• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권1호
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• pp.216-238
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• 2023

In intelligent transportation systems, traffic management is an important task. The accurate forecasting of traffic characteristics like flow, congestion, and density is still active research because of the non-linear nature and uncertainty of the spatiotemporal data. Inclement weather, such as rain and snow, and other special events such as holidays, accidents, and road closures have a significant impact on driving and the average speed of vehicles on the road, which lowers traffic capacity and causes congestion in a widespread manner. This work designs a model for multivariate short-term traffic congestion prediction using SLSTM_AE-BiLSTM. The proposed design consists of a Bidirectional Long Short Term Memory(BiLSTM) network to predict traffic flow value and a Convolutional Neural network (CNN) model for detecting the congestion status. This model uses spatial static temporal dynamic data. The stacked Long Short Term Memory Autoencoder (SLSTM AE) is used to encode the weather features into a reduced and more informative feature space. BiLSTM model is used to capture the features from the past and present traffic data simultaneously and also to identify the long-term dependencies. It uses the traffic data and encoded weather data to perform the traffic flow prediction. The CNN model is used to predict the recurring congestion status based on the predicted traffic flow value at a particular urban traffic network. In this work, a publicly available Caltrans PEMS dataset with traffic parameters is used. The proposed model generates the congestion prediction with an accuracy rate of 92.74% which is slightly better when compared with other deep learning models for congestion prediction.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.710-721
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• 1999

In this paper, we have designed and implemented a parameter extraction system for analyzing Internet using SNMP. The extraction system has two modules; one is collection request module, and the other is analysis request module. The collection request module generates a polling script, which is used to collect management information from the managed system periodically. With this collected data, analysis request module extracts analysis parameters. These parameters are traffic flow analysis, interface traffic analysis, packet traffic analysis, and management traffic analysis parameter. For management activity, we have introduced two-step-analysis-view. One is Summary-View, which is used find out malfunction of a system among the entire managed systems. The Other is Specific-View. With this view we can analyze the specific system with all our analysis parameters. To show available data as indicators for line capacity planning, network redesigning decision making of performance upgrade for a network device and things like that.

• 대한교통학회지
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• 제24권1호
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• pp.85-94
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• 2006

현재 군에서는 전 평시 군사작전시 원활한 군수지원보장을 위한 실시간 도로정보 획득의 중요성이 대두되어 이에 따른 개선방향을 모색하고 있다. 본 연구의 목적은 최소한의 비용으로 군에서 활용 가능한 도로정보 획득방안에 대해서 제시하는 것이다. 본 논문에서는 이를 위해 우선 군에서 요구하는 도로정보 유형과 군과 유관기관간 네트워크 공유시 제한사항을 확인한 후 유관기관별(건교부, 도로공사, 서울시, 건설기술연구원, 경찰청) ITS 장비 운영 및 타 기관과 도로정보 네트워크 공유실태를 분석하였다. 그리고 이를 토대로 가장 효율적인 군과 유관기관간 공간적, 내용적 ITS 연계범위를 설정하고, 군과 유관기관 ITS 연계체계를 구성하였다. 그리하여 민 관에 의해 운용되는 ITS(Intelligent Transportation System) 정보자산을 군에서 공유하여 전 평시 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 군과 유관기관 네트워크 공유시 제한사항에 대한 극복방안에 대해서도 간략하게 제시하였다. 하지만 이 논문에서 제시된 방안이 매우 제한되기 때문에 보다 더 깊이 있는 연구를 통해 제한사항에 대한 극복대책을 강구하여야 된다고 사료된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.2964-2985
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• 2019

Global data center IP traffic is expected to reach 20.6 zettabytes (ZB) by the end of 2021. Intra-data center networks (Intra-DCN) will account for 71.5% of the data center traffic flow and will be the largest portion of the traffic. The understanding of traffic distribution in IntraDCN is still sketchy. It causes significant amount of bandwidth to go unutilized, and creates avoidable choke points. Conventional transport protocols such as Optical Packet Switching (OPS) and Optical Burst Switching (OBS) allow a one-sided view of the traffic flow in the network. This therefore causes disjointed and uncoordinated decision-making at each node. For effective resource planning, there is the need to consider joining the distributed with centralized management which anticipates the system's needs and regulates the entire network. Methods derived from Kalman filters have proved effective in planning road networks. Considering the network available bandwidth as data transport highways, we propose an intelligent enhanced SDN concept applied to OBS architecture. A management plane (MP) is added to conventional control (CP) and data planes (DP). The MP assembles the traffic spatio-temporal parameters from ingress nodes, uses Kalman filtering prediction-based algorithm to estimate traffic demand. Prior to packets arrival at edges nodes, it regularly forwards updates of resources allocation to CPs. Simulations were done on a hybrid scheme (1+1) and on the centralized OBS. The results demonstrated that the proposition decreases the packet loss ratio. It also improves network latency and throughput-up to 84 and 51%, respectively, versus the traditional scheme.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7A호
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• pp.560-568
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• 2012

