DDoS(Distributed Denial of Service) 공격에 사용되는 네트워크 트래픽과 정상적인 서비스를 위한 네트워크 트래픽을 구분해 내는 것은 쉽지 않다. 정상적인 패킷을 유해 트래픽으로 판단하고 유해 트래픽의 공격자의 의도대로 서비스를 못하는 경우가 발생하므로, DDoS 공격으로부터 시스템을 보호하기 위해서는 공격 트래픽에 대한 정확한 분석과 탐지가 우선되어야 한다. IPv6 환경으로 전환될 때 발생하는 유해 트래픽에 대한 연구가 미약한 상태이므로, 본 논문에서는 IPv6 환경에서 NETWOX로 공격을 수행하고 공격 트래픽을 모니터링한 후 MIB(Management Information Base)객체를 지수 평활법을 적용하여 예측치를 구한 후 임계치를 산정하여 공격을 판별하는 방법을 제안한다.
Traffic Accident Merging Index(TAMI) is developed for TMACS(Traffic Safety Information Management Complex System). TAMI is calculated by combining 'Severity Index' and 'Frequency'. This paper suggest the accurate TAMI prediction model by time series forecasting. Preventing the traffic accident by accurately predicting it in advance can greatly improve road traffic safety. Searches the model which minimizes the error of 230 local self-governing groups. TAMI of 2007~2009 years data predicts TAMI of 2010. And TAMI of 2010 compares an actual index and a prediction index. And the error is minimized the constant where selects. Exponential Smoothing model was selected. And smoothing constant was decided with 0.59. TAMI Forecasting model provides traffic next year safety information of the local government.
교통량은 교통망 계획, 도로 설계, 도로 관리 등에 직접적으로 활용되는 중요한 기초자료이다. 교통량은 고정식 교통량조사 장비를 설치하여 연속적인 자료를 수집하는 상시조사와 특정일을 조사하는 수시조사로 구분되어 조사되고 있다. 상시조사의 경우 조사 지점에 설치되어 있는 장비의 고장이나 오작동 등으로 인하여 교통량 자료의 결측이 발생하며, 이러한 결측을 보정하기 위하여 다양한 방법이 적용되어 왔다. 본 연구에서는 결측 발생일 전 후의 자료를 활용하는 응용 지수평활화법을 제안하였으며, 평가 결과 교통량 변동계수가 낮은 경우 보정의 정확성이 제고됨을 알 수 있었다. 게다가 지점의 교통량 변동성이 결측 보정의 정확성에 영향을 미치는 중요한 요인으로 작용한다는 것을 확인하였다. 따라서 교통량 결측 보정의 신뢰성을 높이기 위해서는 지점별-시기별 결측 보정 방법이 달리 적용되어야 할 것이다.
스무딩은 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 고정 비트율로 변환하는 전송 계획이다. [6,7]의 연구에서는 전송률 증가가 요구되는 되는 경우에 증가량이 가장 적은 프레임을 새로운 전송률 구간의 시작 프레임으로 설정하고, 전송률 감소가 요구되는 경우에 감소량이 가장 큰 프레임을 새로운 구간의 시작 프레임으로 설정하는 스무딩 알고리즘을 제안하고 네트워크 트래픽이 고려되지 않는 환경에서 성능을 평가하였다. 본 논문에서는 [6,7]의 스무딩 알고리즘을 네트워크 트래픽을 고려한 환경에서 E.T 90 비디오 데이터로 512KB부터 32MB까지 최소 재생률, 평균 재생률, 재생률 변화량으로 적응적인 CBA 알고리즘과 성능을 평가한다. 비교 결과, [6,7]의 스무딩 알고리즘은 최소 재생률 비교에서 우수함을 보였다.
