The purpose of this study is to find the factors that reduce prediction error in traffic volume using highway traffic volume data. The ARIMA model was used to predict the day, and it was confirmed that weekday and weekly characteristics were distinguished by prediction error. The forecasting results showed that weekday characteristics were prominent on Tuesdays, Wednesdays, and Thursdays, and forecast errors including MAPE and MAE on Sunday were about 15% points and about 10 points higher than weekday characteristics. Also, on Friday, the forecast error was high on weekdays, similar to Sunday's forecast error, unlike Tuesday, Wednesday, and Thursday, which had weekday characteristics. Therefore, when forecasting the time series belonging to Friday, it should be regarded as a weekly characteristic having characteristics similar to weekend rather than considering as weekday.
It has well known that the congestion of traffic and it's distribution. There are very important problems in the traffic control systems. In this paper, we will purpose an ITFS(Intelligent Traffic Forecasting System) which can determine the car classes and transport them to ITS(Intelligent Traffic control System). The system will be used the Inductive Loop Detector(ILD)and the Fuzzy logic and shown the effectiveness by the computer simulation.
최근 들어 ICT 분야의 발달에 따라 데이터 사용량의 급격한 증가로 인터넷 트래픽 사용량 예측은 중요성은 강조되고 있다. 이러한 예측치를 적절한 트래픽 관리와 제어를 위한 계획 수립에 도움을 준다. 본 논문은, 5분 단위의 인터넷 트래픽 자료를 이용하여 결합 예측 모형을 제안하고자 한다. 이에 대하여 시계열의 대표적인 3개 모형인 Seasonal ARIMA, Fractional ARIMA(FARIMA), Taylor의 수정된 Holt-Winters 모형을 적용하였다. 모형 간 결합 예측 방법으로 예측치 간의 SA(Simple Average) 결합 예측 방법과 OLS(Ordinary Least Square)를 이용한 결합방법, ERLS(Equality Restricted Least Squares)를 이용한 결합 예측 방법, Armstrong(2001)이 제안한 MSE 기반 결합 예측 방법을 사용한다. 이에 따른 결과로서 3시간에서의 예측은 Seasonal ARIMA가 선택된 반면, 6시간 이후 예측에서는 결합 예측 방법이 좋은 예측 성능을 보여준다.
도로의 성능을 측정는데 있어서, 주행속도는 가장 중요한 정보가 된다. 또한 도로 교통의 정보를 제공하는데 있어서 현 시점의 교통정보와 더불어 향후 예측되는 교통정보를 함께 제공하는 것은 보다 정확한 예측 시간과 구간을 제공하기 위한 차별화된 기능이라 할 수 있다. 본 연구에서는 그 동안 축적된 도로 구간별 속도 자료를 이용하여 속도 패턴을 다양하게 분석하고 퓨리에 변환 및 삼각함수를 설명변수로 하는 시계열 회귀모형을 이용한 예측모형을 개발하여 구간별 및 시간대별 평균 속도를 예측하였다. 이와 더불어 보다 정확한 예측을 위하여 결측치에 대한 대체 방법 및 특이치 처리 방법을 함께 고려하였고 방대한 데이터에 대한 효율적인 분석을 위하여 유사 속도 구간에 대한 그룹핑(grouping) 방법도 제안하였다.
무선인터넷은 이동 단말기를 통해 무선으로 인터넷에 접속하여 데이터 통신이나 인터넷 서비스를 제공받을 수 있는 네트워크이다. 무선 접속망과 유선 인터넷의 다른 두 네트워크를 효율적으로 연동하기 위해서는 프로토콜 전환 시스템인 WAP게이트웨이가 필요하다. 무선인터넷 서비스를 안정적이고 비용 효율적으로 제공하기 위해서는 적절한 게이트웨이 시스템 용량산출이 필요하고 시설투자의 경제성을 획득하기 위해서는 트래픽 모델링 및 예측을 포함한 트래픽 엔지니어링 기법이 필요하다. 기존의 용량산출 기법은 직관적이고 정성적인 방식을 탈피하지 못했으나 본 논문에서는 보다 정량적이며 해석적으로 WAP 서비스에서 트래픽 기술 파라미터 정의하고 트래픽 예측 기법에 근거한 용량산출 기법을 다룬다.
