KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.4
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pp.1927-1943
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2016
Jitterbug is a passive network covert timing channel supplying reliable stealthy transmission. It is also the basic manner of some improved covert timing channels designed for higher undetectability. The existing entropy-based detection scheme based on training sample binning may suffer from model mismatching, which results in detection performance deterioration. In this paper, a new detection method based on the feature of Jitterbug covert channel traffic is proposed. A fixed binning strategy without training samples is used to obtain bins distribution feature. Coefficient of variation (CV) is calculated for several sets of selected bins and the weighted mean is used to calculate the final CV value to distinguish Jitterbug from normal traffic. Furthermore, the timing window parameter of Jitterbug is estimated based on the detected traffic. Experimental results show that the proposed detection method can achieve high detection performance even with interference of network jitter, and the parameter estimation method can provide accurate values after accumulating plenty of detected samples.
This study analyzed the uncertainty of the forecasted link traffic flow, and estimated of the interval link flow using Korea Transport Data Base (KTDB) to consider those risks into the feasibility study. In the paper, the uncertainty was analyzed according to the stochastic variation of the KTDB origin-destination traffic. It was found that the uncertainty of the entire network traffic forecasts was 15.4% in average,. when the stochastic variation of the KTDB was considered. The results showed that the more congested the roads were, the bigger the uncertainty of forecasted link traffic flow were found. In particular, we estimated the variance of the forecasted traffic flow, and suggested interval estimates of the forecasted traffic flow instead of point estimates which were presented in the common feasibility studies. These results are expected to contribute the quantitative evaluation of uncertain road investment projects and to provide valuable information to the decision makers for the transport investment.
Weather condition has effect on traffic condition, but there is a lack of research between weather and traffic condition. So, in this study analyzes speed variation according to rainfall intensity in national highway provincial road. The results of the analysis, average speed is reduced about 3.2%. But average speed decrease by maximum 8.8% when traffic volume is below 200vph per direction. Because relatively, free flow traffic speed has greatly deceased according to rainfall intensity in provincial road. Also in this study estimates of speed reduction model according to rainfall and performs the statistical verification. Estimated speed reduction model's slops are gradual when rainfall increased, because average speed is reduced by rainfall when free flow.
Present study was designed to characterize the concentrations of major roadside air pollutants in Daegu and to compare with those of Seoul and Busan. Evaluated were the exceedance frequence of mean concentrations of target compounds(CO, NO$_2$, O$_3$, PM$_{10}$, SO$_2$) and the relationship for time variation. Two air pollution monitoring stations(one roadside station and one residential station) in Daegu were selected for this study. In addition, one roadside monitoring station from each of Seoul and Busan was chosen for the comparison of Daegu monitoring stations. The data analyzed in the current study were collected from 1998 to 2000 by Daegu Regional Environmental Management Office. The roadside concentrations of NO2 and PM to and the exceedance frequency of ambient air standard levels in Daegu were higher than those of Seoul and Busan. Except 03, the roadside concentrations of all target compounds showed following three distinguished patterns; first, possibly due to increased traffic density, the concentrations increased from 0500 to 0900(LST), second, the concentrations decreased from 0900 to 1700(LST) possibly due to the increased wind velocity and decreased traffic density, and finally, increased traffic density, the concentrations increased again from 1700 to 2100(LST). An implication was that major air pollution sources shifted from residential area to road-area during rush hours.
A recent work by the authors has demonstrated the feasibility of scour evaluation for Kao-Ping-Hsi Cable-Stayed Bridge simply based on ambient vibration measurements. To further attain the goal of scour monitoring, a key challenge comes from the interference of several environmental factors that may also significantly alter the pier frequencies without the change of scour depth. Consequently, this study attempts to investigate the variation in certain modal frequencies of this bridge induced by several environmental factors. Four sets of pier vibration measurements were taken either during the season of plum rains, under regular summer days without rain, or in a period of typhoon. These signals are analyzed with the stochastic subspace identification and empirical mode decomposition techniques. The variations of the identified modal frequencies are then compared with those of the corresponding traffic load, air temperature, and water level. Comparison of the analyzed results elucidates that both the traffic load and the environmental temperature are negatively correlated with the bridge frequencies. However, the traffic load is clearly a more dominant factor to alternate the identified bridge deck frequency than the environmental temperature. The pier modes are also influenced by the passing traffic on the bridge deck, even though with a weaker correlation. In addition, the variation of air temperature follows a similar tendency as that of the passing traffic, but its effect on changing the bridge frequencies is obviously not as significant. As for the effect from the alternation of water level, it is observed that the frequency baselines of the pier modes may positively correlate with the water level during the seasons of plum rains and typhoon.
