• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.51-62
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• 2008

최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 다양한 교통류의 정보를 실시간으로 수집하고 관리, 제공 할 수 있는 환경을 제공하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 실시간 모니터링 환경에서 차량추종 및 차로변경 이벤트 발생 시 안전도를 평가할 수 있는 방법론을 개발하였다. 이를 위해 이미지 트랙킹을 통해 추출된 개별차량 주행 정보와 기존 교통상충분석기법을 응용하였다. 차량 간 안전거리 개념을 반영한 RSI(Real-time Safety Index)와 첨단안전차량의 효과 및 성능평가 등에 주로 사용되는 TTC(Time-to-Collision), 모멘텀 보존의 법칙을 이용한 충돌에너지 개념을 추출된 개별차량의 주행정보에 적용하여 교통사고 위험도를 분석하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 향후 교통사고 분석 및 실시간 안전평가를 위한 자료수집이 가능한 검지시스템의 개발과 평가 등에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1017-1021
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• 2013

The traffic signal has been widely used in the transport system with a fixed time interval currently. This kind of setting time was determined based on experience for vehicles to generate a waiting time while allowing pedestrians crossing the street. However, this strict setting causes inefficient problems in terms of economic and safety crossing. In this research, we propose a monitoring algorithm to detect, track and check pedestrian crossing the crosswalk by the patterns of behavior. This monitoring system ensures the safety for pedestrian and keeps the traffic flow in efficient. In this algorithm, pedestrians are detected by using HOG feature which is robust to illumination changes in outdoor environment. According to a complex computation, the parallel process with the GPU as well as CPU is adopted for real-time processing. Therefore, pedestrians are tracked by the relationship of hue channel in image sequence according to the predefined pedestrian zone. Finally, the system checks the pedestrians' crossing on the crosswalk by its HOG based behavior patterns. In experiments, the parallel processing by both GPU and CPU was performed so that the result reaches 16 FPS (Frame Per Second). The accuracy of detection and tracking was 93.7% and 91.2%, respectively.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권6호
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• pp.1544-1553
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• 2017

The network coding mechanism has attracted much attention because of its advantage of enhanced network throughput which is a desirable characteristic especially in a multi-hop wireless network with limited link capacity such as the device-to-device (D2D) communication network of 5G. COPE proposes to use the XOR-based network coding in the two-hop wireless network topology. For multi-hop wireless networks, the Distributed Coding-Aware Routing (DCAR) mechanism was proposed, in which the coding conditions for two flows intersecting at an intermediate node are defined and the routing metric to improve the coding opportunity by preferring those routes with longer queues is designed. Because the routes with longer queues may increase the delay, DCAR is inefficient in delivering real-time multimedia traffic flows. In this paper, we propose a network coding-aware routing protocol for multi-hop wireless networks that enhances DCAR by considering traffic load distribution and link quality. From this, we can achieve higher network throughput and lower end-to-end delay at the same time for the proper delivery of time-sensitive data flow. The Qualnet-based simulation results show that our proposed scheme outperforms DCAR in terms of throughput and delay.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.47-57
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• 2002

최근, 정보 통신 기술의 발전에 따라 무선 통신망에서 음성, 데이터, 정지화면, 동영상 및 다양한 멀티미디어 데이터를 추구하고 있다. 효율적인 실시간 멀티미디어 데이터 전송을 위해서는 실시간 데이터의 지연 한계를 보장하고 비실시간 멀티미디어 데이터의 데이터 손실을 최소화해야 한다. 무선 ATM은 유선 ATM을 기본으로 하고 있지만 무선 환경에서의 다양한 서비스에 대한 힘든 전송률과 품질에 따른 문제점들이 수반된다. 그 결과, 무선 통신 환경에서 각각의 트래픽 종류에 따른 품질 서비스(QoS)를 보장하는 방법을 찾는 것이 중요하다. 이 논문에서는 무선 ATM망에서 실시간 멀티미디어 데이터 서비스 전송을 위한 스케줄링 방법으로 개선된 TCRM 스케줄링 알고리즘을 제시한다. 무선 환경에 따라 Uplink와 Downlink시 각각 다른 방법으로 실시간 멀티미디어 데이터 전송 스케줄링 정책을 적용하며 실시간 데이터와 비실시간 데이터의 QoS의 요구사항을 보장하고 불충분한 무선 자원을 공유분배를 위한 공평성 문제를 다룬다. 또한 VC(Virtual Control)를 BS(Base Station)에 두어 예약버퍼와 임의의 전송속도 pk를 사용하여 TCRM의 단점인 비실시간 데이터에 대한 비효율성 문제를 해결한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.244-253
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• 1994

