자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항 데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 특정 시간이 지난 후의 혼잡도를 예측하는 시스템을 개발하고자 한다.
자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 현재 시점부터 2주후 미래까지의 항로 혼잡도를 예측하고, 정확도를 제시한다.
관련 기업 및 ISP 업체에게는 투자의 매력을 부여하며 인터넷의 사용시간대 및 사용량에 따라 빈약한 사용자, 건강한 사용자, 과다한 사용자 등으로 구분하여 차등요금을 부여하는 합리적인 전략이 필요하다. 이 논문에서 차등요금부과의 타당성을 검토한다. 그리고 로지스틱 회귀모형을 이용하여 혼잡에 따른 차등요금, 지연시간, 접속만족도 등에 따라 실제적으로 인터넷 사용자들이 인터넷 접속을 얼마나 유지하는 지를 측정할 수 있는 관련 예측모델을 제시한다. 이러한 예측모델을 이용하여 인터넷 접속 또는 비접속 확률을 예측하는 분석률은 $69.5\%$이었음을 확인하였다.
TCP는 패킷손실이 발생할 경우에 이를 혼잡에 의한 것이라고 판단하여 혼잡제어를 수행하는 프로토콜이다. 그러나 무선망은 그 특성상 에러가 많기 때문에 기존의 TCP프로토콜을 그대로 적용할 경우 불필요한 혼잡제어를 수행하게 되어 결국 전체 망의 성능을 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 링크상태에 따라 송신률을 조절하는 TCP-ELSA 메커니즘 이용하여 링크상태 예측 방법을 개선하였다. TCP-ELSA는 무선링크의 링크상태를 예측하여 송신률을 조절하여 대역폭의 효율을 증가시키고 링크의 공평성을 보장하는 메커니즘이다. 본 논문에서 제안하는 개선된 TCP-ELSA는 링크상태 예측방법에 있어서 오류가 발생할 수 있는 경우를 고려함으로써 공평성을 유지하면서도 좀더 정확한 링크상태의 예측이 가능하도록 한다. 그리고 실시간 패킷을 비실시간 패킷과 구분하여 전송하도록 하여 Qos를 제공하였다.
자율운항선박이 입출항 계획을 세울 때 필요한 항계 내 지원 기술에 관한 연구를 수행하였다. 자율운항선박 입출항 계획에 필요한 지원 기능은 해상교통혼잡도 평가 기능, 입출항 혼잡 시기 예측 기능, 입출항 전역 경로 생성 기능, 출발 보고 시기 판단 기능, 도착 시간 예측 기능으로 정의하였으며, 각 기능에 대한 입출력 데이터를 설계하였다.
교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
도로용량편람에서 정의하고 있는 용량은 하류부에 용량을 제한하는 요소가 없다는 것을 가정한 정상교통류에 대한 용량 개념으로서, 이는 전통적으로 계획, 설계, 현재 및 장래 도로시설의 운영상태 분석 등에 사용되어 왔다. 실시간 제어는, 용량을 초과하지 않는 교통류를 유지시켜 혼잡교통류로의 전이를 막고, 물리적 여건이나 제반 확률적 요인으로 혼잡이 발생하였을 경우 조속히 용량이하로 교통량을 떨어뜨려 정상교통류로 회복시키는 데 목표를 둔다. 이러한 맥락에서 용량은 실시간 제어의 효과를 좌우하는 중요한 입력변수이며, 정상교통류 상태라면 혼잡으로 전이되지 않을 임계치로서의 용량 산정이 중요한 관건이다. 그러나 혼잡교통류 상태에서 정상교통류로 되도록 빨리 회복시켜 주기 위한 제어 기준으로서의 용량은, 하류부 혼잡의 시공간적 전개에 따라 변하는 값이어야 하며 이러한 동적 용량변화를 정확히 예측할 수 있는 방법론이 요구된다. 이에 본 연구에서는 기존의 용량 개념을 출력 개념의 용량으로 정의하고, 입력 개념의 용량을 최대가능처리량(Maximum Sustainable Throughput)으로 새롭게 정의하였다. 이 최대가능처리량은 혼잡의 시공간적 전개에 따라 결정되는 동적 용량이며, 이러한 혼잡의 시공간적 전개는 Newell의 단순화된 교통량-밀도 모형으로 예측할 것을 제안하였다.
