최근 국내 항공교통량이 급증함에 따라 안전하고 효율적인 항공교통관리를 위한 항공관제 시스템의 필요성이 커지고 있다. 특히 원활한 항공교통관제를 위해 비행정보구역(FIR : Flight Information Region) 내의 모든 항공상황을 추가지연 없이 보여주어야 하는 현시시스템의 성능 보장이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 표준 레이더 감시자료 포맷인 ASTERIX(All purpose STructured Eurocontrol suRveillance Information eXchange) 메시지의 파싱 과정에서 발생하는 오버헤드를 줄여 시스템 부하를 최소화함으로써 안정적인 관제운영을 도모할 수 있는 패턴매칭 기반의 ASTERIX 파싱 모듈을 설계하였다. 설계한 패턴매칭 기반의 ASTERIX 파싱 모듈은 수신 ASTERIX 데이터를 분석하여 패턴을 생성하며, 이후 수신되는 ASTERIX는 패턴을 통해 정의된 프로시저로 파싱한다. 기존 비트 수준 파싱 모듈의 불필요한 파싱 과정을 줄여 현시에 필요한 정보만을 빠르게 추출함으로써 현시 오류를 최소화하고 안정적인 항공관제를 가능하게 한다. 설계한 패턴매칭 기반의 ASTERIX 파싱 모듈의 성능을 비교하기 위하여 일반적인 비트 수준 ASTERIX 파싱 모듈과 비교한 결과, 짧은 처리지연시간, 높은 처리량, 낮은 CPU 사용률을 보이는 것을 확인하였다.
기존의 비즈니스 컴포넌트들간의 의사소통은 Facade 패턴을 따르는 방식이었다. 그러나 Facade 패턴은 대표객체 하나만으로 소속객체 밖의 모든 객체들과의 의사소통을 전달하는 방식으로서 기존의 Interface 패턴과 거의 비슷하며, 반드시 대표객체를 통해서만 의사소통이 가능하므로 여러 객체들의 동시 접근 시 과부하로 인하여 결과 반환에 속도저하의 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서 제안한 intermediator 패턴은 이러한 과부하 현상으로 인한 저효율성의 컴포넌트 의사소통 방식을 개선하여 여러 인터페이스를 통한 속도저하의 단점을 보완하였고, Intermediator 객체내의 메소드 구체화를 통하여 실제 행위만을 관리하는 Intermediator 객체를 두어 모든 행위는 Intermediator에서 이루어지도록 하였다. 그렇기 때문에 본 논문에서 제안한 Intermediator 패턴은 객체간의 결합도를 줄일 수 있고 또한 응집력은 높일 수 있으며, 다른 여러 객체들의 참조에도 여러 인터페이스를 통하여 유연하게 대처할 수 있다는 장점이 있다.
해상교통 관제구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측할 수 있다면 보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 해상교통관제 관점에서 선박 교통 혼잡을 정의하였으며, 항적 데이터를 이용하여 교통 네트워크를 생성하고, 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실해역 데이터(대산항 VTS)와 예측 결과를 비교 분석하였으며, 이를 통해 제안하는 방법이 관제 지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3635-3654
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2015
With the rapid development of smart devices and mobile Internet, the video application plays an increasingly important role on mobile devices. Understanding user behavior patterns is critical for optimized operation of mobile live streaming systems. On the other hand, volume based billing models on cloud services make it easier for video service providers to scale their services as well as to reduce the waste from oversized service capacities. In this paper, the watching behaviors of a commercial mobile live streaming system are studied in a content-centric manner. Our analysis captures the intrinsic correlation existing between popularity and watching intensity of programs due to the synchronized watching behaviors with program schedule. The watching pattern is further used to estimate traffic volume generated by the program, which is useful on data volume capacity reservation and billing strategy selection in cloud services. The traffic range of programs is estimated based on a naive popularity prediction. In cross validation, the traffic ranges of around 94% of programs are successfully estimated. In high popularity programs (>20000 viewers), the overestimated traffic is less than 15% of real happened traffic when using upper bound to estimate program traffic.
While there are many services that can check current traffic condition and application program such as bus arrival alarm are developed, since it only provide simple alarm and check level of information, it is still insufficient in many senses. Therefore, the program that try to develop in this study is the system that predict arrival time to destination and inform the bus passengers by applying real time traffic information. The system developed related to this study is still very inadequate. In the system developed in this thesis, when the user input the current bus number and destination using smart-phone, relevant server acquire the bus route information from bus information DB, and analyze real time traffic information based on the information from traffic information DB, and inform customer of expected arrival time to destination. In this thesis, traffic congestion can be eased off and regular operation of public transportation can be improved with reliable destination arrival alarm. Also, it is considered that pattern of bus users can be analyzed by using these information, and analyzing average transport speed and time of public transportation, travel time depending on various situation can give a boost to study related to transportation information and its development.
Objectives: To investigate the prevalence of acute stress disorder (ASD) and post-traumatic stress disorder (PTSD) in patients with traffic injuries. In addition, PTSD patients was classified using 'pattern identification for jing ji and zheng chong'. Methods: Questionnaires such as the primary care PTSD screen for DSM-5(PC-PTSD-5), Korean version of PTSD checklist-5 (PCL-5-K), and the instrument of pattern identification for jing ji and zheng chong were conducted on 195 patients within 3 days to 1 year after traffic accidents. Patients were recruited from six medical institutions. Collected data were used to determine the prevalence of acute stress disorder and post-traumatic stress disorder. Results: On PC-PTSD-5, the prevalence was 39.1% for ASD and 50% for PTSD. On PCL-5-K, the prevalence was 20.4% for ASD and 29.3% for PTSD. Satisfying both PC-PTSD-5 and PCL-5-K, the prevalence was 18.2% for ASD and 25.8% for PTSD. As a result of pattern identification for jing ji and zheng chong, 'weakness of heart and gall bladder type' accounted for the highest proportions in both ASD and PTSD groups. Conclusions: In this study, the prevalence was 39.1% for ASD and 50% for PTSD by PC-PTSD-5. Satisfying both PC-PTSD-5 and PCL-5-K, the prevalence was 18.2% for ASD and 25.8% for PTSD. Further large-scale prospective studies are needed to analyze the prevalence of ASD and PTSD, the rate of progression from ASD to PTSD, and the type of pattern identification.
