본 연구는 민원데이터를 분석함으로써 교통경찰에 대한 국민의 치안 수요를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 교통경찰 관련 국민신문고 민원데이터 2,062건을 대상으로, 토픽모델링 방법 중 하나인 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)을 통해 주요 토픽을 추출하고 높은 비중을 차지한 위반신고에 대해 추가분석을 시도하였다. 이 과정에서 키워드와 대표문서의 일관성과 합치성을 함께 고려하였다. 분석 결과 교통경찰 관련 민원은 시설개선, 신호에 따른 교차로통행방법, 번호판 영치, 개인형 이동장치 등 41개의 토픽으로 분류할 수 있었다. 교차로내 위반과 이륜자동차의 위반에 대한 단속을 강화하고 무인교통단속장비, 횡단보도, 신호등의 설치 및 운영에 대한 선제적인 조치, 최근 개정된 법령과 시행된 정책, 경찰교통민원 사이트, 단속 사후 절차에 대한 더욱 활발한 홍보가 필요한 것으로 판단된다.
인터넷이 발전하면서 이전에 존재하던 응용프로그램과는 다른 새로운 응용프로그램들이 등장하고 있으며, 이에 따라 트래픽의 특징 또한 변하고 있다. 그 결과 새로운 응용프로그램이 네트워크 성능에 미치는 영향도 변하고 있다. 현재 널리 사용되고 있는 P2P(Peer to Peer) 응용프로그램이 발생시키는 트래픽은 기존의 웹(HTTP)이나 FTP(File Transfer Protocol) 응용프로그램의 트래픽과 다른 통계적 특징을 보여주고 있다. 본 논문은 P2P 트래픽의 특징을 분석하기 위해 KT(Korea Telecom)의 가입자망 트래픽을 측정하였다. 측정된 트래픽을 플로우별로 분석을 하고, P2P 트래픽의 자기 유사성을 측정하고 웹 트래픽과 비교하였다. 분석 결과 P2P 트래픽은 기존의 웹 트래픽과 비교해 매우 버스트(burst)하였으며, P2P 응용프로그램들이 업스트림 트래픽과 다운스트림 트래픽을 대칭적으로 만들고 있었다. 네트워크에서 발생되는 패킷 손실과 지연 등 QoS 관련 파라미터를 예측하기 위해, 본 논문에서는 잘 알려진 자기 유사 트래픽 모델을 이용하여 P2P 트래픽을 모델링하고 트래픽 모델의 정확성을 검증하기위해 SSQ(Single Server Queue)를 이용하여 손실확률과 평균 지연시간을 비교하였다 시뮬레이션 결과 자기 유사 트래픽 모델은 P2P 트래픽의 성능을 잘 예측할 수 있었으며, 네트워크를 설계하거나 성능을 측정할 때 입력 트래픽으로서 이 트래픽 모델들을 사용할 수 있다.
퍼지모델링의 설계 방법을 교통경로선택의 모델동정을 위하여 제안한다. 제안된 퍼지모델은 최적화이론, 퍼지구현규칙을 사용하여 ""IF..., THEN...""의 효율적인 형태로 시스템구조와 파라미터 동정을 시행한다. 이 논문에서 간략추론, 선형추론, 병형된 선형추론의 3가지종류의 퍼지모델링 방법을 제시한다. 이 퍼지추론 방법은 인간의 교통행동의 정확한 추정과 정밀한 묘사를 위해 교통경로선택 모델을 개발하기 위해 이용된다. 퍼지규칙의 전반부 구조와 파라미터를 동정하기 위해 개선된 컴플렉스법을 사용하고, 최적후반부 파라미터를 동정하기 위해 최소자승법이 사용된다. 교통경로선택 데이타가 제안된 퍼지모델 성능을 평가하기 위해 사옹된다. 제안된 방법이 기존의 다른 연구들 - 즉 BL, PS, FL, NN, FNNs 모델 등 - 보다 더 높은 정확도를 가진 퍼지모델을 생성함을 보인다. 생성함을 보인다.
