• 정보과학회 논문지
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• 제44권4호
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• pp.433-438
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• 2017

오늘날의 네트워크는 고속화와 유비쿼터스 환경으로 인해 다양한 응용이 급속도로 생성되고 있으며 네트워크 트래픽도 매우 복잡해지고 있다. 이에 효율적인 네트워크 운용 및 관리를 위한 구체적인 단위의 트래픽 분류가 필수적이다. 다양한 트래픽 분류 방법이 연구되고 있는 가운데 아직 트래픽을 완벽하게 분류해내는 방법론은 개발되지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 네트워크 플로우의 연관성 모델을 정의하고 이를 기반으로 트래픽을 분류하는 방법을 제안한다. 트래픽 분류를 위한 네트워크 플로우의 연관성 모델은 크게 유사성 모델과 연결성 모델로 이루어진다. 제안하는 방법론을 효과적으로 적용하기 위한 방안을 제시하며 실험을 통해 본 분류 방법론이 높은 정확도와 분석률의 방법론이라는 것을 증명한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권3호
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• pp.103-113
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• 2013

충격파모형은 교통류에서 운동학적 파동이 전파되는 속도이며, Lighthill과 Whitham(L-W)에 의해 처음 제시되 이래 지금까지 많은 교통류 문제에 적용되어지고 있다. 최근의 한 논문은 실재상황에서 발생되지 않는 충격파가 L-W모형에서 예측되는 모순을 지적하였고, 이러한 모순이 발생되는 원인과 이를 해소하는 새로운 점진적충격파모형을 제시한 바 있다. 그러나 이 모형은 교통류 흐름 중 감속하는 교통류에 대해 한정하여 유도 되었으며 반대상황 즉 가속하는 교통류에 대한 모형은 아직 제시되지 못하고 있다. 본 연구에서는 가속 교통류에 대한 점진적 충격파모형을 유도하고 이를 검증하고자 한다. 이를 위해 가속상태의 교통류에서 추종차량의 가속에 따른 차량간의 간격이 Greenshield의 모형을 충실히 따르도록 한정하고 이를 바탕으로 충격파모형을 유도하였다. 그 결과 본 연구에서 제시된 모형은 L-W모형의 모순이 해소됨을 확인하였고, 사례교통량을 적용해 기존모형들과의 결과 차이를 정량적으로 확인하였다. 한편 모형간의 차이가 분명하고도 구조적인 것을 확인하였고 이에 대한 추가적인 향후 연구의 필요성을 제시하였다.

• 한국경영과학회지
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• 제32권3호
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• pp.63-80
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• 2007

This study is a generalization of 'stable dynamics' recently suggested by Nesterov and de Palma[29]. Stable dynamics is a new model which describes and provides a stable state of congestion in urban transportation networks. In comparison with user equilibrium model that is common in analyzing transportation networks, stable dynamics requires few parameters and is coincident with intuitions and observations on the congestion. Therefore it is expected to be an useful analysis tool for transportation planners. An equilibrium in stable dynamics needs only maximum flow in each arc and Wardrop[33] Principle. In this study, we generalize the stable dynamics into the model with multiple traffic classes. We classify the traffic into the types of vehicle such as cars, buses and trucks. Driving behaviors classified by age, sex and income-level can also be classes. We develop an equilibrium with multiple traffic classes. We can find the equilibrium by solving the well-known network problem, multicommodity minimum cost network flow problem.

• Journal of Communications and Networks
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• 제14권3호
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• pp.310-318
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• 2012

Detecting intrusion attacks accurately and rapidly in wireless networks is one of the most challenging security problems. Intrusion attacks of various types can be detected by the change in traffic flow that they induce. Wireless industrial networks based on the wireless networks for industrial automation-process automation (WIA-PA) standard use a superframe to schedule network communications. We propose an intrusion detection system for WIA-PA networks. After modeling and analyzing traffic flow data by time-sequence techniques, we propose a data traffic prediction model based on autoregressive moving average (ARMA) using the time series data. The model can quickly and precisely predict network traffic. We initialized the model with data traffic measurements taken by a 16-channel analyzer. Test results show that our scheme can effectively detect intrusion attacks, improve the overall network performance, and prolong the network lifetime.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3858-3874
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• 2021

As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.

• 대한교통학회지
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• 제5권2호
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• pp.73-80
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• 1987

Various procedures for evaluation of traffic noise annoyance have been proposed. However, most of the studies of this type are restricted for improving traffic flow. In this paper, a method to predict the road traffic noise is proposed in terms of equivalent continuous A-Weighted sound pressure level (Leq), based on a probability model. First, distribution of the road traffic noise level are investigated. second, the weibull distribution parameters are estimated by using the quantification theory. Finally, a prediction model of the road traffic noise is proposed based on the weibull distribution model The predicted values of the Leq are closely matched the measured data.

