신호교차로는 교통 네트워크 상에서 지체가 발생하는 중요 지점이며, 또한 신호교차로의 운영 효율성은 전체 네트워크 성능에 결정적인 영향을 끼친다. 신호 교차로 상에서의 MOE(Measure of Effectiveness)는 다양한 기준으로 측정되고 있으며, 그 중 교통류의 지체는 운전자와 교통 전문가들이 일반적으로 가장 잘 이해하기 쉽고 중요한 MOE라 할 수 있다. 따라서, 신호 교차로 상에서 교차로에 유입되는 차량의 지체에 대한 측정은 교차로의 교통 성능의 평가를 위한 중요한 기준이 되며, 그에 따라 지체를 측정하기 위한 다양한 지체 산정 모형들이 개발되었다. 그러나 실제 교통류가 혼합교통류인데 반해, 지금까지의 지체 측정 모형 대부분은 동질 교통류를 가정한 연구로 수행되었다. 그러므로, 본 연구에서는 버스와 승용차로 이루어진 비포화 혼합교통류 상황에서, 신호교차로와 버스 정류장에서 사이에서 발생하는 지체를 직접 산정하기 위한 모형을 개발하였다. 이 모형은 혼합교통류의 모든 교통상황을 반영한 모형이라기 보다는 2차로 도로에서 버스의 정차로 인한 지체현상을 설명하는데 주안점을 두었다. 모형의 검증은 지체 산정모형과 시뮬레이션인 INTEGRATION의 결과값을 비교하여 모형적용에 대한 유효성을 평가하였다. 평가결과 버스의 유입량에 대한 비교에서는 버스의 대수가 많아질수록 평균 지체량은 늘어나는 것으로 나타났다. 신호 교차로와 버스 정류장의 이격거리에 대한 비교에서는 버스가 전방차량의 영향을 받지 않는 경우 일정한 값을 유지하는 결과가 나타났다. INTEGRATION과 본 연구에서 개발한 모델과의 오차범위는 10% 내외로 나타났다.
관측교통량으로부터 기종점 OD 행렬을 추정할 때 적정한 관측구간을 선정한 후 선정된 구간의 교통량을 이용하여 기종점 OD행렬을 추정하는 것이 기종점 ODGODFUF의 추정력을 향상시키고 경제적인 효율성(관측비용 감소)을 제고하기 위한 방법이라고 판단하였다. 본 연구에서는 관측구간을 선정하기 위해 정수계획법을 이용하여 관측구간을 선정하는 모형식을 제시하였으며 이 기법을 이용하여 교통량 관측구간을 선정한 후, 성정된 관측구간의 교통량으로부터 기종점 OD행렬을 추정하였다. 또한 적정한 관측구간으로 선정된 교통량으로부터 추정된 기종점 OD행렬의 추정력을 비교분석하기 위하여 임의적으로 관측구간을 선정하여 기종점 OD행렬을 추정한 기존의 연구결과와 비교하였다. 비교분석한 결과, 적정한 관측구간을 선정하여 추정한 구간교통량 및 추정 기종점 OD행렬의 추정력이 임의적으로 관측구간의 교통량을 이용한 결과의 오차보다 더 개선되는 것으로 분석되었다. 따라서 관측교통량으로 기종점 OD행렬을 추정하기 위해서는 적정한 관측구간을 선정하여 선정된 구간의 교통량으로부터 기종점 OD행렬을 추정하는 것이 오차를 줄일수 있으며 추정력을 향상시킬수 있는 방법이라고 하겠다.
To acquire a port traffic, governments in North-East Asia have intensively invested port development. Furthermore, the major shipping company directly make a call at northern chinese ports like Qingdao, Dalian and Tianjin. Those changes of port environment will have a considerable effect on a port traffic in Korea. In order to prepare against those changes, it is necessary to estimate a port traffic in Korea A port traffic in Korea is estimated by the use of explanation variables like GDP of Korea, real effective exchange rate, world economic performances and the trade in China, et al. When GDP in Korea goes up 1%, it is estimated that container port traffic of all ports and Pusan Port is upward $1.0{\sim}1.2%$ and $0.8{\sim}0.9%$ respectively. When the trade in China goes up 1%, it is estimated that Container transshipment is upward $1.6{\sim}1.7%$ approximately.
최근 국내의 3G 서비스가 본격적인 성장 단계로 들어섬에 따라 트래픽 증가율에 따른 주파수 소요량 변화가 매우 커지고 있다. 따라서 이동 통신 주파수의 재분배가 활발히 검토되고 있는데 우선적으로 정확한 주파수 소요량 산출 방법이 요구된다. 그러나 기존 산출 방법은 현재의 실질적인 데이터 분석보다 미래의 서비스 예측에 의존하고 있다. 본 논문에서는 실질적인 데이터 분석에 의한 보다 정확한 주파수 소요량 산출 방법을 제시하기 위해 국내 3G 이동 통신 서비스의 실제 트래픽 특성 및 3G 이동 통신 서비스용 주파수 소요량 산출에 알맞은 알고리즘을 분석하고, 주파수 소요량 산출에 필요한 파라미터를 구하였다. 2007년말 실제 트래픽 파라미터에 근거하여 향후 4년간 데이터 트래픽이 각각 매년 44 % 및 매년 21 %씩 증가하는 경우에 따른 주파수 소요량을 산출하였다. 주파수 소요량 산출 결과는 2011년말까지 매년 44 % 증가하는 경우 약 90 MHz, 매년 21 % 증가하는 경우 약 60 MHz로 나타났다.
