차종별 교통량 자료는 도로의 운영, 제어, 유지관리 계획 수립 및 과적차량 단속에도 매우 중요한 자료이다. 본 논문에서는 축검지 센서를 차량 진행방향에 대해서 경사지게 설치하고 이를 통해서 얻어지는 자료를 활용하여 차종분류 알고리즘을 개발하였다. 새로운 개발한 차종분류 알고리즘에서는 2축 차량에서 후륜 차량바퀴의 복륜 여부를 새로운 분류변수로 설정하였다. 분석대상이 차량은 1,878대로 CCTV를 활용하여 기록했으며 인력식 조사를 통하여 복륜여부와 차종을 구분하였다. 계측된 차량바퀴 접지면의 대각선 길이 성분의 크기를 입력 자료로 활용한 판별분석을 통하여 후륜바퀴가 복륜인지 단륜인지를 구분하였다. 복륜 여부만을 이용하여 차종분류를 했을 때, 차종분류의 정확도는 1종에 속하는 차량의 경우는 96.92%, 3종에 속하는 차량에서는 82.91% 그리고 4종에 속하는 차량에서는 79.13%에 이르는 것으로 분석되었다.
Recently, some research has been done to analyze the asymptotic behavior of queue length distribution in ATM (Asynchronous Transfer Mode) multiplexer. In this paper, we relate this asymptotic behavior with the asymptotic behavior of decreasing cell loss probability when the buffer capacity is increased. We find with reasonable assumptions that the asymptotic rate of queue length distribution is the same as that of decreasing cell loss probability. Even under different priority control schemes and traffic classes, we find that this asymptotic rate of the individual cell loss probability of each traffic class does not change. As a consequence, we propose the upper bound of cell loss probability of each traffic class when a priority control scheme is employed. This bound is computationally feasible in a real-time. The numerical examples will be provided to validate this finding.
단일 트래픽 클래스에 대해서 ATM DCS로만 구성되는 초기의 가상경로 설계 연구에서 복수의 트래픽 클래스를 갖으며 각 트래픽 클래스에 대해서는 가상경로 집합이나 양종단이 주어지지 않은 일반 망구조 상황에서의 가상경로망 설계 연구가 요구된다. 본 논문은 복수 트래픽 클래스와 일반 망구조 상황에서의 가상경로망 설계를 위한 모형을 제시한다. 설계 모형은 특별한 형태의 최적화 문제로 표현되는 데 이를 효과적으로 해결하기 위해 최근에 개발된 SQA법[3, 4]을 적용하여 최적 가상경로를 설계한다. 실제 수치예에 대해서 제시한 가상경로망 설계 모형과 해법을 적용하며 그 결과를 소개한다.
Travel is a factor that stimulates the vitality of the urban and is widely used as an indicator of sustainable growth of the region. In Korea, however, no studies has been made to predict changes in traffic and calculate the accessibility of the region by comprehensively considering the socio-economic conditions of the travelers. The purpose of this study is to classify commuters according to the household income and to analyse the traffic characteristics of each class. The analysis results are aggregated into two. First, the analysis of study found different transport characteristics for different income classes. This is the result that underpins the argument of a previous study that suggested that a discriminatory approach is necessary for each income in determining the accessibility of the region. Second, this study calculated utility values differently for each income class based on the transit time and cost required between each zone. Through these measures, transport characteristics were analyzed by income class using indicators that considered transportation infrastructure, and socio-economic conditions of the travelers. This study is meaningful in that it provided the basis for calculating the accessibility that could take into account the activities of the housing consumers in establishing domestic housing policies.
We present two decomposition approximations for the mean sojourn times in open single class queing networks. If there is a single bottleneck station, the approximations are asymptotically exact in both light and heavy traffic. When applied to a Jackson network or an M/G/1 queue, these approximations are exact for all values of the traffic intensity.
Objectives : This study investigated the relationship of occupational class and educational background with proportional mortality ratios in Korea. Methods : Mortality was investigated using the entire registered death data from 1993 to 2004, obtained from the Korean National Statistics Office. Proportional mortality ratios (PMRs) for specific diseases were calculated according to the occupational class and educational background of men aged 20-64. Results : Manual workers were found to have higher PMRs for liver disease and traffic accidents, as did the lower educated group. Especially, this study showed trends of an increasing of the wide gap between lower and higher socioeconomic stati for liver disease, traffic accidents, diabetes mellitus and cerebral vascular disease. The mortality for cerebrovascular disease, diabetes mellitus, heart disease, traffic accident and liver disease showed increasing trends according to the calendar year for the lower than the higher social class. Conclusions : The specific conditions that had higher PMRs in the Korean lower social class were liver disease and traffic accidents. Especially, there was an increasing trend for a widening of the gap between manual and non-manual groups in relation to mortality from liver disease, diabetes mellitus and traffic accidents.
