Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.465-466
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2009
This paper investigates congestion detection and control strategies for multi-path traffic (CDCM) diss emination in lifetime-constrained wireless sensor networks. CDCM jointly exploits packet arrival rate, succ essful packet delivery rate and current buffer status of a node to measure the congestion level. Our objec tive is to develop adaptive traffic rate update policies that can increase the reliability and the network lif etime. Our simulation results show that the proposed CDCM scheme provides with good performance.
Subway is a future-oriented means of transportation that can be safely and quickly mass transport many passengers than buses and taxis. Congestion growth due to the increase of the metro users is one of the factors that hinder citizens' rights to comfortably use the subway. Accordingly, congestion prediction in the subway is one of the ways to maximize the use of passenger convenience and comfort. In this paper, we monitor the level of congestion in real time via the existing congestion on the metro using multiple regression analysis and big data processing, as well as their departure station and arrival station information More information about the transfer stations offer a personalized congestion prediction system. The accuracy of the predicted congestion shows about 81% accuracy, which is compared to the real congestion. In this paper, the proposed prediction and recommendation application will be a help to prediction of subway congestion and user convenience.
This paper proposes the methodology to estimate the routing congestion of modern IC quickly and accurately at the early stage of the design flow. The occurrence of over-congestion in the routing process causes routing failure which then takes unnecessary time to re-design the physical design from the beginning. The precise estimation of routing congestion at the early design stage leads to a successful physical design that minimizes over-congestion which in turn reduces the total design time cost. The proposed estimation method at the block-level floorplan stage measures accurate routing congestion by using the analyzed virtual interconnections of inter/intra blocks, synthesized virtual power/ground and clock networks.
The up-streams of the continuous streaming of data packets with lower importance level in the wireless sink node can cause congestion and delay, they affect on energy efficiency, memory size, buffer size, and throughput. This paper proposes a new wireless sink congestion control mechanism based on tournament scheduling. The proposed method consists of two module parts: stream decision module part and service differentiation module part. The final winner in the tournament controls congestion effectively, minimizes packet loss due to congestion, decreases energy consumption, and improves QoS. The simulation result shows that the proposed method is more effective and has better performance compared with those of congestion descriptor-based control method, reliability-based control method, and best-effort transmission control method.
In this paper, we propose a new active queue management (AQM) scheme by utilizing the predictability of the Internet traffic. The proposed scheme predicts future traffic input rate by using the auto-regressive (AR) time series model and determines the future congestion level by comparing the predicted input rate with the service rate. If the congestion is expected, the packet drop probability is dynamically adjusted to avoid the anticipated congestion level. Unlike the previous AQM schemes which use the queue length variation as the congestion measure, the proposed scheme uses the variation of the traffic input rate as the congestion measure. By predicting the network congestion level, the proposed scheme can adapt more rapidly to the changing network condition and stabilize the average queue length and its variation even if the traffic input level varies widely. Through ns-2 simulation study in varying network environments, we compare the performance among RED, Adaptive RED (ARED), REM, Predicted AQM (PAQM) and the proposed scheme in terms of average queue length and packet drop rate, and show that the proposed scheme is more adaptive to the varying network conditions and has shorter response time.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.04a
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pp.316-323
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1995
This paper presents an image processing technique to get traffic information such as vehicle volume, velocity, and occupancy for measuring the traffic congestion rate. To obtain these information, two horizontal lines are previously set on the screen. A moving vehicle is detected using the gray level difference on each line, and also template matching method at night. Threshold values are determined by sampling pavement grey level, and updated dynamically to cope with the change of ambient light conditions. These technique is successfully used to calculate vehicle volume, occupancy, and velocity. This study can be applied to traffic signal control system for minimizing traffic congestion in urban areas.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.3
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pp.1406-1424
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2017
Recent advancements in network infrastructures provide increased opportunities to support data delivery over multiple paths. Compared with multi-homing scenario, overlay network is regarded as an effective way to construct multiple paths between end devices without any change on the underlying network. Exploiting multipath characteristics has been explored for TCP with multi-homing device, but the corresponding exploration with overlay network has not been studied in detail yet. Motivated by improving quality of experience (QoE) for reliable data delivery, we propose a multipath message transport protocol based on application level relay (MPMTP-AR). MPMTP-AR proposes mechanisms and algorithms to support basic operations of multipath transmission. Dynamic feedback provides a foundation to distribute reasonable load to each path. Common source decrease (CSD) takes the load weight of the path with congestion into consideration to adjust congestion window. MPMTP-AR uses two-level sending buffer to ensure independence between paths and utilizes two-level receiving buffer to improve queuing performance. Finally, the MPMTP-AR is implemented on the Linux platform and evaluated by comprehensive experiments.
In some sections of the Seoul Metropolitan Subway, severe congestion can be observed during rush hours and on specific days. The subway operators have been conducting regular surveys to measure the level of congestion on trains: the results are then used to make plans for congestion reduction. However, the survey has so far focused just on train' congestion and has been unable to determine non-recurring congestion due to special events. This study develops an algorithm to estimate the platform congestion rate by time using individual public transportation card data. The algorithm is evaluated by comparison of the estimated congestion rate and the ground truth data that are actually observed at non-transfer subway stations on Seoul subway line 2. The error rates are within ${pm}2%$ and the performance of the algorithm is fairly good. However, varying walking times from gates to platforms, which are applied to both non-peak periods and peak time periods, are needed to improve the algorithm.
The congestion in wireless sensor network increases the ratio of data loss and causes the delay of data. The existing congestion protocols for wireless sensor network reduces the amount of transmission by control the sampling frequency of the sensor nodes related to the congestion when the congestion has occurred and was detected. However, the control method of sampling frequency is not applicable on the situation which is sensitive to the temporal data loss. In the paper, we propose a new congestion control, ACT - Adaptive Congestion conTrol. The ACT monitors the network traffic with the queue usage and detects the congestion based on the multi level threshold of queue usage. Given network congestion, the ACT increases the efficiency of network by adaptive flow control method which adjusts the frequency of packet transmission and guarantees the fairness of packet transmission between nodes. Furthermore, ACT increases the quality of data by using the variable compression method. Through experiment, we show that ACT increases the network efficiency and guarantees the fairness to sensor nodes compared with existing method.
It has been presumed that the amount of vehicle's $CO_2$ emission would highly related to vehicle's cruising speeds on highways. In this study, it was tested if vehicle's $CO_2$ emissions would relate to the types of highways and the level of congestion. The results showed that the amount of $CO_2$ emission changes depending on (1) the vehicles' cruising speeds (b) congestion levels, and (c) the types of intersections. It was found that the vehicle acceleration and deceleration methods increases the amount of $CO_2$ emission up to 12%. It was also found that it changed up to 30% and 40% depending on the level of congestion and the types of intersections, respectively. The findings imply that the amount of $CO_2$ emission from vehicles should be improved when vehicles' cruising speeds are well managed through congestion management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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