네트워크에서 발생하는 혼잡상황은 패킷손실이나 지연을 일으키는 둥 네트워크의 QoS를 떨어뜨리는 결과를 가져온다. 혼잡상황을 감지하는 기법 중에 채널부하도에 기반한 기법은 네트워크의 혼잡 상황을 정확하게 반영할 수 있는 장점이 있다. 일반적인 센서 네트워크에서는 sink 노드 주변은 다른 노드들보다 트래픽이 빈번하게 몰리기 때문에 채널부하도가 평균적으로 높고 편차도 심하다. 특정 임계값을 기준으로 혼잡 상황을 파악하는 것은 센서 네트워크의 특성을 제대로 반영하지 못하는 결과를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 노드마다 다른 양상을 보이는 채널부하도를 적절히 반영할 수 있는 혼잡감지 기법을 제안하고 이를 검증한다.
대용량 멀티미디어 데이터를 센싱 및 전송하기 위한 무선 멀티미디어 센서 네트워크는 지연에 민감한 특징을 가진다. 본 논문은 멀티미디어 데이터를 전송하기위한 효율적인 네트워크 환경을 위해 트래픽에 따른 우선순위 라우팅 방법을 통한 지연을 최소화 시키는 메커니즘을 제안한다. 또한 노드에 도착하는 패킷들의 도착, 처리 되는 시간차와 버퍼 점유율을 고려하여 혼잡 제어 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 성능 분석을 수행하여 제안한 라우팅 방법으로 인해 패킷 지연이 감소되는 것을 확인 하였고, 네트워크에 많은 양의 데이터가 유입되었을 때 혼잡을 감지하고 제어하여 안정적인 네트워크 상태를 유지하는 것을 검증하였다.
TCP의 수신자는 송수신자간 신뢰성이 보장되는 전송을 위하여 ACK를 송신자에 전달하며, 이 ACK 데이터가 정상적으로 전달되지 못할 때 TCP의 성능이 저하된다. 본 논문은 백그라운드 트래픽으로 인해 역방향 네트워크가 혼잡한 경우 TCP 송신자에서 ACK의 수신이 원활하지 못하기 때문에 전송 성능이 급격히 떨어지는 문제를 해결하는 기법을 제안한다. 본 기법은 라우터나 게이트웨이 등 별도의 하드웨어나 수신자의 도움 없이 송신자에서 역방향 혼잡을 감지하는 기법으로, 송신자는 수신자로부터 전달받는 ACK들의 수신시간 차이와 그 ACK에 실려있는 타임스탬프(Timestamp)값들의 시간 차이를 각각 비교한다. 그 차이 값을 성능저하의 판단 근거로 하여 역방향 혼잡을 판단할 뿐만 아니라 역방향 혼잡 상황이 발생했을 때의 대응 방안을 제안한다. NS-2 기반 시뮬레이션을 수행한 결과, 역방향 네트워크가 혼잡하고 무선 링크의 에러율이 1%인 유무선 혼합 환경에서는 제안 기법이 Reno에 비해 20%, New Reno에 비해 150%, Westwood에 비해 450%의 성능 향상을 보인다.
기존의 네트워크에서는 혼잡상황이 감지된 이후에 네트워크 성능이 급격하게 저하된다. 이러한 문제를 해결하고자 RED(Random Early Detection)기법이 소개되어 게이트웨이에서 혼잡상황에 대하여 능동적으로 대처할 수 있는 알고리즘이 제시되었다. 하지만, RED는 매개변수 설정이라는 문제가 남아있다. 그리하여, 잘못된 변수값 설정으로 인한 네트워크 성능 저하가 현저하게 발생한다. 본 논문에서는 기존의 RED를 개선한 Effective RED를 제안한다. Effective RED는 RED 알고리즘의 문제점을 개선하여 네트워크의 상황에 맞추어 동적으로 매개 변수 값을 조정하는 알고리즘이다. 그리고, ns를 이용하여 Effective RED의 성능을 검증하였다.
Ad hoc망에서는 이동 호스트들의 움직임으로 인해 경로 단절이 발생한다. 전송 경로의 단절은 목적지까지의 패킷을 전송할 수 없는 상태이므로 패킷의 손실과 지연을 가져온다. 따라서 TCP와 같은 전송 프로토콜은 이를 망의 혼잡으로 간주하여 혼잡 제어 알고리즘을 구동한다. 혼잡 제어 알고리즘은 망의 혼잡을 피하기 위한 수단으로 사용되는데, 경로 단절 시 혼잡 제어 알고리즘이 동작하면 TCP 성능이 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 TCP-P (TCP Pre-freezing) 기법을 제안한다. TCP-P는 라우팅 프로토콜에서 경로 단절에 대한 정보를 얻지 않고, MAC 계층에서 직접 경로 단절을 감지한다. 그리고 경로 단절 정보를 소스에게 보내어 TCP를 Pre-Freezing 하고 혼잡 제어 알고리즘을 멈추게 한다. 따라서 경로 단절로 인한 패킷 손실을 막고, 경로 재설정 후에도 경로 단절 이전 상태로 전송을 재개할 수 있게 한다. 실험 결과 TCP-P는 ad hoc 망의 경로 단절 환경에서 Proactive하게 반응하며, 패킷 손실 측면에서 다른 TCP 향상 기법들보다 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 IEEE 802.11 규격을 사용하는 Wi-Fi 망이 구축된 환경에서 기기와 AP 간에 주고받는 Proberequest 신호를 수집하여 이때 감지된 디바이스의 수를 사용하여 공간 상에 머무르고 있는 사람의 수를 추정하는 방법으로 해당 공간의 혼잡도를 제공하는 것을 목표로 한다. 신호에 포함되어 있는 MAC 주소를 활용하여 디바이스를 구별한 후, 서버로 디바이스 수 집계를 전달하는 비콘이 사람 수를 도출한다. 혼잡도와 평균치 등의 정보를 웹 사이트를 통해 제공하기 위해 서버에 정보를 저장한다. 제안된 방법을 교내 3곳에 적용한 결과,성공적으로 혼잡도를 계산, 웹 사이트를 통해 학생들에게 실시간으로 제공할 수 있었다.
