• 제목/요약/키워드: application-level traffic classification

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능동형 소음저감 기법을 위한 도로교통소음 예측 모형 평가 연구 (Evaluation of a Traffic Noise Predictive Model for an Active Noise Cancellation (ANC) System)

  • 안덕순;문성호;안오성;김도완
    • 한국도로학회논문집
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    • 제17권6호
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    • pp.11-18
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    • 2015
  • PURPOSES : The purpose of this thesis is to evaluate the effectiveness of an active noise cancellation (ANC) system in reducing the traffic noise level against frequencies from the predictive model developed by previous research. The predictive model is based on ISO 9613-2 standards using the Noble close proximity (NCPX) method and the pass-by method. This means that the use of these standards is a powerful tool for analyzing the traffic noise level because of the strengths of these methods. Traffic noise analysis was performed based on digital signal processing (DSP) for detecting traffic noise with the pass-by method at the test site. METHODS : There are several analysis methods, which are generally divided into three different types, available to evaluate traffic noise predictive models. The first method uses the classification standard of 12 vehicle types. The second method is based on a standard of four vehicle types. The third method is founded on 5 types of vehicles, which are different from the types used by the second method. This means that the second method not only consolidates 12 vehicle types into only four types, but also that the results of the noise analysis of the total traffic volume are reflected in a comparison analysis of the three types of methods. The constant percent bandwidth (CPB) analysis was used to identify the properties of different frequencies in the frequency analysis. A-weighting was applied to the DSP and to the transformation process from analog to digital signal. The root mean squared error (RMSE) was applied to compare and evaluate the predictive model results of the three analysis methods. RESULTS : The result derived from the third method, based on the classification standard of 5 vehicle types, shows the smallest values of RMSE and max and min error. However, it does not have the reduction properties of a predictive model. To evaluate the predictive model of an ANC system, a reduction analysis of the total sound pressure level (TSPL), dB(A), was conducted. As a result, the analysis based on the third method has the smallest value of RMSE and max error. The effect of traffic noise reduction was the greatest value of the types of analysis in this research. CONCLUSIONS : From the results of the error analysis, the application method for categorizing vehicle types related to the 12-vehicle classification based on previous research is appropriate to the ANC system. However, the performance of a predictive model on an ANC system is up to a value of traffic noise reduction. By the same token, the most appropriate method that influences the maximum reduction effect is found in the third method of traffic analysis. This method has a value of traffic noise reduction of 31.28 dB(A). In conclusion, research for detecting the friction noise between a tire and the road surface for the 12 vehicle types needs to be conducted to authentically demonstrate an ANC system in the Republic of Korea.

HTTP 응용들의 식별을 위한 패턴 기반의 시그니쳐 생성 (Pattern-based Signature Generation for Identification of HTTP Applications)

  • 진창규;최미정
    • 정보화연구
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    • 제10권1호
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    • pp.101-111
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    • 2013
  • 오늘날 인터넷의 발달과 더불어 다양한 스마트 기기들의 증가로 인하여 많은 양의 트래픽이 발생하고 있다. 특히 기존의 데스크탑 이외의 다양한 모바일 기기와 스마트 디바이스에서는 HTTP 기반의 응용 트래픽이 많이 증가하고 있다. 이렇게 증가하는 모바일 트래픽은 인터넷에 망 과부하, 웹보안과 같은 다양한 문제들을 발생시키고 있다. 인터넷 망의 과부하 및 보안 문제를 해결하기 위해서는 우선적으로 응용의 정확한 탐지가 필요하다. 이를 위하여 전통적으로는 잘 알려진 포트 기반의 분석 방법이 사용되었다. 그러나 과도한 트래픽을 발생시켜 방화벽이나 IDS 장비에서 포트를 제한한 P2P 응용 프로그램들이 포트를 변경하여 사용하기 때문에 포트 기반의 분석은 정확성이 떨어진다. 이를 보안하기 위하여 제안된 시그니쳐 기반의 분석 방법의 경우 잘 알려진 포트 기반 분석 방법에 비해 비교적 높은 분석률과 정확성을 가지지만 분석에 필요한 시그니쳐를 생성해야 하는 오버헤드를 가지고 있다. 또한 기존의 시그니쳐에 생성에 관한 연구는 각각의 응용에 대해 분류하고 분석하지만 HTTP를 이용하는 트래픽에 대해서는 프로토콜 레벨의 분석만 가능할 뿐 HTTP를 전송 프로토콜로 사용하는 응용 프로그램의 분류와 같은 깊이 있는 분석이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 HTTP 헤더의 반정형적인 특성을 바탕으로 HTTP 기반 응용을 정확히 탐지하기 위한 시그니쳐 생성 방법에 대하여 제시하고 있다. 이를 학내망 트래픽에 실제 적용함으로써 본 논문의 타당성을 보인다.

