본 연구의 목적은 차종별 교통류 모형을 이용한 편도 2차로 고속도로 공사구간의 용량 값을 산정하는 것이다. 공사구간의 교통류 모형은 공사구간의 유입부 및 유출부를 대상으로 차종별 모형과 승용차 환산계수를 적용한 전체 차량에 대한 모형으로 도출하였다. 차종별 모형에서 산정된 최대교통류율은 승용차환산계수 및 중차량 비율을 적용하여 공사구간의 용량 값으로 전환하였다. 차종별 모형의 유입부 및 유출부 최대교통류율 값은 각각 1,845pcphpl과 1,884pcphpl로 산정되었으며 차량 전체를 대상으로 한 모형의 최대교통류율은 차종별 결과보다 높게 분석되었다. 모형의 비교 검증을 위하여 최대밀도에 따른 거리 차두간격을 적용하였다. 공사구간의 용량은 공사구간의 흐름이 안정된 유출부 용량보다 공사구간 진입을 위한 차선 변경 등으로 교통흐름이 원활하지 못한 유입부 용량에 좌우되므로 유입부 교통류 모형의 최대교통류율 값인 1,800pcphpl을 편도 2차로 고속도로 공사구간 용량 값으로 산정하였다.
연결수락제어(CAC : Connection Admission Control)는 ATM(Asynchronous Transfer Mode)망내에 새로운 호의 연결이 요구되었을 때 이 새로운 연결호의 서비스품질을 만족하고, 충분한 자원이 망내에 확보되어 있는 가를 확인한 후 기존에 연결된 호의 서비스 질을 저하시키지 않는 지의 여부를 판단하여 연결 수락 또는 거절을 결정하는 기능을 말한다. 본 논문에서 제안하는 적응적 연결수락제어방법은 신고치와 측정치를 이용하여 트래픽을 예측하는 방법으로서, 신고치를 이용한 트래픽 예측은 호 연결 또는 호 해제 시에 회귀적(recursive) 방법으로 계산되며, 측정치를 이용한 트래픽 예측은 측정반영율 및 측정 반영주기는 트래픽 흐름의 변화를 정확히 추정하고 측정에 의한 예측 오차를 줄이는데 중요한 파라미터이다. 본 논문에서는 측정 반영율의 적응적 조정을 위해 트래픽 흐름의 변화가 크게 일어나는 시점인 연결 수락 또는 연결 해제 시점을 기준으로 하여 그 이후의 경과 시간에 따라 측정 반영율을 변화시키는 방안을 제안한다. 제안된 방법에 대해 동질 트래픽과 이질 트래픽의 경우에서 성능평가를 수행한 결과 적응적 연결수락제어방법이 이용율과 서비스품질(QOS : Quality Of Service)관점에서 기존의 연결수락제어방법보다 개선됨을 확인하였다.
최근 ATM Forum은 ABR 트래픽 관리를 위한 흐름제어 메커니즘에 중점을 두고 있다. 이 연구의 목적은 통신 링크를 최적화하기 위해 잔여 대역폭을 효율적으로 관리하고 경쟁하는 ABR VC들 사이에 공정하게 분산시키기 위한 것이다. ABR 트래픽은 가변적이고 버스트한 특성 때문에 트래픽의 형태를 예측하기 어렵고 또한 지연에는 민감하지 않지만 손실에 민감하다. 이러한 특성은 네트워크의 UPC 기능을 어렵게 만들고 스위치에서 폭주를 유발하여 성능을 감소시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ATM Forum에서 다양한 흐름제어 메커니즘이 연구되었다. 특히, 속도 기반 방식이 ABR 트래픽에 대하여 표준화되었고, EFCI, ER, VS/VDdhk 같은 다양한 흐름제어 메커니즘이 연구되고 있다. VS/VD는 서로 다른 네트워크를 격리함으로써 기존의 ER 방식보다 성능이 더 우수하다. 본 논문에서는 확장된 VS/VD 흐름제어 알고리즘을 제안하고 기존의 큐임계값 방식을 적용한 VS/VD 흐름제어 알고리즘과 비교한다. 시뮬레이션 결과로 지연과 공정성 측면에서 문제점을 개선하는 것을 보인다.
Multiprotocol label switching (MPLS) networks require dynamic flow admission control to guarantee end-to-end quality of service (QoS) for each Internet protocol (IP) traffic flow. In this paper, we propose to tackle the joint routing and admission control problem for the IP traffic flows in MPLS networks without rerouting already admitted flows. We propose two mathematical programming models for this problem. The first model includes end-to-end delay constraints and the second one, end-to-end packet loss constraints. These end-to-end QoS constraints are imposed not only for the new traffic flow, but also for all already admitted flows in the network. The objective function of both models is to minimize the end-to-end delay for the new flow. Numerical results show that considering end-to-end delay (or packet loss) constraints for all flows has a small impact on the flow blocking rate. Moreover, we reduces significantly the mean end-to-end delay (or the mean packet loss rate) and the proposed approach is able to make its decision within 250 msec.
