• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.33-35
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• 2012

위치 기반 서비스에 대한 활용이 증가되면서 도로 네트워크 환경에서 차량의 이동 궤적을 통해 밀집구역을 발견하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 기존 연구들은 특정 도로 세그먼트에 포함된 차량 수를 고려하여 밀집 구역을 발견하였다. 하지만 실제적인 도로 환경에서는 도로마다 다른 길이나 도로의 폭이 다르기 때문에 차량 수만으로 도로가 밀리는 구간을 발견하기에는 문제가 있다. 또한 기존 밀집 구역 발견 연구들은 도로 내 방향성을 고려하지 않는 밀집 구간을 발견한다. 따라서 본 논문에서는 기존 밀집도 기반 클러스터링 연구와는 달리 도로 내 차량 및 도로 환경을 고려하여 도로 혼잡 구간을 판별하는 기법을 제안한다. 제안하는 혼잡 구간 판별 기법은 도로 네트워크를 거리와 폭이 다른 세그먼트로 분할하여 방향성이 존재하는 각 도로 내에 차량의 속도 및 객체 포화도에 따른 혼잡 세그먼트를 추출하고, 이를 통해 혼잡 구간을 판별하는 클러스터를 수행한다. 성능 평가 결과를 통해 제안하는 기법은 혼잡 구역을 클러스터링하여 방향 별 혼잡 구간을 파악할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1275-1278
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• 2005

Ad-hoc 네트워크에서 AODV 라우팅 프로토콜의 경로 설정에 대한 성능 분석과 개선 방식은 이미 많은 논문에서 다루고 있다. 하지만 기존 방식들은 대부분 네트워크 부하가 적은 경우만을 고려하고 있다. 본 논문에서는 그와 같은 상황 제약에 따른 단편적인 성능 검증을 극복하기 위해 많은 노드가 참여하고 트래픽 양이 많은 Ad-hoc 네트워크에서 트래픽양의 변화에 따른 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 트래픽 양이 많을 경우, 기존의 AODV 라우팅 프로토콜의 성능이 훨씬 떨어지는 것을 알 수 있었다. 본 논문에서는 분석결과를 토대로 노드의 라우팅 테이블 Entry 수를 확인하여 혼잡도를 고려한 후 경로 탐색 여부를 결정하는 기법을 제안하고 성능을 분석하였다. 분석 결과 제안된 방식이 기존의 AODV specification[5]을 크게 수정하지 않으면서도 패킷 수신율 및 Drop율 등의 성능을 개선하는 효과가 있었으나 패킷 전달 속도에서는 경로가 분산 또는 우회되어 약간 길어진다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.10a
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• pp.164-166
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• 2014

주5일제 시행과 여가 활동으로서 여행에 대한 관심이 높아짐에 따라서 연안여객의 활용도는 높아질 것으로 예상된다. 하지만, 국내 연안여객 이용의 실태는 항로 부족, 항구의 노후화 등 개선해야할 과제가 많이 있다. 이러한 상황에서 연안여객의 대중교통화의 필요성이 제기되었다. 본 논문은 현재 연안여객의 항로 네트워크를 분석하여 대중교통화로 나아갈 수 있는 현재의 실태를 확인했다. 사용된 네트워크 분석지수는 지역중심성(degree centrality), 연결중심성(betweenness centrality)이다. 두 가지 지수에 따라 대중교통화에 기여하고 있는 항구의 순위를 확인했다. 분석결과가 연안여객의 대중교통화에 조금이나마 기여할 수 있기를 기대한다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.16 no.2
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• pp.85-98
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• 2023

Flood is one of the most frequent natural disasters worldwide. In Korea, the probability of urban flooding is greatly increasing due to complex factors such as global warming, an increase in impervious areas, and limitations in expanding water supply facilities in existing urban areas. However, large-scale civil engineering works to prevent urban inundation are socially and economically difficult to obtain national consent. Recently the importance of resilience, which is the ability to return to the original state after a disaster through rapid recovery while preparing for natural disasters to a level that the local community can afford socially and economically, is increasing. Accordingly, various studies on urban resilience have been conducted, but the resilience measurement method related to the lifeline that provides essential services of the city is insufficient. However, among lifelines, road networks are important facilities for the transportation of recovery resources and rapid recovery in the event of a natural disaster, so road networks are a major factor that must be considered when measuring the degree of recovery of a city in the field of natural disasters. Therefore, this study proposes a recovery evaluation method considering the characteristics of resilience and road networks in the urban flooding field and analyzes the effect of road networks on urban resilience.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.1
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• pp.70-85
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• 2021

Deep learning methodology, which has been actively studied in recent years, has improved the performance of artificial intelligence. Accordingly, systems utilizing deep learning have been proposed in various industries. In traffic systems, spatio-temporal graph modeling using GNN was found to be effective in predicting traffic speed. Still, it has a disadvantage that the model is trained inefficiently due to the memory bottleneck. Therefore, in this study, the road network is clustered through the graph clustering algorithm to reduce memory bottlenecks and simultaneously achieve superior performance. In order to verify the proposed method, the similarity of road speed distribution was measured using Jensen-Shannon divergence based on the analysis result of Incheon UTIC data. Then, the road network was clustered by spectrum clustering based on the measured similarity. As a result of the experiments, it was found that when the road network was divided into seven networks, the memory bottleneck was alleviated while recording the best performance compared to the baselines with MAE of 5.52km/h.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.12 no.1
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• pp.69-75
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• 2011

