실시간 시뮬레이션이란 시뮬레이션 모델의 시간 진행을 실시간에 기반하여 수행하는 시뮬레이션을 말한다. 이러한 시뮬레이션은 가상 운전 교육 프로그램 또는 컴퓨터를 이용한 컨트롤 시스템의 검증 등에 사용된다. 본 논문에서는 DEVS 형식론[Zei84]을 확장한 RT-DEVS 모델의 실시간 시뮬레이션에서 주어진 모델의 스케줄링 가능성에 대한 분석 기법을 다룬다. 제한된 시스템 리소스 상에서 여러 개의 모델을 실시간에 기반하여 시뮬레이션하려면 스케줄링이 필요하다. 실시간 스케줄링 가능성을 분석하기 위하여 시뮬레이션 모델에 제한점이 주어진다. 본 논문에서는 이러한 제한점을 알아보고 이를 만족하는 시뮬레이션 모델의 상태 궤적 그래프의 합성을 통하여 전체 시뮬레이션 시스템의 스케줄링 가능성을 알아보는 기법을 제안한다.
SimBox는 웹을 기반으로 한 원격 교육 시뮬레이션 도구로서 시뮬레이션 수행 절차에 익숙하지 않은 피교육자들에게 시각적 모델 개발 환경을 제공하여 쉽게 시뮬레이션 모델을 제작할 수 있도록 하였다. 모델 개발을 위해 클라이언트는 자바의 드래그 앤 드롭을 이용하여 시뮬레이션 모델들의 추가/삭제를 용이하게 하였고, 시뮬레이션 코드 작성을 서버가 대신함으로써 피교육자의 시뮬레이션 코드 작성에 대한 부담을 줄여주었다. 또한 컴포넌트 기반의 모델을 개발해 재사용이 가능하며, 자바를 이용해 웹 환경에서 시뮬레이션의 진행상황을 애니메이션을 통해 효과적으로 시각화 할 수 있다.
최근 새로운 스마트 기기의 등장과 활용으로 분산 컴퓨팅 산업이 발전하고 있다. 이런 환경 속에서 각 단말기기간 또는 시스템간의 어플리케이션간 연동 또한 그 규모가 커지고 있다. 연동하는 시스템들의 상호작용을 검사하기 위해서는 기존의 단일시뮬레이션 기법으로는 모델-모델 연동시뮬레이션, 코드-코드 연동시뮬레이션은 가능하지만 모델-코드 연동시뮬레이션 기법이 불가능하다. 또한 일반적으로 모델 시뮬레이션 후 코드 시뮬레이션이 이루어지는데 모든 모델이 코드로 완전히 구현되기 전에는 시뮬레이션이 불가능하다. 본 논문에서는 앞서 언급한 어려움들을 해결하기 위해 시뮬레이터 합성기와 코드 어댑터를 사용하여 모델 및 소스코드의 연동시뮬레이션이 가능한 시뮬레이션 구조를 제안한다. 또한 모델과 코드가 분산하여 존재하므로 시스템의 점진적인 개발이 가능하다.
DEVS(Discrete Event System Specification) 형식론은 계층적이고 모듈화된 형태로 이산사건 시스템을 기술한다. 본 논문에서는 DEVS 형식론에 기반한 모델들을 시뮬레이션하기 위한 분산 시뮬레이션 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 시뮬레이션 방법은 계층적 DEVS 모델들을 비 계층적 모델로 구성하여 시뮬레이션한다. 제시한 시뮬레이션 방법은 전통적인 계층적인 시뮬레이션 시 발생하는 overhead를 제거한다. 또한 시뮬레이션 동기화를 쉽게 구현할 수 있고 더불어 시뮬레이션 엔진의 안정성을 높일 수 있다. 제시한 시뮬레이션 방법의 효용성을 보이기 위해 Windows 시스템에 실행 가능한 시뮬레이션 엔진을 구현하여 대규모 물류 시스템으로 성능을 측정하였다.
본 사례는 염색 공장의 생산성 향상을 위해 시뮬레이션 기법을 사용한 것이다. 두 가지 시뮬레이션 분석이 실시되었다. 첫 번째는 봉제라인 모델을 개발하여 버퍼 크기와 작없시간 편차가 생산성에 미치는 영향을 분석한 것이다. 두 번째 모델은 건조기, 표백기 등과 같은 염색 설비의 투자 효과 분석에 대한 것이다. 본 사례에서 작업시간의 확률분포를 추정하는 새로운 방법을 제시하였다. 모델 개발과 분석을 위해 AIM (Analyzer for Improving Nanufacturing)이 사용되었다. AIM은 Pritsker 사가 개발한 제조 시스템 전용 시뮬레이션 소프트웨어이다. AIM은 대화방식의 모델 개발 및 시뮬레이션이 가능하고 자동적인 애니메이션 작성과 강력한 그래프 기능을 제공하므로 AIM을 이용하면 모델 개발기간이 대폭적인 단축과 시뮬레이션의 커뮤니케이션 기능을 향상시킬수 있다.
