KR102594586B1 - 교통 정보 센터의 l2 스위치 연결 구조 결정 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

교통 정보 센터의 l2 스위치 연결 구조 결정 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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Abstract

교통 정보 센터의 L2 스위치 연결 구조 결정 방법 및 이를 위한 장치를 개시한다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 교통 정보 센터의 L2 스위치 연결 구조 결정 방법 및 이를 위한 장치를 적용함으로써, 실시간 교통 정보를 통합하고, 수신하는 교통 관련 정보의 트래픽 양 또는 송신하는 통합 교통 정보의 트래픽 양에 따른 네트워크 성능 저하에 대응하기 위해 적절한 L2 스위치 그룹을 결정함으로써 네트워크 성능을 향상시키고, 데이터 지연 시간을 줄이며, 전체적인 처리량을 늘릴 수 있다.

Description

교통 정보 센터의 L2 스위치 연결 구조 결정 방법 및 이를 위한 장치{METHOD FOR DETERMINING L2 SWITCH CONNECTION STRUCTURE OF TRAFFIC INFORMATION CENTER AND APPARATUS THEREFOR}
본 발명은 교통 정보 센터의 L2 스위치 연결 구조 결정 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
국가 교통 정보 센터(National Traffic Information Center)는 국가 차원에서 교통 정보를 수집하고 분석하여 전국적인 교통체계의 안전성, 원활성, 효율성을 향상시키는 중요한 역할을 수행한다.
최근에는 전국 주요 도로에 차세대 지능형 교통 시스템(C-ITS: Cooperative-Intelligent Transport Systems)을 구축함에 따라 국가 교통 정보 센터의 역할은 더 중요해지고 있다.
국가 교통 정보 센터는 교통정보 연계, 통합 및 대국민 서비스 제공, 특별교통수송대책 등에 대한 효율적인 대응 및 지원을 위해 운영된다. 특히, 국가 교통 정보센터는 각 기관에서 수집되는 교통정보 및 센터설비를 활용하여 교통 상황관리 및 긴급사고처리, 소통정보 제공 등 교통 소통과 관련된 운영을 수행한다.
교통 정보 센터에서 다양한 교통 관련 정보를 수집, 통합 및 전송하는 과정에서 네트워크 성능 저하가 발생할 수 있다. 이러한 네트워크 성능 저하로 인해 교통 관련 서비스 제공의 효율성이 저하될 수 있다.
네트워크 성능 저하에 신속하게 대응하고, 효율적인 네트워크 구성을 통해 교통 정보의 수집과 전송이 원활하게 이루어질 수 있도록 하여 교통 정보 관련 서비스의 품질과 효율성을 개선하고, 사용자에게 더욱 정확하고 신속한 교통 정보를 제공하기 위한 기술의 연구 개발이 필요한 실정이다.
본 발명이 이루고자 하는 목적은, 실시간 교통 정보를 통합하고, 수신하는 교통 관련 정보의 트래픽 양 또는 송신하는 통합 교통 정보의 트래픽 양에 따른 네트워크 성능 저하에 대응하기 위해 적절한 L2 스위치 그룹을 결정함으로써 네트워크 성능을 향상시키고, 데이터 지연 시간을 줄이며, 전체적인 처리량을 늘릴 수 있는 교통 정보 센터의 L2 스위치 연결 구조 결정 방법 및 이를 위한 장치를 제공하는데 있다.
본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 수 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 정보 센터가 이용하는 L2 스위치의 연결 구조를 결정하기 위한 시스템은, 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터로부터 제1 네트워크와 연결되는 적어도 하나의 제1 L2 스위치를 이용하여 교통 관련 정보를 수집하고, 상기 교통 관련 정보를 기반으로 실시간 교통 관련 정보가 통합된 통합 교통 정보를 생성하고, 상기 교통 관련 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하에 대응하여 상기 제1 L2 스위치를 대체하기 위한 복수의 L2 스위치를 포함하는 제1 L2 스위치 그룹을 결정하는 교통 정보 처리 장치; 및 상기 교통 정보 처리 장치와 연동하고, 상기 네트워크 성능 저하 상태에 대한 정보, 상기 결정된 제1 L2 스위치 그룹에 대한 정보 및 상기 통합 교통 정보를 상황실 출력 모듈을 통하여 출력하는 상황실 처리 장치;를 포함한다.
상기 교통 정보 처리 장치는, 상기 제1 L2 스위치를 통하여 상기 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터와 연동하는 국도통합센터 또는 상기 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터로부터 상기 교통 관련 정보를 수신하는 교통 정보 수신 모듈; 상기 교통 관련 정보를 기반으로 실시간 교통 관련 정보가 통합된 통합 교통 정보를 생성하는 교통 정보 통합 모듈; 상기 통합 교통 정보를 제2 네트워크와 연결되는 적어도 하나의 제2 L2 스위치를 통하여 상기 통합 교통 정보를 외부 장치로 송신하는 교통 정보 송신 모듈; 상기 제1 네트워크를 통하여 수신되는 상기 교통 관련 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하를 판단하거나, 상기 제2 네트워크를 통하여 송신하는 상기 통합 교통 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하를 판단하는 네트워크 성능 저하 판단 모듈; 및 상기 제1 네트워크의 성능 저하에 대응하여 상기 제1 L2 스위치 그룹을 결정하거나, 상기 제2 네트워크의 성능 저하에 대응하여 상기 제2 L2 스위치를 대체하기 위한 복수의 L2 스위치를 포함하는 제2 L2 스위치 그룹을 결정하고, 상기 결정된 제1 L2 스위치 그룹에 대한 정보 또는 상기 결정된 제2 L2 스위치 그룹에 대한 정보를 상기 상황실 처리 장치로 송신하는 L2 스위치 그룹 모델링 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 네트워크 성능 저하 판단 모듈은, 네트워크 상태를 정상 상태인 제1 상태 또는 성능 저하된 상태인 제2 상태로 구분하여 결정하고, 상기 제2 상태는, 네트워크를 통해 송수신되는 데이터의 지연 시간이 증가하는 상태인 제2-1 상태, 상기 네트워크를 통해 처리되는 데이터 패킷이 손실되는 상태인 제2-2 상태 또는 상기 네트워크가 새로운 연결 요청을 거부하는 상태인 제2-3 상태 중 어느 하나인 것을 특징으로 한다.
상기 L2 스위치 그룹 모델링 모듈은, 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 복수의 L2 스위치가 서로 연결된 토폴로지 구조 형태로 결정하고, 네트워크의 성능 저하 상태에 따라 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹에 포함되는 L2 스위치의 수 또는 복수의 L2 스위치 간의 연결 링크의 수를 다르게 모델링하는 것을 특징으로 한다.
상기 L2 스위치 그룹 모델링 모듈은, 상기 제1 네트워크 또는 상기 제2 네트워크의 상태가 상기 제2-1 상태인 경우, 적어도 세 개의 L2 스위치가 2차원 다각형 구조를 이루도록 위치하며, 인접한 L2 스위치 간에만 연결 링크를 형성하도록 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 모델링하는 것을 특징으로 한다.
상기 L2 스위치 그룹 모델링 모듈은, 상기 제1 네트워크 또는 상기 제2 네트워크의 상태가 상기 제2-2 상태인 경우, 상기 제2-1 상태보다 네트워크 상태가 악화된 것으로 판단하고, 적어도 4개의 L2 스위치가 2차원 다각형 구조를 이루며, 인접한 L2 스위치 간에 연결 링크를 형성하고, 인접하지 않은 L2 스위치 간에도 연결 링크를 형성하도록 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 모델링하는 것을 특징으로 한다.
상기 L2 스위치 그룹 모델링 모듈은, 상기 제1 네트워크 또는 상기 제2 네트워크의 상태가 상기 제2-3 상태인 경우, 상기 제2-2 상태보다 네트워크 상태가 악화된 것으로 판단하고, 적어도 4개의 L2 스위치가 3차원 다각형 구조를 이루며, 인접한 L2 스위치 간에 연결 링크를 형성하고, 인접하지 않은 L2 스위치 간에도 연결 링크를 형성하도록 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 모델링하는 것을 특징으로 한다.
상기 L2 스위치 그룹 모델링 모듈은, 상기 제1 네트워크 또는 상기 제2 네트워크의 상태가 상기 제2-1 상태인 경우, 적어도 세 개의 L2 스위치가 2차원 다각형 구조인 제1 형태를 이루도록 위치하며, 인접한 L2 스위치 간에만 연결 링크를 형성하도록 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 모델링하는 것을 특징으로 한다.
상기 L2 스위치 그룹 모델링 모듈은, 상기 제1 네트워크 또는 상기 제2 네트워크의 상태가 상기 제2-2 상태인 경우, 상기 제2-1 상태보다 네트워크 상태가 악화된 것으로 판단하고, 상기 제1 형태에 적어도 하나의 L2 스위치를 더 연결하여 상기 제1 형태가 반복되는 2차원 다각형 구조인 제2 형태를 이루고, 인접한 L2 스위치 간에만 연결 링크를 형성하도록 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 모델링하는 것을 특징으로 한다.
