• Management Science and Financial Engineering
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• 제12권2호
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• pp.87-110
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• 2006

In a hierarchical road network, all roads can be classified according to their attributes such as speed limit, number of lanes, etc. By splitting the whole road network into the subnetworks of the highlevel and low-level roads, we can reduce the size of the network to be calculated at once, and find a path in the way that drivers usually adopt when searching out a travel route. To exploit the hierarchical property of road networks, we define a convenient path and propose an algorithm for finding convenient paths. We introduce a parameter indicating the driver's tolerance to the difference between the length of a convenient path and that of a shortest convenient path. From this parameter, we can determine how far we have to search for the entering and exiting gateway. We also propose some techniques for reducing the number of pairs of entries and exits to be searched in a road network. A result of the computational experiment on a real road network is given to show the efficiency of the proposed algorithm.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2003년도 제2회 정기총회 및 추계학술대회
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• pp.132-135
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• 2003

• 센서학회지
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• 제26권1호
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• pp.1-6
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• 2017

The advanced driver assistant system (ADAS) requires the collection of a large amount of information including road conditions, environment, vehicle status, condition of the driver, and other useful data. In this regard, large-scale sensor networks can be an appropriate solution since they have been designed for this purpose. Recent advances in sensor network technology have enabled the management and monitoring of large-scale tasks such as the monitoring of road surface temperature on a highway. In this paper, we consider the estimation and fusion problems of the large-scale sensor networks used in the ADAS. Hierarchical fusion architecture is proposed for an arbitrary topology of the large-scale sensor network. A robust cluster estimator is proposed to achieve robustness of the network against outliers or failure of sensors. Lastly, a robust hierarchical data fusion scheme is proposed for the communication channel between the clusters and fusion center, considering the non-Gaussian channel noise, which is typical in communication systems.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권7호
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• pp.3369-3385
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• 2019

There are various research challenges in vehicular ad hoc networks (VANETs) that need to be focused until an extensive deployment of it becomes conceivable. Design and development of a scalable routing algorithm for VANETs is one of the critical issue due to frequent path disruptions caused by the vehicle's mobility. This study aims to provide a novel road-aware routing protocol for vehicular networks named as Two-level hierarchical Hybrid Road-Aware (THERA) routing for vehicular ad hoc networks. The proposed protocol is designed explicitly for inter-vehicle communication. In THERA, roads are distributed into non-overlapping road segments to reduce the routing overhead. Unlike other protocols, discovery process does not flood the network with packet broadcasts. Instead, THERA uses the concept of Gateway Vehicles (GV) for the discovery process. In addition, a route between source and destination is flexible to changing topology, as THERA only requires road segment ID and destination ID for the communication. Furthermore, Road-Aware routing reduces the traffic congestion, bypasses the single point of failure, and facilitates the network management. Finally yet importantly, this paper also proposes a probabilistical model to estimate a path duration for each road segment using the highway mobility model. The flexibility of the proposed protocol is evaluated by performing extensive simulations in NS3. We have used SUMO simulator to generate real time vehicular traffic on the roads of Gangnam, South Korea. Comparative analysis of the results confirm that routing overhead for maintaining the network topology is smaller than few previously proposed routing algorithms.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2003년도 제2회 정기총회 및 추계학술대회
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• pp.29-34
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• 2003

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.317-326
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• 2009

최근 궤적 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되고 있으나, 이들 대부분의 연구는 유클리드 공간 내의 궤적들을 대상으로 하고 있다. 그러나 실제 응용에서 대부분의 이동 객체들은 도로 네트워크 공간상에 존재하므로, 유클리드 공간을 대상으로 한 연구들을 도로 네트워크 공간에 적용시키는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 도로 네트워크 내 이동 객체들의 대용량 궤적 정보를 대상으로 하는 효과적인 클러스터링 기법에 대하여 논한다. 이를 위하여 우선 본 논문에서는 궤적을 각 이동 객체가 시간에 따라 지나온 도로 세그먼트들의 연속으로 정의한다. 다음, 도로 세그먼트들의 길이와 식별자 정보를 이용한 새로운 유사도 측정 함수를 제안하고, 이를 이용하여 측정된 궤적간의 유사도 정보를 기반으로 FastMap과 계층 클러스터링(hierarchical clustering)기법을 이용하여 전체 궤적들을 클러스터링하는 방식을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실제 응용에서 대부분의 이동 객체는 최단 거리를 이용하여 움직인다는 특성을 반영한 새로운 궤적 생성 기법을 제안하고, 이렇게 생성된 궤적 데이터를 이용하여 제안된 클러스터링 기법에 대한 다양한 성능 평가 결과를 보인다. 실험 결과에 따르면 제안된 기법은 사람에 의하여 유사 궤적들을 클러스터링한 결과와 비교하여 95%이상의 높은 정확도를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.323-326
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• 2007