인지 라디오가 무선통신을 효과적으로 수행하기 위해서, 가장 좋은 주파수 대역을 얻기 위해 수행해야 할 중요한 기능은 스펙트럼을 검출하고 결정하는 것이다. 이러한 것들은 서로 다른 요구조건을 갖는 사용자들이나 서로 다른 특성들을 갖는 채널들이 존재하는 이종 네트워크에서 더욱 나빠진다. 본 연구의 주요한 목적은 이종 인지 무선 네트워크에서 새로운 스펙트럼 결정 알고리즘을 설계하고 분석한다. 이것을 위해, 우선 인지 사용자들을 그들이 요구하는 서비스 품질(QoS)에 따라 서로 다른 트래픽 클래스들로 분류한다. 중앙 집중형 제어 형태로 동작하는 그룹단위의 협력 스펙트럼 검출은 하나의 트래픽 클래스내의 사용자들에 의해서 검출과정이 수행되며, 이 센싱 결과들은 나머지 트래픽 사용자들과 공유하는 형태이다. 다음은 사용자 요구조건들과 검출된 스펙트럼 채널 특성들에 따라 최적의 사용 가능한 대역을 선택하기 위해 계층 분석법(AHP)을 사용한다. 또한 스펙트럼 결정 알고리즘으로 효용함수를 사용한다. 시뮬레이션 분석 결과로서, 제안된 시스템은 가장 좋은 이용 가능한 스펙트럼 채널들을 효율적으로 선택할 수 있음을 보여주며, 시스템 구성의 복잡성을 감소시켜 줄 수 있음을 보여준다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.69-76
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• 2009

High-speed services and bulk transmission were available by the development of the network and communication technologies. Moreover various next-generation converged services are undergoing a change by various services. This paper presents improved real-time simulated traffic generation and verification schemes based on the actual traffic pattern analysis. For this, we analyzed traffic patterns of actual application system and generated simulated traffics. We also suggested scheme that verify similarity of simulated traffic and actual traffic.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제3권1호
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• pp.21-27
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• 1998

In this paper we apply routing algorithms in circuit switched networks to B-ISDN networks and investigate the performance. B-ISDN supports a wide range of services with hetrogeneous bandwidth requirements. We assume that the network supports D classes of traffic. It is modeled as a finite D dimensional Markov chain. A call is blocked on arrival if the required bandwidth is not available on the route. The shortest path routing, alternate routing and trunk reservation are considered for performance comparison. We also consider trunk reservation with restricted access control where the network reserves certain amount of bandwidths for one class of traffic that assumes a higher transmission priority. Through the method of successive iterations, we obtain the steady state equilibrium probabilities and call blocking probabilities for dynamic routing. The results can be used to design a B-ISDN network that improves network connection availability and efficiency while simultaneously reducing the network costs.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1599-1610
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• 2019

Intelligent services have expanded as Internet of Things (IoT) technology has evolved and new requirements emerge to accommodate various services. One new requirement is transmitting data over long distances with low-power. Researchers have developed low power wide area (LPWA) network technology to satisfy the requirement; this can improve IoT network infrastructure and increase the range of services. However, network coverage expansion causes several problems. The traffic load is concentrated at a specific gateway, which causes network congestion and leads to decreased transmission efficiency. Therefore, the approach proposed in this paper attempts to recognize and then avoid congestion through gateway channel hopping. The LPWA network employs multiple channels, so wireless channel hopping is available in a gateway. Devices that are not delay sensitive wait for the gateway to reappear on their wireless channel; delay sensitive devices change the wireless channel along the hopping gateway. Thus, the traffic load and congestion in each wireless channel can be reduced improving transmission efficiency. The proposed approach's performance is evaluated by computer simulation and verified in terms of transmission efficiency.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.105-110
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• 2022

교통 표지 인식은 교통 관련 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 교통 표지 인식 및 분류 시스템은 교통안전, 교통 모니터링, 자율주행 서비스 및 자율주행 차의 핵심 구성 요소이다. 휴대용 장치에 적용할 수 있는 경량 모델은 설계 의제의 필수 측면이다. 우리는 교통 표지 인식 시스템을 위한 잔여 블록이 있는 경량 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터에서 매우 경쟁력 있는 결과를 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권3B호
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• pp.226-236
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• 2002

본 연구에서는 12.2 Kbps, 64 Kbps, 384 Kbps 트래픽 등의 다양한 QoS를 요구하는 서비스에 대하여 IMT-2000 비동기 방식 시스템의 제어국 (Radio Network Controller; RNC)내의 셀렉터의 트래픽 채널 자원을 효율적으로 이용하기 위한 채널 자원 블럭의 할당 및 자원 관리 방식을 제안하고, 그 성능을 평가한다. 먼저, 트래픽 채널 블럭을 효율적으로 이용하기 위한 방법으로 채널 자원 블럭중에서 일부는 각 트래픽 형태가 전용으로 사용하고 일부는 여러 트래픽 형태가 공유하여 사용하는 방식의 두 가지가 혼합된 하이브리드 방식을 제안하구 모든 트래픽 형태가 공유하여 사용하는 경우와의 블럭킹 확률을 비교하여 제안한 자원 블럭 할당 방식의 성능이 우수함을 보인다. 또한, 채널 자원 블럭 및 블럭내의 트래픽 채널 자원을 효율적으로 할당, 해제, 관리하기 위한 방안으로 블럭을 선택하는 블럭관리 단계와 선택된 블럭내의 사용 가능한 채널을 선택하는 태스크관리 단계의 블럭앤태스크 관리 방식을 제안하고, 하나의 자원 블럭내에서의 음성 트래픽의 호 요구시에 할당할 트래픽 채널을 찾는데 소요되는 평균 탐색 횟수를 평가한다.