상기 L2 스위치 그룹 모델링 모듈은, 상기 제1 네트워크 또는 상기 제2 네트워크의 상태가 상기 제2-3 상태인 경우, 상기 제2-2 상태보다 네트워크 상태가 악화된 것으로 판단하고, 상기 제2 형태에 적어도 하나의 L2 스위치를 더 연결하여 상기 제1 형태가 더욱 반복되는 3차원 다각형 구조인 제3 형태를 이루고, 인접한 L2 스위치 간에만 연결 링크를 형성하도록 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 모델링하는 것을 특징으로 한다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면 교통 정보 센터에서 L2 스위치의 연결 구조를 결정하기 위한 방법은, 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터로부터 제1 네트워크와 연결되는 적어도 하나의 제1 L2 스위치를 이용하여 교통 관련 정보를 수집하고, 상기 교통 관련 정보를 기반으로 실시간 교통 관련 정보가 통합된 통합 교통 정보를 생성하고, 상기 교통 관련 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하에 대응하여 상기 제1 L2 스위치를 대체하기 위한 복수의 L2 스위치를 포함하는 제1 L2 스위치 그룹을 결정하는 교통 정보 처리 단계; 및 네트워크 성능 저하 상태에 대한 정보, 상기 결정된 제1 L2 스위치 그룹에 대한 정보 및 상기 통합 교통 정보를 상황실 출력 모듈을 통하여 출력하는 상황실 처리 단계;를 포함한다.
상기 교통 정보 처리 단계는, 상기 제1 L2 스위치를 통하여 상기 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터와 연동하는 국도통합센터 또는 상기 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터로부터 상기 교통 관련 정보를 수신하는 교통 정보 수신 단계; 상기 교통 관련 정보를 기반으로 실시간 교통 관련 정보가 통합된 통합 교통 정보를 생성하는 교통 정보 통합 단계; 상기 통합 교통 정보를 제2 네트워크와 연결되는 적어도 하나의 제2 L2 스위치를 통하여 상기 통합 교통 정보를 외부 장치로 송신하는 교통 정보 송신 단계; 상기 제1 네트워크를 통하여 수신되는 상기 교통 관련 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하를 판단하거나, 상기 제2 네트워크를 통하여 송신하는 상기 통합 교통 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하를 판단하는 네트워크 성능 저하 판단 단계; 및 상기 제1 네트워크의 성능 저하에 대응하여 상기 제1 L2 스위치 그룹을 결정하거나, 상기 제2 네트워크의 성능 저하에 대응하여 상기 제2 L2 스위치를 대체하기 위한 복수의 L2 스위치를 포함하는 제2 L2 스위치 그룹을 결정하고, 상기 결정된 제1 L2 스위치 그룹에 대한 정보 또는 상기 결정된 제2 L2 스위치 그룹에 대한 정보를 상기 상황실 출력 모듈로 송신하는 L2 스위치 그룹 모델링 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 네트워크 성능 저하 판단 단계는, 네트워크 상태를 정상 상태인 제1 상태 또는 성능 저하된 상태인 제2 상태로 구분하여 결정하고, 상기 제2 상태는, 네트워크를 통해 송수신되는 데이터의 지연 시간이 증가하는 상태인 제2-1 상태, 상기 네트워크를 통해 처리되는 데이터 패킷이 손실되는 상태인 제2-2 상태 또는 상기 네트워크가 새로운 연결 요청을 거부하는 상태인 제2-3 상태 중 어느 하나이고, 상기 L2 스위치 그룹 모델링 단계는, 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 복수의 L2 스위치가 서로 연결된 토폴로지 구조 형태로 결정하고, 네트워크의 성능 저하 상태에 따라 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹에 포함되는 L2 스위치의 수 또는 복수의 L2 스위치 간의 연결 링크의 수를 다르게 모델링하는 것을 특징으로 한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따르면, 교통 정보 센터의 L2 스위치 연결 구조 결정 방법 및 이를 위한 장치를 적용함으로써 실시간 교통 정보를 통합하고, 수신하는 교통 관련 정보의 트래픽 양 또는 송신하는 통합 교통 정보의 트래픽 양에 따른 네트워크 성능 저하에 대응하기 위해 적절한 L2 스위치 그룹을 결정함으로써 네트워크 성능을 향상시키고, 데이터 지연 시간을 줄이며, 전체적인 처리량을 늘릴 수 있다.
또한, L2 스위치 그룹 모델링 모듈을 사용하여 L2 스위치 그룹을 결정하고, 이들 스위치 간의 연결 구조를 복수의 L2 스위치가 서로 연결된 토폴로지 구조 형태로 구성함으로써 이를 통해 네트워크의 장애 허용성이 높아지고, 스위치 간 다중 연결 경로를 제공할 수 있다.
또한, 교통 정보 수신 모듈을 통해 교통 관련 정보를 수신하고, 이를 기반으로 실시간 교통 정보를 통합하여 최신의 교통 정보를 신속하게 처리하고, 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 네트워크 성능 저하 판단 모듈은 네트워크의 상태를 정상 상태와 성능 저하된 상태로 구분하고, 이를 통해 시스템은 지속적으로 네트워크 성능을 모니터링하고, 필요에 따라 조정할 수 있다.
또한, L2 스위치 그룹 모델링 모듈은 네트워크 성능 저하 상태에 따라 L2 스위치 그룹에 포함되는 스위치의 수 또는 연결 링크의 수를 다르게 모델링할 수 있다. 이를 통해 시스템은 다양한 상황에 대응하고, 필요에 따라 구성을 조절할 수 있다.
여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라 하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 교통 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 국가 교통 정보 센터의 교통 정보 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹의 구조를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹의 구조를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 성능 저하를 판단하기 위하여 이용될 수 있는 인공신경망 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 국가 교통 정보 센터의 교통 정보 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 정보 시스템에서 수행되는 L2 스위치 연결 구조 결정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 지능형 교통 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 지능형 교통 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, “가진다”, “가질 수 있다”, “포함한다” 또는 “포함할 수 있다” 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 제2, 제1 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소 들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다.
상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 명세서에서 각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
또한, 본 명세서에 기재된 '~모듈'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있으며, '~모듈'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~모듈'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~모듈'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~모듈'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터 구조들 및 변수들을 포함할 수 있다. 구성요소들과 '~모듈'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~모듈'들로 더 분리될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 교통 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 교통 시스템(1)은 국가 교통 정보 센터(10), 지방국토관리청 교통 정보 센터(20), 정보 제공 서버(30)를 포함할 수 있다.
도 1의 지능형 교통 시스템(1)은 일 실시예에 따른 것으로서, 도 1에 도시된 모든 블록이 필수 구성요소는 아니며, 다른 실시예에서 지능형 교통 시스템(1)에 포함된 일부 블록이 추가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
지능형 교통 시스템(1)은 지능형교통체계(ITS: Intelligent Transport Systems)를 운용하는 시스템을 의미할 수 있다.
지능형교통체계는 최신 정보 기술(IT)과 통신 기술을 활용하여 교통 시스템의 안전성, 운영성, 환경성 등을 개선하고 효율적으로 관리하기 위한 교통체계일 수 있다. 지능형교통체계는 다양한 기술과 서비스로 구성되어 있으며, 이를 통해 교통체계 전반의 문제를 해결할 수 있다.
지능형교통체계는 교통정보 제공 서비스, 자동차 안전 기술, 자율주행 자동차 기술, 교통 관제 시스템 및 교통환경 개선 기술과 관련된 기술 또는 서비스를 제공하는데 이용될 수 있다.
국가 교통 정보 센터(National Traffic Information Center, 10)는 국가 차원에서 교통 정보를 수집하고 분석하여 전국적인 교통체계의 안전성, 원활성, 효율성을 향상시키는 기관으로서, 정부에서 운영하는 교통 정보 제공 시스템을 의미할 수 있다.
국가 교통 정보 센터(10)는 교통정보 연계, 통합 및 대국민 서비스 제공, 특별교통수송대책 등에 대한 효율적인 대응 및 지원을 위해 운영된다. 여기서, 국가 교통 정보 센터(10)의 운영은 각 기관에서 수집하는 교통정보 및 센터설비를 활용하여 교통 상황관리 및 긴급사고처리, 소통정보 제공 등 교통 소통과 관련된 일체의 행위가 필요한 부분에 대한 운영을 의미한다. 국가 교통 정보 센터(10)의 센터설비는 신속하고, 정확한 실시간 교통정보 제공을 위한 설비로서, 각 기관의 교통정보를 연계, 대국민 서비스 등에 활용되는 설비를 의미할 수 있다.
국가 교통 정보 센터(10)는 교통 안전을 위한 다양한 정보를 수집하고, 분석하여 교통 정보를 제공한다.
국가 교통 정보 센터(10)에서 제공하는 교통 서비스 정보에는 실시간 교통 정보, 경로 정보, 교통 혼잡 정보, 도로 교통 사고 정보, 고속도로 휴게소 및 톨게이트의 이용 상황, 돌발 이벤트 관련 정보 등이 포함될 수 있다.
예를 들어, 국가 교통 정보 센터(10)는 교통 서비스 정보를 제공하여 운전자들이 교통 혼잡 구간과 교통 사고가 발생한 지역 등을 미리 파악하여 적절한 대처를 할 수 있도록 한다. 또한, 국가 교통 정보 센터(10)는 교통 서비스 정보를 유관 기관 또는 기 설정된 소정의 외부 장치로 제공하여 돌발 이벤트 대응, 임무 수행 등에 활용될 수 있다. 또한, 국가 교통 정보 센터(10)는 교통 서비스 정보를 교통 정책 수집기관, 연구기관 등에 제공하여, 교통 흐름 개선과 교통안전 확보를 위해 교통정책 수립, 연구 등에 활용될 수 있다.
지방국토관리청 교통 정보 센터(20)는 지역적인 교통 정보를 수집하고 분석하여 지역 교통체계의 안전성, 원활성, 효율성을 향상시키는 기관으로서, 지방국토관리청 또는 지방청에서 운영하는 교통 정보 제공 시스템을 의미할 수 있다.