A clustering process for nodes in a network is required to find communities from social networks. General clustering algorithm needs to be configured the number of communities in advance. The number of communities is a very important element because the result of clustering can be different, depending on it. In this paper, we define the external community relationship which is distinguished between communities. Using the external community relationship as an evaluation metric of clustering result, we propose a method to determine the number of communities dynamically. We compare the proposed method to existing methods based on the accuracy of the number of communities and the average purity of communities. Our results show favorable performance for these criteria compared to the existing methods that were evaluated.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.1126-1129
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• 2014

사회관계망 분석에 있어서 매개중심도는 네트워크를 구성하는 노드들의 상대적인 중요도를 파악하기 위한 척도로서 오랫동안 사용되어 왔다. 그러나 이러한 매개중심도를 계산하기 위한 계산 복잡도가 높기 때문에 대규모 사회관계망에서는 매개중심도를 계산하기란 쉽지 않은 문제이다. 본 논문에서는 네트워크를 구성하는 각각의 노드들마다 자신의 지역정보를 활용하여 구성한 네트워크에서 매개중심도를 산출함으로써 시간복잡도를 줄이는 한편 지역정보 기반의 네트워크의 특징을 분석함으로써 매개중심도를 더 빠르게 산출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 그리고 실제 소셜 네트워크에서의 실험을 통하여 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 매개중심도를 더 빠르게 산출함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1031-1034
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• 2007

다양한 유무선 단말의 등장과 함께 원하는 곳에서 시간에 제한없이 네트워크에 접속할 수 있는 유비쿼터스 세상이 눈앞으로 다가왔다. 네트워크 접속이 현대인 생활의 일부분이 된 현실에서 과다 트래픽 발생으로 인한 급작스런 네트워크 상의 장애는 유비쿼터스 환경에서 무엇보다도 큰 위협이라 할 수 있다. 따라서 비정상적으로 발생한 과다 트래픽을 빠르게 탐지하여 대응하는 것은 유비쿼터스 환경을 안전하게 보호하기 위한 필수 요소라 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 트래픽 분석과는 달리 흐르는 네트워크 패킷의 5 tuple 정보를 실시간으로 수집하여 과다/이상 트래픽을 즉각적으로 탐지하고, 이를 자동으로 제어하는 메커니즘에 대해서 소개하고 있다. 실시간으로 8초마다 트래픽 정보를 수집하고 이를 분석하여 트래픽의 특성을 구분 및 위협도를 분석하여 이를 바탕으로 트래픽 제어 정책을 생성 및 적용하는 전반적인 과정에 대한 것이다. 여기에는 본 메커니즘을 실제 테스트망에서 시험한 결과도 포함하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.160-162
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• 2006

현재 국내에서는 안전 운전 서비스 및 교통정보 수집체계 구축에 USN 기술을 적용하기 위한 다양한 연구와 시범사업이 추진되고 있다. 텔레매틱스 교통안전시스템[1][2]은 교차로 주변의 도로 위에 무선 센서 노드를 부착하여 무선 센서 노드 위를 지나는 차량들의 정보(속도, 위치, ID 등)를 수신하여 무선 센서 네트워크를 이용해 교차로 중앙에 위치한 베이스 스테이션으로 전송하고, 베이스 스테이션은 이렇게 실시간으로 수집한 정보를 분석하여 얻은 차량안전 운전정보를 교차로에 접근하는 차량들에게 브로드캐스팅하여 차량충돌을 회피하도록 하는 시스템이다. 본 논문에서 다루는 텔레매틱스 교통안전시스템은 Telematics Scheduling Protocol(TSP)[1]을 무선 센서 노드간 통신 프로토콜로 사용하는데 무선 센서 네트워크 특성상 온도, 날씨 등의 주변환경에 의해 노드간 통신에 있어서 높은 데이터 전송 에러율을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 프로토콜로 TSP를 사용하는 교통안전시스템에서 무선 데이터 전송 에러율, 교차로를 지나가는 차량의 숫자 그리고 도로 표면에 부착된 고정노드간 거리변화가 성능에 미치는 영향을 파악하기 위하여 네트워크 시뮬레이터 ns-2[3]를 이용해 시뮬레이션한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.5
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• pp.396-407
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• 2013

The role of influentials to maximize word-of-mouth effect can be seen to be very important. In this paper, we have the perspective of corporate marketing to understand Twitter influentials. We start from the point of view of who can induce eventually most exposure of tweets when he tweets the company's specific marketing messages. From this perspective, we observe both the follower influentials who have many followers and the retweet influentials who induce many retweets by visualizing graphs from network data collected via Twitter Search API. Although some users have small followers they may bring much more exposure than follower influentials if they can induce retweets by follower influentials. On the contrary, some retweet influentials who don't induce retweets by follower influentials may bring very little exposure. This suggests the fact that some small users who can induce retweets by influentials might have more important role than influentials themselves in order to increase the exposure of tweets. These users also are seen to have high centrality measures in the network structure.