• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.379-393
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• 2006

본 연구에서는 이동통신사의 네트웍 관리의 효율성 향상을 목적으로 이동통신 통화량 자료의 통계적 특성을 분석하고, 이를 통하여 월별 통화량 자료를 요약하기 위한 통계적 방법을 국내 특정 이동통신사의 사례를 중심으로 살펴보게 된다.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.131-140
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• 2010

Recently, mobile wireless data traffic has been dramatically increased due to not only the popularization of digital convergence devices including smart phone, Net-book, and Tablet PC, but also the vitalization of wireless Internet related eco-systems such as AppStore. In addition, it is expected that a tremendous increase in mobile data is caused by the release of unlimited mobile data plans (flat-fee). In order to deal with such mobile data traffic explosion, it is necessary that network operators should make efforts to offload wireless data traffic. This paper reviews the condition of mobile wireless data traffic in domestic and international telecommunication industry and looks for various action plans to overcome the difficulty of network operators.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.491-493
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• 2011

Traffic sign detection is the domain of automatic driver assistant systems. There are literatures for traffic sign detection using color information, however, color-based method contains ill-posed condition and to extract the region of interest is difficult. In our work, we propose a method for traffic sign detection using k-means clustering method, back-propagation neural network, and projection histogram features that yields the robustness for ill-posed condition. Using the color information of traffic signs enables k-means algorithm to cluster the region of interest for the detection efficiently. In each step of clustering, a cluster is verified by the neural network so that the cluster exactly represents the location of a traffic sign. Proposed method is practical, and yields robustness for the unexpected region of interest or for multiple detections.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.57-60
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• 2004

Next generation wireless network is evolving toward IP-based network that can various provide multimedia services. A challenge in wireless mobile Internet is support of quality of service over wireless access networks. DiffServ architecture is proposed for evolving wireless mobile Internet. In this paper we propose an algorithm for optimal buffer partitioning which requires the minimal channel capacity to satisfy the QoS requirements of input traffic. We used a partitioned buffer with size B to serve a layered traffic at each DiffServ router. We consider a traffic model with a single source generates traffic having J $(J\geq2)$ quality of service (QoS) classes. QoS in this case is described by loss probability $\varepsilon_j$. for QoS class j. Traffic is admitted or rejected based on the buffer occupancy and its service class. Traffic is generated by heterogeneous Markov-modulated fluid source (MMFS).

• ETRI Journal
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• 제44권2호
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• pp.194-207
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• 2022

In the last decade, substantial progress has been achieved in intelligent traffic control technologies to overcome consistent difficulties of traffic congestion and its adverse effect on smart cities. Edge computing is one such advanced progress facilitating real-time data transmission among vehicles and roadside units to mitigate congestion. An edge computing-based deep reinforcement learning system is demonstrated in this study that appropriately designs a multiobjective reward function for optimizing different objectives. The system seeks to overcome the challenge of evaluating actions with a simple numerical reward. The selection of reward functions has a significant impact on agents' ability to acquire the ideal behavior for managing multiple traffic signals in a large-scale road network. To ascertain effective reward functions, the agent is trained withusing the proximal policy optimization method in several deep neural network models, including the state-of-the-art transformer network. The system is verified using both hypothetical scenarios and real-world traffic maps. The comprehensive simulation outcomes demonstrate the potency of the suggested reward functions.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1986년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.142-145
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• 1986

The traffic characteristics of digital switch network depend on the structure, blocking probability, path searching method and etc. This paper presents the study of TDX-1 switch network traffic capacity by considering some decisive factors such as call processing software, switch network structure and control scheme. Conclusively the study shows that the switch network of TDX-1 can handle approximatly up to 1650 Erlang.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권1호
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• pp.30-44
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• 2013

