Journal of the Korea Society for Simulation (한국시뮬레이션학회논문지)

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Dynamic Interest Management in Web Simulation for Intelligent Transportation System

지능형 교통 시스템을 위한 동적 정보관리 시뮬레이션

  • Received : 2018.05.23
  • Accepted : 2019.01.17
  • Published : 2019.06.30
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Abstract

Simulation methods are being studied for various service models that can be used in industries as the development of web technology. DEVS is being used as a tool to simulate through scenarios using various information. In addition, DEVS/WS integrates web-based DEVS models through a distributed computing environment and can be used as tools for high-performance computing and data distribution. This paper describes a method for simulating an intelligent transportation system in DEVS/WS environment. This paper propose dynamic interest management model(DIMM) applied the genetic algorithm, manage efficiently road information of moving node. And, this paper evaluates performance of the dynamic interest management model in comparing to the none interest management model(NIMM). The transmitted messages and simulation time of the DIMM is saved than that of the NIMM.

웹 환경 기반 모델링 기술의 발전으로 다양한 산업분야에서 활용할 수 있는 서비스 모델에 대한 시뮬레이션 연구가 진행되고 있다. DEVS 형식론은 시간의 흐름에 따라 다양한 정보를 사용하여 시나리오를 통해 시뮬레이션 할 수 있는 도구로써 활용되고 있다. 또한 DEVS/WS는 웹 기반의 DEVS모델들을 분산컴퓨팅환경을 통해 통합하여, 고성능 컴퓨팅과 데이터 분산 등이 요구되는 시뮬레이션 환경으로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 이동 노드 간 공간에 대한 정보를 효율적으로 관리하기 위해 Dynamic Interest Management Model(DIMM)를 제안하여 DEVS/WS 환경에서 시뮬레이션 하였다. DIMM에서 시뮬레이션 중 노드의 효율적인 위치 이동을 위해 Genetic 알고리즘을 통하여 최적의 경로를 유도하게 된다. 본 연구에서는 DIMM의 성능을 평가하기 위해 None Interest Management와 전송메시지 수, 시뮬레이션 시간을 비교하였다. DIMM은 공간정보에 대한 인지도관리를 통해 메시지의 수와 시뮬레이션 시간을 절약하는 성능을 제공하였다.

Keywords

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Fig. 1. Simulation model connection and run in DEVS/WS

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Fig. 2. DEVS/WS component modeling and communication structure of web service

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Fig. 3. Self description of the DEVS/WS components

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Fig. 4. Simulation connection model

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Fig. 5. Interest cell degree space management

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Fig. 6. Map distribution and the example of node moving in DEVS/WS

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Fig. 7. Simulation model of the optimal path information

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Fig. 8. Number of transmitted messages

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Fig. 9. Logical simulation time (DIMM vs. NIMM)

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