• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권2호
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• pp.53-60
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• 2023

최근 실시간 스트리밍 플랫폼을 기반으로 한 다양한 멀티미디어 컨텐츠의 수요량과 트래픽 양이 급격히 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 실시간 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위해서 실시간 스트리밍 트래픽을 예측한다. 네트워크 트래픽을 예측하기 위해 통계적 모형을 활용하였으나, 실시간 스트리밍 트래픽은 매우 동적으로 변화함에 따라 통계적 모형보다는 순환 신경망 기반 딥러닝 모델이 적합하다. 따라서, 실시간 스트리밍 트래픽을 수집, 정제 후 Vanilla RNN, LSTM, GRU, Bi-LSTM, Bi-GRU 모델을 활용하여 예측하며, 각 모델의 학습 시간, 정확도를 측정하여 비교한다.

• 대한인간공학회지
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• 제24권1호
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• pp.9-17
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• 2005

81.1% of traffic accidents is attributed to the drivers. In this regard, D/E model is a practical and effective method in terms of the cost and time in evaluating the road hazardousness. To examine the validity of the threshold values by the levels of demand We selected 10 subjects and collected their physiological signals while they were driving on Honam Highway (Jeonju ${\leftrighttarro}$ Hoideog section). Based on the collected data, the hazardous road condition was evaluated using the new threshold values of the effort level determined by cluster analysis. In applying the D/E model, a decision method based on the demand level was suggested, using a traffic accident prediction model. Additionally, the limit value of the effort level was determined using the drivers' physiological signal data collected at the highway. A comparison analysis of the two D/E models revealed no significant difference: The existing method and the clustering method determined 9 and 7 hazardous road zones, respectively, while actual traffic accidents were reported in 6 and 4 zones, respectively among the predicted road hazardous zones. However, the latter method suggested a more scientific and rational basis in determining the limit value of the Effort level. In conclusion, although D/E model has a great merit as a pioneering method to reflect human factors in evaluating the road hazardousness, it is believed that this method could be improved by a more dynamic method that considers the traffic conditions and the individual physiological signal of the drivers simultaneously in determining a better limit.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권3호
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• pp.215-222
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• 2022

항공교통흐름관리의 목적은 공항 및 공역의 수용량 안에서 항공교통 수요를 만족시키는 것이다. 그러므로 수용량을 정확하게 예측하는 것은 항공교통흐름관리의 성능에 많은 영향을 준다. 본 논문은 특정 공항의 예상 출·도착 수요, 시각, 기상 및 실제 처리한 항공기 대수 등 과거의 항공기운항 데이터를 기계학습의 한 방법론인 부스팅 앙상블 알고리즘으로 학습하여 시간당 출·도착하는 항공기의 수를 예측하는 회귀모형을 개발하였다. 기계학습을 통해 도출된 모델은 실제 인천국제공항의 출·도착 항공편 데이터를 이용해 검증하였으며, 결정계수가 0.95 이상으로 나타났다. 이 모델을 이용하여 접근관제구역의 수용량을 간접적으로 예측할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권12호
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• pp.9-16
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• 2005

인터넷 규모의 확장과 트래픽의 증가로 인해 발생하는 망 혼잡 상황을 해결하기 위해 본 연구는 망 제어 기술의 일환책으로서 간섭 예측 정보를 이용한 online 라우팅 알고리듬을 제안한다. 차세대 통합망은 사용자 서비스별 요구 수준에 따라 종단간의 QoS를 보장해야 한다. 이를 위해 동적 대역폭 할당이 효율적으로 이루어져야 하며, 망 전체 성능을 고려한 경로 설정 알고리듬이 필요하다. 본 논문에서 제안한 알고리듬은 현재 라우팅 요청이 요구하는 대역폭의 양이 미래의 잠재적인 트래픽을 간섭하는 정도를 예측하여, 이를 최소화시키는 방안을 제시한다. 망 전체 성능을 최대화하고, 한정된 자원이 낭비되는 것을 방지하기 위해 제안 알고리듬은 요구 대역폭, link 상태정보, 그리고 ingress-egress pair 정보 등을 복합적으로 고려한다. 또한 간섭을 예측하는 것은 동적으로 변화하는 망 상황에서 보장된 대역폭을 제공하게 함으로써 사용자의 요구를 최대한 수용할 수 있게 한다. 본 논문에서는 Internet traffic engineering에 적합한 최적 경로 설정 알고리듬을 제안하기 위해 라우팅 알고리듬이 갖추어야 할 요구 조건과 최근 연구동향을 분석하였으며, QoS 라우팅의 대표적인 연구사례를 분석하였다. 그리고 이를 기반으로 기존의 알고리듬의 문제점을 파악하고 최적의 해결 방안을 제시한다. 개선된 사항은 시뮬레이션을 통해 기존 알고리듬과 비교 및 분석되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.2964-2985
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• 2019

