This study focuses on improving the performance of freeway incident detection by introducing some new measures to reduce false alarms in developing a new incident detection model. The model consists of the 5 major components through which a series of decision makings in determining the given traffic flow condition are made. The decision making process was designed such that the causes of traffic congestions can be accurately classified into several types including incidents and bottlenecks according to their unique characteristics. The model performance was tested and found to be compatible with that of the existing well-recognized models in terms of the detection rate and detection time. It should noted that the model produced much less false alarms than most of the existing models. The study results prove that the initial objective of the study was satisfied as it was an experimental trial to improve the false alarm rate for the incident detection model to be more pactically usable for traffic management purposes.
To provide the fair rate and achieve the fair bandwidth allocation, many per-flow scheduling algorithms have been proposed such as fair queueing algorithm for congestion control. But these algorithms need to maintain the state, manage buffer and schedule packets on a per-flow basis; the complexity of these functions may prevent them from being cost-effectively implemented. In this paper, therefore, to acquire cost-effectively for implementation, we propose a CS-FNE(Core Stateless FNE) algorithm that is based on FM(Flow Number Estimation), and evaluated CS-FNE scheme together with CSFQ(Core Stateless Fair Queueing), FRED(Fair Random Early Detection), RED(Random Early Detection), and DRR(Dynamic Round Robin) in several different configurations and traffic sources. Through the simulation results, we showed that CS-FNE algorithm can allocate fair bandwidth approximately than other algorithms, and CS-FNE is simpler than many per-flow basis queueing mechanisms and it can be easily implemented.
Scanning worm increases network traffic load and result in severe network congestion because it is a self-replicating worm and send copies of itself to a number of hosts through the Internet. So an early detection system which can automatically detect scanning worms is needed to protect network from those attacks. Although many studies are conducted to detect scanning worms, most of them are focusing on the method using packet header information. The method using packet header information has long detection delay since it must examine the header information of all packets entering or leaving the network. Therefore we propose an algorithm to detect scanning worms using network traffic characteristics such as variance of traffic volume, differentiated traffic volume, mean of differentiated traffic volume, and product of mean traffic volume and mean of differentiated traffic volume. We verified the proposed algorithm by analyzing the normal traffic captured in the real network and the worm traffic generated by simulator. The proposed algorithm can detect CodeRed and Slammer which are not detected by existing algorithm. In addition, all worms were detected in early stage: Slammer was detected in 4 seconds and CodeRed and Witty were detected in 11 seconds.
Image Processing Technique has been used as an efficient method to collect traffic information on the road such as vehicle counts, speed, queues, congestion and incidents. Most of the current methods which have been used to detect vehicles by the image processing are based on point processing, dealing with the local gray level of each pixel in the small window. However, these methods have some drawbacks. Firstly, detection is restricted by image quality. Secondly, they can not deal with occlusion and perspective projection problems, In this research, a new method which possibly deals with occlusion and perspective problems will be proposed. It extracts spatial information such as the position, the relationship of vehicles in 3-dimensional space, as well as vehicle detection in the image. The main algorithm used in this research is based on an extension of the Hough Transform. The Hough Transform which is proposed to estimates parameters of vertices and directed edges analytically on the Hough Space, is a valuable method for the 3-dimensional analysis of static scenes, motion detection and the estimation of viewing parameters.
The existing CREG-VP, a technique to compensate the successive cell losses caused by traffic congestion using the FEC method on the Vp, has the merits of the short average encoding decoding time and the compatibility with the ATM standard cell format, but it has the restriction in the number of regenerable cells. In this thesis, we propose a scheme to efficiently regenerate the cell losses even in the burst traffic property by the expansion of the CREG-VP. The proposed scheme improves the detection capability of the lost cells by changing the CRP and the regeneration performance of the successive cells by using the interleaved parity cell. The simulation result shows that the proposed method produces much improvements compared with the existing ones in the cell loss rate reduction factor.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.1
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pp.227-232
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2011
The QRS complex in ECG analysis is possible to obtain much information that is helpful for diagnosing different types of cardiovascular disease. This paper presents the preprocessor method to detect R-peak, RR interval, and HRV in wireless sensor node. The derivative of the electrocardiogram is efficiency of preprocessing method for resource hungry wireless sensor node with low computation. We have implemented R-peak and RR interval detection application based on dECG for wireless sensor node. The sensor node only transfers meaning parameter of ECG. Thus, implementation of sensor node can save power, reduce traffic, and eliminate congestion in a WSN.
Kim Dong min;Han Je chan;Kim Seog gyu;Leem Cha sik;Lee Jai yong
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.3B
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pp.130-137
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2005
Wireless communication environment is changing rapidly as we use new wireless communication technology such as WiBro to access high speed Internet. As a result, reliable data transmission using TCP is also expected to increase. Since TCP assumes that it is used in wired network, TCP suffers significant performance degradation over wireless network where packet losses are related to non-congestion loss. Especially RTO imposes a great performance degradation of TCP. In this paper, we analyze the loss recovery probabilities based on previous researches, and use simulation results of our algorithm to show that it prevents performance degradation by quickly detecting and recovery losses without RTO during fast recovery.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.7B
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pp.650-659
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2004
Domestic wireless network environment is changing rapidly while adapting to meet service requirements of users and growth of market. As a result, reliable data transmission using TCP is also expected to increase. Since TCP assumes that it is used in wired networt TCP suffers significant performance degradation over wireless network where packet losses are not always result of network congestion. Especially RTO imposes a great performance degradation of TCP. In this paper, we propose DAC$^{+}$ and EFR in order to prevent performance degradation by quickly detecting and recovering loss without RTO during fast recovery. Compared with TCP NewReno, proposed scheme shows improvements in steady-state in terms of higher fast recovery Probability and reduced response time.
Random Early Detection (RED) [1] is an active queue management scheme which has been deployed extensively to reduce packet loss during congestion. Although RED can improve loss rates, its performance depends severely on the tuning of its operating parameters. The idea of adaptively varying RED parameters to suit the network conditions has been investigated in [2], where the maximum packet dropping probability $max_p$ has been varied. This paper focuses on adaptively varying the queue weight $\omega_q$ in conjunction with $max_p$ to improve the performance. We propose two algorithms viz., $\omega_q$-thresh and $\omega_q$-ewma to adaptively vary $\omega_q$. The performance is measured in terms of the packet loss percentage, link utilization and stability of the instantaneous queue length. We demonstrate that varying $\omega_q$ and $max_p$ together results in an overall improvement in loss percentage and queue stability, while maintaining the same link utilization. We also show that $max_p$ has a greater influence on loss percentage and queue stability as compared to $\omega_q$, and that varying $\omega_q$ has a positive influence on link utilization.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.11S
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pp.3269-3277
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1999
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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