The common practice to predict the characteristic structural load effects (LEs) in long reference periods is to employ the extreme value theory (EVT) for building limit distributions. However, most applications ignore that LEs are driven by multiple loading events and thus do not have the identical distribution, a prerequisite for EVT. In this study, we propose the composite extreme value modeling approach using clustering to (a) cluster initial blended samples into finite identical distributed subsamples using the finite mixture model, expectation-maximization algorithm, and the Akaike information criterion; (b) combine limit distributions of subsamples into a composite prediction equation using the generalized Pareto distribution based on a joint threshold. The proposed approach was validated both through numerical examples with known solutions and engineering applications of bridge traffic LEs on a long-span bridge. The results indicate that a joint threshold largely benefits the composite extreme value modeling, many appropriate tail approaching models can be used, and the equation form is simply the sum of the weighted models. In numerical examples, the proposed approach using clustering generated accurate extrema prediction of any reference period compared with the known solutions, whereas the common practice of employing EVT without clustering on the mixture data showed large deviations. Real-world bridge traffic LEs are driven by multi-events and present multipeak distributions, and the proposed approach is more capable of capturing the tendency of tailed LEs than the conventional approach. The proposed approach is expected to have wide applications to general problems such as samples that are driven by multiple events and that do not have the identical distribution.
도로교통소음은 자동차의 이동 즉 교통량과 통행속도등 도로교통환경과 밀접하게 관련되는바 본 논문에서는 교통류특성과 도로교통소음과의 관계를 분석하고자 몇 가지 문제를 제기하였다 첫째는 "최대 소음이 언제 발생하는가?"라는 문제로 교통량이 많은 첨두시간대에 과연 최대소음이 발생할 것인지를 교통류측면에서 검토하고자 하였다. KHTN 모델을 통해서 LOS를 분석한 결과 실제 최대 소음은 용량상태인 LOSE가 아닌 LOSD에서 발생하는 것으로 나타났다. 이는 실제 첨두시간대에는 교통량은 많지만 통행속도가 낮기 때문에 오히려 첨두시간을 전후하여 최대소음이 발생할 가능성이 높다는 것을 보여준다. 둘째는 교통소음예측에 이용되는 차종별 통행속도 추정에 관한 것으로, 보다 쉬우면서도 정확성을 지닌 통행속도추정기법을 찾고자 하였다. 이를 위해 스케치 플래닝 기법으로 도로용량편람의 '고속도로 기본구간의 속도 교통량 곡선과 서비스수준' 그래프를 이용하는 방법을 제시하였다. 각 설계속도별 추세선 모형식 산정결과 최적의 함수유형은 2차 다항식이며 각각 $R^2$가 0.96이상의 값을 가지고 있어 적합한 모형으로 판단된다.
We study the weak convergence to Fractional Brownian motion and some examples with applications to traffic modeling. Finally, we get loss probability for queue-length distribution related to self-similar process.
파장분할다중화방식(WDM - Wavelength Division Multiplexing) 네트워크는 차세대 전송망으로서 주목받고 있다. WDM네트워크는 IP, SONET, ATM 과 같은 클라이언트층에 광경로를 통한 circuit-switching을 제공함으로해서 전송속도의 향상, 트래픽 패턴에 따른 토폴로지 재구성등을 가능하게 한다. 광경로들의 집합으로서 가상 토폴로지가 정의되는데, 각각의 광경로를 정의하는 광학 스위치들이 재구성 가능하기 때문에, 가상 토폴로지도 재구성 가능하게 된다. 이러한 WDM 네트워크의 특징은 클라이언트 층이 요구하는 트래픽 패턴에 따라 가상 토폴로지를 재구성함으로서 네트워크 성능을 최적화 시킬 수 있게 한다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 트래픽 패턴 하에서 가상 토폴로지를 재구성하면서, 각 광경로의 트래픽에 대한 로드벨런싱을 하는 기법을 제시한다. 이 기법은 기존의 기법들과는 달리 미래의 트래픽 패턴을 알고 있다는 가정을 필요로 하지않는다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션을 위하여 실제 백본 네트워크에서의 트래픽율의 측정을 통한 트래픽 모델링을 하였다. 제안된 기법과 이전 기법과의 광경로에 대한 표준편차의 비교를 통해, 제안된 기법이 이전 기법보다 로드벨런싱에 있어 성능향상을 보여준다는 것을 알 수 있었다.