Global data center IP traffic is expected to reach 20.6 zettabytes (ZB) by the end of 2021. Intra-data center networks (Intra-DCN) will account for 71.5% of the data center traffic flow and will be the largest portion of the traffic. The understanding of traffic distribution in IntraDCN is still sketchy. It causes significant amount of bandwidth to go unutilized, and creates avoidable choke points. Conventional transport protocols such as Optical Packet Switching (OPS) and Optical Burst Switching (OBS) allow a one-sided view of the traffic flow in the network. This therefore causes disjointed and uncoordinated decision-making at each node. For effective resource planning, there is the need to consider joining the distributed with centralized management which anticipates the system's needs and regulates the entire network. Methods derived from Kalman filters have proved effective in planning road networks. Considering the network available bandwidth as data transport highways, we propose an intelligent enhanced SDN concept applied to OBS architecture. A management plane (MP) is added to conventional control (CP) and data planes (DP). The MP assembles the traffic spatio-temporal parameters from ingress nodes, uses Kalman filtering prediction-based algorithm to estimate traffic demand. Prior to packets arrival at edges nodes, it regularly forwards updates of resources allocation to CPs. Simulations were done on a hybrid scheme (1+1) and on the centralized OBS. The results demonstrated that the proposition decreases the packet loss ratio. It also improves network latency and throughput-up to 84 and 51%, respectively, versus the traditional scheme.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.135-150
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• 2002

기 제안된 수리적 동적통행배정모형은 전체 시뮬레이션 기간동안 시간종속적 교통수요와 교통망의 교통상황이 이미 안정되어 있고 장래에도 예측가능 하다는 가정을 전제로 개발되었다. 이러한 가정은 실제 시시각각으로 변화하는 교통수요와 교통상황의 예측 불가능함 고려할 때 비현실적이라고 할 수 있다. 한편, Rolling Horizon Implementation(RHI)은 기종점간의 수요행렬(trip matrix)과 교통상황(traffic condition)이 단기간의 예측시간동안 현재의 예측정보를 기반으로 신뢰성 있게 모니터링 될 수 있고, 그 시점에서 보다 미래로 연장된 시간으로는 불확실성(uncertainty)의 증가를 고려한다는 가정을 전제로 제안되었다. 따라서, RHI개념과 부합되는 수리적 동적통행배정모형은 시뮬레이션 출발시점에 수요와 교통상황에 대한 확정적 정보가 이미 획득되어 있고, 그 기간이후의 정보에 대해서는 시간이 흐름에 따른 정보의 유용성을 근거로 각 운전자 그룹이 인지 (Perceived)하는 가로망의 통행비용(travel cost)을 최소화되도록 차량을 배정하는 것으로, 실시간적으로 인지된 교통수요와 교통망에 대한 정보를 통행배정초기에 입력변수로 사용하여 실시간 교통정보모형으로서 운영가능 하다는 장점을 제공한다. 본 연구는 수리적 동적통행배정모형이 RHI개념과 부합되어 교통상황과 수요변화를 실시간적으로 반영하여 운영되도록 모형의 기능을 확장하는 데 있다. 이를 위해, 다계층 이용자(multiple user classes) 동적통행배정모형을 변동등식(variational equality)이론에 근거한 모형식을 기반으로, 실시간 통행배정에서 발생하는 종점에 도착하지 못한 차량(unfinished trips)과 이들의 재배정(rerouting strategy) 문제를 인식하고, 이 차량들을 링크상의 교통량 전파조건(flow propagation constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.

• 대한교통학회지
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• 제23권2호
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• pp.107-116
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• 2005