실제 도로에서 목적지까지 이동할 때, 일반적으로 직선 경로가 방향전환이 잦은 경로보다 이동시간이 적게 걸린다. 왜냐하면, 방향을 바꾸기 위해서는 속도를 줄여야 하기 때문이다. 또한, 교차로에서 좌회전(우회전, U턴)을 하려면 직진의 경우보다 신호 대기 시간이 길 가능성이 높다. 이 논문에서는 방향전환을 줄이기 위해서 기존의 경로 탐색 알고리즘을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기본적으로 기존의 계층적 $A^*$ 알고리즘을 따르지만, 간선에 대한 가중치 부여 방법이 다르다. 즉, 방향이 바뀌는 간선에 대해서 가중치를 낮게 주어 전체 경로의 직진성을 유지한다.

• 대한교통학회지
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• 제23권6호
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• pp.91-102
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• 2005

사람들은 지식을 저장할 때 독립적으로 분리하여 저장하기 않고 지식을 조직화하여 저장한다. 이와 갈이 사람들이 지식을 위계적으로 저장하는 방법을 최적경로 탐색기법에 도입하고자 한다. 지금까지의 최적경로를 탐색하는 경우에는 각 링크의 통행비용만을 이용하여 교통정보를 제공하고 있다. 그 결과 실제 운전자들이 장거리 통행에서 최적경로를 탐색시 고속도로 선호도를 반영하는데 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 거리에 따른 경로탐색에 있어 binary logistic regression을 이용하여 간선도로 선택확률모형을 개발하여 장거리를 탐색할 때 도로의 위계를 반영하는 최적경로탐색기법을 도입하였다. 또한 최적 경로를 탐색할 경우에 기존 방법은 탐색 시점을 기준으로 한 교통상황을 기반으로 최적경로를 제공하였다. 이는 운전자가실제로 주행을 하면서 경험하게 되는 링크의 통행시간과는 차이를 보이게 된다. 이런 단점을 해결하기 위해 링크의 통행시간을 예측하는 방안이 있다. 확률과정 모형을 이용하여 예측된 링크 통행기간을 기반으로 최적경로 탐색에 적용하였다. 확률과정 모형은 장기 예측에는 다른 모형보다 오차가 적게 발생하며 데이터 양이 많이 축척되어 있는 경우에 다른 예측기법보다 유리하다. 데이터가 균일하게 있지 않아도 적용이 가능하다. 도로 위계를 고려한 방법과 기존의 방법의 탐색속도를 비교한 결과 탐색 노드의 수가 증가함에 따라서 위계를 고려한 방법이 기존의 방법보다 탐색속도가 향상된다. 도로위계를 고려한 방법을 적용하여 탐색한 결과와 택시운전사들의 설문조사를 통해 얻어진 답안을 서로 비교한 결과 많이 일치함을 알 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.67-74
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• 2010

본 연구의 목적은 차량항법용 지도데이터 중 가장 핵심이 되는 NDRM을 구축하기위해 현행 교통주제도 데이터 모델의 전환(Migration) 방안을 제시하고 데이터 모델을 설계 구축하는 것이다. 본 연구를 통해 제시된 교통 주제도의 데이터 모델은 공공부분에서 구축된 교통목적의 범용 도로망을 이용하여 경로안내 서비스에 활용 가능한 데이터의 제공이 가능하고, 보다 효율적이고 경제적으로 항법 서비스용 맵을 생성할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 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.