지방국토관리청 교통 정보 센터(20)는 지역 교통 정보 수집, 지역 교통사고 대응, 지역 교통정체 대응, 지역 교통정책 수립 등을 수행할 수 있고, 도로 교통 상황의 효율적인 관리와 교통 흐름의 원활한 유지를 지원할 수 있다.
지방국토관리청 교통 정보 센터(20)는 기 설정된 지역 내의 도로 센서 설비, CCTV 설비, 가변형도로전광표지(VMS: Variable Message Sign) 설비, 대중 교통 설비, 차량검지시스템(Vehicle Detection System) 설비, 가변속도제한시스템(VSL；Variable Speed Limit) 설비, 자동차량인식(AVI: Automatic Vehicle Identification) 장치 등을 관리하고 운용할 수 있다.
지방국토관리청 교통 정보 센터(20)는 국가 교통 정보 센터(10)와 연동하며, 지방국토관리청 교통 정보 센터(20) 및 국가 교통 정보 센터(10)는 교통 정보 수집, 분석 등을 위해 서로 정보를 공유할 수 있다.
지방국토관리청 교통 정보 센터(20)는 기 설정된 지역 내에서 수집된 도로 교통 정보, CCTV 영상정보, 도로전광표지(VMS) 정보, 대중 교통 관련 정보, 차량검지시스템 정보, 가변속도제한시스템 정보, 자동차량 인식 정보, 광역 대중교통정보 등에 대한 교통 관련 정보를 국가 교통 정보 센터(10)로 전송할 수 있다.
또한, 지방국토관리청 교통 정보 센터(20)는 국가 교통 정보 센터(10)로부터 수신된 지역 교통정책, 교통 대응 정보, 돌발 이벤트 대응 교통정보 등을 수신할 수 있으며, 수신된 정보에 따라 구축된 설비를 제어할 수 있다.
본 실시예에 따른 지방국토관리청 교통 정보 센터(20)는 제1 지방국토관리청 교통 정보 센터(22), 제2 지방국토관리청 교통 정보 센터(24), 제3 지방국토관리청 교통 정보 센터(26), 제4 지방국토관리청 교통 정보 센터(28) 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 지방국토관리청 교통 정보 센터(20)는 서울청 교통 정보 센터, 대전청 교통 정보 센터, 원주청 교통 정보 센터, 익산청 교통 정보 센터, 부산청 교통 정보 센터 등을 포함할 수 있다.
복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터(22, 24, 26, 28) 각각은, 서로 다른 지역에 대한 교통 정보를 관리하며, 지역 각각에 대한 서로 다른 지역 각각의 도로 센서 설비, CCTV 설비, 가변형도로전광표지(VMS: Variable Message Sign) 설비, 대중 교통 설비, 차량검지시스템(Vehicle Detection System) 설비, 가변속도제한시스템(VSL；Variable Speed Limit) 설비, 자동차량인식(AVI: Automatic Vehicle Identification) 장치 등을 관리하고 운용할 수 있다.
정보 제공 서버(30)는 국가 교통 정보 센터(10)의 교통 정보 시스템(100)으로부터 정보를 수신하는 서버를 의미할 수 있다. 정보 제공 서버(30)는 교통 정보 시스템(100)으로부터 통합 교통 정보를 제공받는 외부 장치일 수 있다.
정보 제공 서버(30)는 국가 교통 정보 센터(10)로부터 지역 교통정책, 교통 대응 정보, 돌발 이벤트 대응 교통정보, 실시간 교통 정보, 교통 상황 통계 정보 등을 수신하고, 수신된 정보를 연결된 외부 장치로 전달할 수 있다.
여기서, 정보 제공 서버(30)는 민간 교통 정보 서버(32) 및 유관 기관 서버(34)를 포함할 수 있다.
민간 교통 정보 서버(32)는 국가 교통 정보 센터(10)로부터 교통 관련 정보를 제공받아, 일반인과 기업을 대상으로 다양한 교통 관련 서비스를 제공하는 역할을 할 수 있다. 예를 들어, 민간 교통 정보 서버(32)는 국가 교통 정보 센터로부터 제공받은 도로 교통, 대중 교통, 환승 등에 대한 정보를 종합적으로 분석하여, 실시간 교통 상황, 최적의 경로 추천, 대중 교통 정보 등을 제공하는 교통 정보 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 민간 교통 정보 서버(32)는 개인화된 서비스를 제공하기 위해 사용자의 위치, 이동 패턴, 선호도 등을 고려한 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.
유관 기관 서버(34)는 유관 기관의 교통, 환승 등에 대한 정보를 제공하는 서버로서, 교통 정보, 소통정보, CCTV 영상 정보, 돌발 이벤트 대응 교통정보 등을 제공하기 위한 외부 장치 예컨대, 청와대(국가위기상황센터), 국가정보원, 행정안전부, 소방방재청, 군 관련 기관 등과 연동할 수 있다.
이 외에도 정보 제공 서버(30)는 교통 정보 제공 서버(미도시) 및 연구 기관 서버(미도시) 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 교통 정보 제공 서버는 대국민 도로 교통, 대중 교통, 환승 등에 대한 정보를 제공하는 서버로서, 인터넷 서비스, 현장안내 시스템(예: KIOSK, PDP) 서비스, 모바일 서비스, ARS 서비스 등을 제공하기 위한 외부 장치(예: 사용자 단말, 관리자 단말, 키오스크 단말 등)와 연동할 수 있다.
연구 기관 서버는 교통 정책 기관의 통계 분석 등에 대한 정보를 제공하는 서버로서, 교통 분석 정보, 교통 통계 정보 등을 제공하기 위한 외부 장치 예컨대, 교통정책 수집 기관, 연구기관 등과 연동할 수 있다.
외부 장치는 국가 교통 정보 센터(10)의 운용과 관계된 임무를 수행하는 기관 또는 기관에 구비된 단말을 의미할 수 있다.
외부 장치는 교통 관련 정보를 수집 및 저장할 수 있다. 예를 들어, 외부 장치는 고속도로 관련 기관(예: 한국도로공사, 민자고속도로 등), 일반 국도 관련 기관(예: 국토부 산하 지방청), 지방도 관련 기관, 시군도 관련 기관일 수 있으며, 경찰청, 기상청, 산림청, 민간 기업(예: 통신사, 차량 IT 기술 관련 기업 등) 등을 포함할 수 있다.
본 발명에서, 지방국토관리청 교통 정보 센터(20), 정보 제공 센터(30) 및 외부 장치는 서로 별도의 구성인 것으로 기재하고 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 지방국토관리청 교통 정보 센터(20), 정보 제공 센터(30) 및 외부 장치의 전체 또는 일부 구성은 서로 통합되거나, 직접적으로 연결된 구성일 수 있다.
교통 정보 시스템(100)으로부터 통합 교통 정보를 제공받는 외부 장치는, 지방국토관리청 교통 정보 센터(20), 정보 제공 센터(30), 국도통합센터(40)일 수 있고, 지방국토관리청 교통 정보 센터(20), 정보 제공 센터(30), 국도통합센터(40)이외의 장치일 수도 있다.
국도통합센터는 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터(22, 24, 26, 28)로부터 수집한 교통 관련 정보를 통합하고, 가공하여 데이터베이스에 저장하고 국가 교통 정보 센터(10) 또는 교통 정보 시스템(100)으로 전송할 수 있다.
국도통합센터는 국가 교통 정보 센터(10) 또는 교통 정보 시스템(100)으로부터 민간정보를 제공받거나, 고속도로 정보 지자체 소통 정보를 제공받을 수 있다.
국도통합센터는 국가 교통 정보 센터(10) 또는 교통 정보 시스템(100)으로 국도 소통 정보 또는 영상 정보를 제공할 수 있다.
국토관리사무소는 도로시설물 관리 및 터널/교량 관리와 관련된 업무를 수행할 수 있다.
국도통합센터는 국토관리사무소로 재난안전센터를 운용하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 재난안전센터를 운용하기 위한 정보로는 CCTV 영상이 있을 수 있다.
교통 정보 시스템(100)은 국가 교통 정보 센터(10) 내에 설치되어, 정보 수집, 정보 관리 처리, 정보 제공 처리, 정보 저장 등 국가 교통 정보 센터(10)의 다양한 기능을 수행하는 장치를 의미한다.
본 실시예에 따른 교통 정보 시스템(100)은 교통 관련 정보를 수집하고, 수집된 교통 관련 정보를 통합 처리하여 통합 교통 정보를 생성한다.
국가 교통 정보 센터(10), 지방국토관리청 교통 정보 센터(20), 정보 제공 서버(30) 및 외부 장치는 네트워크(50-1, 50-2)를 통해 통신할 수 있다.
네트워크(50)는 국가 교통 정보 센터(10), 지방국토관리청 교통 정보 센터(20), 정보 제공 서버(30) 및 외부 장치 간의 통신이 가능하도록 구성될 수 있다. 네트워크(50)는 설치 환경에 따라, 예를 들어, 이더넷(Ethernet), 유선 홈 네트워크(Power Line Communication), 전화선 통신 장치 및 RS-serial 통신 등의 유선 네트워크, 이동통신망, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi, Bluetooth 및 ZigBee 등과 같은 무선 네트워크 또는 그 조합으로 구성될 수 있다.
통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(50)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 국가 교통 정보 센터(10), 지방국토관리청 교통 정보 센터(20), 정보 제공 서버(30) 및 외부 장치 사이의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(50)는 PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다.
