• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.669-674
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• 2017

화석 연료의 고갈 및 환경오염의 증가로 인하여 전기 에너지를 사용하는 전기 자동차가 차세대 교통수단으로 주목받고 있으며 전 세계적으로 인기를 끌고 있다. 전기 자동차의 보급률 및 관심이 높아짐에 따라 V2G (Vehicle to Grid) 및 IT 기술을 이용한 충전 인프라에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 전기 자동차의 안정적인 충전 및 부하 관리를 위하여 그리드 네트워크와의 통신은 가장 중요한 요소이다. 그러나 기존의 중앙 집중형 인프라 구조의 경우 제어 메시지 요청이 증가할 경우 느린 응답속도로 인하여 충전 인프라가 효율적으로 작동하지 못하는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 분산형 클라우드 컴퓨팅 기술을 무선 기지국에 적용하여 충전 인프라에 혼잡을 줄이고 지연시간을 줄이기 위해 MEC (Mobile Edge Computing)를 활용한 새로운 전기자동차 충전 인프라 구조를 제안한다. 성능 평가를 통해 본 논문에서 제안한 저 지연시간을 가지는 충전 인프라가 기존에 존재하는 충전 인프라보다 효율적으로 전력 피크 상황에 대처함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37B권12호
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• pp.1119-1127
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• 2012

최근 이동통신의 새로운 미래 사업으로 주목받고 있는 M2M 통신의 특성 중 하나는 기존의 통신에 비해 단말의 수가 상대적으로 많다는 점이다. 따라서 다수의 단말로부터 발생하는 제어 신호가 네트워크에 혼잡을 발생시킬 수 있기 때문에 3GPP 표준화단체에서는 이를 해결하고자 여러 단말을 하나의 그룹으로 관리하여 불필요한 시그널링 오버헤드를 줄이는 방법에 대해 표준화를 진행 중에 있다. 본 논문에서는 이동성이 같은 다수의 M2M 단말들을 하나의 그룹으로 관리하는 그룹 기반 이동성 관리 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이동성이 같은 다수의 M2M 단말을 Mobility Management Entity (MME)가 동적으로 그룹핑하고, 그룹을 대표할 그룹 헤더를 선출하여 그룹 헤더가 그룹을 대표하여 Tracking Area Update (TAU)를 수행하게 함으로써 M2M 단말이 개별적으로 TAU를 수행할 때 발생하는 시그널링 오버헤드를 줄이는 것이다. 제안하는 방법이 기존의 개별적으로 TAU를 수행했을 때보다 최대 80% 정도의 시그널링 오버헤드 감소효과를 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권4C호
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• pp.343-355
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• 2003

라우터에서 공평 대역 할당은 네트워크 폭주 상황에 반응하여 흐름을 제어하는 트래픽을 그렇지 않은 트래픽으로부터 보호한다. 그러나 Weighted Fair Queueing, Flow Random Early Drop 등의 전통적인 공평 대역 할당 방법은 상태 관리나 버퍼 관리, 스케쥴링 등을 흐름 단위로 수행하므로 초고속 네트워크의 백본에서 사용되는 경우 구현의 복잡성 뿐 아니라 흐름의 증가에 따른 네트위크의 확장성과 견고성을 확보하기 위해 코어 라우터에서의 흐름단위 관리를 배제하는 Core-stateless 메커니즘들이 제안되었다. Core-Stateless Fair Queueing 과 Rainbow Fair Queueing 등은 Core-Stateless 네트워크에서 근접한 공평 대역 할당 메커니즘들에 비해 단순해진 패킷 레이블 할당 방법과 패킷 폐기 방법을 사용하여 실제 구현 가능성을 높인 새로운 Core-stateless 알고리즘인 Simple Layered Fair Queueing (SLFQ) 를 제안하고 몇가지 형태의 시뮬레이션과 그 결과를 다른 메커니즘의 결과와 비교하면서 대역 공평성 보장 정도를 확인한다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 향후 응용 가능성을 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권5B호
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• pp.517-525
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• 2009

인터넷을 통하여 다른 서비스에 비해 상대적으로 많은 대역폭을 필요로 하는 비디오 스트리밍 서비스를 제공할 경우, 다른 플로우들과의 형평성을 제공하면서 비디오 서비스의 품질을 보장해야한다. 이를 위하여 본 논문에서는 스케일러블 비디오 압축 스트림에 대한 멀티채널 TCP-friendly 스트리밍 기법을 제안하였다. 제안 구조는 스케일러블 비디오 코딩으로 압축된 비디오 정보를 기본계층(baseline layer)은 TCP를 이용하여 손실 없이 전송하고 상위계층(enhancement layer)는 TFRC (TCP friendly rate control)을 이용하여 전송하도록 하였다. 이때, TFRC로 전송되는 상위계층 레이어에 대한 전송률은 수신측 재생버퍼의 상태와 전송 미디어의 계층별 부호화율을 고려하여 적응적으로 결정되도록 제안하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여, 이러한 적응적 전송률 제어를 통하여 제안 스트리밍 방식이 기존 방식에 비해 네트워크 상황변화에 신속히 적응하고 혼잡상황에서도 일정수준의 서비스 품질을 보장함을 확인 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.2005-2014
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• 2008

