Ryu, Junkil;Nam, Young Jin;Park, Chanik;Ahn, Jong Suk
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.1659-1662
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2004
본 논문에서는 스토리지만을 위한 전용 네트워크인 파이버 채널대신, 최근 대중화되고 있는 IP 네트워크를 사용하는 IP 네트워크 스토리지에 QoS를 제공하기위한 연구의 일환으로 스토리지 입출력 트래픽에 의해서 발생되는 네트워크 트래픽의 변화를 분석하였다. iSCSI 프로토콜을 사용하여 구성한 IP 네트워크 스토리지 환경하에서, 스토리지 트래픽에 따른 네트워크 트래픽은 패턴에 있어 거의 동일한 양상을 보이지만 iSCSI 프로토콜의 영향으로 호스트 스토리지의 트래픽보다 네트워크 트래픽에 burstiness가 더해진다는 것을 알 수 있다.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.4
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pp.27-39
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2018
Since the global positioning system (GPS) has been included in mobile devices (e.g., for car navigation, in smartphones, and in smart watches), the impact of personal GPS log data on daily life has been unprecedented. For example, such log data have been used to solve public problems, such as mass transit traffic patterns, finding optimum travelers' routes, and determining prospective business zones. However, a real-time analysis technique for GPS log data has been unattainable due to theoretical limitations. We introduced a machine learning model in order to resolve the limitation. In this paper presents a new, three-stage real-time prediction model for a person's daily route activity. In the first stage, a machine learning-based clustering algorithm is adopted for place detection. The training data set was a personal GPS tracking history. In the second stage, prediction of a new person's transient mode is studied. In the third stage, to represent the person's activity on those daily routes, inference rules are applied.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.306-307
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2024
이 연구에서는 IoT 보안을 강화하기 위해 Mozi 봇넷의 분산 구조와 트래픽 특징을 기반으로 YARA와 RNN을 통합한 탐지 및 대응 시스템을 제안한다. Mozi 봇넷의 분산 구조와 트래픽 특징을 분석한 후, 이를 기반으로 YARA 규칙과 RNN을 결합하여 악성 코드를 탐지하는 시스템을 설계한다. 실험 결과를 통해 이 시스템이 높은 정확도와 효율성을 보일 것으로 예상되며, 향후 연구에서는 다양한 딥러닝 기술을 활용하여 보다 효과적인 보안 대응 시스템을 개발할 것으로 기대된다.
The traffic management schemes through traffic signal control and information provision could be effective when the link-level data and trip-level data were used simultaneously in analysis Procedures. But, because the trip-level data. such as origin, destination and departure time, can not be obtained through the existing surveillance systems directly. It is needed to estimate it using the link-level data which can be obtained easily. Therefore the objective of this study is to develop the model to estimate O-D demand using only the link flows in highway network as a real time. The methodological approaches in this study are kalman filer, least-square method and normalized least-square method. The kalman filter is developed in the basis of the bayesian update. The normalized least-square method is developed in the basis of the least-square method and the natural constraint equation. These three models were experimented using two kinds of simulated data. The one has two abrupt changing Patterns in traffic flow rates The other is a 24 hours data that has three Peak times in a day Among these models, kalman filer has Produced more accurate and adaptive results than others. Therefore it is seemed that this model could be used in traffic demand management. control, travel time forecasting and dynamic assignment, and so forth.
The homogeneous road section is defined as one consisted of similar traffic characteristics focused on demand and supply. The criteria, in the aspect of demand, are the diverging rate and the ratio of green time to cycle time at signalized intersection, and distance between the signalized intersections. The criteria, in that or supply, are the traffic patterns such as traffic volume and its speed. In this study, the effective method to generate valuable data, pointing out the problems of removal method of obscure data, is proposed using data collected from Gonjiam IC to Jangji IC on the national highway No.3. Travel times are collected with licence matching method and traffic volume and speed are collected from detectors. Futhermore, the method of selecting homogeneous road section is proposed considering demand and supply aspect simultaneously. This method using outlier filtering algorithm can be applied to generate the travel time forecasting model and to revise the obscured of missing data transmitting from detectors. The point and link data collected at the same time on the rational highway can be used as a basis predicting the travel time and revising the obscured data in the future.
