Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.12
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pp.1055-1064
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2003
In many automated systems, such as manufacturing systems and process plants, a fieldbus is a very important component for the exchange of various and sometimes crucial information. Some of the information has a tendency to rapidly lose its value as time elapses after its creation. Such information or data is called real-time data that includes sensor values and control commands. In order to deliver these data in time, the fieldbus network should be tailored to have short delay with respect to the individual time limit of various data. Fine-tuning the network for a given traffic requires the knowledge on the relationship between the protocol parameters such as timer values and the performance measure such as network delay. This paper presents a mathematical performance model to calculate communication delays of the Profibus-FMS network when the timer value and the traffic characteristics are given.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.28B
no.10
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pp.790-798
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1991
The congestion control methods of an integrated heterogeneous traffic multiplexer are studied. The real-time traffics have preemptive priority over nonreal-time traffics in capturing the common output link. Also real-time traffics are transmitted with bandwidth reduction when the nonreal-time traffics are over the buffer threshold. The proposed model formulated the system as a continous time Markov process and is analysed using matrix equation. Time delay and average number of used channel are applied for performance parameters. In this study, a new control method with the sizable buffer threshold is introduced and the optimal congestion control can be obtained.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.5
no.3
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pp.107-115
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2009
Traditionally, simulation method is used to test and evaluate the performance of communication protocol or functional elements for mobile communication service. In this paper, wireless network simulator is implemented using the C++ object-oriented programming language. This simulator can simulate wireless data services, like as ad-hoc networks, by considering the user's mobility. In this paper, the simulator includes network traffic model to reflect wireless data service and traffic source model to represent a user's mobility similar to real service environment and traffic characteristics can be reflected on the simulation, and also more accurate simulation results can be got through that. In addition, by using object-oriented techniques, new service feature or environment can be easily added or changed so that the developed mobile communication simulator can reflect the real service environment all the time. This simulator can be used in adjusting the characteristics of wireless data hosts following the mobility of the user, and also can be used in building new wireless ad-hoc network routing protocols.
Even though there have been many efforts on driver's route recommendation, driver still should get involved to choose the driving path in a manual manner. Uncertain traffic information provided to the driver delays his arrival time and hence may cause diminished economic values. One of the solutions of reducing the uncertainty is to provide various kinds of traffic information, rather than send real-time information. Therefore, as the wireless communication technology improves and at the same time volume of utilizable traffic contents increases in geometrical progression, selecting traffic information based on driver's context in a timely and individual manner will be needed. Hence, the purpose of this paper is to propose a methodology that efficiently sends the rich traffic contents to the personal in-vehicle navigation. To do so, driver preference is modeled and then the recommendation algorithm of traffic information contents was developed using the preference model. Secondly, ontology based traffic situation analyzation method is suggested to automatically inference the noticeable information from the traffic context on driver's route. To show the feasibility of the idea proposed in this paper, an open API service is implemented in consideration of ease of use.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.4B
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pp.675-682
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2000
In this paper, we propose a new scheduling algorithm called the Adaptive Weighted Round Robin with Delay Tolerance (AWRR/DT). The proposed scheme is based on the per-class queueing mechanism in which a number of connections of similar characteristics are multiplexed into one class-queue. Traffic classes of the proposed method are classified into a single non-real-time traffic class and other real-time traffic classes. The proposed scheme determines the weights of classes according to the input traffic and delay characteristics of each class at the beginning of every cycle. Furthermore, this scheme incorporates a cell discarding method to reduce the QoS degradation that may be incurred by congestion of networks. We have evaluated the proposed scheme through discrete-event simulation. Simulation results indicate that the proposed scheme can reduce the average delay of non-real-time class while maintaining the QoS of real-timeclasses. The proposed algorithm can be effectively applied to high-speed networks such as ATM networks.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.22
no.2
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pp.1-8
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2014
This paper introduces a new framework of predicting the arrival time of an aircraft by incorporating the probabilistic information of what type of trajectory pattern will be applied by human air traffic controllers. The proposed method is based on identifying the major patterns of vectored trajectories and finding the statistical relationship of those patterns with various traffic complexity factors. The proposed method is applied to the traffic scenarios in real operations to demonstrate its performances.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.9A
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pp.1299-1305
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2000
In B-ISDN, to realize ATM, the optimum control method of multi-media traffic must be proposed. Because there is not the traffic model of multi-media to make clear, the realization of optimum ATM congestion control is very difficult. In this paper, the traffic model is assumed to be slowly time-variable non-linear function and for real-time prediction of it, new model which is composed with parallel triple neural networks is proposed. And the simulation to predict assumed ATM traffic is executed. From the result, it's capability is shown that the proposed neural network model can be used in ATM congestion control.
This study estimated the delay factor, which is the ratio of travel time at the speed limit and travel time at the actual speed using real-time traffic information in Seoul. The actual travel speed on the road was lower than the maximum speed of the road and the travel speed was the slowest during the rush hour. As a result of accessibility analysis based on travel speed during the rush hour, the travel time at the actual speed was 37.49 minutes on average. However, the travel time at the speed limit was 15.70 minutes on average. This result indicated that the travel time at the actual speed is 2.4 times longer than that at the speed limit. In addition, this study proposedly defined the delay factor as the ratio of accessibility by the speed limit and accessibility to actual travel speed. As a result of delay factor analysis, the delay factor of Seoul was 2.44. The results by the administrative district showed that the delay factor in the north part areas of the Han River is higher than her south part areas. Analysis results after applying the relationship between road density and traffic volume showed that as the traffic volume with road density increased, the delay factor decreased. These results indicated that it could not be said that heavy traffic caused longer travel time. Therefore, follow-up research is needed based on more detailed information such as road system shape, road width, and signal system for finding the exact cause of increased travel time.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.14
no.2
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pp.115-121
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2021
This paper used big data and artificial intelligence technology to predict the rapidly increasing internet traffic. There have been various studies on traffic prediction in the past, but they have not been able to reflect the increasing factors that induce huge Internet traffic such as smartphones and streaming in recent years. In addition, event-like factors such as the release of large-capacity popular games or the provision of new contents by OTT (Over the Top) operators are more difficult to predict in advance. Due to these characteristics, it was impossible for an ISP (Internet Service Provider) to reflect real-time service quality management or traffic forecasts in the network business environment with the existing method. Therefore, in this study, in order to solve this problem, an Internet traffic collection system was constructed that searches, discriminates and collects traffic data in real time, separate from the existing NMS. Through this, the flexibility and elasticity to automatically register the data of the collection target are secured, and real-time network quality monitoring is possible. In addition, a large amount of traffic data collected from the system was analyzed by machine learning (AI) to predict future traffic of OTT operators. Through this, more scientific and systematic prediction was possible, and in addition, it was possible to optimize the interworking between ISP operators and to secure the quality of large-scale OTT services.
This study proposed a model to estimate traffic accident likelihood using real-time traffic data obtained from freeway traffic surveillance systems. Traffic variables representing spatio-temporal variations of traffic conditions were utilized as independent variables in the proposed models. Binary logistics regression modelings were conducted to correlate traffic variables and accident data that were collected from the Seohaean freeway during recent three years, from 2004 to 2006. To apply more reliable traffic variables, outlier filtering and data imputation were also performed. The outcomes of the model that are actually probabilistic measures of accident occurrence would be effectively utilized not only in designing warning information systems but also in evaluating the effectiveness of various traffic operations strategies in terms of traffic safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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