붓스트랩 기법을 이용한 TCS 데이터로부터 차종별 교통량 추정모형 구축 (Construction of vehicle classification estimation model from the TCS data by using bootstrap Algorithm)

  • 노정현;김태균;차경준;박영선;남궁성;황부연
    • 대한교통학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.39-52
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    • 2002
  • 차종별 교통량자료는 자료의 출처별로 차종이 동일하지 않아 자료간 호환이 어려우며 이들 자료의 활용도 또한 매우 낮다. 특히, 고속도로의 경우에는 전수자료인 TCS 자료가 있음에도 불구하고 TCS의 타종분류는 차종 내에 승용, 승합, 화물차가 혼재 되어있어 실질적으로 활용도가 매우 낮다. 이에 본 연구에서는 각 출처별 자료들의 차종구분과 호환할 수 있도록 타종구분을 표준화하고 고속도로 톨게이트 유출입 차종별 교통량을 표준화된 차종별로 추정하기 위한 모형을 개발하였다. 즉, 톨게이트를 그 특성에 따라 몇 개의 카테고리로 분류하였고, 각 카테고리별로 각 타종의 구성비를 점추정량을 이용한 기법(산술평균, 기하평균, 조화평균)과 비모수적 통계기법인 붓스트랩을 이용하여 표준화 분류별 교통량을 추정하는 모형을 개발하였다. 그 결과 두 방법 모두 비교적 유의한 수준의 결과가 도출되었으나, 표본의 크기에 따라 발생할 수 있는 극단치에 대한 오추정 문제를 감안할 수 있는 붓스트랩기법이 우수한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 향후 TCS 자료의 활용성 증대와 TCS 자료를 이용한 고속도로 구간교통량 추정과 고속도로 정기교통량 조사자료의 좀더 구체적인 비교가 가능할 것으로 기대된다.

멀티 코어 환경에서 실시간 트래픽 분석 시스템 처리속도 향상 (Performance Improvement of a Real-time Traffic Identification System on a Multi-core CPU Environment)

  • 윤성호;박준상;김명섭
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37권5B호
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    • pp.348-356
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    • 2012
  • 오늘날 네트워크 환경은 응용 프로그램 및 서비스의 변화가 많아 응용탐지에 있어 기존의 단일 분석 알고리즘으로는 모든 트래픽의 응용을 정확하게 탐지하기 어렵다. 최근 이러한 단점을 보완하기 위해 여러 개별 알고리즘을 통합한 멀티 레벨의 트래픽 탐지 알고리즘에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 멀티 레벨 탐지 알고리즘은 단일 알고리즘 구조에 비해 계산 복잡도가 높은 단점이 있다. 또한, 고속 네트워크에서 실시간으로 트래픽을 분류하기 위해서는 멀티코어 CPU의 장점인 병렬처리를 이용하여 높은 계산 복잡도를 해결해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 요즘 일반화된 멀티 코어 CPU환경에 적합한 실시간 응용 트래픽 탐지 시스템 구조를 제안한다. 먼저 멀티 레벨 트래픽 탐지 알고리즘이 멀티 코어 환경에서 실시간으로 동작하기 위한 고려 사항들을 살펴보고, 이를 통해 시스템을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 본 논문에서 구축한 시스템은 캠퍼스 네트워크와 기숙사 네트워크를 대상으로 구축하여 그 실효성을 검증하였다.

응용 레벨 트래픽 분류를 위한 시그니쳐 관리 시스템 개발 (Development of Signature Management System for Application-level Traffic Classification)

  • 박준상;김명섭
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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    • pp.475-476
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    • 2009
  • 응용 레벨 트래픽 분류를 위한 다양한 방법 중 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법은 높은 정확성과 분석률을 보인다. 하지만 현재의 인터넷 기반의 응용 프로그램은 사용자의 요구사항을 만족시키고 안정적인 서비스를 제공하기 위해 빠른 속도로 변화하고 있어서 지속적으로 높은 분류 성능을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 페이로드 시그니쳐 기반의 분석 방법을 기반으로 응용 프로그램의 변화, 출현에 유연하게 대처 가능한 시그니쳐 관리 시스템을 제안한다. 또한 시그니쳐 관리 시스템을 학내망에 적용하고 실시간으로 트래픽을 분석하여 그 타당성을 증명한다.