Traffic congestion has become a serious problem with the recent exponential increase in the number of vehicles. In urban areas, almost all traffic congestion occurs at intersections. One of the ways to solve this problem is road expansion, but it is difficult to realize in urban areas because of the high cost and long construction period. In such cases, traffic signal control is a reasonable method for reducing traffic jams. In an actual situation, the traffic flow changes randomly and its randomness makes the control of traffic signals difficult. A prediction of traffic jams is, therefore, necessary and effective for reducing traffic jams. In addition, an autonomous distributed (stand-alone) point control of each traffic light individually is better than the wide and/or line control of traffic lights from the perspective of real-time control. This paper describes a stochastic optimum control of crossroads and multi-way traffic signals. First, a stochastic model of traffic flows and traffic jams is constructed by using a Bayesian network. Secondly, the probabilistic distributions of the traffic flows are estimated by using a cellular automaton, and then the probabilistic distributions of traffic jams are predicted. Thirdly, optimum traffic signals of crossroads and multi-way intersection are searched by using a modified particle swarm optimization algorithm to realize real-time traffic control. Finally, simulations are carried out to confirm the effectiveness of the real-time stochastic optimum control of traffic signals.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권6B호
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• pp.1165-1173
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• 1999

미래의 다양한 멀티미디어 통신 서비스를 효율적으로 지원하기 위해서는, 최근의 발달된 광통신 기술을 이용하여 현재의 기간망을 확충하거나 재구성할 필요가 있다. 본 논문에서는 차세대 국가 기간망으로 사용될 WDM 전광전달망의 구조를 설계하였다. 전달망을 설계하기 위하여 전국을 6개의 광역 중계국으로 구분하여 각 도시별 인구수, 광역 지역간의 거리, 그리고 각 광역 그룹의 평균 1인당 생산액에 기초한 PDG (Population-Distance-Gross Group Products) 트래픽 모델에 기초하여 6개의 광역 중개국 노드들을 연결하는 전광 전달망에서 링크 용량을 예측하여 전광 전달망에의 설계에 반영하였다. 제안된 기간망의 성능 특성을 분석하기 위하여 SLAM II를 이용하여 시뮬레이터를 구성하였다. 시뮬레이션을 통한 기간망의 성능특성 분석 결과는 2000 년대의 다양한 통신 서비스를 효율적으로 수용할 수 있음을 보여준다. 본 연구 결과는 향후 WDM 전광 전달망의 구축 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.721-728
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• 2013

빅데이터는 오늘날 가장 각광받고 있는 데이터 수집 및 분석기술의 경향으로, 대량의 비정형 데이터 분석을 요구하는 다양한 분야에 접목되어 효용성을 인정받고 있다. 네트워크 트래픽 분석 역시 대량의 비정형 데이터를 다루는 분야로, 빅데이터 접목시 그 효과가 극대화될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고도의 보안이 요구되는 군 C4I망과 같은 내부망 환경의 침해사고 및 이상행위를 실시간으로 탐지하기 위한 빅데이터 기반의 네트워크 트래픽 분석 플랫폼(RENTAP)을 소개한다. 빅데이터 분석 지원을 위해 최근 각광받고 있는 오픈소스 솔루션들을 대상으로 비교 분석을 수행하였으며, 선정된 솔루션을 기반으로 고안된 최종 설계에 대해서 설명한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.693-704
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• 2020

기업의 네트워크가 대규모화되고 보안시스템 수가 많아짐에 따라 엄청난 양의 보안시스템 이벤트로부터 이상 트래픽을 신속하게 탐지하기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 방화벽 등 정보보호 시스템의 보안이벤트를 실시간 탐지하고 분석할 수 있는 트래픽 시각화 분석시스템(FDANT-PCSV)를 제안한다. FDANT-PCSV는 보안이벤트 중 5가지 인자(출발지 IP, 목적지 IP, 목적지 포트, 패킷 길이, 처리상태)를 이용한 Parallel Coordinates 시각화와 4가지 인자(출발지 IP, 목적지 IP, 이벤트 수, 데이터 크기)를 이용한 Sankey 시각화로 구성된다. 또한, 빅데이터 기반 SIEM을 이용하기 때문에 인터넷 및 인트라넷에서 발생하는 네트워크 공격과 네트워크 장애 트래픽을 실시간 탐지할 수 있다. FDANT-PCSV는 사이버 보안 관제요원과 네트워크 관리자가 네트워크 이상 트래픽을 빠르고 쉽게 탐지하여 네트워크 위협에 신속히 대응할 수 있도록 해준다.