또한, 네트워크(50)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
도 1에서, 네트워크(50-1)과 네트워크(50-2)는 서로 다른 것으로 도시되어 있으나, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니고, 네트워크(50-1)과 네트워크(50-2)는 하나의 네트워크일 수 있고, 서로 다른 네트워크일 수도 있으며, 도 1에 도시되지 않은 네트워크가 추가로 더 포함될 수도 있다.
지능형 교통 시스템(1)은 복수개의 네트워크(50)를 포함할 수 있고, 국가 교통 정보 센터(10), 지방국토관리청 교통 정보 센터(20), 정보 제공 서버(30), 국도통합센터(40) 및 외부 장치는 한 개 또는 복수개의 네트워크를 다양한 방식으로 이용하여 통신을 수행할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 국가 교통 정보 센터의 교통 정보 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
교통 정보 시스템(100)은 교통 정보 처리 장치(210) 및 상황실 처리 장치(220)를 포함할 수 있다.
교통 정보 처리 장치(210)는 교통 정보 수신 모듈(212), 교통 정보 통합 모듈(214), 교통 정보 송신 모듈(216), 네트워크 성능 저하 판단 모듈(218) 및 L2 스위치 그룹 모델링 모듈(219)를 포함할 수 있다.
상황실 처리 장치(220)는 상황실 출력 모듈(222)를 포함할 수 있다.
교통 정보 처리 장치(210)는 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터(20)로부터 제1 네트워크(50-1)와 연결되는 적어도 하나의 제1 L2 스위치(231)를 이용하여 교통 관련 정보를 수집하고, 교통 관련 정보를 기반으로 실시간 교통 관련 정보가 통합된 통합 교통 정보를 생성하고, 교통 관련 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하에 대응하여 제1 L2 스위치(231)를 대체하기 위한 복수의 L2 스위치를 포함하는 제1 L2 스위치 그룹을 결정할 수 있다.
여기서, '교통 관련 정보의 트래픽 양'은 정보가 네트워크를 통해 전송되는 양을 의미할 수 있고, 교통 관련 데이터 트래픽 또는 교통 관련 데이터가 이용하는 네트워크 트래픽을 의미할 수 있고, 인터넷, 모바일 네트워크, 또는 기타 통신 네트워크에서 교통 관련 정보에 해당하는 데이터가 전송되는 양을 나타낼 수 있다.
여기서, 교통 관련 정보는 CCTV 영상정보, 가변형도로전광표지(VMS: Variable Message Sign) 정보, 차량검지시스템(Vehicle Detection System) 정보, 가변속도제한시스템(VSL；Variable Speed Limit) 정보, 다수의 운전자들로부터 제공받은 도로에 대한 정보인 운전자 제보 교통 정보, 취약구간정보 또는 운행차량의 차량번호를 자동으로 인식하는 자동차량인식(AVI: Automatic Vehicle Identification) 장치가 출력한 자동차량인식정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
운전자 제보 교통 정보는 다수의 운전자들로부터 제공받은 도로에 대한 정보일 수 있다.
차량검지시스템 정보는 교통량, 도로 점유율, 지점 속도 등을 포함할 수 있다.
취약구간정보는 결빙, 안개 등에 취약한 도로 구간에 대한 정보를 포함할 수 있다.
상황실 처리 장치(220)는 교통 정보 처리 장치와 연동하고, 네트워크 성능 저하 상태에 대한 정보, 결정된 제1 L2 스위치 그룹에 대한 정보 및 통합 교통 정보를 상황실 출력 모듈을 통하여 출력할 수 있다. 상황실 처리 장치(220)는 교통 정보 처리 장치(210)로부터 네트워크 성능 저하 상태에 대한 정보, 제1 L2 스위치 그룹에 대한 정보 및 통합 교통 정보를 수신할 수 있다. 상황실 처리 장치(220)는 교통 정보 처리 장치와 연동하고, 네트워크 성능 저하 판단 결과와 통합 교통 정보 및 L2 스위치 그룹 모델링 모듈(219)에 의하여 결정된 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹에 대한 정보를 상황실 출력 모듈을 통해 출력할 수 있다.
교통 정보 시스템(100) 또는 국가 교통 정보 센터(10)의 운용자는 상황실 출력 모듈을 통하여 도출되는 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹에 대한 정보를 확인하고 제1 L2 스위치(231) 또는 제2 L2 스위치(232)를 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹으로 대체할 수 있다.
교통 정보 수신 모듈(212)은 적어도 하나의 제1 L2 스위치(231)를 통하여 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터와 연동하는 국도통합센터 또는 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터로부터 교통 관련 정보를 수신할 수 있다.
한편, 교통 정보 수신 모듈(212)은 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터(20) 각각으로부터 교통 관련 정보를 수신하는 것으로 기재하고 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 별도의 중계 센터(예: 국도 통합 센터), 중계 장치(중계 서버, 빅데이터 서버, 연계 서버 등) 등을 경유하여 교통 관련 정보를 수신할 수도 있다.
교통 정보 통합 모듈(214)은 교통 관련 정보를 기반으로 실시간 교통 관련 정보가 통합된 통합 교통 정보를 생성할 수 있다.
교통 정보 통합 모듈(214)은 통합 교통 관련 정보를 생성하는 처리 동작과 관련된 정보를 저장 및 관리하는 동작을 수행할 수 있다.
교통 정보 통합 모듈(214)은 교통 정보 수신 모듈(212)로부터 교통 관련 정보를 수신하고, 수신한 교통 관련 정보 및 생성한 통합 교통 관련 정보를 저장할 수 있다. 교통 정보 통합 모듈(214)은 요청 신호가 존재하는 경우 기 저장된 정보를 불러와 제공할 수 있다.
교통 정보 통합 모듈(214)은 데이터베이스 기반의 모듈을 포함하거나, 데이터베이스 기반의 모듈과 연결되어 구현될 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 정보를 저장 및 관리할 수 있다면 다양한 형태의 저장 모듈(예: 클라우드, 가상 메모리 등)을 포함하거나 연결되어 구현될 수 있다.
교통 정보 통합 모듈(214)은 교통 관련 정보에 포함된 CCTV 영상정보, 가변형도로전광표지(VMS: Variable Message Sign) 정보, 차량검지시스템(Vehicle Detection System) 정보, 가변속도제한시스템(VSL；Variable Speed Limit) 정보, 다수의 운전자들로부터 제공받은 도로에 대한 정보인 운전자 제보 교통 정보, 취약구간정보 또는 운행차량의 차량번호를 자동으로 인식하는 자동차량인식(AVI: Automatic Vehicle Identification) 장치가 출력한 자동차량인식정보를 동일 또는 유사 카테고리끼리 융합하고, 융합된 적어도 하나의 정보들을 전자 지도에 통합할 수 있다.
여기서, 통합 교통 정보를 생성하기 위한 정보의 융합은 정보의 결합, 합산, 필터링, 삭제, 수정 등을 포함하는 처리 동작일 수 있다. 또한, 전자 지도는 표준화된 전자 지도인 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
교통 정보 통합 모듈(214)은 정보 결합 시, 중복 또는 기 설정된 필터링 기준에 해당하는 경우 필터링을 통해 정보를 삭제 및 가공할 수 있다.
교통 정보 통합 모듈(214)은 경찰청의 사고 정보 또는 기상청의 기상 정보가 추가로 획득된 경우, 교통 관련 정보와 함께 사고 정보, 기상 정보 등을 융합하여 통합 교통 정보를 생성할 수도 있다.
교통 정보 통합 모듈(214)은 교통 관련 정보를 기반으로 분석된 실시간 교통 정보를 통합 교통 정보에 매칭하는 동작을 수행한다. 교통 정보 통합 모듈(214)은 교통 관련 정보를 기반으로 도로 상의 교통량, 혼잡 정도 등을 분석한 실시간 교통 정보를 산출하고, 산출된 실시간 교통 정보를 통합 교통 정보에 반영할 수 있다.
교통 정보 통합 모듈(214)은 전자 지도에 실시간 교통 정보를 추가 처리할 수 있으며, 숫자, 색상, 음영 등을 통해 도로 상의 교통량, 혼잡 정도 등을 표현할 수 있다.
교통 정보 송신 모듈(216)은 통합 교통 정보를 제2 네트워크(50-2)와 연결되는 적어도 하나의 제2 L2 스위치를 통하여 통합 교통 정보를 외부 장치로 송신할 수 있다.
네트워크 성능 저하 판단 모듈(218)은 제1 네트워크(50-1)를 통하여 수신되는 교통 관련 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하를 판단하거나, 제2 네트워크(50-2)를 통하여 송신하는 통합 교통 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하를 판단할 수 있다.
네트워크 성능 저하 판단 모듈(218)은 네트워크 상태를 정상 상태인 제1 상태 또는 성능 저하된 상태인 제2 상태로 구분하여 결정할 수 있다.
제2 상태는 네트워크를 통해 송수신되는 데이터의 지연 시간이 증가하는 상태인 제2-1 상태, 네트워크를 통해 처리되는 데이터 패킷이 손실되는 상태인 제2-2 상태 또는 네트워크가 새로운 연결 요청을 거부하는 상태인 제2-3 상태 중 어느 하나일 수 있다.
L2 스위치 그룹 모델링 모듈(219)은 제1 네트워크(50-1)의 성능 저하에 대응하여 제1 L2 스위치 그룹을 결정하거나, 제2 네트워크의 성능 저하에 대응하여 제2 L2 스위치(232)를 대체하기 위한 복수의 L2 스위치를 포함하는 제2 L2 스위치 그룹을 결정하고, 결정된 제1 L2 스위치 그룹에 대한 정보 또는 결정된 제2 L2 스위치 그룹에 대한 정보를 상황실 처리 장치로 송신할 수 있다.
