최근 톨게이트의 자동요금징수시스템 (ETC, Electronic Toll Collection System), 버스안내시스템, 주차관리 시스템 등 다양한 분야에서 근거리 무선통신 (DSRC, Dedicated Short Range Communication) 기술이 활용되고 있다. 본 논문에서는 이를 활용한 교통정보시스템을 설계하였다. 기존 차량감지기를 이용한 지점검지 기반의 교통정보시스템이 수집과 제공이 별도로 운영되는 시스템인 반면, 근거리무선통신을 이용한 구간검지 기반의 교통정보시스템은 기지국과 차량 단말기간 통신을 통하여 교통정보 수집 및 제공이 가능하다. 차량감지기가 지점정보를 구간교통정보로 가공하기 때문에 지점 통과속도가 구간평균속도로 변환되는 과정에서 혼잡 상황의 속도가 높게 나타난다. 소통상태가 악화되었을 경우, 차량감지기가 근거리 무선통신에 비해 통행속도가 높게 나타난다. 특히, 근거리 무선통신을 이용한 교통정보시스템의 통행속도의 데이터별 편차가 크게 감소하였고, 돌발상황 검지 및 교통상황을 신속하게 파악할 수 있는 것으로 분석되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3635-3654
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2015
With the rapid development of smart devices and mobile Internet, the video application plays an increasingly important role on mobile devices. Understanding user behavior patterns is critical for optimized operation of mobile live streaming systems. On the other hand, volume based billing models on cloud services make it easier for video service providers to scale their services as well as to reduce the waste from oversized service capacities. In this paper, the watching behaviors of a commercial mobile live streaming system are studied in a content-centric manner. Our analysis captures the intrinsic correlation existing between popularity and watching intensity of programs due to the synchronized watching behaviors with program schedule. The watching pattern is further used to estimate traffic volume generated by the program, which is useful on data volume capacity reservation and billing strategy selection in cloud services. The traffic range of programs is estimated based on a naive popularity prediction. In cross validation, the traffic ranges of around 94% of programs are successfully estimated. In high popularity programs (>20000 viewers), the overestimated traffic is less than 15% of real happened traffic when using upper bound to estimate program traffic.
A routing strategy based on traffic prediction and dynamic cache allocation for satellite nodes is proposed to address the issues of high propagation delay and overall delay of inter-satellite and satellite-to-ground links in low Earth orbit (LEO) satellite systems. The spatial and temporal correlations of satellite network traffic were analyzed, and the relevant traffic through the target satellite was extracted as raw input for traffic prediction. An improved gradient boosting regression tree algorithm was used for traffic prediction. Based on the traffic prediction results, a dynamic cache allocation routing strategy is proposed. The satellite nodes periodically monitor the traffic load on inter-satellite links (ISLs) and dynamically allocate cache resources for each ISL with neighboring nodes. Simulation results demonstrate that the proposed routing strategy effectively reduces packet loss rate and average end-to-end delay and improves the distribution of services across the entire network.
본 논문에서는 먼저 최근 급격히 증가하는 모바일 데이터 트래픽을 오프로드(Offload)시키는 Local IP Access(LIPA) 기술을 펨토셀 네트워크와 함께 소개한다. 이후, 전형적인 이동통신 시스템, 펨토셀 기반 시스템, 그리고 펨토셀과 LIPA를 함께 이용하는 시스템에서 댁내 모바일 데이터 트래픽을 전송할 때, 트래픽 전송시간과 이동통신 사업자망으로 전송되는 모바일 데이터 트래픽 확률에 대한 성능을 분석한다. 분석결과를 통해 차세대 이동통신 시스템에서 펨토셀과 LIPA를 함께 이용하면 이동통신 사업자망으로 전송되는 모바일 데이터 트래픽 부하를 감소시킬 뿐만 아니라 댁내 모바일 트래픽의 전송시간을 크게 줄이는 효과도 얻을 수 있음을 보인다. 즉, 전형적인 이동통신 시스템과 펨토셀 기반 시스템은 펨토셀과 LIPA를 함께 이용하는 시스템보다 인터넷 지연시간이 10ms에서 약 3배와 4배 정도 길었고, 인터넷 지연시간이 100ms에서 약 14배와 26배 정도 긴 결과를 보였다.