범죄, 화재, 교통사고 등 국민의 안전을 위협하는 위험인자들은 지역적 맥락과 공간적 특성을 가지고 있다. 지역마다 서로 다른 위험환경을 가지고 있으므로 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전 분야별로 위험요소의 공간적 패턴을 분석할 필요가 있다. 본 연구는 전국 기초자치단체를 대상으로 분야(교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병)별 안전등급을 측정한 지표인 지역안전지수의 공간적 분포 패턴을 분석하는데 연구의 목적이 있다. 지역안전지수의 공간적 자기상관성 분석을 위해 전역적 공간자기상관분석(Global Moran's I)과 Local Moran's I를 활용한 LISA(Local Indicators of Spatial Association) 분석, Getis-Ord's G⁎i 분석을 실시하였다. 분석결과 교통사고, 화재, 자살의 안전지수 분포는 범죄, 생활안전, 감염병의 안전지수보다 공간적으로 집중(clustered) 경향을 보였다. 지역간 유의미한 공간적 연관성을 분석한 LISA 분석결과에 따르면, 수도권 지역이 다른 도시에 비하여 지역안전통합지수를 기준으로 비교적 안전한 지역인 것으로 나타났다. 또한 Getis-Ord's G⁎i 통계값을 활용한 핫스팟분석 결과 안전 취약지역의 군집인 3개의 핫스팟(강원도 삼척시, 경상북도 청송군, 전라북도 김제시)과 전반적인 안전 수준이 높은 군집인 15개의 콜드스팟이 도출되었다. 이러한 연구 결과는 안전 수준 취약지역의 공간적 분포와 패턴을 파악하여 안전 지수 개선을 위한 정책 수립시 기초자료로 활용될 수 있다.
우리나라 주요 항만의 입출항 통항패턴을 연구하기 위한 사전 연구로서, 부산항에 입 출항하는 위험화물운반선의 통항량을 항만운영정보시스템(Port Management Information Systim, Port-MIS) 자료를 이용하여 사전 조사하고, 통항량이 가장 높은 각 계절별 연속 3일을 선별하였다. 해양안전종합정보시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS) 자료를 이용하여 선별된 12일간 위험화물운반선의 부산항 주요 통항로의 통항 패턴을 분석하였다. 또한 주요 입출항 지점인 북항 오륙도 방파제와 감천항 동방파제의 위험 화물운반선의 통항 이격거리를 분석하였다. 항로 단면에서 선박의 궤적이 정규분포를 이룬다는 가정을 근거로 해상교통안전진단 등에서 정규분포의 누적 확률분포 함수를 이용하여 충돌확률을 추정하여 사용하고 있지만, 오륙도 방파제 입출항 및 감천항 동방파제 입항에서의 선박의 항해 궤적은 KS-test 및 SW-test를 이용한 정규성 검정결과 정규분포를 따르지 않는 것으로 평가되었다. 특히 북항에서는 선박의 우측통항 경향이 두드러지게 나타났다. 일반적인 통항이론의 적용보다는 항만의 특성에 맞는 통항모델을 개발하여, 해상교통안전진단 등에서 적용하는 것이 바람직하여 이에 대한 후속연구가 필요할 것으로 판단된다.
최근 들어, 네트워크 트래픽 공격에 대한 탐지 기술의 필요성이 꾸준히 증가되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽 데이터의 헤더파일에서 송신자의 IP와 포트, 그리고 수신자의 IP와 포트 정보를 2차원의 영상으로 시각화하고 분석하여 이상패턴을 효과적으로 분석하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 송신자와 수신자의 IP 정보를 받아들여 4개의 2차원 영상을 생성하고, 포트 정보를 받아들여 1개의 2차원 영상을 생성한다. 그런 다음, 각 영상 내의 트래픽 데이터를 분석하여 패턴의 주요 특징을 추출하는데, 트래픽의 공격을 나타내는 선형 패턴과 높은 명암값을 가지는 패턴을 추출하여 트래픽의 유형이 정상 트래픽, DDoS, 그리고 DoS인지를 자동으로 검출한다. 성능을 비교 분석하기 위한 실험에서는 제안된 네트워크 트래픽의 이상현상 검출 방법이 기존의 방법에 비해서 보다 우수하다는 것을 보여준다.
This study aimed to investigate the sleep-wake patterns, social jetlag (SJL), and daytime sleepiness (DS) among air traffic controllers (ATCs) with rotating shifts. A total of 133 shift-rotating ATCs participated by completing self-report questionnaires regarding their sleep-wake patterns and DS. SJL, indicating the mid-sleep difference between workdays (W) and free days (F), was calculated for each shift. Night-shift workdays had the shortest sleep duration (SD) (5.28 hours), whereas free days following day shifts had the longest SD (6.66 hours). SJL for day and night shifts was 2.73 and 2.71 hours, respectively. The average DS score was 7.92 out of 24, with a 28.6% prevalence of DS. There was a negative correlation between SD following day shifts and SJL for the day shifts. Given these findings, it is recommended to implement effective interventions and work schedules to maintain consistent sleep patterns and minimize social jetlag to address sleep issues for shift-working ATCs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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