Qazi, Sameer;Atif, Syed Muhammad;Kadri, Muhammad Bilal
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4678-4702
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2018
Traffic Matrix estimation has always caught attention from researchers for better network management and future planning. With the advent of high traffic loads due to Cloud Computing platforms and Software Defined Networking based tunable routing and traffic management algorithms on the Internet, it is more necessary as ever to be able to predict current and future traffic volumes on the network. For large networks such origin-destination traffic prediction problem takes the form of a large under- constrained and under-determined system of equations with a dynamic measurement matrix. Previously, the researchers had relied on the assumption that the measurement (routing) matrix is stationary due to which the schemes are not suitable for modern software defined networks. In this work, we present our Compressed Sensing with Dynamic Model Estimation (CS-DME) architecture suitable for modern software defined networks. Our main contributions are: (1) we formulate an approach in which measurement matrix in the compressed sensing scheme can be accurately and dynamically estimated through a reformulation of the problem based on traffic demands. (2) We show that the problem formulation using a dynamic measurement matrix based on instantaneous traffic demands may be used instead of a stationary binary routing matrix which is more suitable to modern Software Defined Networks that are constantly evolving in terms of routing by inspection of its Eigen Spectrum using two real world datasets. (3) We also show that linking this compressed measurement matrix dynamically with the measured parameters can lead to acceptable estimation of Origin Destination (OD) Traffic flows with marginally poor results with other state-of-art schemes relying on fixed measurement matrices. (4) Furthermore, using this compressed reformulated problem, a new strategy for selection of vantage points for most efficient traffic matrix estimation is also presented through a secondary compression technique based on subset of link measurements. Experimental evaluation of proposed technique using real world datasets Abilene and GEANT shows that the technique is practical to be used in modern software defined networks. Further, the performance of the scheme is compared with recent state of the art techniques proposed in research literature.
본 연구는 이동통신 로그 데이터를 통해 산출된 교통량 정보를 활용하여 기존 검지기에 준하는 교통량 정보를 추정하기 위해, 머신러닝의 앙상블 기법을 기반으로 하는 최적의 이동통신 기반 교통량 추정 모형을 개발하는 것이다. 이동통신 데이터를 통해 계측된 교통량 등의 정보와 VDS 실측 데이터를 활용하여 머신러닝 모형들을 통해 비교·분석한 결과, LightGBM 모형이 교통량 추정의 최적모형으로 선정되었다. 국도 1, 3, 6호선 검지영역 96개소를 대상으로 교통량 추정 모형의 성능을 평가한 결과, 전체 검지영역의 경우 MAPE 8.49로 교통량 추정 정확도가 91.51%로 분석되었다. VDS가 설치되지 않은 구간의 경우 교통량 추정 정확도는 92.6%로, VDS 설치가 어려운 구간에서도 LightGBM 교통량 추정 모형이 적용 가능하였다.
교통정보서비스에서 정확한 통행량과 통행속도를 산출하기 위해서는 기본적으로 제공되는 GPS 데이터의 품질이 보장되어야 한다. 그렇지만, 통신비용의 문제로 인하여 GPS 데이터를 제공하는 Probe 차량으로부터 제한된 GPS 데이터가 제공이 된다면 정확한 정보를 제공하기 어렵다. 본 논문에서는 제한된 GPS 데이터로 인하여 손실되는 링크들을 위상정보와 결합시켜 복원시킨 후, 통행 속도를 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 이를 적용한 S시의 T 교통정보서비스는 이전보다 더 정확한 통행량 및 통행 속도를 시민들에게 제공할 수 있게 되었다.
Precise highway traffic noise simulation and reduction require the accurate data for sound power levels omitted by vehicles, varied to road surface, traffic speed, vehicle types and makers, different from countries to countries. In this study, we have elaboratively measured Korea highway traffic noise and parameters affecting noise levels at the nearside carriageway edge. From numerical simulation using the measured results for highway traffic noise, we propose not only two correction factors to enhance the accuracy of Korea highway traffic sound power estimation using ASJ Model-1998 but also its typical power spectrum according to road surface type. The measured and predicted highway traffic noise levels using the proposed sound power show little difference within 1 dB.
최근 비쥬얼 센서 기술의 발달로 센서 네트워크에 영상을 추가하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 비쥬얼 센서는 다른 센서 정보에 비해 데이터가 크기 때문에 데이터의 크기를 효율적으로 관리하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 효과적인 데이터 관리에 필요한 비디오 트래픽 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비디오 센서에서 획득되는 영상의 특성을 반영하여 1차 AR 모델로 비디오 트래픽을 모델링하고 칼만필터 알고리즘을 적용하여 트래픽을 예측한다. 제안하는 방법은 계산량이 많지 않아 센서 노드에 적용되기 적합하다. 실험 결과는 제안하는 방법이 비교적 간단한 형태이지만 전체 평균 트래픽의 1% 이내로 오차로 정확하게 트래픽을 예측하는 것을 보여준다.
PURPOSES: The new methodology is proposed for estimation of long-term performance and pavement life based on the national highway database in Daejeon area. Furthermore, this study tried to verify the applicability of performance estimation using NHPCI (National Highway Pavement Condition Index) on tendency of pavement deterioration as time goes by under Korean road environments. METHODS: Reliability theories are applied to estimate the mean life and to determine the appropriate distribution using 3 levels of traffic loads (high, medium, low) based on maintenance and rehabilitation history data for 15 years. RESULTS: As a result, Lognormal distribution is suitable for explanation of pavement lifetime in Daejeon area regardless of traffic loads. In addition, we found that the results of mean life and maintenance timing based on NHPCI for the pavement sections of 3 levels of traffic loads are available. CONCLUSIONS: Based on this study, it was found that mean life of high, medium and low levels of traffic loads are about 8.1 years, 12.2 years and 12.7 years, respectively. Higher level of traffic loads shorten the pavement mean life.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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