고는 대부분 큰 사고로 이어진다. 이는 운전자가 도로의 결빙을 사전에 자각하기 어렵기 때문이다. 본 연구에서는 AutoML과 CNN의 앙상블 모델을 이용하여 도로교통 이머징 리스크를 정확하게 탐지하는 방법을 연구한다. 비정형 데이터인 이미지를 이용한 CNN 이미지 특징 추출 기반 도로교통 이머징 리스크 분류 모델과 정형 데이터인 기상 데이터를 이용한 AutoML 기반 도로교통 이머징 리스크 분류 모델을 각각 학습시킨다. 그 후 모델들에서 도출된 확률값을 입력하여 CNN 기반 분류 모델을 보완하도록 앙상블 모델을 설계한다. 이를 통해 도로교통 이머징 리스크 분류 성능을 향상하고 더 정확하고 빠르게 운전자에게 경고하여 안전한 주행이 가능하도록 한다.
본 연구는 거시적 교통류 모형 중 고차연속교통류모형(high-order continuum model)의 개발을 목적으로 한다. 이 모형은 연속류 구간을 대상으로 수행되었고, 그 첫 번째 단계로 유·출입 구간이 없는 차로감소구간에서의 교통류를 묘사하였다. 개발된 모형은 차로변경율을 고려하였으며, 짧은 구간에서, 단기간동안의 교통류 행태에 대한 묘사를 가능하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 모형은 우리나라 연속류 시설의 기하구조조건과 운전자들의 운전행태를 고려하여 우리나라 실정에 맞도록 새롭게 적용하였다. 이를 통해 장래에 연속류 시설에 대한 교통제어 전략 수립이나 운영 체계 개선과 같은 교통공학적 관리를 할 수 있을 것으로 기대된다. 모형의 현장적용성을 알아보기 위해, 현장에서 관측한 자료를 가지고 모의실험을 하였다. 그 결과, 교통량, 밀도, 속도의 시간대별 변동을 비교적 충실히 구현해 낸 것으로 판단된다.
관측교통량으로부터 기종점 OD 행렬을 추정할 때 적정한 관측구간을 선정한 후 선정된 구간의 교통량을 이용하여 기종점 OD행렬을 추정하는 것이 기종점 ODGODFUF의 추정력을 향상시키고 경제적인 효율성(관측비용 감소)을 제고하기 위한 방법이라고 판단하였다. 본 연구에서는 관측구간을 선정하기 위해 정수계획법을 이용하여 관측구간을 선정하는 모형식을 제시하였으며 이 기법을 이용하여 교통량 관측구간을 선정한 후, 성정된 관측구간의 교통량으로부터 기종점 OD행렬을 추정하였다. 또한 적정한 관측구간으로 선정된 교통량으로부터 추정된 기종점 OD행렬의 추정력을 비교분석하기 위하여 임의적으로 관측구간을 선정하여 기종점 OD행렬을 추정한 기존의 연구결과와 비교하였다. 비교분석한 결과, 적정한 관측구간을 선정하여 추정한 구간교통량 및 추정 기종점 OD행렬의 추정력이 임의적으로 관측구간의 교통량을 이용한 결과의 오차보다 더 개선되는 것으로 분석되었다. 따라서 관측교통량으로 기종점 OD행렬을 추정하기 위해서는 적정한 관측구간을 선정하여 선정된 구간의 교통량으로부터 기종점 OD행렬을 추정하는 것이 오차를 줄일수 있으며 추정력을 향상시킬수 있는 방법이라고 하겠다.
첨단여행자정보시스템은 운전자에게 자동차 주행 중 필요한 소요시간정보, 교통정체정보, 우회정보, 유고정보 등과 같은 유익한 정보를 직접 제공할 수 있는 시스템으로 다른 시스템과 비교해 특히, 중요한 분야로 주목받고 있다. 하지만 아직까지 교통정보제공에 따른 고속도로이용자의 만족도와 같은 정성적인 항목에 대한 연구가 미진한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 이용자를 대상으로 개별면접 설문조사를 통해 수집된 고속도로의 교통정보만족도 이미지 데이터를 바탕으로 수량화 제II류에 의한 정준판별분석 및 정준상관분석을 실시하여 고속도로 교통정보 제공에 따른 이용자 만족도에 대한 영향 요인을 규명하였다. 또한 수량화 제I류에 의한 모형화를 실시하여 도로이용자가 느끼는 고속도로 교통정보 만족도에 대한 인식의 변화를 파악하여 고속도로이용자의 인식과 고속도로 교통정보 만족도의 상관성을 명확하게 규명하였다. 마지막으로 고속도로의 교통정보만족도 이미지 특성을 명확하게 규명하기 위하여 주성분 분석을 실시하여 고속도로이용자의 감성인식의 변화를 규명하고, 구조방정식이론을 이용하여 사회인식 및 고속도로 이용자의 실제인식의 변화가 고려된 고속도로의 교통정보 만족도 평가 모형을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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