Transmission of continuous media streams has been a challenging problem of multimedia service. Lots of works have been done trying to figure out the best solution for this problem, and some works presented the optimal solution for transmitting the stored video using smoothing schemes applied to each individual stream. But those smoothing schemes considered only one stream, not the whole streams being serviced, to apply themselves, which could only achieve local optimum not the global optimum. Most of all, they did not exploit statistical multiplexing gain that can be obtained before smoothing. In this paper, we propose a new smoothing scheme that deals with not an individual stream but the whole streams being serviced simultaneously to achieve the optimal network bandwidth utilization and maximize the number of streams that can be serviced simultaneously. We formally proved that the proposed scheme not only provides deterministic QoS for each client but also maximizes number of clients that can be serviced simultaneously and hence achieves maximum utilization of transmission bandwidth.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4887-4907
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2017
Accurate traffic flow forecasting is critical to the development and implementation of city intelligent transportation systems. Therefore, it is one of the most important components in the research of urban traffic scheduling. However, traffic flow forecasting involves a rather complex nonlinear data pattern, particularly during workday peak periods, and a lot of research has shown that traffic flow data reveals a seasonal trend. This paper proposes a new traffic flow forecasting model that combines seasonal relevance vector regression with the hybrid chaotic simulated annealing method (SRVRCSA). Additionally, a numerical example of traffic flow data from The Transportation Data Research Laboratory is used to elucidate the forecasting performance of the proposed SRVRCSA model. The forecasting results indicate that the proposed model yields more accurate forecasting results than the seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA), the double seasonal Holt-Winters exponential smoothing (DSHWES), and the relevance vector regression with hybrid Chaotic Simulated Annealing method (RVRCSA) models. The forecasting performance of RVRCSA with different kernel functions is also studied.
적응형 대역폭 할당 방법에서는 가변 비트율의 비디오 데이터에 대해 CBA 알고리즘과 같은 스무딩 알고리 즘을 사용하여 전송 계획을 만들고, 이 계획에 따라 데이터를 네트워크 트래픽을 고려하여 전송한다. 그러나, CBA, MCBA, MVBA등의 알고리즘에서는 전송률이 증가될 때에 오버플로우 경계선 부근에서 전송률이 변화되고, 전송률 증가 구간의 크기가 전송률 감소 구간의 크기보다 일반적으로 크기 때문에, 가용 전송률이 계획된 전송률보다 작은 경우에는 폐기되어야 하는 프레임의 양이 많아지게 된다. 본 논문에서는 폐기되는 프레임 양을 줄이기 위하여 언더플로우 경계선과 오버플로우 경계선의 중간에서 전송률이 변화되지만, 전송률의 증가가 필요한 경우에는 전송률 변화양을 최소로 하는 스무딩 알고리즘과 CBA, MCBA, MVBA 알고리즘을 적응형 대역폭 할당 방법의 전송 계획으로 사용하였을 때, 최소 재생률, 평균 재생률, 재생률 변화량, 그리고 폐기되어야 하는 프레임 양을 비교한다.
As multimedia communication services have been widely spreading, the amount of video traffic is rapidly increasing in B-ISDN environment based on the ATM technology. The image quality of MPEG services is very sensitive to the cell losses in ATM network, since each cell contains information needed at decoding process. Since the number of cells in each frame of MPEG is variable, this video smoothing technology need to prepare a buffer for no overflow or underflow at the transmission, requires that some number of cells be taken to the buffer in client before the playback of video. To ensure the high quality image of video, the video smoothing is scheduled by a Group of Picture unit. In this paper, we then apply the theory to reds nightmare encoded in MPEG, and find minimum smoothing buffer size, initial buffer size. It can be used to study the smoothing of stored video.
This study predicts the future world seaborne trade volume with econometrics methods using 23-year time series data provided by Clarksons. For this purpose, this study uses simple regression analysis, exponential smoothing method and seemingly unrelated regression model (SUR Model). This study is meaningful in that it predicts worldwide total seaborne trade volume and seaborne traffic in four major items (container, bulk, crude oil, and LNG) from 2019 to 2023 as there are few prior studies that predict future seaborne traffic using recent data. It is expected that more useful references can be provided to trade related workers if the analysis period was increased and additional variables could be included in future studies.
As a sophisticated detection technology, LIDAR has been widely employed to probe low-altitude windshear. Due to the drawbacks of the traditional ramp algorithm, the alarm accuracy of the LIDAR has not been satisfactory. Aiming at settling this matter, a novel method is proposed on the basis of improved signal smoothing and second windshear detection, which essentially acts as a combination of ramp algorithm and segmentation approach, involving the human factor as well as signal fluctuations. Experiments on the real and artificial signals verify our approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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