L2 스위치 그룹 모델링 모듈(219)은 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹을 복수의 L2 스위치가 서로 연결된 토폴로지 구조 형태로 결정하고, 네트워크의 성능 저하 상태에 따라 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹에 포함되는 L2 스위치의 수 또는 복수의 L2 스위치 간의 연결 링크의 수를 다르게 모델링할 수 있다.
구조의 변경 대상이 되는 제1 L2 스위치(231) 또는 제2 L2 스위치(232)는 네트워크, 교통 정보 수신 모듈(214) 또는 교통 정보 송신 모듈(216)와 단일 연결된 L2 스위치일 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니고, 복수의 L2 스위치 그룹 또는 복수의 L2 스위치를 포함하는 토폴로지 구조 내에서 선택된 L2 스위치일 수 있다.
L2 스위치는 컴퓨터 네트워크에서 사용되는 네트워크 스위치의 한 종류일 수 있다. L2 스위치는 OSI 모델의 두 번째 계층, 즉 데이터 링크 계층에서 동작할 수 있다. L2 스위치는 네트워크에서 데이터를 전송하는 역할을 할 수 있다. 이를 위해 스위치는 각 포트에 연결된 장치의 MAC 주소를 학습하고, 이를 이용하여 스위치의 다른 포트로 데이터를 전송할 수 있다. 이러한 학습 기능을 통해 L2 스위치는 네트워크에 연결된 각 장치의 위치를 파악하고, 효율적으로 데이터를 전송할 수 있다.
L2 스위치는 흐름 제어와 오류 제어를 지원하여 데이터 전송의 안정성과 효율성을 높일 수 있다. 흐름 제어는 데이터의 전송 속도를 조절하여 네트워크의 혼잡을 방지하고, 오류 제어는 전송 중에 발생할 수 있는 에러를 검출하여 재전송을 요청함으로써 데이터 전송의 신뢰성을 보장할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹의 구조를 나타내는 도면이다.
L2 스위치 그룹 모델링 모듈(219)은 제1 네트워크(50-1) 또는 제2 네트워크(50-2)의 상태가 제2-1 상태인 경우, 적어도 세 개의 L2 스위치가 2차원 다각형 구조를 이루도록 위치하며, 인접한 L2 스위치 간에만 연결 링크를 형성하도록 하는 제1-1 구조로 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹을 모델링할 수 있다.
도 3의 (a)는 제1-1 구조를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도면부호, 301은 L2 스위치를 나타내고, 302는 L2 스위치 간의 연결 링크를 나타낸다.
L2 스위치 그룹 모델링 모듈(219)은 제1 네트워크(50-1) 또는 제2 네트워크(50-2)의 상태가 제2-2 상태인 경우, 제2-1 상태보다 네트워크 상태가 악화된 것으로 판단하고, 적어도 4개의 L2 스위치가 2차원 다각형 구조를 이루며, 인접한 L2 스위치 간에 연결 링크를 형성하고, 인접하지 않은 L2 스위치 간에도 연결 링크를 형성하도록 하는 제1-2 구조로 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹을 모델링할 수 있다.
도 3의 (b)는 제1-2 구조를 예시적으로 나타내는 도면이다.
L2 스위치 그룹 모델링 모듈(219)은 제1 네트워크(50-1) 또는 제2 네트워크(50-2)의 상태가 제2-3 상태인 경우, 제2-2 상태보다 네트워크 상태가 악화된 것으로 판단하고, 적어도 4개의 L2 스위치가 3차원 다각형 구조를 이루며, 인접한 L2 스위치 간에 연결 링크를 형성하고, 인접하지 않은 L2 스위치 간에도 연결 링크를 형성하도록 하는 제1-3 구조로 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹을 모델링할 수 있다.
도 3의 (c)는 제1-3 구조를 예시적으로 나타내는 도면이다.
그러나, 도 3의 (b) 및 도 3의 (c)를 참조하면, 제1-2 구조는 2차원 구조이고, 제1-3 구조는 3차원 구조이나, 제1-2 구조 및 제1-3 구조에 각각 포함된 L2 스위치의 수 및 연결 링크는 실질적으로 동일할 수 있다.
따라서, L2 스위치 그룹 모델링 모듈(219)은 과거 이력을 참고하여, 같은 제1 L2 스위치(231) 또는 제2 L2 스위치(232)에 도 3의 (b)와 같은 형태의 스위치 그룹으로 대체할 것을 결정한 적이 있는 경우, 도 3의 (c)와 같은 형태의 스위치 그룹으로 대체할 것을 결정하지 않고, 적어도 5개의 L2 스위치가 포함된 제1-3 구조를 가진 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹으로 대체할 것을 결정할 수 있다.
L2 스위치 그룹 모델링 모듈(219)은 네트워크 상태가 제1 상태에서 제2-1 상태, 제2-1 상태에서 제2-2 상태로 순차적으로 변한 경우, 네트워크 상태가 제2-2 상태이더라도 제1 L2 스위치(231) 또는 제2 L2 스위치(232)를 제1-2 구조를 가진 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹으로 대체할 것을 결정하는 것이 아니라, 제1-3 구조를 가진 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹으로 대체할 것을 결정할 수 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹의 구조를 나타내는 도면이다.
L2 스위치 그룹 모델링 모듈(219)은 제1 네트워크(50-1) 또는 제2 네트워크(50-2)의 상태가 제2-1 상태인 경우, 적어도 세 개의 L2 스위치가 2차원 다각형 구조인 제1 형태를 이루도록 위치하며, 인접한 L2 스위치 간에만 연결 링크를 형성하도록 하는 제2-1 구조로 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹을 모델링할 수 있다.
도 4의 (a)는 제2-1 구조를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 도면부호 401은 L2 스위치를 나타내고, 402는 L2 스위치 간의 연결 링크를 나타낸다.
도 4를 참조하면, 제1 형태는 복수의 L2 스위치가 삼각형의 꼭짓점에 각각 위치한 형태로 도시되어 있으나 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고, 제1 형태와 L2 스위치의 위치는 다양하게 변경 실시될 수 있다.
L2 스위치 그룹 모델링 모듈(219)은 제1 네트워크(50-1) 또는 제2 네트워크(50-2)의 상태가 제2-2 상태인 경우, 제2-1 상태보다 네트워크 상태가 악화된 것으로 판단하고, 제1 형태에 적어도 하나의 L2 스위치를 더 연결하여 제1 형태가 반복되는 2차원 다각형 구조인 제2 형태를 이루고, 인접한 L2 스위치 간에만 연결 링크를 형성하도록 하는 제2-2 구조로 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹을 모델링할 수 있다.
도 4의 (b)는 제2-2 구조를 예시적으로 나타내는 도면이다.
L2 스위치 그룹 모델링 모듈(219)은 제1 네트워크(50-1) 또는 제2 네트워크(50-2)의 상태가 제2-3 상태인 경우, 제2-2 상태보다 네트워크 상태가 악화된 것으로 판단하고, 제2 형태에 적어도 하나의 L2 스위치를 더 연결하여 제1 형태가 더욱 반복되는 3차원 다각형 구조인 제3 형태를 이루고, 인접한 L2 스위치 간에만 연결 링크를 형성하도록 하는 제2-3 구조로 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹을 모델링할 수 있다.
L2 스위치 그룹 모델링 모듈(219)은 네트워크 상태가 제1 상태에서 제2-1 상태, 제2-1 상태에서 제2-2 상태로 순차적으로 변한 경우, 네트워크 상태가 제2-2 상태이더라도 제1 L2 스위치(231) 또는 제2 L2 스위치(232)를 제2-2 구조를 가진 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹으로 대체할 것을 결정하는 것이 아니라, 제2-3 구조를 가진 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹으로 대체할 것을 결정할 수 있다.
교통 정보 수신 모듈(212)은 국가 교통 정보 센터(10) 또는 교통 정보 시스템(100)의 운영자로부터 제1 L2 스위치(231)가 제1 L2 스위치 그룹으로 대체되는 경우, 제1 L2 스위치 그룹에 포함된 복수의 L2 스위치 전부 또는 일부를 이용하여 제1 네트워크로부터 교통 관련 정보를 수신할 수 있다.
교통 정보 송신 모듈(216)은 국가 교통 정보 센터(10) 또는 교통 정보 시스템(100)의 운영자로부터 제2 L2 스위치(232)가 제2 L2 스위치 그룹으로 대체되는 경우, 제1 L2 스위치 그룹에 포함된 복수의 L2 스위치 전부 또는 일부를 이용하여 제2 네트워크를 통해 통합 교통 정보를 송신할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 성능 저하를 판단하기 위하여 이용될 수 있는 인공신경망 모델을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 네트워크 성능 저하 판단 모듈(218)은 인공신경망 모델(500)을 이용하여 네트워크의 상태가 정상인지 또는 성능 저하된 상태인지 판단할 수 있다.
인공신경망 모델(500)은, 기계학습 모델의 일 예로서, 기계학습(Machine Learning) 기술과 인지과학에서, 생물학적 신경망의 구조에 기초하여 구현된 통계학적 학습 알고리즘 또는 그 알고리즘을 실행하는 구조이다.
일 실시예에 따르면, 인공신경망 모델(500)은, 생물학적 신경망에서와 같이 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런인 노드(Node)들이 시냅스의 가중치를 반복적으로 조정하여, 특정 입력에 대응한 올바른 출력과 추론된 출력 사이의 오차가 감소되도록 학습함으로써, 문제 해결 능력을 가지는 기계학습 모델을 나타낼 수 있다.