• 대한교통학회지
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• 제27권1호
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• pp.27-34
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• 2009

도로교통망의 시스템변화에 대한 효과분석의 일환으로 1979년 Herman이 제시한 Two-Fluid Model을 적용하여 거시적인 교통류 변화특성을 분석하였으며, 이를 통해 도로시설의 운영개선 효과를 정량적으로 확인하였다. 본 연구에서는 일반국도 3호선 의정부 전체 구간의 약 8km, 총 31개 신호교차로를 분석 대상으로 하며, TSIS CORSIM 및 Run Time Extension을 이용한 미시적 시뮬레이션 분석으로 현황 및 개선 대안에 대한 개별차량의 주행정보를 추출하였다. Two-Fluid Model의 파라메타 산출결과 현황 대비 신호제어시스템 개선 시 네트워크의 서비스 질을 의미하는 단위거리 당 평균최소통행시간(Tm)은 약 35% 감소하였으며, 네트워크 수요증가에 대한 저항성을 의미하는 파라메타 n은 약 28%의 향상된 결과를 나타내었다. 국도 축을 대상으로 하는 시뮬레이션 기반의 자료 수집으로 인해 제한된 연구결과이나 Two-Fluid Model이 신호 최적화 및 연동형 반감응제어의 적용 등 신호제어시스템 개선에 대한 우수한 거시적 효과평가 지표로 활용되어 질 수 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.58-64
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• 2021

자동차 등록대수와 비례하여 증가하는 교통 혼잡은 도시의 사회경제 발전의 저해 요소로 작용하고 있다. 본 논문은 VDS(Vehicle Detection System)을 통한 데이터를 입력 변수로 사용한다. 본 연구의 목적은 교통 흐름을 단순히 2단계(원할, 정체)가 아닌 5단계(원할, 다소 지체, 지체, 다소 정체, 정체)로 더 정교하게 예측하고, 이 예측에서 가장 정확도가 높은 모델인 Catboost 모델과 다른 모델들을 비교하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘인 Catboost 모델을 통해 5가지 단계를 예측하고 정확도를 다른 머신러닝 알고리즘들과 비교, 분석한다. 또한, 하이퍼 파라미터(Hyper Parameter) 튜닝 및 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) 전처리를 거치지 않은 Catboost 모델과 랜덤 선택(RandomizedSearchcv)을 통해 튜닝 및 데이터 전처리를 거친 모델을 비교, 분석한다. 분석 결과 하이퍼 파라미터 튜닝을 하지 않은 초기 Catboost 모델이 정확도 93%를 보이며 가장 높은 정확도를 기록하였다. 따라서 본 연구는 두가지 의의를 가진다. 첫번째로, 초기 세팅된 파라미터들이 적용된 Catboost 모델이 다수의 범주형 변수를 포함하는 교통 흐름 예측에서 다른 머신러닝, 딥러닝 모델들보다 성능이 높다는 결론을 도출했다는 점에서 의의가 있다. 두번째로, 기존 2단계로 예측하던 교통 흐름을 5단계로 예측함으로써 더욱 정교한 교통 흐름 예측 모델을 제안한다는 점에서 의의를 가진다.

• 대한토목학회논문집
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• 제5권3호
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• pp.145-159
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• 1985

교통류(交通流)의 특성(特性)을 이해(理解)하는데도 속도(速度), 밀도(密度), 차두시간(車頭時間) 및 교통량(交通量)의 상관성(相關性)이 매우 중요(重要)하다. 설계(設計)의 기본(基本)이나 교통운용면(交通運用面)에서도 적정수준의 공용성(供用性) 제공(提供)하는 데도 관련이 깊다. 결국(結局) 교통류(交通流)의 특성(特性)을 개량(改良)할 목적(目的)으로 도로(道路)와 교통(交通)과의 상호기능(相互機能) 개발에 대한 앞으로의 노력(勞力)은 역시 현재(現在)의 교통현상(交通現象)을 중요시(重要視)해야 한다. 이 논문(論文)은 이러한 실측자료(實測資料)를 토대로 하여 교통류(交通流)의 특성(特性)을 통계적(統計的)으로 해석(解析)하고 교통량(交通量) 산정(算定)을 위한 적정 Model 식(式)을 제안(提案)하였다.