본 연구에서는 재무시계얼 자료의 변동성을 분석하는데 유용하게 쓰이는 멱변환 시계열 모형을 인터넷 트래픽 자료 특성 분석에 적용하여 효용성을 보이고자 한다. 트래픽의 특성인 장기기억(long memory)특성을 설명하기 위하여 멱변환 GARCH(PGARCH) 모형을 소개하고 기존의 GARCH 모형보다 더 유용함을 시뮬레이션과 실제 인터넷 트래픽 자료에 적합시켜 입증하였다.
This paper describes the design of a real time traffic data acquisition system using loop detector and piezzo sensor. Loop detector is the cheapest method to measure the speed and piezzo is used to detect the vehicle axle information. A ISA slot based I/O board is designed for data acquisition and PC process the raw traffic data and transfer the data to the host system. Simulation kit is designed with toy car kits. simulated loop detector and piezzo sensor. The data acquisition system collects up to 10 lane highway traffic data such as vehicle count. speed. length axle count. distance between the axles. The data is processed to generate traffic count, vehicle classification, which are to be used for ITS. The system architecture and simulation data is included and the system will be tested for field operation.
Entropy, one of leading metrics on anomalous traffic, attracts researcher's attention since a packet sampling and a traffic volume impact little on entropy value. In this paper, we apply the entropy metric to a domestic network traffic trace which has real anomalous traffics. We used source IP address/port and destination IP address/port that are important attributes of a packet as entropy variable We found that entropy value of multiple-port DoS attack shows something related to a staircase fashion. Also, we show a Possibility of detection of anomalous traffic on small time scale.
Connection admission decision in ATM networks requires decision made in real time using fast algorithm. It is difficult to construct a model of the multiplexed traffic and thus, approximation of the traffic load is necessary. In this paper, we propose a measurement-based dynamic CAC(Connection admission Control) in ATM(Asynchronous Transfer Mode) networks, which observes current traffic by the moving window and set the window size to the value which is computed from the measured cell loss amount. It is based on the measurements of the traffic load over an admission period that is load enough to reflect the current traffic behavior instead of analytic modeling. And, the dynamic reallocation of bandwidth for each class leads to effective bandwidth utilization. The performance of proposed method is analyzed through computer simulation. The performance of proposed method is analyzed by using SIMAN simulation package and FORTRAN language. As can be seen in the simulation result, cell loss performance and bandwidth utilization have been increased.
This study proposes a novel video traffic flow detection method based on machine vision technology. The three-frame difference method, which is one kind of a motion evaluation method, is used to establish initial background image, and then a statistical scoring strategy is chosen to update background image in real time. Finally, the background difference method is used for detecting the moving objects. Meanwhile, a simple but effective shadow elimination method is introduced to improve the accuracy of the detection for moving objects. Furthermore, the study also proposes a vehicle matching and tracking strategy by combining characteristics, such as vehicle's location information, color information and fractal dimension information. Experimental results show that this detection method could quickly and effectively detect various traffic flow parameters, laying a solid foundation for enhancing the degree of automation for traffic management.
AIS(Automatic Identification System)는 지난 10년간 해상에서 선박의 안전운항을 위해 광범위하게 사용되어 왔다. 이에 따라 AIS에서 사용하는 VHF 대역의 데이터 링크에서 통신량도 꾸준하게 증가하고 있다. AIS 디이터 트래픽의 증가는 AIS 서비스 통신품질의 저하를 야기할 수 있다. 국내 주요항만에서 AIS 통신량의 현황분석을 통하여 통신증가의 문제점을 지적한 바는 있지만 이에 대한 대책을 제시한 연구결과는 없다. 본 연구에서는 해상에서 AIS 기지국 장치에서 제공하는 메시지를 이용하여 AIS 기지국의 통신슬롯의 점유율을 분석하는 분석방법과 그 분석정보를 이용한 AIS 기지국의 자동 제어방안을 제시하고자 한다.