2009년 7월 개화에서 신논현까지 서울 지하철 9호선이 개통했다. 2010년 9호선 일평균 통행량은 예측 통행량 대비 97%수준이었으나, 2013년은 110%를 달성했다. 2015년 3월 2단계구간이 개통되어 평일 평균 이용객이 15만명 정도가 더 늘어났다. 국회 자료에 따르면, 출근시간 염창역에서 당산역까지의 혼잡도가 237%로 나타났다. 이는 다른 지하철 혼잡도 2배 뛰어넘는 수치이다. 당산역에서 여의도역(234%), 여의도역에서 노량진역(212%), 노량진역에서 동작역(216%)으로 기록이 될 만큼 특정 구간의 혼잡도가 높게 나타났고 급행노선을 선호하는 인원이 많아 시간이 지날수록 정체현상이 가중되고 있다. 따라서 본 연구는 혼잡도의 주 원인인 정체현상을 감소시키고 여객 수송율을 증가시키기 위해 기존의 급행 프로세스를 변경하는 방안을 제시한다. 여기에 적용된 연구방법은 혼잡도 수준을 낮추기 위해 필요한 프로세스 설정하고 아레나 시뮬레이션 프로그램 분석을 통해 본 연구에서 제시한 방안에 대해 검증한다. 본 연구에서 제안한 방식을 통해 지하철의 혼잡도 해소에 도움을 줄 수 있을 것이다.
기존 TCP Reno 의 혼잡 제어는 트래픽에 수동적으로 동작하는 방법으로서 혼잡이 이미 발생한 상태에서 동작하게 되므로 발생 시점의 라우터 버퍼는 이미 최대치에 도달해 있게 된다. 따라서 이후에 도착하는 모든 패킷은 폐기되므로 이 패킷들을 전송한 모든 송신원은 거의 동시에 윈도우 크기를 줄이는 Slow-start 단계에 들어가게 되어 일시적으로 링크 사용률이 떨어지는 전역 동기화(global synchronization)가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 네트워크의 혼잡이 발생하기 전에 능동적으로 대처하는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 RTT 계산 알고리즘인 순방향/역방향 전송지연 알고리즘을 이용하여 네트워크의 혼잡을 미리 예측하고 네트워크 혼잡에 능동적으로 대처할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 리눅스(Linux) 커널(Kernel)의 TCP Reno 의 흐름제어 및 혼잡제어를 수정하여 네트워크 혼잡에 능동적으로 대처 할 수 있는 새로운 TCP Reno 를 설계, 구현하였다.
본 논문에서는 비트율 제어 (rate-control)와 혼잡 제어(congestion-control) 사이의 관계를 고려하여 비디오데이터의 전송량 변화에 따른 화질 증감의 관계를 조사하고, 전송 대역폭의 변화에 대한 화질 열화를 최소화하기 위한 비디오 데이터 전송량의 변화 조건을 제안하고자 한다. 비디오 데이터를 전송하는 경우에 혼잡 제어는 현 채널 상에서 가용 전송 대역폭(Available Transmission Bandwidth)을 예측하고, 비트율 제어는 예측한 전송 대역폭을 비디오 부호화기의 전송 비트율에 적응시킨다. AIMD 기반의 혼잡 제어 기법은 비디오 데이터의 목표 비트율 (target bit rate)을 변화시키게 되고 이러한 결과는 비디오 화질의 잦은 변동으로 인해 나쁜 영향을 준다. 이러한 문제를 해결하기 위해 QP, SNR, 비트량 사이의 관계를 이용한 적응적인 메커니즘을 제안하고자 한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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