회전교차로의 서비스수준은 관측값을 통해 얻은 기하구조 특성과 파라메터 값을 이용한 분석적 모형을 통해 산정하고 있다. 분석적 모형을 통해 회전교차로 관련 연구가 많이 진행되고 있지만, 변수조합 경우의 수가 방대하여 시뮬레이션을 통한 사례연구 또는 한정적인 특성에 따른 적정 교통량의 범위와 서비스수준을 제시하고 있다. 따라서 본 연구에서는 변수조절이 보다 다양하고 용이하도록 Visual Basic Application을 활용한 회전교차로 서비스수준 분석 모형을 구축하였다. 구축한 모형으로 다양한 상황에 따른 교통류 상태를 분석하고 회전교차로의 특성을 분석하였다. 분석 결과 좌회전, 유턴의 비율이 많아질수록, 접근로별 교통량 분포가 한쪽으로 치우칠수록 회전교차로의 한계 교통량이 감소해 혼잡이 빨리 나타나는 특성을 보였다. 특히, 교통량 분포가 균일하지 않을수록 한계 교통량의 감소가 회전비율의 영향을 덜 받는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는‘shifting-level (SL) process’을 기초로 한 모델을 사용하여, VBR 부호화된 영상트래픽의 long-range dependence (LRD) 특성이 대기체계에 미치는 영향에 대해서 연구하였다. 연구 내용은 제1부와 제2부로 나누어 전개된다. 제 1부에서는 실제 영상트래픽의 자기상관함수가 exponential과 hyperbolic의 복합함수로 매우 정확히 표현될 수 있음을 보이고, 이러한 조건을 만족하는 SL process with compound correlations(SLCC)를 제안한다. 대표적인 SRD 모델인 DAR(1)모델과의 대기성능 비교를 통하여 hyperbolic한 상관도가 대기체계에 끼치는 영향을 분석한다. 분석결과 영상의 LRD 특성이 대기체계에 끼치는 영향의 중요도는 단순히‘Yes/No’로 답할 수 없으며, 트래픽 부하가 높아지면 그 영향이 강하게 나타나고, 반대로 트래픽 부하가 낮은 경우에는 무시할 수 있을 정도로 약하게 나타남을 알 수 있다. 여기에 사용하는 SL/D/1/K 대기체계의 해석방법을 제2부에서 다루게 된다.
Recent measurement and simulation studies have revealed that wide area network traffic displays complex statistical characteristics-possibly multifractal scaling-on fine timescales, in addition to the well-known properly of self-similar scaling on coarser timescales. In this paper we investigate the performance and network engineering significance of these fine timescale features using measured TCP anti MPEG2 video traces, queueing simulations and analytical arguments. We demonstrate that the fine timescale features can affect performance substantially at low and intermediate utilizations, while the longer timescale self-similarity is important at intermediate and high utilizations. We relate the fine timescale structure in the measured TCP traces to flow controls, and show that UDP traffic-which is not flow controlled-lacks such fine timescale structure. Likewise we relate the fine timescale structure in video MPEG2 traces to sub-frame encoding. We show that it is possibly to construct a relatively parsimonious multi-fractal cascade model of fine timescale features that matches the queueing performance of both the TCP and video traces. We outline an analytical method ta estimate performance for traffic that is self-similar on coarse timescales and multi-fractal on fine timescales, and show that the engineering problem of setting safe operating points for planning or admission controls can be significantly influenced by fine timescale fluctuations in network traffic. The work reported here can be used to model the relevant characteristics of wide area traffic across a full range of engineering timescales, and can be the basis of more accurate network performance analysis and engineering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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