U-Turn은 운전자에게 편의를 제공하며 차량의 소통효율을 향상시키는 측면도 있지만 U-Turn에 대한 설치기준 및 법제규정과 안전시설 설치기준들이 명확치 않아 교통소통과 교통안전에 문제를 야기시키고 있다. 이에 본 연구에서는 첫째, 교통량과 주행속도를 주요 변수로 하여 차량의 정지시거와 좌회전차량들의 대기행렬길이를 고려한 U-Turn 허용구간과 전방교차로와의 적정 이격거리를 산정한다. 둘째, 현장조사를 통해 실제 U-Turn 차량의 행태를 분석하여 상충형태를 분류하고 상충과 U-Turn 허용구간의 길이와의 관계분석을 통해 차로변경각도와 주행속도를 변수로 하여 U-Turn 허용구간의 길이를 산정한다. 마지막으로 U-Turn허용구간과 후방교차로의 거리는 교통량과 주행속도, 차로변경각도를 주요변수로 하여 간격수락이론을 통해 적정이격거리를 산정한다. 그리고 몇 가지 교통조건들의 환경을 설정하여 모의실험을 실시한다. 이를 통해 본 연구에서는 소통과 안전을 고려한 U-Turn허용구간의 적정길이 및 위치를 제시한다.
최근 급격한 도시화 및 인구 집중으로 다양한 교통 문제가 빈번히 발생하고 있다. 따라서, 이를 효과적으로 해결하기 위한 교통 흐름 분석 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 교통 흐름 정보는 도시 교통 관리의 핵심 요소로 차량 통행량 분석을 통해 수집된다. 본 논문에서는 도로 CCTV 영상에서 교통 흐름 정보를 정밀하게 추정하기 위해 차로 중앙 지점을 기반으로 한 고정밀 차량 통행량 측정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층 신경망(Deep Neural Network) 기반 객체 검출 방법을 이용하여 차량을 검출한 후, 누적 이동량을 바탕으로 각 차로의 중앙 지점을 검출한다. 또한, 객체 추적 기술을 통해 동일 차량의 궤적을 추정하여 검출된 각 차로 중앙 지점과의 거리를 비교함으로써 정밀하게 차량 통행량을 측정한다. 다양한 실험 결과들을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 차량 통행량 측정에 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 모바일 IPv6 망에서 트래픽을 모니터링하고 사용자의 이동성 정보를 분석하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 트래픽 모니터 링을 위한 별도의 소프트웨어를 단말에 설치하지 않고 라우터에서 패킷들을 모니터링하여 핸드오버 지연시간을 분석한다. 라우터에서 플로우 기반 트래픽 모니터링을 수행하기 위하여 표준 플로우 기반 트래픽 모니터링 방법인 IPFIX를 사용한다. 따라서, 단말과 상관없이 라우터에서의 모니터링만으로 사용자의 이동성에 대한 정보를 분석할 수 있는 장점을 가진다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 실제 구축된 802.11 기반의 모바일 IPv6 망에서 이동성 실험을 수행하여 핸드오버를 측정하고 분석하였다. 실험을 통하여 분석된 결과 다운로드의 핸드오버 지연시간 측정 결과는 약간의 오차를 포함하였지만, 업로드의 핸드오버 지연시간 측정은 정확한 결과를 보여주었다.
실제 도로망에서의 최적의 경로는 도로의 상황에 따라 수시로 변하게 된다. 따라서 경로 탐색 시스템에서 최적의 경로를 탐색하기 위해서는 실시간적으로 변화하는 도로의 상황을 고려한 경로 탐색이 이루어져야 한다. 기존의 존재하는 대부분의 경로 탐색 기법들은 도로 상황을 고려한 경로 탐색 방법이 아니며, 도로 정보를 이용할 경우 효율적인 탐색을 수행하기 어렵다. 따라서 도로 상황을 반영한 새로운 탐색 기법이 필요하다. 이 논문에서는 TPEG와 같은 기술을 이용한 단말기 기반에서 경로 탐색이 이루어지기 위한 실제 도로망 추상화 기법을 제시한다. TPEG을 통해 전송된 교통정보를 이용하여 단말기 기반에서 보다 질 놓은 경로를 제공한다. 제시하는 기법은 실제 도로망을 간략한 그래프로 추상화하여 교통 정보를 이용하기 위한 기반을 제공한다. 실제 노드를 기반으로 경계 노드를 생성하며, 연결 정보가 같은 경계 노드들 간의 병합이 이루어진다. 실제 경로 탐색을 수행하기 전 추상 그래프 탐색을 통해 경로가 존재하는 탐색 영역을 제공한다.
To promote the inclusion of end-to-end congestion control in the design of future protocols using best-effort traffic, we propose a router mechanism, Extended FRED(ex-FRED). In this paper, we catagorize the TCP controlled traffics into robust and fragile traffic and discuss several unfairness conditions between them caused by the diverse applications. For example, fragile traffic from bursty application cannot use its fair share due to their slow adaptation. Ex-FRED modifies the FRED(Fair Random Early Drop), which can show wrong information due to the narrow view of actual buffer. Therefore, Ex-FRED uses per-flow accounting in larger virtual buffer to impose an each flow a loss rate that depends on the virtual buffer use of a flow. The simulation results show that Ex-FRED uses fair share and has good throughput.
Traffic flow characteristics is analysed on eight multi-lane roads which are unsignalized in urban areas. Data of traffic flow rates by classification and average speed were gathered every ten minutes interval for twenty-four hours. Machine (NC-90A) was used to acquire the field data. The major purpose of this study is to build up speed-density models on urban arterial roads. Five different kinds of models were tested. Those models are Greenshields' model, Greenberg's model, modified Greenberg's model, Underwood's model and Drake's model. The modified Greenberg's model fits best at six points and the Greenshield's model fits best two points out of eight points. The breakpoint(Kb) of modified Greenberg's model is between 10 and 32 pcphpl. Capacity drawn from speed-volume relationships were appeared to be arround 2,000 and 2,200 pcphpl at the Hannam Bridge and the Hannam Overpass and 1,100 and 1,700 pcphpl at Namsan Tunnel(No1) and the beginning point of Gyeong-Bu Expressway.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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