시뮬레이션 방법론에 있어서 모델기반 시뮬레이션과 프로세스기반 시뮬레이션으로 나눌 수 있는데, 재사용성, 확장성, 시뮬레이터 기술 용이성 등의 장점으로 모델기반 시뮬레이션이 많이 사용되고 있다. 이러한 이유로 근래에는 컴퓨터 시스템, 항공, 자동차 등에서 모델 기반 시뮬레이션 방법이 사용되고 있다. 모델기반 시뮬레이션 방법으로 수학적 이론을 기반으로 모델을 정의하는 DEVS(Discrete Event System Specification) 형식론은 계층적이고 모듈화 된 형태로 이산사건 시스템을 기술한다. 대규모의 복잡한 시뮬레이션 모델을 검증 할 목적으로 분산 시뮬레이션 방법론이 있는데, 이들은 크게 동기적인 방법과 비동기적인 방법이 있다. 동기적 방식보다 빠른 수행을 위해 비동기적 방법은 전체 Time-order 순이 아닌 로컬 Time-order를 가진다. 그러나 비동기적 방식에는 분산된 시뮬레이터들 간의 전체 Time-order를 유지하기 위해 전 처리된 시뮬레이터 결과들을 저장하는데, Time-order 상으로 현재의 시뮬레이션 시간보다 과거의 사건이 왔을 때 그 이벤트를 처리해주어야 되기 때문이다. 이러한 비동기적 분산 시뮬레이션 방법론에서는 전체 Time-order를 유지하기 위해 과거의 Time-order를 가지는 이벤트가 왔을 때 rollback operation을 수행한다. 그러나 rollback operation은 분산 시뮬레이션 방법론에서 성능 장애요소 중 하나이다. 본 논문에서는 rollback operation을 최소할 할 수 있는 DEVS 모델 분배 방법을 제안한다.
본 논문에서는 시뮬레이션 기반 최적화에서 유전자 알고리즘을 이용하여 후보 모델을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였다. 이 방법론은 잘 알려진 계획-생성-평가의 틀을 기반으로 구축되었다. 계획은 확장된 AND-OR 트리(AND, OR, Multiple AND 노드를 갖는 트리)를 이용하여 가능한 모든 후보 모델을 표현하였고, 이러한 트리 상에서 후보 모델을 자동생성하기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 생성된 후보 모델을 평가하기 위하여, 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 이용한 평가를 통하여 목적에 맞는 후보 모델을 찾을 수 있게 된다. 본 논문에서 제시한 방법론의 효율성은 DSP 프로세서 설계 예제를 통하여 보여주었다.
최근 다양한 햅틱 알고리즘과 햅틱 장비가 개발되면서 햅틱을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션이 증가하고 있다. 햅틱 시뮬레이션은 기본적으로 1000Hz 정도의 비교적 고속 리프레쉬를 요구한다. 기존 햅틱 시뮬레이션은 대상 모델을 간략화 해서 고속 리프레쉬 요구사항을 만족 시켰다. 하지만, 유연체 가변형 모델 시뮬레이션은 시각적 변형요소가 중요하기 때문에 모델을 간략화 할 경우에 시각적으로 좋지 않은 결과를 초래한다. 햅틱 렌더링만 담당하는 모델을 따로 분리하여 병렬처리를 통해 햅틱과 변형 시뮬레이션을 모두 하는 경우도 있지만 두 모델간의 관계가 명백하지 않아 문제가 발생하기도 한다. 이 논문에서는 유연체 시뮬레이션을 위한 볼륨 변형 모델과 햅틱 렌더링 모델을 정의하고 두 모델간의 관계를 정의한다. 또한, 충돌처리등 사용자 인터랙션에 필요한 알고리즘을 제안하고 수술시뮬레이션 등에 적용해보고자 한다.
네트워크 보안은 정보통신 및 인터넷 기술이 발전함에 따라 그 중요성과 필요성이 더욱 절실해지고 있다. 본 연구에서는 네트워크 보안의 대표적인 침입 차단 시스템의 패킷 필터 및 네트워크 구성요소들을 모델링하였다. 각 모델은 DEVS 모델을 참조한 MODSIM III 기반의 기본 모델(Basic Model)과 결합 모델(Compound Model)의 두 가지 유형으로 정의하였다. 기본 모델은 독립적인 기능을 수행하는 단위 모델을 표현하고, 결합 모델은 여러 개의 모델이 연동되어 상위 레벨의 시스템을 표현한다. 시뮬레이션을 위한 모델링과 그래픽 기능이 강력한 MODSIM III를 기반으로 모델들을 비롯한 시뮬레이션 환경을 구현하였다. 대상 네트워크 환경에서 사용한 공격은 서비스 기부 공격 형태인 SYN flooding 공격과 Smurf 공격을 발생하였다. 이 공격들에 대하여, 패킷 필터 모델에 다양한 보안 정책을 적용하여 시뮬레이션을 실행하였다. 본 연구에서의 시뮬레이션을 통하여, 과거의 단순 패킷 필터링에서 진일보한 Stateful Inspection의 우수한 보안 성능과, 보안 정책의 강도를 점점 높였을 때 보안 성능이 향상되는 점을 검증하였다.
DEVS 형식론을 비롯한 모듈러한 시스템 모델링 방법은 복잡한 시스템을 모델링 할 때 유리하다. 반면에, 모듈러한 구성요소 모델들은 타 구성요소 모델의 상태 정보를 참조, 복사함으로써 빈번한 메시지 전달을 야기 시켜 시뮬레이션 속도가 저하되는 단점이 있다. 모델 합성법(Composition)은 여러 개의 요소모델들을 하나로 통합시키는 연산으로서 시스템 검증 분야에서 많이 사용되어져 왔다. 본 논문은 모델 합성법을 이용하여 구성요소 모델들 간에 주고받는 메시지 수를 줄이고 시뮬레이션 속도를 개선시키는 방법을 제안한다. 간단한 예제를 통하여 제안한 방법을 자세히 보여주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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