본 논문에서는 UPnP를 이용하여 RFID 서비스 발견 및 제어를 할 수 있는 상황인식 서비스 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 자원이 부족한 RFID 태그의 서비스를 위한 미들웨어 플랫폼으로 UPnP를 적용한다. UPnP를 적용하여 시스템을 구축하면 상황인식 서비스의 개발이 용이하며 별도의 설정 없이도 RFID 디바이스 서비스를 제공받을 수 있다. 또한, RFID의 상황인식 데이터의 신뢰도를 높이기 위하여 SQL 기반의 클리닝 (cleaning) 모듈을 설계하고 구현한다. 제안 개발된 클리닝 모듈을 적용하여 RFID 시스템의 태그에 대한 순수 인식률을 $60{\sim}80%$ 정도에서 98% 이상으로 향상 시켰다. 제안된 UPnP 기반 RFID 상황인식 서비스 검증을 위하여 물류서비스에 대한 상황인식 시나리오를 제시하고, RFID 서비스 아키텍처 와 UPnP 서비스 발견 플랫폼을 구현하였다. 또한, 구현된 시나리오상에서 UPnP 서비스 광고 메시지의 네트워크 혼잡 기여도와 RFID 시스템의 태그에 대한 순수 인식률을 실험하고 분석하여 제안된 방식의 타당성을 검증한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.173-177
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• 2016

우리나라는 현재 심각한 교통체증과 차량집중현상으로 많은 사회적 문제 및 경제적 손실을 겪고 있다. 출퇴근 시간, 주말 저녁 시간, 명절 등에 국도 상에서의 차량정체는 누구나 한번씩 다 겪어본 경험이 있을 것이다. 특정한 기간, 시기에 발생하는 차량정체 이외에도 인구를 밀집을 유도하는 관련시설, 놀이공원, 대형마트 등이 입점하게 되어 차량정체가 생기는 경우도 비일비재하다. 현재 우리나라 신호시스템 운영방식인 현시(한 신호주기에서 변하지 않는 일정한 시간구간)는 교통영향분석과 관련 도로의 교통량을 측정하여 적정 현시 종류를 구분하고, 단계별(Phase)로 주기 및 각 신호 시간을 정하게 된다. 이 수집 값에 교차로 인근 지점 검지기인 루프검지기를 통해 교통량을 측정한 값과 구간검지기인 노변장치(Roadside Equipment) 등을 통해 수집한 교통정보를 접합 및 가공하여 신호현시에 적정성을 부여하게 된다. 교통량에 따라 현시를 정할 때마다 장비의 유지보수 비용, 추가 구축비용, 인력, 시간 등이 많이 투자하게 되는 것이 현실이다. 이렇듯 많은 비용과 시간을 투자해서 신호 현시를 정하여 운영을 한다 하여도 때에 따라 변화되는 운전자 특성과 교통량 집중에는 한계가 있다. 신호 대기로 도로상에서 낭비되는 시간, 극심한 정체로 도로 상에서 멈춰있는 차량 등이 한계가 될 수 있는 것이다. 따라서 본 연구에서는 기존 현시 산정 방식에 변화를 주어 실시간 유동적으로 변화할 수 있는, 그리고, 교통상황에 맞는 맞춤식 신호체계를 구현해보고자 한다. V2X를 주 기반으로 하는 교차로 네트워크 자동 신호시스템을 개발하여, 고정 신호 체계가 아닌 자동신호 체계를 구현하고, 특정 상황에서의 정체를 해소하고 불필요한 신호 대기 시간을 없애 교통 문제 해결에 이바지 하고자 한다.

• 한국대기환경학회지
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• 제32권6호
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• pp.575-582
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• 2016