네트워크 기술이 빠르게 성장하고 있어서 네트워크 환경이 복잡해지고 있다. 이에 따라, 네트워크 트래픽이나 정보를 이용하여 실시간으로 자원을 모니터링 하는 기술들이 발전하고 있다. 대표적인 모니터링 툴은 Cacti이다. Cacti는 RRDTool(Round Robin Database tool), SNMP(Simple Network Management Protocol)를 기반으로 한 모니터링툴 이고, Libpcap는 네트워크 카드에서 패킷 캡쳐를 용이하게 해주는 라이브러리이다. 본 논문에서는 Cacti와 Libpcap 기반으로 시스템을 개발하여 실시간으로 대상을 모니터링 할 수 있고 스마트폰으로 실시간 알림 이메일을 받을 수 있다. 본 시스템은 Libpcap으로 포착한 네트워크 트래픽 패킷을 분석하고 그래프 형식으로 Cacti에서 표현되어 모니터링 할 수 있다. 이는 높은 효율성을 가지며 관리가 간편하고 정확성을 가지므로, 향후 널리 활용될 것으로 보인다.
3세대 이동통신 시스템의 상향링크 고속 패킷 데이터 전송을 위한 표준인 WCDMA의 개선된 상향링크 시스템의 도입은 실시간 비디오 스트리밍, 게임, IP 기반의 음성, 파일 전송 등과 같은 다양한 종류의 멀티미디어 서비스를 제공해 줄 것이라 예상된다. 본 연구에서는 WCDMA의 개선된 상향링크 시스템에서 실시간 트래픽의 서비스 품질을 보장하여 서비스들을 효율적으로 처리하기 위한 스케줄링 방식을 제안한다. 지연에 민감한 음성과 같은 트래픽은 선택되는 사용자 수를 엄격하게 제한하는 부호영역에서의 스케줄링과, 시스템의 수율을 보장하기 위해 가중치 값을 적응적으로 할당하는 시간영역 스케줄링을 혼합한 하이브리드 스케줄링 방식을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 시스템 레벨의 지연, 지연변동, 수율 등의 성능을 종합적으로 분석한다.
대기오염 중 자동차에서 배출되는 오염물질이 차지하는 비중이 '92년 60.8%에서 '99년 85.2%로 점차 증가하고 있는 현실을 반영하여 자동차 배기가스로 인한 대기오염 문제는 최근 몇 년 동안 교통 및 환경분야에서 중요한 연구과제로 주목받고 있다. 본 연구에서는 ITS 검지정보를 입력하여 네트워크 상에서 개별 차량의 운행 패턴과 교통류 특성 변화를 모사하고 이러한 변화에 따라 도로에서 발생하는 자동차 배기가스 배출량을 추정하고 이를 시각적으로 표현할 수 있는 모니터링 시스템 개발을 목적으로 한다. 본 연구는 교통류 시뮬레이션 모형에 대한 고찰을 통해 국내 외 미시적 교통류 시뮬레이션 프로그램의 내부 알고리즘을 고찰하고, 모니터링 시스템에 탑재하기 위한 교통류 알고리즘을 구축하였다. 또한 배기가스 추정을 위해 배기가스 배출량 산정 및 확산에 관한 연구의 검토를 통해 기존 모형의 한계를 제시하면서 대안적 접근방향을 제시하였고 이러한 연구를 체계화하여 교통류 변화에 따른 대기오염 변화를 모니터링 할 수 있는 시스템을 개발하였다.
영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하며, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공한다. 영상검지시스템으로 상용화 제품은 Tripwire시스템으로 검지영역의 픽셀 변화량으로 차량검지를 하나, 이는 교통량, 속도 등 단편적인 정보에 국한될 수 밖에 없다. 반면, 영상검지시스템이 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보와 동일한 정보를 제공하는 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 상용화된 시스템과 결과를 비교함으로써 성능검증을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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