In Pusan port, the studies, which analysis container cargo volumes by using forecasting methods and research about container logistics system, etc., have been continuously performed. But, in Pusan port, this study on an evaluation of traffic congestion has been scarcely performed until now. Especially, when changing and extending a berth, and constructing a new port, it is very important to examine this field. And it should be considered. Thus, this paper aims to analysis the effect of ship traffic condition in 2011, to evaluate marine traffic congestion, according to changing ship traffic volumes in Pusan port. To analysis it, we used simulation method and examined the results
최근 급속히 증가하는 데이터 트래픽을 지원할 수 있도록 네트웍을 관리해야 할 뿐만 아니라 안정적인 인프라를 유지하기 위해 트래픽 엔지니어링을 지원할 수 있는 MPLS가 필요하게 되었다. 트래픽 엔지니어링은 대규모 사용자가 트래픽을 네트웍 상의 특정 노드를 지나는 사전 지정된 경로로 이동시키는 방법으로 트래픽 플로우를 물리적인 네트웍 토폴로지에 매핑시키는 작업이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 기존 RSVP의 트래픽 엔지니어링의 단점을 보완하고 보다 안정된 인프라를 구축하기 위해 ERSVP 시그널링 프로토콜에 대한 진화방향을 제시하고져 한다.
최근 급속히 증가하는 데이터 트래픽을 지원할 수 있도록 네트웍을 관리해야 할 뿐만 아니라 안정적인 인프라를 유지하기 위해 트래픽 엔지니어링을 지원할 수 있는 MPLS가 필요하게 되었다. 트래픽 엔지니어링은 대규모 사용자가 트래픽을 네트웍 상의 특정 노드를 지나는 사전 지정된 경로로 이동시키는 방법으로 트래픽 플로우를 물리적인 네트웍 토폴로지에 매핑시키는 작업이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 기존 RSVP의 트래픽 엔지니어링의 단점을 보완하고 보다 안정된 인프라를 구축하기 위해 ERSVP 시그널링 프로토콜에 대한 진화방향을 제시하고져 한다.
인터넷의 발달로 네트워크 트래픽은 현저하게 증가되었다. 트래픽의 폭증은 전체 네트워크의 성능에 크게 영향을 미치게 되었으며 트래픽의 관리가 망 관리의 중요한 이슈로 되었다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 효율적인 대응을 수립하기 위해 예측하는 시계열 모형의 적합성을 검증한다. 네트워크 트래픽을 예측하기 위해서는 시간적 흐름에 따라 자료간의 상관 관계를 유추하고, 이 관계를 이용하여 예측을 수행한다. 상관 관계를 유추하는 과정에서 필연적으로 확률적 오류를 포함하게 되는데, 정확한 예측을 위해서는 확률적 오차를 최소화해야 한다. 따라서, 통계학 분야에서 예측 방법으로 널리 쓰이는 시계열 모형인 AR, MA, ARMA, ARIMA 모형을 사용하여 네트워크 트래픽을 예측함과 동시에, 예측하는 과정에서 정확한 예측을 수행할 수 있는지에 대한 적합성을 검증하고자 한다. 적합성 검증은 모형 식별 단계에서 초기 단계인 정상성 가정을 만족하는지의 여부로 판단하며. 정상성 가정은 자기상관함수와 편자기상관함수를 통해 구할 수 있다. 정상성 가정을 만족하지 못하는 모형은 비정상 시계열 자료로 분류되는데 이 경우의 예측은 정확하다고 볼 수 없다. 따라서, 정확한 예측을 수행할 수 있도록 시계열 자료의 정상성 가정을 만족하도록 모형을 분류하는 방안을 제시하고자 한다. 정확한 예측을 수행하면, 네트워크 트래픽을 좀 더 나은 방법으로 관리하며, 예측 결과를 이용하여 동적인 트래픽의 관리가 가능하게 된다.
차세대 고속 통신망을 구축하기 위해서는 해결해야 할 많은 문제들이 있는데, 이 중에서 기본적으로 고려해야 할 사항은 바로 망에 흐르는 트래픽의 특성 분석이다. 현재 제공되는 많은 인터넷 서비스들의 동작 특성은 자기 유사성(Self-similar)이라는 기존에 고려되던 트래픽 특성과는 완전히 다른 장기간 의존성의 성질들을 가진다는 것이 증명되었다 이러한 장기간 의존성 성질을 표현하기 위한 모델로는 자기유사 모델이 있는데, 이것은 단기간 의존성을 표현하는 기존의 모델인 포아송 모델과는 상반되는 개념이다. 따라서 차세대 통신망의 설계 및 디멘져닝을 위해서는 무엇보다도 데이터 트래픽의 주요 특성인 버스트성(Burstiness)과 자기유사성이 반영된 트래픽 모델이 요구된다. 여기서 자기유사성은 허스트 파라미터(Hurst Parameter)로 특성화 될 수 있다. 본 논문에서는 데이터 트래픽의 자기유사성 및 큐잉지연을 고려한 유효대역폭 산출식을 유도하여 시뮬레이션 결과와 비교 분석하였다.
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.