응용 레벨 트래픽 분류를 위한 시그니쳐 생성 시스템 및 검증 네트워크의 개발 (Development of signature Generation system and Verification Network for Application Level Traffic classification)

  • 박준상;박진완;윤성호;오영석;김명섭
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1288-1291
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    • 2009
  • 네트워크 트래픽 모니터링과 분석은 엔터프라이즈 네트워크의 효율적인 운영과 안정적 서비스를 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 다양한 트래픽 분석 방법 중 시그니쳐 기반의 분석 방법은 가장 높은 분석률을 보이지만 모든 시그니쳐를 수작업으로 추출하기 때문에 응용프로그램의 변화와 출현에 유연하게 대응하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 응용프로그램 시그니쳐 생성 과정의 단점을 보완할 수 있는 시그니쳐 자동 생성 시스템을 제안한다. 응용프로그램 시그니쳐는 페이로드 내의 고유한 바이트 시퀀스로 정의하며 응용프로그램이 발생시키는 모든 트래픽을 대상으로 추출한다. 또한 생성 시스템의 실효성을 증명할 수 있는 검증 시스템 및 검증 네트워크를 제시한다.

Development of a Classification Model for Driver's Drowsiness and Waking Status Using Heart Rate Variability and Respiratory Features

  • Kim, Sungho;Choi, Booyong;Cho, Taehwan;Lee, Yongkyun;Koo, Hyojin;Kim, Dongsoo
    • 대한인간공학회지
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    • 제35권5호
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    • pp.371-381
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    • 2016
  • Objective:This study aims to evaluate the features of heart rate variability (HRV) and respiratory signals as indices for a driver's drowsiness and waking status in order to develop the classification model for a driver's drowsiness and waking status using those features. Background: Driver's drowsiness is one of the major causal factors for traffic accidents. This study hypothesized that the application of combined bio-signals to monitor the alertness level of drivers would improve the effectiveness of the classification techniques of driver's drowsiness. Method: The features of three heart rate variability (HRV) measurements including low frequency (LF), high frequency (HF), and LF/HF ratio and two respiratory measurements including peak and rate were acquired by the monotonous car driving simulation experiments using the photoplethysmogram (PPG) and respiration sensors. The experiments were repeated a total of 50 times on five healthy male participants in their 20s to 50s. The classification model was developed by selecting the optimal measurements, applying a binary logistic regression method and performing 3-fold cross validation. Results: The power of LF, HF, and LF/HF ratio, and the respiration peak of drowsiness status were reduced by 38%, 22%, 31%, and 7%, compared to those of waking status, while respiration rate was increased by 3%. The classification sensitivity of the model using both HRV and respiratory features (91.4%) was improved, compared to that of the model using only HRV feature (89.8%) and that using only respiratory feature (83.6%). Conclusion: This study suggests that the classification of driver's drowsiness and waking status may be improved by utilizing a combination of HRV and respiratory features. Application: The results of this study can be applied to the development of driver's drowsiness prevention systems.

2차선도로의 새로운 서비스수준분석방법의 개발 (Development of a New Method for Level of Service Analysis on Two-Lane Rural Highways)

  • 이동민;최재성
    • 대한교통학회지
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    • 제18권3호
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    • pp.101-112
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    • 2000
  • 본 연구는 기존의 2차로도로 서비스수준 분석방법의 문제점을 보완하기 위한 새로운 분석방법의 정립을 위해 수행되었고, 일반지형의 서비스수준 분석방법을 주 연구대상으로 하였다. 새로운 서비스수준 분석척도를 개발하기 위해 총 8개의 대안을 선정하였고, 각 척도들을 비교 분석하였다. 그 결과 지체시간백분율과 총지체율을 1차 대안으로 선정하였다. 그리고 최적대안을 선정하기 위해 용인-평택 국도45호선의 2차로도로구간을 대상으로 현장조사를 실시하고, TRARR을 이용한 모의실험을 수행하였다. 이를 분석하여 총지체율을 최종대안으로 결정하고 그에 따른 새로운 서비스수준 분석방법을 제시하였다. 총지체율은 지체시간백분율보다 교통량, 보조차로 및 종단구배 등의 영향을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 총지체율을 사용함으로써 서비스수준의 영역이 D와 I에 편중되게 나타나는 현상과 일반구배와 특정구배지역의 서비스척도가 상이한 점 등의 문제점을 해결할 수 있었다. 본 연구를 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 총지체율에 의한 새로운 서비스수준 분석방법을 개발하였다. 둘째, 교통량 증가에 따른 현실적인 서비스수준 구분과, 일반지형과 특정구배지형에서 일관된 서비스수준 분석을 가능케 했다. 셋째, 우리나라 지방부 2차로도로에서 운전자의 희망속도는 평균값이 85km/시였다.

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