컴퓨터 네트워크들은 여러 가지 다양한 서비스의 지원이 요구된다. 컴퓨터 네트 워크를 통해서 전송되는 음성, 화상 기타 긴급 전송과 관련된 메시지들은 명확한 전 송제한 시간을 갖는 실시간 통신 기법이 요구된다. 본 논문에서는 예약기법을 이용한 이중-링크 네트워크에서 사용하는 실시간 통신기법을 개선하여, 실시간 메시지 전송시 에 전송제한시간을 기초로하여 메시지 전송순위를 결정하는 스케듈링 기법을 제시한다. 제시된 기법의 성능을 비교 분석을 위해 SLAM II언어를 사용하여 시뮬레이션을 하였다. 시뮬레이션에서는 시스템 부하의 변화에 따른 메시지 상실률을 비교 분석 하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권3호
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• pp.183-192
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• 2017

k-nearest neighbor (K-NN) is a well-known classification algorithm, being feature space-based on nearest-neighbor training examples in machine learning. However, K-NN, as we know, is a lazy learning method. Therefore, if a K-NN-based system very much depends on a huge amount of history data to achieve an accurate prediction result for a particular task, it gradually faces a processing-time performance-degradation problem. We have noticed that many researchers usually contemplate only classification accuracy. But estimation speed also plays an essential role in real-time prediction systems. To compensate for this weakness, this paper proposes correlation coefficient-based clustering (CCC) aimed at upgrading the performance of K-NN by leveraging processing-time speed and plurality rule-based density (PRD) to improve estimation accuracy. For experiments, we used real datasets (on breast cancer, breast tissue, heart, and the iris) from the University of California, Irvine (UCI) machine learning repository. Moreover, real traffic data collected from Ojana Junction, Route 58, Okinawa, Japan, was also utilized to lay bare the efficiency of this method. By using these datasets, we proved better processing-time performance with the new approach by comparing it with classical K-NN. Besides, via experiments on real-world datasets, we compared the prediction accuracy of our approach with density peaks clustering based on K-NN and principal component analysis (DPC-KNN-PCA).

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.649-659
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• 2017

Typically, a smart car is equipped with access to the Internet and a wireless local area network. Moreover, a smart car is equipped with a global positioning system (GPS) based navigation system that presents a map to a user for recommending the shortest path to a desired destination. This paper presents the design and implementation of a real-time shortest path search system for directed and dynamic roads. Herein, we attempt to simulate real-world road environments, while considering changes in the ratio of directed roads and in road conditions, such as traffic accidents and congestions. Further, we analyze the effect of the ratio of directed roads and road conditions on the communication cost between the server and vehicles and the arrival times of vehicles. In this study, we compare and analyze distance-based shortest path algorithms and driving time-based shortest path algorithms while varying the number of vehicles to search for the shortest path, road conditions, and ratio of directed roads.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.89-99
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• 2011

인터넷에 기반한 응용 프로그램의 종류와 네트워크 대역폭이 증가하면서 페이로드 시그니처 기반 트래픽 분류 시스템에서 처리하는 데이터의 양이 급격하게 증가하고 있다. 대용량 트래픽 데이터에 대한 처리 속도를 향상시키기 위한 방법으로 다양한 패턴 매칭 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만 비약적으로 늘어나는 시그니처의 수와 트래픽 양에 비해 패턴 매칭 알고리즘의 성능 향상 속도는 한정적이고, 입력데이터의 특성에 의존적인 성능을 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 분류 시스템의 입력 데이터로 제공되는 트래픽 데이터와 시그니처의 탐색 공간을 최적화할 수 있는 분류, 시스템 구조를 제안한다. 또한 제안하는 분류 시스템을 학내 망에서 발생하는 대용량의 트래픽에 실시간으로 적용하여 그 타당성을 증명한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권4호
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• pp.13-21
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• 2010

대부분의 교통 관리 시스템은 웹을 통한 교통정보 제공 기능을 포함하고 있으며, 지도를 기반으로 교통정보를 표출하는 방식을 채택하고 있다. 일반적으로 지도 기반의 시스템을 구현할 때에는 지리정보시스템(GIS)을 이용하는 것이 효율적이다. 하지만 많은 교통 정보 제공 시스템은 어도비 플래시 등의 그래픽/애니메이션 전문 소프트웨어를 위한 별도의 전자지도를 이용하고 있어서, 전자 지도의 변경에 유연하게 대처하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결한 GIS 기반의 교통정보 제공 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 교통정보 제공 클라이언트에서 지도 출력 엔진과 지도 데이터를 분리하고, 지도 데이터는 출력에 적합한 형태로 실시간 변환하여 전송함으로써 GIS 상에서 구축된 전자지도를 교통정보 제공 시스템에서 효율적으로 이용할 수 있도록 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.41-60
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• 2018

Recently, road traffic congestion is becoming a serious urban phenomenon, leading to massive adverse impacts on the ecology and economy. Therefore, solving this problem has drawn public attention throughout the world. One new promising solution is to take full advantage of vehicular ad hoc networks (VANETs). In this study, we propose a new traffic congestion detection and quantification method based on vehicle clustering and fuzzy assessment in VANET environment. To enhance real-time performance, this method collects traffic information by vehicle clustering. The average speed, road density, and average stop delay are selected as the characteristic parameters for traffic state identification. We use a comprehensive fuzzy assessment based on the three indicators to determine the road congestion condition. Simulation results show that the proposed method can precisely reflect the road condition and is more accurate and stable compared to existing algorithms.