예를 들어, 인공신경망 모델(500)은 기계 학습, 인공지능 학습/추론 등에 사용되는 임의의 확률 모델, 뉴럴 네트워크 모델, 딥뉴럴 네트워크 모델 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 교통 정보 시스템(100)(네트워크 성능 저하 판단 모듈(218))은 기계학습 모델의 한 형태로, 인공신경망 모델(500)을 생성하고 생성된 인공신경망 모델(500)을 이용할 수 있다. 예를 들어, 인공신경망 모델(500)은 성능 저하 판단의 대상이 되는 네트워크의 트래픽 양에 대한 정보를 입력받고, 입력받은 트래픽 양에 대한 정보를 기반으로 성능 저하 판단의 대상이 되는 네트워크가 성능 저하 상태인지 여부를 출력하도록 학습될 수 있다. 인공신경망 모델(500)은 네트워크에 대한 정보를 입력받고, 네트워크가 제1 상태, 제2-1 상태, 제2-2 상태, 제2-3 상태 중 어떤 상태인지에 대해 출력하도록 학습될 수 있다.
이를 위하여 인공신경망 모델(500)은 제1 네트워크의 트래픽 양, 제1 네트워크에 대응하는 네트워크 상태, 제2 네트워크의 트래픽양, 제2 네트워크 트래픽 양에 대응하는 네트워크 상태를 이용하여 학습될 수 있다.
인공신경망 모델(500)은 성능 저하 판단의 대상이 되는 네트워크의 트래픽 양에 대한 정보를 입력받고, 입력받은 트래픽 양에 대한 정보를 기반으로 성능 저하 판단의 대상이 되는 네트워크가 정상 상태, 네트워크 성능이 저하된 상태, 네트워크를 통해 송수신되는 데이터의 지연 시간이 증가하는 상태, 네트워크를 통하여 처리되는 데이터 패킷이 손실되는 상태 또는 네트워크가 새로운 연결 요청을 거부하는 상태 중 어떤 상태인지에 대한 정보를 출력하도록 학습될 수 있다.
인공신경망 모델(500)은 다층의 노드들과 이들 사이의 연결로 구성된 다층 퍼셉트론(MLP: multilayer perceptron)으로 구현된다. 본 실시예에 따른 인공신경망 모델(500)은 MLP 등을 포함하는 다양한 인공신경망 모델 구조들 중의 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 인공신경망 모델(500)은 외부로부터 입력 신호 또는 데이터(510)를 수신하는 입력층(520), 입력 데이터에 대응한 출력 신호 또는 데이터(550)를 출력하는 출력층(540), 입력층(520)과 출력층(540) 사이에 위치하며 입력층(520)으로부터 신호를 받아 특성을 추출하여 출력층(540)으로 전달하는 n개(여기서, n은 양의 정수)의 은닉층(530_1 내지 530_n)으로 구성된다. 여기서, 출력층(540)은 은닉층(530_1 내지 530_n)으로부터 신호를 받아 외부로 출력한다.
인공신경망 모델(500)의 학습 방법에는, 교사 신호(정답)의 입력에 의해서 문제의 해결에 최적화되도록 학습하는 지도 학습(Supervised Learning) 방법과 교사 신호를 필요로 하지 않는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법이 있다.
네트워크 성능 저하 판단 모델 생성 모듈(320)은 교통 정보 시스템(100) 또는 국가 교통 정보 센터(10)가 지방국토관리청 교통 정보 센터(20) 또는 국도통합센터(40)로부터 교통 관련 정보를 수신하거나, 외부장치로 통합 교통 정보를 송신하는 복수의 네트워크 망 각각에 대하여 또는 복수의 네트워크 망의 트래픽 총량에 대하여 네트워크 성능 저하 감지를 수행하고 네트워크가 어떤 상태인지에 대한 정보를 출력하도록 인공신경망 모델(500)을 지도 학습 및/또는 비지도 학습시킬 수 있다.
이렇게 학습된 인공신경망 모델(500)은 교통 정보 시스템(100)의 메모리에 저장되어, 교통 정보 시스템(100)에 의해 네트워크 성능 저하 여부를 감지할 시에 또는 실시간으로 사용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 인공신경망 모델(500)의 입력변수는 성능 저하 판단의 대상이 되는 네트워크의 트래픽 양에 대한 정보가 될 수 있다. 즉, 성능 저하 판단의 대상이 되는 네트워크의 트래픽 양에 대한 정보 등을 나타내거나 특징화하는 벡터가 입력층(520)을 통해 입력될 수 있다. 이와 같이 상술된 입력변수가 입력층(520)을 통해 입력되는 경우, 인공신경망 모델(500)의 출력층(540)에서 출력되는 출력변수는 네트워크 상태에 대한 정보 또는 이를 특징화하는 벡터로 구성될 수 있다.
이와 같이, 인공신경망 모델(500)의 입력층(520)과 출력층(540)에 복수의 입력변수와 대응되는 복수의 출력변수가 각각 매칭되고, 입력층(520), 은닉층(530_1 내지 530_n) 및 출력층(540)에 포함된 노드들 사이의 시냅스 값이 조정됨으로써, 특정 입력에 대응한 올바른 출력이 추출될 수 있도록 학습될 수 있다. 이러한 학습 과정을 통해, 인공신경망 모델(500)의 입력변수에 숨겨져 있는 특성을 파악할 수 있고, 입력변수에 기초하여 산출된 출력변수와 목표 출력 간의 오차가 줄어들도록 인공신경망 모델(500)의 노드들 사이의 시냅스 값(또는 가중치)를 조정할 수 있다.
또한, 인공신경망 모델(500)은 네트워크의 트래픽 양 뿐만 아니라 네트워크에서의 정보 전달의 속도를 나타내는 대역폭, 네트워크 내에서 발생하는 데이터의 양을 나타내는 데이터 처리량, 네트워크의 안정성을 나타내는 에러율 등과 같은 다른 수량적인 지표를 이용하여 네트워크 상태에 대한 정보를 출력하거나, 네트워크 상태 판정값을 출력할 수도 있다.
네트워크 성능 저하 판단 모듈(218)은 네트워크의 트래픽 양에 대한 정보, 대역폭, 데이터 처리량 또는 에러율에 관한 정보를 네트워크로부터 획득할 수 있다.
네트워크 성능 저하 판단 모듈(218)은 판단한 네트워크 상태에 대한 정보를 L2 스위치 그룹 모델링 모듈(219)로 송신할 수 있다.
네트워크의 트래픽 양, 데이터 처리량, 에러율, 대역폭을 획득하는 동작은 네트워크 성능 저하 판단 모듈(218)이 수행할 수 있다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 국가 교통 정보 센터의 교통 정보 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
교통 정보 시스템(100)는 적어도 하나의 프로세서(110), 컴퓨터 판독 가능한 저장매체(120) 및 통신 버스(150)를 포함한다.
프로세서(110)는 교통 정보 시스템(100)로 동작하도록 제어할 수 있다. 예컨대, 프로세서(110)는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(120)에 저장된 하나 이상의 프로그램(121)들을 실행할 수 있다. 하나 이상의 프로그램(121)들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(110)에 의해 실행되는 경우 교통 정보 시스템(100)로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(120)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보는 입출력 인터페이스(130)나 통신 인터페이스(140)를 통해서도 주어질 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(120)에 저장된 프로그램(140)은 프로세서(110)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(120)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 교통 정보 시스템(100)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.
통신 버스(150)는 프로세서(110), 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(120)를 포함하여 교통 정보 시스템(100)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.
교통 정보 시스템(100)는 또한 하나 이상의 입출력 장치를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(130) 및 하나 이상의 통신 인터페이스(140)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(130) 및 통신 인터페이스(140)는 통신 버스(150)에 연결된다. 입출력 장치(미도시)는 입출력 인터페이스(130)를 통해 교통 정보 시스템(100)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다.
프로세서(110)는 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터로부터 수집된 교통 관련 정보를 기반으로 실시간 교통 관련 정보가 통합된 통합 교통 정보를 생성하고, 통합 교통 정보를 외부 장치로 송신하고, 교통 관련 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하를 인공지능 모델을 이용하여 판단하고, 네트워크 성능 저하 판단 결과와 통합 교통 정보를 입출력 인터페이스(130) 또는 통신 인터페이스(140)를 통하여 외부로 출력할 수 있다.
프로세서(110)는 도 1 내지 도 5를 통하여 설명한 교통 정보 시스템(100), 교통 정보 처리 장치(210), 상황실 처리 장치(220), 교통 정보 수신 모듈(212), 교통 정보 통합 모듈(214), 교통 정보 송신 모듈(216), 네트워크 성능 저하 판단 모듈(218), L2 스위치 그룹 모델링 모듈(219), 상황실 출력 모듈(222)에서 수행되는 동작들 중에서 전체 또는 일부 동작들을 수행할 수 있다.
인공지능 모듈(160)은 프로세서(110)와 연동하여 도 1 내지 도 5를 통하여 설명한 네트워크 성능 저하 판단 모듈(218)에서 수행되는 동작들 중에서 전체 또는 일부 동작들을 수행할 수 있다.