According as the drivers increase who have their cars, the comprehensive studies on the automobile for the traffic safety have been raised as the important problems. Visual Recognition System for radio-controled driving is a part of the sensor processor of Unmanned Autonomous Vehicle System. When a driver drives his car on an unknown highway or general road, it produces a model from the successively inputted road traffic information. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board is to recognize and distinguish automatically a Road Traffic Safety Information Board as one of road traffic information. The whole processes of Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board suggested in this study are as follows. We took the photographs of Road Traffic Safety Information Board with a digital camera in order to get an image and normalize bitmap image file with a size of $200{\times}200$ byte with Photo Shop 5.0. The existing True Color is made up the color data of sixteen million kinds. We changed it with 256 Color, because it has large capacity, and spend much time on calculating. We have practiced works of 30 times with erosion and dilation algorithm to remove unnecessary images. We drawing out original image with the Region Splitting Technique as a kind of segmentation. We made three kinds of grouping(Attention Information Board, Prohibit Information Board, and Introduction Information Board) by RYB( Red, Yellow, Blue) color segmentation. We minimized the image size of board, direction, and the influence of rounding. We also minimized the Influence according to position. and the brightness of light and darkness with Eigen Vector and Eigen Value. The data sampling this feature value appeared after building the learning Code Book Database. The suggested Recognition System of the Road Traffic Safety Information Board firstly distinguished three kinds of groups in the database of learning Code Book, and suggested in order to recognize after comparing and judging the board want to recognize within the same group with Nearest Neighborhood Decision Making.
In order to understand information of geographic information systems(GIS) exactly and easily, visualization technique becomes important. In this paper, we consider car-traffic which is one of the information accompanying with a map. Then, a visual simulation method is proposed for car-traffic flow at crossing with the cell-automaton and the ray tracing method. We simulate the various situations and discuss about changes of traffic.
도로 교통 상황을 감시하고 교통 정보를 추출하는 현재의 기술은 고가이며 설치하기가 어려운 하드웨어에 의존하고 있다. 비디오 카메라와 컴퓨터 비죤 기술의 이용은 기존의 방법의 새로운 대안이 될 수 있다. 비디오 카메라를 이용한 교통 정보 추출은 최근의 교통 운영 시스템의 중요한 열쇠이다. 본 논문에서는 비디오 카메라를 이용한 영상처리 기술을 적용하여 교통 정보를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 주변 환경에서 여러 가지 잡음으로 인한 오 인식을 제거하기 위하여 적응적 배경영상 갱신 방법을 사용하였다. 또한 교통정보 추출 방법에서는 거리 값을 정의하여 검색구간을 통과하는 차량의 점유율을 통해 교통변수를 구하고, 이를 이용하여 8개의 교통상태를 정의하여 교통량을 측정하였다. 제안된 방법은 도심의 교통상황 데이터를 이용하여 실험하였다.
현재의 교통정보는 루프검지기나 영상검지기를 통해 수집된다. 이러한 방법은 날씨와 시간에 영향을 많이 받기 때문에 이를 대체할 교통정보 생성 시스템이 필요하다. 이러한 문제점을 해결할 수 있는 기술로 무선 네트워크를 이용한 교통정보생성 시스템이 연구 단계에 있다. 차량 내의 스마트폰을 이용하여 교통정보를 생성하는 시스템에 대해 제안하고 필드 테스트를 통해 얻어진 수집율과 통행시간 오차율을 통해 제안방법의 성능을 검증하였다. 또한 회전방향별 교차로 통행정보를 생성하는 알고리즘에 대해 제안하고 이러한 유효정보의 양을 증가 시키는 방안에 대해 제시하고 결과를 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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