Seoul city has high population density as well as high traffic congestion, which are vulnerable to exposure of environmental pollutions caused by car traffic. However, recent studies are only on local regions about road traffic and air pollution or health effect of road traffic on residents. Thus, comprehensive study data are needed in terms of overall Seoul regions. In this study utilized the nitrogen dioxide concentration through the national air pollution monitoring network data, 2012 to 2013. It also divided regions into high and low exposure districts via the Origin destination data developed by the Korea transport institute to quantify and evaluate the effect of transport policies and analyzed a correlation of asthma symptoms with high and low exposure districts through raw data of community health survey from the Korea centers for disease control and prevention. Based on the collected data, the pearson's correlation analysis was conducted between air pollution substance concentration and high exposure district and multiple logistic regression analysis was conducted to determine the effect of traffic environment and factors on asthma symptoms of residents. Accordingly, the following results were derived. First, the high exposure district was higher concentrations of nitrogen dioxide ($NO_2$) as per time compared to those of the low exposure district (p<0.01). Second, analysis on correlation between average daily environmental concentration in the air pollution monitoring network and road traffic showed that nitrogen dioxide had a significant positive correlation (p<0.01) with car traffic and total traffic as well as with truck traffic (p<0.05) statistically. Third, an adjusted odds ratio about asthma doctor's diagnosis in the high and low exposure districts was analyzed through the logistic regression analysis. With regard to an adjusted model 2 (adjusted gender, age, health behavior characteristics, and demographic characteristics) odds ratio of asthma doctor's diagnosis in the high exposure district was 1.624 (95% CI: 1.269~2.077) compared to that of the low exposure district, which was significant statistically (p<0.001).

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권1호
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• pp.121-128
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• 2005

기존 TCP 기술은 송${\cdot}$수신측에 각각 고정된 크기의 버퍼를 할당하기 때문에 높은 대역폭(High-Bandwidth) 및 큰 전송지연(High Delay)을 가진 통신에는 적합하지 못하다. 따라서 종단간의 TCP 처리량을 개선하기 위해 통신망 상황에 따라 자동으로 TCP 버퍼를 조절하려는 시도가 있어왔다. ATBT(Automatic TCP Buffer Tuning)에서 송신측은 현재의 혼잡 제어 윈도우(CWND)의 값에 따라 송신 버퍼 크기를 조절하고 수신측은 운영체제가 정해ens 최대 크기의 TCP 버퍼 값으로 수신 버퍼 크기를 고정한다. DRS(Dynamic Right Sizing) 에서는 이전에 수신한 TCP 데이터의 두 배를 현재 송신할 TCP 데이터라고 예측함으써, TCP 수신측은 단순히 이에 따라 수신 버퍼 크기를 동적으로 변화시킨다. 그렇지만 TCP 세그먼트의 손실 가능성으로 인해 정확히 두 배로 버퍼 크기를 변화시킬 필요는 없다. 따라서 우리가 제안한 패킷 손실률에 기반한 효율적인 TCP 버퍼 조절 알고리즘(TBT-PLR:TCP Buffer Tuning Algorithm based on Packet Loss Ratio)은 TCP 송신측에는 ATBT 방법을 TCP 수신측에는 TBT-PLR 방법을 적용하였다. 실제 TCP 성능을 테스트하기 위해서 리눅스 커널 2.4.18을 수정하여 구현하였으며 기존의 고정된 크기의 TCP 버퍼를 가진 경우와 버퍼 크기가 동적으로 변하는 TBT-PLR을 적용한 경우를 비교하였다. 결과적으로, TCP 연결들간의 균형있는 메모리 사용으로 인해 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.99-106
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• 2004

본 연구에서는 바이레벨 문제를 풀기 위한 2가지 접근법, 즉 Cournot-Nash 게임과 Stackelbgerg 게임을 서로 비교하기 위한 것으로, 하위문제가 결정적인 통행배정문제(deterministic traffic assignment)인 경우와 확률적 통행배정문제(stochastic traffic assignment)인 경우로 구분하여 분석한다. 바이레벨 프로그램(bi-level program)은 상위문제(upper level program)과 하위 문제(lower level program)로 구성된 수리적인 문제로 상위문제는 목적하는 특정함수를 최적화시키는 형태이며, 하위문제는 통행자의 행태를 반영하는 형태로 구축된다. 기존에 제시된 알고리듬중 바이레벨문제의 대표적인 풀이 알고리듬인 IOA(Iterative Optimization Assignment) 알고리듬과 기종점 통행행렬추정(OD matrix estimation)에 주로 사용되는 IEA(Iterative Estimation Assignment)은 상위문제와 하위문제가 서로 독립적으로 존재하면서 설계변수와 통행량을 서로 주고받는 형태를 갖고 있어 Cournot-Nash 게임형태이다. 이에 반해, 최근에 제시된 민감도분석(Sensitivity analysis)을 기초로 한 알고리듬들은 상위문제에서 결정된 설계변수 변화에 대해 하위문제의 통행량변화를 민감도를 통해 고려하기 때문에 Stackelbeg게임이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이들 알고리듬들을 비교하는 데 연구의 목적이 있으며, 기존에 제시된 기법과는 다른 좀 더 효율적인 접근법을 제시한다. 예제 교통망을 이용하여 제시된 모형들을 비교해본 결과, 결정적인 통행배정모형을 하위문제로 설정한 경우에는 두가지 접근법 모두 동일한 상위목적함수 값을 보여 우위를 판단할 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.