교통정보 제공 측면에서 여행시간에 대한 정보는 교통관리 영역 내에서 교통혼잡을 효과적으로 분산시킬 수 있는 핵심정보 중 하나이다. 특히 여행시간에 대한 정보는 운전자가 운전 중 경로선택을 의사결정하는데 있어서 주요한 요소로서 현실적인 신뢰도 확보를 전제로 한다. 본 연구는 남산권 교통정보시스템의 일환으로 총 연장도로 6.1km를 대상으로 구성된 6개의 교통축(corridor)을 대상으로 혼잡시 VMS, ARS, WEB을 이용한 정보 제공을 목적으로 도착예정시간 알고리즘을 개발하였다. 시스템의 공간적 범위는 각 축별 2~3.5km 범위내의 구간을 대상으로 하며, 각 교통축의 출발 및 도착지점에 신호교차로가 존재하여 단순한 연속교통류 특성이외 단속류 교통특성이 교통류내에 포함되어 있다. 목표 알고리즘은 ILD기초자료를 활용하여 수요교통량과 대기길이정보를 이용한다. 수요교통량은 각 지점간 밀도추정을 대상으로 하였으며 이를 위하여 Greenburg Model이 채택되었다. 대기길이 정보는 각 지점별 속도와 밀도에 의하여 산출된다. 연구모형은 단위시간당 변동성을 안정화하기 위하여 전략적으로 번호판 매칭기법에 의한 AVI를 도입하였으며, 이를 통한 관측 된 여행시간 정보를 이용하였다. AVI여행시간 정보는 1일 1회 대기길이에 따른 교통류 특성을 구분하여 ILD에 의한 여행시간을 생성하는데 기반모수로 적용될 수 있도록 Hybrid Model로 구성하여 적용시켰다. 본 연구에 의한 알고리즘 적용결과, 혼잡상황하에서 84% 그리고 전체평균 88%이상의 정확성을 도출하는 것으로 나타났으며, 이러한 정보들은 남산권 교통정보시스템을 이용하는 운전자들에게 유용한 것으로 조사되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권5호
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• pp.169-178
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• 2021

최근 들어 공유자전거 시스템은 대중교통 이용이 어렵거나 불가능한 마지막 목적지까지의 거리인 "라스트 마일"을 해소하는 방안으로 주목받고 있다. 공유자전거 시스템에서는 자전거의 대여와 반납의 불균형으로 인해서 사용자가 원하는 시간에 원하는 대여소에서 자전거를 빌리거나 반납할 수 있는 문제가 자주 발생한다. 이에 자전거 재배치는 공유자전거 시스템을 효율적으로 운영하는데 매우 중요한 이슈이다. 자전거 재배치를 효율적이고 효과적으로 진행하기 위해서는 무엇보다 정확한 수요 예측이 이뤄져야 한다. 최근에는 대여소의 수요를 보다 정확하게 예측하기 위해 군집 기반의 수요 예측 모델을 활용하는 방법이 개발되고 있는데, 여기서는 군집 분석 단계가 매우 중요하다. 이 연구에서는 비결정적이고 수렴이 어려운 기존의 공유자전거 수요 예측을 위한 군집 방법의 단점을 극복하는 k-means 기반의 군집 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 초기 중심점 방법을 활용하기 때문에 매번 동일한 결과를 얻을 수 있으며, 대여소의 시간별 반납/대여 비중을 이용하여 기존 방법과는 달리 이전 단계의 군집 결과를 필요로 하지 않아 반복해서 군집 분석을 수행할 필요가 없어 빠른 군집 분석이 가능한 장점이 있다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권1호
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• pp.451-458
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• 2017

An Electric Vehicle (EV) is operated with the electric energy of a battery in place of conventional fossil fuels. Thus, a suitable charging infrastructure must be provided to expand the use of electric vehicles. Because the battery of an EV must be charged to operate the EV, expanding the number of EVs will have a significant influence on the power supply and demand. Therefore, to maintain the balance of power supply and demand, it is important to be able to predict the numbers of charging EVs and monitor the events that occur in the distribution system. In this paper, we predict the hourly charging rate of electric vehicles using transformation matrix, which can describe all behaviors such as resting, charging, and driving of the EVs. Simulation with transformation matrix in a specific region provides statistical results using the Monte-Carlo Method.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권4호
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• pp.132-144
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• 2023

유럽과 미국을 중심으로 내연기관 자동차에서 나오는 배기가스를 줄이기 위해 친환경 자동차를 적극적으로 보급하는 정책이 펼쳐지고 있다. 우리나라에서도 '제4차 친환경자동차 기본계획'을 통해 충전인프라 개선과 인센티브제도 확대로 2025년 113만대의 친환경 자동차 보급을 목표하고 있어 전기자동차의 급격한 성장이 예상된다. 따라서 대략적이지만 구체적인 성장규모와 그에 따른 전력수요량을 도출하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 성장모형 중 향후 전기자동차의 보급대수를 잘 설명할 수 있는 모형을 활용하여 전기자동차의 대수를 예측하였다. 그리고 선행연구에서 제시한 전기에너지 산출모형을 활용하여 「제10차 전력수급기본계획」의 목표연도인 2036년까지 전기자동차의 보급대수와 전력수요량을 제시하였다. 본 연구 결과를 토대로 향후 전기자동차 인프라 계획·구축을 위한 기초 연구자료로 활용될 것을 기대된다.