This paper presents some comparisons between Cournot-Nash and Stackelberg game in bi-level program, composed of both upper level program and lower level one. The upper level can be formulated to optimize a specific objective function, while the lower formulated to express travelers' behavior patterns corresponding to the design parameter of upper level problem. This kind of hi-level program is to determine a design parameter, which leads the road network to an optimal state. Bi-level program includes traffic signal control, traffic information provision, congestion charge and new transportation mode introduction as well as road expansion. From the view point of game theory, many existing algorithms for bi-level program such as IOA (Iterative Optimization Assignment) or IEA (Iterative Estimation Assignment) belong to Cournot-Nash game. But sensitivity-based algorithms belongs to Stackelberg one because they consider the reaction of the lower level program. These two game models would be compared by using an example network and show some results that there is no superiority between the models in deterministic case, but in stochastic case Stackelberg approach is better than that of Cournot-Nash one as we expect.
Seo, Im-Ki;Park, Je-Jin;Sung, Soo-Lyeon;NamGung, Moon
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.3
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pp.112-123
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2012
Different from general roads, intersections are the points where roads having different geometric structure and traffic operation system are met, and thereby they have complicated road structure and environmental factors. Various changes in driving patterns such as collision between vehicles approaching from roads adjacent to intersections, sudden stop of vehicles upon stop sign, quick start upon green lights kept increasing traffic accidents. It is known that traffic accidents are mainly derived from human factors. This study, in order to find out factors affecting drivers' behaviors within intersections, measured physiological responses such as brain wave, sight, driving speed, and so on by using state-of-the-art measuring device. As to concentration brain wave at individual intersections, it was found out that brain wave of testes was higher at main Arterial and accident-prone intersections compared with that of subsidiary Arterial. In addition, it was detected that drivers' visual activity was widely distributed at accident-prone intersections, meaning that it enhanced cautious driving from nearby vehicles. As to major factors causing drivers' workloads, factors from nearby vehicles such as deceleration, acceleration, lane change of nearby vehicles appeared as direct factors causing drivers' workloads, clarifying that these factors were closely related to causes of traffic accidents at intersections. Results of this study are expected to be used as basic data for evaluation of safety at intersections in consideration of physiological response of drivers.
In order to investigate the contamination levels and dispersion patterns of heavy metals such as Cd, Co, Cr, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb and Zn by urbanization, soils beneath roadside-trees and leaves of Ginkgo biloba were collected from Seoul area during October to November in 2001. All tree leaves were grouped into washed and unwashed ones. The pH of most soil ranges from 6 to 9 indicating a weak acidic and alkaline. The element couples of Cd-Co, Cr-Ni and Zn-Cu-Pb have good correlation in soils, and contamination sources of Cd-Co, Cr-Ni and Zn-Cu-Pb could be similar. High correlation coefficients among Pb, Cu and Zn in G. biloba indicates that these elements show the similar behavior during the metabolism processes. From the results of pollution index calculation for soils, industrialized and heavy traffic area were severly polluted by heavy metals such as Cd, Cu, Pb and Zn. By the discriminant analysis, industrialized and heavy traffic areas are enriched in the order of Ni> Cr> Pb. Cadmium is useful to discriminate between industrialized and heavy traffic areas, Co and Pb are highly enhanced in heavy traffic area.
The purpose of this paper is to perform a basic study on the interaction between lanes, which can be achieved through analyzing traffic breakdown at the microscopic level. Using aerial photographic data for the microscopic analysis, this study analyzed the characteristics of traffic flow at a merging area. This research produced aggregated traffic data such as flows, speeds, and densities in 30 second intervals by lane for the macroscopic analysis and individual headway data by lane for the microscopic analysis. The paper contains an analysis of lane characteristics through flows, speeds, densities, and headway variations and also investigates the influence of ramp flows on mainline flows with space-time diagrams. Firstly, the merging area in this study is divided into three sections: before-merging, during-merging, and after-merging. The transition process was analyzed at each lane. Secondly, the breakdown was observed in detail with data divided in 50-foot units. The breakdown was checked through the relationships between ramp and freeway mainline flows, various techniques were proposed to analyze the breakdown, and the formation of breakdown was introduced as three stages in this study. In the near future, the findings of this study could contribute to determining the dynamic capacity on freeways by easily understanding changeable traffic breakdown patterns over time and space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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