MQTT broker는 트래픽에 따라 네트워크 성능이 저하되어 패킷 손실, 지연 등의 문제가 발생한다. 하지만 MQTT broker는 트래픽 측정을 위한 별도의 인터페이스를 지원하지 않아 네트워크 성능 저하에 대처할 수 없다. 본 논문에서는 MQTT broker의 트래픽 측정을 위한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 jnetpcap 라이브러리를 사용하여 MQTT broker로 송수신되는 모든 트래픽을 측정한다.
한국항해항만학회 1996년도 The Korean Institute of Navigation 1996년도 한·중 국제학술 심포지움 및 추계학술발표회 논문집
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pp.31-36
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1996
It is important to measure the vehicle flow in controlling the traffic system. This report deals with a traffic flow measurement system using the differential spatial filters. This system can measure the velocity the length and height profile of the vehicle. The detector is located above the traffic lane. This provides the system with the following advantages : one is that each lane can be monitored without an influence of the other lanes the other is that the system construction is simple and can be set easily.
A noise reduction policy can be more effectively made when automatic environmental noise measurement system is set up. However, the local characteristic of noise pollution requires a lot of measurement points. This study considers that automatic environmental noise measurement system connects with automatic air pollution measurement system and noise map. The measurement points of traffic volume by the National Police Agency and the Ministry of Construction and Transportation are investigated to use at drawing the road traffic noise map. Finally, the effective application method of the environmental noise measurement vehicle is discussed.
For the smooth flow of traffic vehicles and its effective management, it is necessary to have an exact information on traffic condition, i.e., the volume of traffic, velocity, occupancy and classification of vehicles. In particular, for classification of vehicles, there has been only image processing method using camera, where the method can obtain much information but rather expensive. In this paper, an algorithm for the measurement of velocity and total length of vehicles has been proposed to develop a general traffic management system, which is necessary to discriminate the class of vehicles. In order to realize the proposed algorithm, we have developed an ultrasonic spatial filtering method, which has better performance than that of using the traditional vehicle detector. To have this system to be constructed, we have introduced three sets of ultrasonic devices where each has one transmitter and two receivers which are arranged to obtain the spatial difference of objects. The velocity of vehicles can be measured by analyzing the occurrence time of pulses and their time differences. The total length of vehicles can be given by multiplying velocity with time interval of pulses sequence. To confirm the effectiveness of this measuring system, the experiment by the spatial filtering method using the ultrasonic sensors has been carried out. As the results, it is found that the proposed method can be used as one of measurement tools in the general traffic management system.
To improve the road transportation safety, the road traffic data is monitored by applying an image detection system. The road traffic safety is analysed using image processing techniques. For more accurate measurement, the coordinate matching of real road data to image is one of the most essential parts of the image detection technique. The road image is skewed at the input screen, because the video camera is installed at the roadside. A fast and precise algorithm for the coordinate matching is developed to convert image coordinates into road coordinates.
The electrical detector and computer systems for traffic flow and speed measurement are demonstrated in this paper. For the best traffic control optimization, linear and non-linear equations in the transition state are dealing with the perturbation of the linear car-following. In the conclusions, we construct a realizable system for the central automatic traffic control with a computer. Furthermore, fixed periodic switching system by manual with the automatic traffic control system is recommended for emergency perturbation.
본 논문에서는 시스템 사용현황을 파악할 수 있는 데이터를 최대수용 트래픽양과 실제 트래픽량으로 구분해서 측정하며 프로토콜 변경에 따른 트래픽량 변화와 사고발생시의 과부하 조건에서의 트래픽을 분석할 것이다. 이로 인해 전력감시제어설비의 안전성을 극대화할 수 있는 계기를 미련하고자 한다 또한, 현재 유통되고 있는 트래픽이 어느 정도인지를 알고 그 증가율 추세를 파악하여 앞으로 예상되는 트래픽량을 미리 예측하여 필요한 대역폭을 미리 확보하는 자료로 활용하고, 네트워크 정보분석을 통한 한정된 네트워크 자원의 효율적인 배치로 안정된 전력감시페어시스템의 운용을 가능하게 함으로써 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
In recent times, an exponential increase in Internet traffic has been observed as a result of advancing development of the Internet of Things, mobile networks with sensors, and communication functions within various devices. Further, the COVID-19 pandemic has inevitably led to an explosion of social network traffic. Within this context, considerable attention has been drawn to research on network traffic analysis based on machine learning. In this paper, we design and develop a new machine learning framework for network traffic analysis whereby normal and abnormal traffic is distinguished from one another. To achieve this, we combine together well-known machine learning algorithms and network traffic analysis techniques. Using one of the most widely used datasets KDD CUP'99 in the Weka and Apache Spark environments, we compare and investigate results obtained from time series type analysis of various aspects including malicious codes, feature extraction, data formalization, network traffic measurement tool implementation. Experimental analysis showed that while both the logistic regression and the support vector machine algorithm were excellent for performance evaluation, among these, the logistic regression algorithm performs better. The quantitative analysis results of our proposed machine learning framework show that this approach is reliable and practical, and the performance of the proposed system and another paper is compared and analyzed. In addition, we determined that the framework developed in the Apache Spark environment exhibits a much faster processing speed in the Spark environment than in Weka as there are more datasets used to create and classify machine learning models.
본 논문에서는 정확한 트래픽 측정을 기반으로 하여 멀티미디어 Application에 대한 QoS를 제공할 수 있는 향상된 QoS 보장 Scheme (AQPS : Advanced QoS Provisioning Scheme)을 제안하고 이를 검증하였다. 먼저, 본 논문에서는 1xEV-DV 시스템을 기반으로 하여 해당 시스템의 QoS 요구사항을 추출하고 CDMA 트래픽 측정기술을 사용하여 이에 맞는 QoS 제공 방법을 도출하였으며, 제안한 AQPS가 기존의 1xEV-DV 네트워크 보다 네트워크 관리의 효율성이나 성능 측면에서 향상되었음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
인터넷의 이용이 확산됨에 따라 망과 서비스를 효율적으로 설계하고 운용하기 위해서는 인터넷 품질을 유지하기 위한 네트워크 트래픽 및 상태의 측정이 중요한 자리를 차지하게 되었으며, 이를 위한 기준과 시스템이 필요하게 되었다. 인터넷 트래픽 품질의 측정을 통해 사업자는 사용자들에게 현재 어느 정도의 서비스 품질이 제공되고 있는지를 파악할 수 있고, 사용자들은 자신이 체결한 SLA를 사업자들이 준수하는지를 파악할 수 있다. 이에 본 논문에서는 인터넷 트래픽 품질 관리시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 이 시스템을 상용 인터넷망에 적용하여 곁과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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