인공신경망(161)은 인공지능(AI: Artificial Intelligence)를 기반으로 네트워크 상태 정보 생성 등과 관련된 신경망 처리를 수행할 수 있다. 인공신경망(161)은 입력 노드와, 중간 노드 및 출력 노드를 가지며, 각 노드를 연결하는 연결 가중치로서, 트레이닝 데이터를 통해 미리 학습이 완료된 결정 가중치에 의하여 특정된 구조를 갖는다. 인공신경망(161)의 출력값은, 확장 영역의 좌표값, 단위 블록 영역의 좌표값일 수 있으며, 확장 영역 또는 단위 블록 영역에 대한 특징값 행렬의 형태로 구현될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 정보 시스템에서 수행되는 L2 스위치 연결 구조 결정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
S100 단계에서, 교통 정보 시스템은 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터로부터 제1 네트워크와 연결되는 적어도 하나의 제1 L2 스위치를 이용하여 교통 관련 정보를 수집하고, 교통 관련 정보를 기반으로 실시간 교통 관련 정보가 통합된 통합 교통 정보를 생성하고, 교통 관련 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하에 대응하여 제1 L2 스위치를 대체하기 위한 복수의 L2 스위치를 포함하는 제1 L2 스위치 그룹을 결정할 수 있다.
S200 단계에서, 교통 정보 시스템은 교통 정보 처리 장치와 연동하고, 네트워크 성능 저하 상태에 대한 정보, 결정된 제1 L2 스위치 그룹에 대한 정보 및 통합 교통 정보를 상황실 출력 모듈을 통하여 출력할 수 있다.
S100 단계는, 제1 L2 스위치를 통하여 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터와 연동하는 국도통합센터 또는 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터로부터 교통 관련 정보를 수신하는 교통 정보 수신 단계, 교통 관련 정보를 기반으로 실시간 교통 관련 정보가 통합된 통합 교통 정보를 생성하는 교통 정보 통합 단계, 통합 교통 정보를 제2 네트워크와 연결되는 적어도 하나의 제2 L2 스위치를 통하여 통합 교통 정보를 외부 장치로 송신하는 교통 정보 송신 단계, 제1 네트워크를 통하여 수신되는 교통 관련 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하를 판단하거나, 제2 네트워크를 통하여 송신하는 통합 교통 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하를 판단하는 네트워크 성능 저하 판단 단계 및 제1 네트워크의 성능 저하에 대응하여 제1 L2 스위치 그룹을 결정하거나, 제2 네트워크의 성능 저하에 대응하여 제2 L2 스위치를 대체하기 위한 복수의 L2 스위치를 포함하는 제2 L2 스위치 그룹을 결정하고, 결정된 제1 L2 스위치 그룹에 대한 정보 또는 결정된 제2 L2 스위치 그룹에 대한 정보를 상황실 출력 모듈로 송신하는 L2 스위치 그룹 모델링 단계를 포함할 수 있다.
네트워크 성능 저하 판단 단계에서, 교통 정보 시스템은 네트워크 상태를 정상 상태인 제1 상태 또는 성능 저하된 상태인 제2 상태로 구분하여 결정할 수 있다.
L2 스위치 그룹 모델링 단계에서, 교통 정보 시스템은 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹을 복수의 L2 스위치가 서로 연결된 토폴로지 구조 형태로 결정하고, 네트워크의 성능 저하 상태에 따라 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹에 포함되는 L2 스위치의 수 또는 복수의 L2 스위치 간의 연결 링크의 수를 다르게 모델링할 수 있다.
도 7에서는 각각의 과정을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나 이는 예시적으로 설명한 것에 불과하고, 이 분야의 기술자라면 본 발명의 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 7에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 또는 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하거나 다른 과정을 추가하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.
도 7에 기재된 본 실시예에 따른 L2 스위치 연결 구조 결정 방법은 애플리케이션(또는 프로그램)으로 구현되고 단말장치(또는 컴퓨터)로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 실시예에 따른 네트워크 성능 저하 감지 방법을 구현하기 위한 애플리케이션(또는 프로그램)이 기록되고 단말장치(또는 컴퓨터)가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨팅 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치 또는 매체를 포함한다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 지능형 교통 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
지능형 교통 시스템은 복수의 네트워크 망을 통하여 연결될 수 있다.
도 8을 참조하면, 국가 교통 정보 센터(10), 제1 지방국토관리청 교통 정보 센터(22), 제2 지방국토관리청 교통 정보 센터(24) 및 제3 지방 국토 관리청 교통 정보 센터(26)는 제1 네트워크(810)를 통하여 연결될 수 있다.
또한, 국가 교통 정보 센터(10), 국도통합센터(40), 제4 지방국토관리청 교통 정보 센터(28) 및 제5 지방국토관리청 교통 정보 센터(29)는 제2 네트워크(820)를 통하여 연결될 수 있다.
또한, 제1 지방국토관리청 교통 정보 센터(22) 및 국도통합센터(40)는 제1 네트워크(810), 제2 네트워크(820) 또는 제1 네트워크(810), 제2 네트워크(820)와 다른 네트워크를 통하여 연결될 수 있다.
이 경우, 교통 정보 시스템(100)에 의하여 수행되는 네트워크 성능 저하 감지 동작은 제1 네트워크(810) 및 제2 네트워크(820) 각각에 대하여 수행될 수 있고, 제1 네트워크(810) 및 제2 네트워크(820)를 하나의 네트워크로 병합한 상태를 기반으로 수행될 수도 있다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 지능형 교통 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
국도 통합 센터(40)는 지방국토관리청 교통 정보 센터(22, 24, 26)와 데이터망(910), 영상망(920) 및 인터넷망(930)을 통하여 연결될 수 있다.
국가 교통 정보 센터(10)는 지방국토관리청 교통 정보 센터(22, 24, 26)와 데이터망(910) 및 영상망(920)을 통하여 연결될 수 있다.
국가 교통 정보 센터(10)는 국도 통합 센터(40)로부터 국도 통합 센터(40)가 지방국토관리청 교통 정보 센터(22, 24, 26)로부터 인터넷망(930)을 통하여 수신하는 데이터를 전송받을 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 기록 매체로서는 자기기록매체, 광 기록매체 등이 포함될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
1: 지능형 교통 시스템
10: 국가 교통 정보 센터
100: 교통 정보 시스템
210: 교통 정보 처리 장치
212: 교통 정보 수신 모듈
214: 교통 정보 통합 모듈
216: 교통 정보 송신 모듈
218: 네트워크 성능 저하 판단 모듈
219: L2 스위치 그룹 모델링 모듈
220: 상황실 처리 장치
222: 상황실 출력 모듈
231: 제1 L2 스위치
232: 제2 L2 스위치

Claims (13)

  1. 교통 정보 센터가 이용하는 L2 스위치의 연결 구조를 결정하기 위한 시스템에 있어서,
    복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터로부터 제1 네트워크와 연결되는 적어도 하나의 제1 L2 스위치를 이용하여 교통 관련 정보를 수집하고, 상기 교통 관련 정보를 기반으로 실시간 교통 관련 정보가 통합된 통합 교통 정보를 생성하고, 상기 교통 관련 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하에 대응하여 상기 제1 L2 스위치를 대체하기 위한 복수의 L2 스위치를 포함하는 제1 L2 스위치 그룹을 결정하는 교통 정보 처리 장치; 및
    상기 교통 정보 처리 장치와 연동하고, 상기 네트워크 성능 저하 상태에 대한 정보, 상기 결정된 제1 L2 스위치 그룹에 대한 정보 및 상기 통합 교통 정보를 상황실 출력 모듈을 통하여 출력하는 상황실 처리 장치;를 포함하고,
    상기 교통 정보 처리 장치는,
    상기 제1 L2 스위치를 통하여 상기 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터와 연동하는 국도통합센터 또는 상기 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터로부터 상기 교통 관련 정보를 수신하는 교통 정보 수신 모듈;
    상기 교통 관련 정보를 기반으로 실시간 교통 관련 정보가 통합된 통합 교통 정보를 생성하는 교통 정보 통합 모듈;
    상기 통합 교통 정보를 제2 네트워크와 연결되는 적어도 하나의 제2 L2 스위치를 통하여 상기 통합 교통 정보를 외부 장치로 송신하는 교통 정보 송신 모듈;
    상기 제1 네트워크를 통하여 수신되는 상기 교통 관련 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하를 판단하거나, 상기 제2 네트워크를 통하여 송신하는 상기 통합 교통 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하를 판단하는 네트워크 성능 저하 판단 모듈; 및
    상기 제1 네트워크의 성능 저하에 대응하여 상기 제1 L2 스위치 그룹을 결정하거나, 상기 제2 네트워크의 성능 저하에 대응하여 상기 제2 L2 스위치를 대체하기 위한 복수의 L2 스위치를 포함하는 제2 L2 스위치 그룹을 결정하고, 상기 결정된 제1 L2 스위치 그룹에 대한 정보 또는 상기 결정된 제2 L2 스위치 그룹에 대한 정보를 상기 상황실 처리 장치로 송신하는 L2 스위치 그룹 모델링 모듈;을 포함하고,
    상기 네트워크 성능 저하 판단 모듈은,
    네트워크 상태를 정상 상태인 제1 상태 또는 성능 저하된 상태인 제2 상태로 구분하여 결정하고, 상기 제2 상태는, 네트워크를 통해 송수신되는 데이터의 지연 시간이 증가하는 상태인 제2-1 상태, 상기 네트워크를 통해 처리되는 데이터 패킷이 손실되는 상태인 제2-2 상태 또는 상기 네트워크가 새로운 연결 요청을 거부하는 상태인 제2-3 상태 중 어느 하나이고,