This study measured and compared the variation of ventilation rate and fan energy consumption according to various control strategies after installing wireless sensor-based pilot ventilation system in order to verify the applicability of demand-controlled ventilation (DCV) strategy that was efficient ventilation control strategy for underground parking lot. The underground parking lot pilot ventilation system controlled the ventilation rate by directly or indirectly tracking the traffic load in real-time after sensing data, using vehicle detection sensors and carbon monoxide (CO) and carbon dioxide ($CO_2$) sensor. The ventilation system has operated for 9 hours per a day. It responded real-time data every 10 minutes, providing ventilation rate in conformance with the input traffic load or contaminant level at that time. A ventilation rate of pilot ventilation system can be controlled at 8 levels. The reason is that a ventilation unit consists of 8 high-speed nozzle jet fans. This study proposed vehicle detection sensor based demand-controlled ventilation (VDS-DCV) strategy that would accurately trace direct traffic load and CO sensor based demand-controlled ventilation (CO-DCV) strategy that would indirectly estimate traffic load through the concentration of contaminants. In order to apply DCV strategy based on real-time traffic load, the minimum required ventilation rate per a single vehicle was applied. It was derived through the design ventilation rate and total parking capacity in the underground parking lot. This is because current ventilation standard established per unit floor area or unit volume of the space made it difficult to apply DCV strategy according to the real-time variation of traffic load. According to the results in this study, two DCV strategies in the underground parking lot are considered to be a good alternative approach that satisfies both energy saving and healthy indoor environment in comparison with the conventional control strategies.
This paper aims to describe the characteristics of air pollution using air pollutants concentration and meteorological data observed at Kimhae from December 1996 to November, 1997. The results are as follows : The concentration distribution of sulfur dioxide($SO_2$), carbon monoxide(CO), particulate matter(PM-10), and nitrogen dioxide($NO_2$) is high during the late fall and winter and low during the summer, but ozone concentration is low during the winter season and high during summer season except Jangma period and these distributions appear to be closely connected with insolation and the number of clear day. Diurnal variation of concentrations for sulfur dioxide, particulate matter, and carbon monoxide are high during the rush hours and nighttime and low during the daytime and these variations are distinct toward the winter season. And diurnal variation of nitrogen dioxide concentration has also same pattern and these patterns are closely related to the increasing traffic volume at rush hours. Diurnal variation of ozone concentration is generally increase for daytime and decrease for the late afternoon and are closely related to the insolation and photochemical reaction. The 24 hour average concentrations of air pollutant observed at Kimhae represented a positive correlation and a negative correlation for $O_3$ and also a negative correlation for the meteorological elements such as wind speed and cloud cover.
The purpose of this study was to investigate the seasonal variation of PAHs and to estimate their source characteristics in Taegu area. To do this, four sampling sites were selected to represent an industrial, a traffic, a traffic & residential, and a residential area in Taegu. Total of 72 samples had been collected from January, 1999 to September, 1999 on glass micro fiber filters by high volume air sampler. The PAHs in the total suspended particulate were extracted by a soxhlet process with dichloromethane and analyzed by GC/MSD, GC/FID. A statistical analysis was performed for the PAHs data set using a principal component analysis to derive important factor inherent in the interactions among the variables. The specific conclusions of this research are: 1) There was a significant seasonal and local variation in the atmospheric concentration of PAHs. The seasonal variation is winter>spring>Fall>summer, and the local variation is industrial>traffic>graffic & residential>residential area. 2) To evaluate the correlation between a measured PAHs and other affecting factors such as air pollutant concentration and meterological data, statistical analysis was performed. PAHs and other affecting factors such as air pollutant concentration and meterological data, statistical analysis was performed. PAHs have negative correlation with temperature (r=-0.593, p<0.05), radiation(r=-0.535, p<0.05), and O3(r=-0.719, p<0.05), but have positive correlation with NO(r=0.615, p<0.05) 3)Finally, multivariate analysis was performed for the PAHs dat set to identify and to estimate the source contributions of PAHs. According to results of statistical analysis, it could be identifies as three factors such as vehicular/gasoline, vehicular/diesel, and combustion in Taegu area.
Until recently, we use only weekly and monthly adjustment factors in order to estimate the AADT. By the way. we can suppose that the traffic is time series data related to flow of time. So we tried to analyse traffic patterns using time series analysis and apply them to estimate the AADT. We could divide traffic patterns into trend, cyclic variation, seasonal variation and irregular variation like as time series data. Also, in order to reduce random error components, we have looked for the weather conditions as an influential factor. There are many weather conditions such as rainfalls, but, temperatures, and sunshine hours among others but we selected rainfalls and lowest temperatures. And then, we have estimated the AADT using time series factors. To compare the results of, we have applied both irregular variation joined to weather factors and that not joined to. RMSE and U-test were opted at methods to appreciate results of AADT estimation.
In this paper, we propose the modified dynamic weighted round robin (MDWRR) cell scheduling algorithm, which guarantees the delay property of real-time traffic and also efficiently transmits non-real-time traffic. The proposed scheduling algorithm is a variation of the dynamic weighted round robin (DWRR) algorithm and guarantees the delay property of real-time traffic by adding a cell transmission procedure based on delay priority. It also uses a threshold to prevent the cell loss of non-real-time traffic that is due to the cell transmission procedure based on delay priority. Though the MDWRR scheduling algorithm may be more complex than the conventional DWRR scheme, considering delay priority minimizes cell delay and decreases the required size of the temporary buffer. The results of our performance study show that the proposed scheduling algorithm has better performance than the conventional DWRR scheme because of the delay guarantee of real-time traffic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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