While a year and a half has been passed since the launch of KTX service, traffic volume of Gyung-bu High Speed Railway is still much lower than the forecasted value. This situation has been badly affecting not only Korail's financial status but also KRNA's general railway construction projects as general public responds negatively to such projects as New Ho-nam Line Construction. This paper outlines traffic volume forecasting methodologies applied to construction of Gyung-bu High Speed Railway, identifies major causes of forecasting deviations. and finally extracts problems through comparison between the forecasted results and actual traffic volume.
본 논문에서는 무선통신 서비스를 위한 필수 자원인 주파수의 수요예측 방법론을 제시한다. 이는 효율적인 국내 전파자원 관리를 위해 필수적인 업무이다. 제안한 방법론은 크게 기본 서비스군 분류, 유효 트래픽 도출 및 주파수 수요예측의 세단계로 구성된다. 기본 서비스군 분류 단계에서는 기존의 주파수 수요예측 방법론의 결과를 이용하여 서비스를 Wide area mobile, Short range radio, Fixed wireless access 및 Digital video broadcasting으로 나누며, 유효 트래픽 도출 단계에서는 총 트래픽을 erlang 및 bps 단위로 환산하여 구하는 방법을 제안한다. 구체적으로 유효 트래픽 도출 단계에서는 사용자 분류, 기본 어플리케이션 분류 및 어플리케이션별 유효 트래픽 추정의 과정을 거친다. 끝으로, 주파수 수요예측 단계에서 각 서비스군별로 서로 다른 주파수 수요예측 방법론을 제시한다.
Major ports in Northeastern Asia engage in fierce competition to attract transshipment traffic volume. Existing time series analyses for analyzing port competition relationships examine the types of competition and relations through the signs of coefficients in cointegration equations using the transshipment traffic volume results. However, there are cases for which analyzing competing relationships is not possible based on the results of the transshipment traffic volume data differences and limitations in the forecasting of traffic volume. Accordingly, we used the Lotka-Volterra (L-V) model,also known as the ecosystem competitive relation model, to analyze port competition relations for the long-term forecast of South Korean transshipment traffic volume.
최근 국가기관, 언론사, 금융권 등에 대하여 분산 서비스 거부(Distributed Denial of Service, DDoS) 공격, 악성코드 유포 등 무차별 사이버테러가 발생하고 있다. DDoS 공격은 네트워크 계층에서의 대역폭 소모를 주된 공격 방법으로 정상적인 사용자와 크게 다르지 않는 패킷을 이용하여 공격을 하기 때문에 탐지 및 대응이 어렵다. 이러한 인터넷 비정상적인 트래픽이 증가하여 네트워크의 안전성 및 신뢰성을 위협하고 있어 비정상 트래픽에 대한 발생 징후를 사전에 탐지하여 대응할 수 있는 방안의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 비정상 트래픽 탐지 기법에 대한 현황 및 문제점을 분석하고, 예측방법인 추세 모형, 지수평활법, 웨이브렛 분석 방법 등을 비교 분석하여 인터넷 트래픽의 특성을 실시간으로 분석 및 예측이 가능한 가장 적합한 예측 모형을 이용한 탐지 방법을 제안하고자 한다.
고속도로 교통류 제어는 기존의 Reactive 방식(실시간 대응)에서 Proactive 방식(사전 대응)으로 발전하고 있다. 첨단 고속도로 교통류 제어의 핵심 입력자료 중 하나는 여러 시간대에 걸치는 장래 교통량 상태이다. 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 극복해야 한다. 이는 예측 시간대의 확장에 따라 장래 상태의 불확실성은 증가하기 때문이다. 따라서 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복할 수 있는 실행 가능한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 대용량 이력자료에 내재된 교통류 상태의 시간적 진화 행태를 이용하여 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 다중 시간대 장래 교통량 상태를 예측하는 모형을 제시하도록 한다. 개발 모형은 현행 교통량의 상태 진화를 기반으로 대용량 자료에 내재된 과거 상태를 추출하고, 이를 이용하여 장래 상태를 예측한다. 추가로, 개발된 모형은 실제 적용을 고려하여 자료관리시스템에 적합하도록 설계되었다. 적용결과, 개발모형은 다중 시간대에 걸치는 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 우수한 예측력을 보였으며, 첨단자료관리시스템에 실제 적용이 가능하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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