    상기 L2 스위치 그룹 모델링 모듈은,
    상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 복수의 L2 스위치가 서로 연결된 토폴로지 구조 형태로 결정하고, 네트워크의 성능 저하 상태에 따라 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹에 포함되는 L2 스위치의 수 또는 복수의 L2 스위치 간의 연결 링크의 수를 다르게 모델링하고,
    네트워크 상태가 상기 제1 상태에서 상기 제2-1 상태, 상기 제2-1 상태에서 상기 제2-2 상태로 순차적으로 변한 경우, 네트워크 상태가 상기 제2-2 상태이더라도 상기 제1 L2 스위치 또는 상기 제2 L2 스위치를 상기 제2-2 상태에 대응되는 L2 스위치 그룹으로 대체하지 않고, 상기 제2-3 상태에 대응되는 L2 스위치 그룹으로 대체할 것을 결정하는 것을 특징으로 하는, L2 스위치의 연결 구조를 결정하기 위한 교통 정보 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 L2 스위치 그룹 모델링 모듈은,
    상기 제1 네트워크 또는 상기 제2 네트워크의 상태가 상기 제2-1 상태인 경우,
    적어도 세 개의 L2 스위치가 2차원 다각형 구조를 이루도록 위치하며, 인접한 L2 스위치 간에만 연결 링크를 형성하는 제1-1 구조로 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 모델링하고,
    상기 제1 네트워크 또는 상기 제2 네트워크의 상태가 상기 제2-2 상태인 경우, 상기 제2-1 상태보다 네트워크 상태가 악화된 것으로 판단하고,
    적어도 4개의 L2 스위치가 2차원 다각형 구조를 이루며, 인접한 L2 스위치 간에 연결 링크를 형성하고, 인접하지 않은 L2 스위치 간에도 연결 링크를 형성하는 제1-2 구조로 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 모델링하고,
    상기 제1 네트워크 또는 상기 제2 네트워크의 상태가 상기 제2-3 상태인 경우, 상기 제2-2 상태보다 네트워크 상태가 악화된 것으로 판단하고,
    적어도 4개의 L2 스위치가 3차원 다각형 구조를 이루며, 인접한 L2 스위치 간에 연결 링크를 형성하고, 인접하지 않은 L2 스위치 간에도 연결 링크를 형성하는 제1-3 구조로 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 모델링하고,
    네트워크의 상태가 상기 제1 상태에서 상기 제2-1 상태, 상기 제2-1 상태에서 상기 제2-2 상태로 순차적으로 변한 경우, 네트워크의 상태가 상기 제2-2 상태이더라도 상기 제1 L2 스위치 또는 상기 제2 L2 스위치를 상기 제1-2 구조를 가진 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹으로 대체할 것을 결정하지 않고, 상기 제1-3 구조를 가진 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹으로 대체할 것을 결정하는 것을 특징으로 하는, L2 스위치의 연결 구조를 결정하기 위한 교통 정보 시스템.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 L2 스위치 그룹 모델링 모듈은,
    상기 제1 네트워크 또는 상기 제2 네트워크의 상태가 상기 제2-1 상태인 경우,
    적어도 세 개의 L2 스위치가 2차원 다각형 구조인 제1 형태를 이루도록 위치하며, 인접한 L2 스위치 간에만 연결 링크를 형성하는 제2-1 구조로 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 모델링하고,
    상기 제1 네트워크 또는 상기 제2 네트워크의 상태가 상기 제2-2 상태인 경우, 상기 제2-1 상태보다 네트워크 상태가 악화된 것으로 판단하고,
    상기 제1 형태에 적어도 하나의 L2 스위치를 더 연결하여 상기 제1 형태가 반복되는 2차원 다각형 구조인 제2 형태를 이루고, 인접한 L2 스위치 간에만 연결 링크를 형성하는 제2-2 구조로 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 모델링하고,
    상기 제1 네트워크 또는 상기 제2 네트워크의 상태가 상기 제2-3 상태인 경우, 상기 제2-2 상태보다 네트워크 상태가 악화된 것으로 판단하고,
    상기 제2 형태에 적어도 하나의 L2 스위치를 더 연결하여 상기 제1 형태가 더욱 반복되는 3차원 다각형 구조인 제3 형태를 이루고, 인접한 L2 스위치 간에만 연결 링크를 형성하는 제2-3 구조로 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 모델링하고,
    네트워크의 상태가 상기 제1 상태에서 상기 제2-1 상태, 상기 제2-1 상태에서 상기 제2-2 상태로 순차적으로 변한 경우, 네트워크의 상태가 제2-2 상태이더라도 제1 L2 스위치 또는 제2 L2 스위치를 상기 제2-2 구조를 가진 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹으로 대체할 것을 결정하는 것이 아니라, 상기 제2-3 구조를 가진 제1 L2 스위치 그룹 또는 제2 L2 스위치 그룹으로 대체할 것을 결정하는 것을 특징으로 하는, L2 스위치의 연결 구조를 결정하기 위한 교통 정보 시스템.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 교통 정보 센터에서 L2 스위치의 연결 구조를 결정하기 위한 방법에 있어서,
    복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터로부터 제1 네트워크와 연결되는 적어도 하나의 제1 L2 스위치를 이용하여 교통 관련 정보를 수집하고, 상기 교통 관련 정보를 기반으로 실시간 교통 관련 정보가 통합된 통합 교통 정보를 생성하고, 상기 교통 관련 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하에 대응하여 상기 제1 L2 스위치를 대체하기 위한 복수의 L2 스위치를 포함하는 제1 L2 스위치 그룹을 결정하는 교통 정보 처리 단계; 및
    네트워크 성능 저하 상태에 대한 정보, 상기 결정된 제1 L2 스위치 그룹에 대한 정보 및 상기 통합 교통 정보를 상황실 출력 모듈을 통하여 출력하는 상황실 처리 단계;를 포함하고,
    상기 교통 정보 처리 단계는,
    상기 제1 L2 스위치를 통하여 상기 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터와 연동하는 국도통합센터 또는 상기 복수의 지방국토관리청 교통 정보 센터로부터 상기 교통 관련 정보를 수신하는 교통 정보 수신 단계;
    상기 교통 관련 정보를 기반으로 실시간 교통 관련 정보가 통합된 통합 교통 정보를 생성하는 교통 정보 통합 단계;
    상기 통합 교통 정보를 제2 네트워크와 연결되는 적어도 하나의 제2 L2 스위치를 통하여 상기 통합 교통 정보를 외부 장치로 송신하는 교통 정보 송신 단계;
    상기 제1 네트워크를 통하여 수신되는 상기 교통 관련 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하를 판단하거나, 상기 제2 네트워크를 통하여 송신하는 상기 통합 교통 정보의 트래픽 양에 의하여 발생하는 네트워크 성능 저하를 판단하는 네트워크 성능 저하 판단 단계; 및
    상기 제1 네트워크의 성능 저하에 대응하여 상기 제1 L2 스위치 그룹을 결정하거나, 상기 제2 네트워크의 성능 저하에 대응하여 상기 제2 L2 스위치를 대체하기 위한 복수의 L2 스위치를 포함하는 제2 L2 스위치 그룹을 결정하고, 상기 결정된 제1 L2 스위치 그룹에 대한 정보 또는 상기 결정된 제2 L2 스위치 그룹에 대한 정보를 상기 상황실 출력 모듈로 송신하는 L2 스위치 그룹 모델링 단계;를 포함하고,
    상기 네트워크 성능 저하 판단 단계는,
    네트워크 상태를 정상 상태인 제1 상태 또는 성능 저하된 상태인 제2 상태로 구분하여 결정하고, 상기 제2 상태는, 네트워크를 통해 송수신되는 데이터의 지연 시간이 증가하는 상태인 제2-1 상태, 상기 네트워크를 통해 처리되는 데이터 패킷이 손실되는 상태인 제2-2 상태 또는 상기 네트워크가 새로운 연결 요청을 거부하는 상태인 제2-3 상태 중 어느 하나이고,
    상기 L2 스위치 그룹 모델링 단계는, 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹을 복수의 L2 스위치가 서로 연결된 토폴로지 구조 형태로 결정하고, 네트워크의 성능 저하 상태에 따라 상기 제1 L2 스위치 그룹 또는 상기 제2 L2 스위치 그룹에 포함되는 L2 스위치의 수 또는 복수의 L2 스위치 간의 연결 링크의 수를 다르게 모델링하고,
    네트워크 상태가 상기 제1 상태에서 상기 제2-1 상태, 상기 제2-1 상태에서 상기 제2-2 상태로 순차적으로 변한 경우, 네트워크 상태가 상기 제2-2 상태이더라도 상기 제1 L2 스위치 또는 상기 제2 L2 스위치를 상기 제2-2 상태에 대응되는 L2 스위치 그룹으로 대체하지 않고, 상기 제2-3 상태에 대응되는 L2 스위치 그룹으로 대체할 것을 결정하는 것을 특징으로 하는, L2 스위치의 연결 구조 결정 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US20090245137A1 (en) * 2008-03-03 2009-10-01 Green Hills Software, Inc. Highly available virtual stacking architecture
KR20150093648A (ko) * 2012-09-27 2015-08-18 휴렛-팩커드 디벨롭먼트 컴퍼니, 엘.피. 차단된 링크를 따른 특정 트래픽의 전송
KR101986286B1 (ko) * 2017-12-08 2019-06-07 (주)지엠티 해상용 초단파 데이터 교환 시스템에서의 기지국 제어 장치 및 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090245137A1 (en) * 2008-03-03 2009-10-01 Green Hills Software, Inc. Highly available virtual stacking architecture
KR20150093648A (ko) * 2012-09-27 2015-08-18 휴렛-팩커드 디벨롭먼트 컴퍼니, 엘.피. 차단된 링크를 따른 특정 트래픽의 전송
KR101986286B1 (ko) * 2017-12-08 2019-06-07 (주)지엠티 해상용 초단파 데이터 교환 시스템에서의 기지국 제어 장치 및 방법

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