현대인의 삶에서 인터넷은 다양한 정보를 제공하는 필수 요소가 되었다. 이에 따라 네트워크 트래픽은 폭발적으로 증가하였고, 효율적 네트워크 관리를 위해 네트워크 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. 네트워크 트래픽 분석 방법 중 시그니쳐 기반의 분석 방법론이 많이 사용되고 있으며, 이는 다양한 응용의 증가로 시그니쳐의 탐색 공간 증가에 따라 실시간 트래픽 분석에 문제점이 나타나고 있다. 운영체제 정보를 활용하면 해당 운영체제에서 사용되는 응용의 시그니쳐만을 검색하도록 함으로써 앞선 문제점을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 트래픽 분석을 위한 효과적인 운영체제 판별 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 운영체제 판별 방법은 실시간 트래픽 분석에 적합한 가볍고 빠른 수동형 방법을 사용하였으며, 기존 수동형 방법이 가지는 분석률과 정확성이 낮은 문제를 해결하였다. 분석률을 향상시키기 위해 입력데이터를 확장시켰으며, 운영체제 판별을 위한 시그니쳐를 HTTP의 User-Agent를 이용하여 생성함으로써 다양한 운영체제에 대한 시그니쳐를 추출하였다. 또한 기존 패킷 기반의 분석을 플로우 단위의 분석으로 변경함으로써 정확성을 향상시켰다.
휴대폰이나 카네비게이션 시스템과 같은 개인단말기에 의한 교통정보 제공 서비스의 시행을 위해서는 정보제공 서비스가 사회적 편익과 개인적 편익에 미치는 영향 분석이 선행되어야 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 시뮬레이션을 활용하여 교통정보 제공 서비스가 도로 네트워크에 미치는 영향과 정보를 이용하는 운전자와 정보를 이용하지 않는 운전자에 대한 차이를 소요시간 분석, 소요시간 예측오차 분석, 그리고 정보의존도 분석 등을 통해 밝히고 있다. 소요시간 분석과 소요시간 예측오차 분석 결과에 의하면, 네트워크 내에 정보를 이용하는 운전자가 증가하면서 네트워크의 소요시간과 소요시간 예측오차는 감소하는 경향을 나타냈다. 또, 소요시간과 소요시간 예측오차에 있어서, 정보를 이용하지 않는 운전자에 대한 정보 이용 운전자의 상대적 편익은 1일 교통량 변동이 크고, 정보이용률이 낮은 상황에 한하여만 나타났다. 또, 정보의존도 분석 결과에 의하면, 도로 네트워크 내에 정보 이용 운전자들이 많아지면 운전자들은 정보에 더 많이 의존하게 되는 것으로 나타났다. 또, 혼잡한 교통상태에서는 정보 역시 정확도가 떨어지므로 정보의존도가 낮고, 교통량이 적기 때문에 소통원활한 경우는 정보의존도가 낮고, 반대로 교통량이 많지만, 도로 이용효율이 높아 생기는 소통원활의 경우에는 높은 정보의존도를 보이었다. 본 연구 결과로부터, 어느 정도의 정보이용률까지는 정보이용 운전자들이 증가하면, 네트워크는 도로 이용효율이 향상되어 소요시간 효율성과 신뢰성 등이 향상되고, 운전자의 소요시간 예측오차는 감소한다는 것을 알 수 있었다.
PURPOSES : The purpose of this study is to check the possibilities of traffic pattern analysis using MatSIM for urban road network operation in incident case. METHODS : One of the stochastic dynamic models is MatSIM. MatSIM is a transportation simulation tool based on stochastic dynamic model and activity based model. It is an open source software developed by IVT, ETH zurich, Switzerland. In MatSIM, various scenario comparison analyses are possible and analyses results are expressed using the visualizer which shows individual vehicle movements and traffic patterns. In this study, trip distribution in 24-hour, traffic volume, and travel speed using MatSIM are similar to those of measured values. Therefore, results of MatSIM are reasonable comparing with measured values. Traffic patterns are changed according to incident from change of individual behavior. RESULTS : The simulation results and the actual measured values are similar. The simulation results show reasonable ranges which can be used for traffic pattern analysis. CONCLUSIONS : The change of traffic pattern including trip distribution, traffic volumes and speeds according to various incident scenarios can be used for traffic control policy decision to provide effective operation of urban road network.
본 연구는 대규모 교통망에서 통행배정시 신호교차로에 의한 지체를 반영한 통행배정을 수행하여 보다 현실 모사가 가능한 통행배정기법을 개발 하는 것이다. 실제로 도시부나 단속류에서 발생하는 통행시간 및 비용의 증가 원인은 많은 부분이 교차로 지체에 의한 정지 혹은 혼잡에 의해 발생함에도 불구하고 기존의 통행배정 모형은 이를 반영하지 못하고 있었다. 본 연구에서 개발한 신호교차로 지체 반영 통행배정 모형은 기존의 통행배정모형과 한국도로 용량편람의 신호교차로 지체 산정 방법을 결합하여 구축하였다. 다양한 모의실험을 통해 이 모형이 실제 가로망에 적용이 가능한 모형임을 보였다. 따라서 본 모형은 대규모 지역에서의 교통정책 및 교통시설의 변화 등에 교차로 지체를 적용하여 분석할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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