본 연구에서는 모바일 단말에서 재생되는 동영상 서비스의 끊김 현상을 방지할 수 있는 최적의 버퍼 크기를 산정하고자 한다. 버퍼는 VOD서비스를 위해 수신 단말에 도착한 멀티미디어 패킷의 저장 공간을 의미한다. 만약 버퍼 크기가 너무 크면, 재생 서비스 시작 전의 지연시간이 길어지게 된다. 반대로 버퍼 크기가 너무 작은 경우, 수신 단말에 도착한 패킷의 부족으로 재생 서비스가 중간에 멈출 수 있다. 그러므로 적정 버퍼 크기는 모바일 단말에서의 재생 서비스 품질 척도가 될 수 있다. 본 연구에서는 재생 서비스의 버퍼링 과정을 이산시간 대기행렬로 모델링한다. N정책을 갖는 Geo/G/1 대기행렬에서 바쁜기간의 평균길이와 평균 대기시간을 분석한다. 또한 도출된 성능척도를 이용하여 모바일 단말에서의 최적의 버퍼 크기를 결정하는 수치예제를 제시한다. 본 연구 결과를 이용하여 재생 도중의 끊김 현상 방지와 재생 시작 초기의 지연시간 최소화를 달성하여 이용자 만족도를 높일 수 있을 것이다.
사용자가 느끼는 QoS를 최대화하면서 네트워크 대역폭의 특성을 효율적으로 활용하기 위해서는 네트워크의 패킷 손실과 대기행렬의 지연 시간을 구체적으로 예측이 필요하다. 네트워크의 자원이 충분치 않은 무선 네트워크 환경의 경우 예측은 특히 중요한 문제로 부각된다. 본 연구는 무선 네트워크의 성능 모델을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 실험을 위해서 실제 운영 중인 무선 네트워크 환경에서 패킷 흐름 자료를 수집하였다. 무선 환경에서의 패킷 개수 공정과 대역폭 공정은 장기 기억 특성을 갖고 있는 것으로 나타났다. 실험을 통해서 네트워크 트래픽의 주요 성능 변수들을 추출해 냈고, 대기 시간과 버퍼 오버플로우 확률에 대한 분석적 모델을 개발하였다. 프랙탈 브라운 운동 (FBM)을 이용한 대기 행렬의 꼬리 확률을 얻었고, 대기행렬의 길이 모델을 통해서 평균대기 지연을 표현하였다. 실측 데이터를 활용하여 개발한 성능 모델이 IEEE 802.11b 네트워크 트래픽의 물리적 특성을 잘 표현하고 있음을 알 수가 있다
컨테이너 터미널의 선박대기율에 관한 정부의 공식적 발표가 없는 상황에서 부산항 컨테이너 터미널의 선박 입항척수는 연 2.9%이상 증가하고 있다. 컨테이너 터미널의 선석 혼잡이 발생하고 있지만 실제 선박대기율 및 평균 대기시간은 측정되지 않고 있어 터미널 운영 정책 결정에 어려움이 예상된다. 본 연구는 항만시설사용실적자료와 터미널운영데이터자료를 통해 컨테이너 터미널의 대기율을 공인된 대기시간으로 산정하고자 한다. 이를 통해 컨테이너터미널의 선박대기율 측정 방식을 제안하고 터미널의 실제 대기율과 대기행렬이론상의 대기율을 비교하여 차이가 어떻게 발생하는지를 밝혀내고자 한다. 분석결과, 부산항 A터미널의 최근 3년간(2014~2016) 발생한 대기 척수는 총 587척이며, 월평균 16.3척의 대기선박이 발생하는 것으로 나타났으며 대기율은 123.9%를 보이고 있다. 반면, 행렬이론상의 대기율과 실제 터미널의 대기율을 비교하였으며, 점유율 70%일 때 대기행렬이론상 대기율은 31.1%이 도출되었다. 이러한 차이가 나는 이유로는 항만의 특성상 입항선박이 많은 피크요일로 인한 것이라 추정된다. 피크요일 시 대기척수를 조사한 결과, 일요일 197척, 화요일 89척, 수요일 89척의 선박이 대기한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 D-정책을 갖는 이산시간 BMAP/G/1 대기행렬시스템의 대기시간을 분석한다. 고객(또는 패킷)들은 마코비안 도착과정을 따라 집단으로 시스템에 도착하며, 유휴한 서버는 시스템에 도착한 고객집단의 서비스시간의 총합이 이미 정해놓은 임계값 D를 초과하면 시스템에 더 이상 서비스할 고객이 없을 때까지 서비스를 제공한다. 시스템의 안정상태 대기시간 분포를 변환 형태로 구하고 성능척도로서 평균값을 유도하였다. 시뮬레이션을 통하여 이론값들의 타당성을 검증하고 간단한 수치예제를 보였다.