시간에 따라 변화하는 네트워크 상황을 반영하는 통행배분 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구의 배경에는 통행배분 모델이 도로망 계획이라고 하는 하드웨어 분야의 계획에만 그치지 않고 교통관리나 제어라고 하는 소프트웨어 분야의 계획에도 활용하고자 하는 사회적 필요성의 증가 때문이다. 또한, 통행배분 모형의 이론과 현실 사이의 괴리를 줄이고자 하는 차원에서 연구되고 있는 모형으로 다중계층 통행배분 모형이 있다. 이 모형은 다중 운전자 계층과 다차종 계층으로 구분되며 이중에서 동적모형과 결합될 수 있는 보다 현실성 있는 분야는 다차종 분야이다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 이 두 분야를 결합한 다차종 동적 통행배분 모형을 구축하고자 한다. 이것은 동적 이용자 균형 배분 모형이 현재 이슈화 되고 있는 첨단교통체계(ITS)의 이론적 지주가 되고 있으며 따라서 이러한 동적모형을 다중계층 모형과 결합시킴으로써 보다 현실성 있는 동적 모형이 구축될 수 있을 것으로 기대되기 때문이다. 그렇지만 다수의 차종을 고려하게 되는 경우 기존의 동적 배분 모형의 구축을 위하여 필요한 FIFO가 위반된다. 이것은 FIFO 제약 조건하에 구축되는 기존의 동적 배분 모델링 방법으로는 다차종 동적모형의 구축이 불가능함을 의미한다. 따라서 본 연구에서는 FIFO 제약조건을 완화 시킬 수 있는 동적 네트워크의 모형을 구축하였으며 동시에 기존의 네트워크 부화 기법의 하나인 시뮬래이션 기법을 수정하여 본 연구의 모형에 적용될 수 있도록 고안하였다. 또한 해법(알고리즘) 분야오 기존의 최단경로 산정 알고리즘을 수정한 시간종속적인 최단경로 알고리즘과, 기존의 MSA를 수정한 알고리즘도 구축하였다. 이렇게 구축된 모형과 알고리즘을 격자형 격자형 네트워크에 적용하여 동적이용자 균형해를 산정하여 구축된 알고리즘의 수렴성을 검증하였다.
본 논문에서는 Slotted CDMA 환경에서 멀티미디어 트래픽의 Qos를 보장하기 위하여 트래픽 상황에 따라 클래스별 경계를 조절하는 방식(Movable-boundary)을 이용한 새로운 MAC(Medium Access Control) 프로토콜을 제안한다. 이 기법은 트래픽 스케줄러가 서비스 클래스별 패킷의 우선 순위에 의하여 자원을 할당하고, 클래스별로 할당된 최소 자원을 사용하지 않을 경우 동적으로 다른 클래스 트래픽이 사용할 수 있도록 하는 Movable-boundary 개념을 적용하였다. 설계된 프로토콜의 성능 평가를 위해 시스템 처리율(throughput)과 패킷의 손실율(loss rate)관점에서 Fixed-boundary를 이용한 방식과 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 음성과 같이 실시간에서 낮은 손실율을 요구하는 트래픽의 경우 Movable-boundary를 사용함으로써, 비디오같이 연집(bursty)한 특성의 트래픽과 채널을 공유하더라도 요구하는 손실율을 일정한 기준치 이하로 유지 시켜줄 수 있었다. 또한, Fixed-boundary를 사용한 방식보다 처리율과 손실율에 우수함을 보였다.
본 논문은 IEEE 802.11e EDCA의 성능 향상을 위해서 클래스 트래픽에 기반하여 각 클래스의 경쟁 윈도우의 크기를 동적으로 조절하는 방안을 제안한다. IEEE 802.11e EDCA는 IEEE 802.11 DCF와는 달리 서비스 차별화를 위해 네 개의 클래스 AC마다 고정된 최소 경쟁 윈도우 크기인 CWmin 값과 최대 경쟁 윈도우 크기인 CWmax 값을 적용한다. 트래픽의 특성별로 나뉜 AC의 고정된 파라미터 값은 각 AC간의 차별화를 보장하지만 네트워크 환경이 혼잡할 경우 충돌 발생 확률을 높인다. 이를 해결하기 위해 채널과 네트워크 상태를 고려하여 일정한 주기마다 계산된 충돌 확률로 CWmin 값을 조절하는 CWminAS(CWmin Adaptation Scheme)가 제안되었다. 그러나 이 방식은 AC별 다른 파라미터 값으로 인해 발생되는 각 AC의 충돌 확률을 고려하지 않았다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 AC별 다른 파라미터 값으로 인해 발생되는 각 AC의 충돌 확률을 계산하고, CWmin 값을 조절하는 ACATICT(Adaptive Contention-window Adjustment Technique based on Individual Class Traffic) scheme을 제안한다. 실험 결과 ACATICT가 CWminAS보다 효율이 최대 약 10% 향상되었다.
본 연구에서는 루프 센서를 통한 교통량 수집방식의 오류를 해결하기 위해 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 구분이 어려운 부분 및 영상 이미지의 단점을 보완하기 위해 도로변에 열화상 카메라를 설치하여 영상 이미지를 수집하였다. 수집된 영상 이미지를 레이블링 단계를 거쳐 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 학습데이터를 구성하였다. 정지영상을 대상으로 labeling을 진행하였으며, 총 17,536대의 차량 이미지(640x480 pixel)에 대해 시행하였다. 열화상 영상 기반의 차종 분류를 달성하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하였으며, 제한적인 데이터량과 품질에도 불구하고 97.7%의 분류정확도를 나타내었다. 이는 AI 영상인식 기반의 도로 교통량 데이터 수집 가능성을 보여주는 것이라 판단되며, 향후 더욱더 많은 학습데이터를 축적한다면 12종 차종 분류가 가능할 것이다. 또한, AI 기반 영상인식으로 도로 교통량의 12종 차종뿐만 아니라 다양한(친환경 차량, 도로 법규 위반차량, 이륜자동차 등) 차종 분류를 할 수 있을 것이며, 이는 국가정책, 연구, 산업 등의 통계 데이터로 활용도가 높을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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