도로에서 발생하는 비반복적이며 예측불가능한 일련의 사건을 돌발상황(incident)이라고 하며 이러한 돌발상황이 발생하게 되면 교통류의 정상 흐름이 와해되고 이로써 도로의 용량감소를 일으키며 교통혼잡과 대기오염 등 막대한 사회$\cdot$경제적 손실을 초래한다. 돌발상황으로 인한 피해를 최소화하고자 국내외 각종 교통관리센터에서는 자동 돌발감지 알고리즘에 의한 자동감지 방법을 사용하고 있다. 그러나 현재 운영중인 돌발상황 감지 알고리즘들은 어느 정도의 감지율은 확보하고 있으나 오경보율이 높아 대체적인 성능은 낮은 것으로 판단된다. 유출입램프 수요과다로 인해 도로용량이 다른 구간에 비해 현저히 떨어지는 병목(bottleneck)구간의 경우, 돌발상황이 빈번하게 발생함에도 불구하고 진출입차량으로 인한 대기행렬과 차로변경등의 유사 돌발상황이 발생하여 자동 돌발상황 감지가 더욱 어려운 실정이다. 본 연구에서는 진출입영향권내에서 발생하는 돌발상황을 정확히 감지하기 위해 돌발상황시 혼잡상황 구분을 통한 자동감지 알고리즘을 바탕으로 램프구간의 혼잡 감지시 인접한 본선의 차로를 돌발상황 판단모듈에서 제외함으로써 모형의 성능을 향상시킬 수 있음을 살펴보았다.
본 논문은 사람과 짐의 물체 감지를 위한 YOLO 모델을 활용하여 특정 공간 내 혼잡도를 측정하는 시스템을 제안한다. YOLO를 학습시켜 기차 내에서 사람 및 짐과 같은 객체를 탐지하는 모델을 만든다. 그리고 이 모델을 이용하여 기차 내에서 객체를 탐지하고, 객체의 위치와 개수 정보를 얻는다. 이렇게 얻은 정보를 기반으로, 혼잡도를 측정하기 위해 다양한 지표를 활용한다. 이를 인터페이스에 시각적으로 보여준다. 결과적으로, 제안된 시스템은 승객들의 안전과 편의를 보장하며, 특정 공간의 혼잡도 파악에 유용한 도구로 사용될 수 있다.
현존하는 자동 사고감지 알고리즘의 대부분은 개방도로 혹은 터널 내에서 사고 발생 시 이것을 사고로 감지하지 못하고 혼잡으로 감지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개방도로에서의 사고감지 알고리즘을 기반으로 터널 내에서의 사고감지 알고리즘을 개선하여 감지율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 개선된 알고리즘은 가우시안 혼합모델을 이용하여 픽셀의 변화량을 판단하여 터널 내 사고로 인한 정지차량을 우선 감지한 후 도로를 블록화하여 블록 간 점유율의 편차를 분석하여 최종 판단을 한다. 실제 사고영상에 알고리즘을 적용한 실험에서 모두 오류 없이 검지하였음을 확인하였다.
유고란 도로상에서 교통량의 주기적인 집중에 의한 혼잡과는 구별되는 개념으로 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 비 반복적인 정체의 상황을 일컫는다. 이러한 유고는 막대한 통행시간이 추가로 발생하고 연료소모, 환경피해 등의 문제가 발생하므로 이러한 교통손실을 최소화하기 위하여 자동유고감지 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위하여 현재 다양한 검지기에서 수집된 교통 데이터를 바탕으로 유고를 감지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 각종 유고 상황을 인지하여 제2의 사고를 예방할 수 있는 효율적인 유고감지 알고리즘을 개발하기 위하여 퍼지논리와 패턴을 함께 사용하였다. 먼저 퍼지논리와 패턴에 사용되는 데이터는 루프 검지기에서 5분 마다 수집된 교통정보(교통량, 점유율, 속도)를 이용하였다. 교통정보를 이용하여 구축된 요일 및 시간대별 패턴과 함께 퍼지논리를 이용하여 도출된 유고 소속도를 가지고 유고를 감지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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