지난 20여년간 연구자들이 가장 주목한 분야 중 하나가 동적 통행배정모형(Dynamic Traffic Assignment model) 분야다. 그러나 현재까지 발표된 많은 모형들은 모형의 안정적인 수렴성과 동적 통행배정모형이 갖는 많은 제약식들을 동시에 만족시키기에는 미흡한 상태였다. 이는 동적모형이 실시간 적용되기 위해서는 이용자의 경로선택문제 뿐만 아니라 각 링크의 대기행렬 길이, 통행시간, 유입·유출 교통량의 동적 변화가 교통류이론에 부합하도록 설계되어야 하기 때문이다. 이런 측면에서 기존에 주로 사용되던 링크기반(link-based)의 통행배정 알고리즘은 위와 같은 동적 특성들을 모두 만족시키기에는 한계가 있다. 링크기반모형의 경우, 각 링크에 대해 여러 제약식 (flow Propagation, FIFO constraint 등)들을 개별적으로 만족시켜야 하는데, 실제 이러한 작업은 모형을 매우 복잡하게 만들뿐만 아니라 실제 현실상의 교통류 특성을 비현실적으로 표현하는 결과를 낳기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위하여 시뮬레이션을 이용한 경로기반(Path-based) 동적 통행배정모형을 제시하고자 한다. 차량의 흐름을 좀 더 현실적으로 표현하기 위하여 개별 링크의 교통류상태를 point queue 이론으로 설명하였다. Point queue 이론은 각 링크 유출부에서의 유출교통량 및 대기시간을 전통적인 대기행렬 이론에 근거해 모형화하는 것으로 본 연구에서 실험한 결과 각 링크의 대기행렬 변화추이를 묘사하는데는 합리적인 것으로 분석되었다. 또한, 시간 종속적 기종점 교통량을 교통망에 부하하기 위해 Simulation Loading Aalgorithm(SLA)을 개발하였다. SLA를 point queue 이론과 결합할 경우 별다른 명시적 제약없이도 앞에서 언급한 제 약식들을 만족시킬 수 있으며, 동적 통행배정모형이 갖추어야 할 두 가지 필요조건 즉 수렴성과 현실적인 교통류의 동적 변화를 묘사하는 것으로 판단되었다.
본 논문은 연속형 내부재고를 갖는 M/M/1 대기행렬모형을 다룬다. 고객은 포아송과정으로 도착하고 선입선출 서비스를 받는다. 각 고객의 서비스시간은 독립적이며 동일한 지수분포를 따른다. 고객은 서비스를 받기 위해 일반분포를 따르는 확률변수 H의 내부재고를 소비하며, 서비스 완료시점에 감소한다고 가정한다. 재고시스템은 전통적인 (s,S)-정책에 따라 운용되며, 재고의 조달 시간은 일반분포를 따른다고 가정한다. 재고가 없는 기간에 도착한 고객은 유실된다. 본 논문은 이처럼 운영되는 재고-대기행렬모형의 고객수 및 재고량에 대한 안정상태 결합확률분포를 유도하고 수치예를 보인다. 또한 장기적인 비용을 최소화하는 재고운용정책을 고찰한다.
단계형 확률분포는 마코프 체인이 특정 상태로 흡수되는 시점까지 거쳐가는 여러 단계에서 체재하는 시간들의 합으로 정의되며 대기행렬 시스템과 신뢰성 분석 모형 등에 광범위하게 사용된다. 연속적 단계형 분포의 경우 흡수 상태로 진입하기까지 거쳐가는 각각의 단계에서의 체재 시간이 지수분포를 따르므로 연속적 단계형 분포는 다양한 지수분포들의 합 또는 볼록 결합으로 나타낼 수 있다. 단계형 분포를 생성하는 가장 일반적이면서도 직관적인 방법은 마코비안 표현방법이라 불리는 초기 확률벡터와 전이 생성행렬에 의해 주어지는 조건부 확률을 이용하는 것이다. 적률이 주어진 상황에서 단계형 변수를 생성하는 방법에 대한 기존의 연구들은 대부분 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하는 것을 전제로 하고 있다. 본 연구에서는 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하지 않고 확률 분포함수를 결정하여 단계형 확률변수를 생성하는 방법에 대해 살펴보고 마코프 표현을 사용하는 기존의 방법 대신에 조단 분해법과 최소 표현 라플라스 변환을 이용하여 2계 단계형 확률변수를 분포함수를 결정하는 공식과 절차를 제시한다. 이러한 접근 방법은 고차원의 단계형 확률분포를 이용하여 대기행렬의 시뮬레이션을 하는 경우에 마코비안 표현방법의 전이행렬을 결정하여 변수를 생성하는 경우보다 효율적이다.
3차원 플래시 라이다 시스템(3D flash LIDAR system)에서의 대기 산란을 해석하기 위해 몬테 카를로 복사 전달(Monte Carlo radiative transfer, MCRT) 방법을 바탕으로 수정된 수치 해석 모델인 MCRT 행렬 방법을 논의한다. MCRT 방법을 바탕으로 라이다 신호의 복사 전달 함수를 행렬 형태로 구성하며, 이는 특성 응답에 해당한다. 근축 근사에 기반하여 본 특성 응답 행렬의 중첩 및 합성곱 연산을 활용함으로써 확장된 전반적인 플래시 라이다의 전산 모사 모델을 개발한다. MCRT 행렬 방법은 기존의 몬테 카를로 기반 방법들에서 과도하게 증가할 수 있는 개별 라이다 신호의 추적을 대폭 경감시킨다. 그 결과 본 방법은 다양한 산란 조건 및 라이다 시스템 구성 환경에서도 그 신호 응답을 빠르게 획득할 수 있는 특징을 지닌다. 본 논문에서는 MCRT 행렬 방법에 기반한 전산 모델을 이용하여 상이한 대기 환경 조건에서 동작하는 3차원 플래시 라이다 시스템을 그 산란 조건, 즉, 그 가시거리에 따른 산란 계수를 달리하며 모사하고, 플래시 라이다 신호의 신호대잡음비의 악화, 신호 오류, 시공간적 확산 및 시간 지연 등 시스템상에서의 산란 효과에 의해 나타나는 다양한 현상을 수치적으로 분석한다. MCRT 행렬 방법은 자율 주행을 위한 플래시 라이다 시스템을 포함해 다양한 라이다 시스템을 분석하는데 매우 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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