실시간 시뮬레이션에서 주어지는 다양한 종류의 불연속적인 파라미터 값을 가지는 데이터 테이블에서 실시간의 제약 하에서의 검색을 수행하기 위해서는 최적의 기법이 요구된다. 실시간의 제약 하에서 최적 기법의 기준이 되는 것은 보통의 알고리즘들과는 달리 평균 속도가 아니라 worst case에서의 속도가 된다. 검색 알고리즘 들은 iteration을 거치게 되므로 총 탐색에 걸리는 시간은 iteration의 수(logical speed)와 1 probe를 수행하는 데 걸리는 시간(실제 수행속도)의 곱으로 정의된다. 본 연구에서 총 탐색에 걸리는 시간을 이론적으로 계산한 검색 속도 기존의 수행한 수치비교시험의 결과와 대체로 일치하였고, 이분 검색법이 iteration의 수와 실제 수행시간 모두에 있어서 가장 우수하다. 한편, 검색하고자 하는 파라미터 값의 dynamics를 이용하여 주어진 데이터 테이블 내의 검색 영역을 축소시키는 dynamic-window 개념을 도입하여 검색 알고리즘의 속도를 향상시킬 수 있었다. 이 개념의 도입은 데이터 테이블의 형태에 민감한 보간 검색법(interpolation method)과 그 응용 기법들에 대해 탁월한 효과를 나타내었다. 결론적으로 일반적 데이터 테이블에 있어서는 이분 검색법이 logical speed와 실제 수행속도가 우수하고, dynamic-window 개념을 도입한 보간 검색법과 그 변형들은 logical speed가 탁월하게 향상된다.
하드웨어는 다양한 구조로 개발되고, 모듈들에 대한 시간 시뮬레이션을 할 때 각 클럭 사이클에 사용되는 변수들의 값을 확인할 필요가 있다. 본 논문은 224비트 ECDSA 하드웨어를 개발하면서 하드웨어 모듈의 시간 시뮬레이션을 위한 테스트 벡터를 제공하는 소프트웨어 생성기를 소개한다. 테스트 벡터는 GUI 형태와 텍스트 파일 형태로 제공된다.
이 연구에서는 요양병원의 피난안전성을 평가하기 위한 해석적 연구를 수행하였다. Fire Dynamics Simulator (FDS)를 활용하여 배연설비 유무을 변수로 화재 시뮬레이션을 수행하였으며, 요양병원의 피난허용시간을 산정하였다. 또한 Pathfinder를 활용하여 재실자의 특성과 피난지연시간을 고려한 요양병원의 피난 시뮬레이션을 수행하였으며, 피난요구시간을 산정하였다. 피난허용시간과 피난요구시간을 비교함으로써 피난유도자수, 피난지연시간, 배연설비 유무에 따른 요양병원의 피난안전성을 평가하였다. 시뮬레이션 결과에 따르면 피난지연 시간이 증가함에 따라 사상자의 수가 증가하였으며, 피난유도자의 수가 증가할수록 피난요구시간이 감소하는 것으로 나타났다. 또한 KFPA에서 제시하는 용량을 갖춘 배연설비가 확보된 경우 피난허용시간을 크게 늘릴 수 있으며, 사상자의 수도 크게 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
네트워크 침입 탐지와 방어를 위한 연구는 실제 네트워크 환경을 구성하고, 실제 네트워크 침입을 통해 네트워크 침입 탐지와 방어 기법을 연구하는 것이 가장 좋은 방법이다. 하지만, 실제 네트워크 환경에서 대규모 네트워크를 구성하고 네트워크 침입을 시도하여, 침입이 네트워크에 미치는 영향과 침입을 탐지하고 방어하는 방법은 많은 시간과 비용이 필요하게 된다. 그 대안으로 제안하는 시뮬레이션을 통한 연구는 시간과 비용은 줄이면서, 실제와 근사한 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시뮬레이션 프레임웍은 대규모 네트워크 환경을 구성하고, 구성한 네트워크 환경 위에서 특정한 호스트로 네트워크 침입을 시도할 때, 네트워크 침입을 탐지 및 방어하기 위한 적절한 방법을 연구하기 위한 프레임웍으로, 특정한 공격의 목표가 된 호스트상에 IDS(Intrusion Detection System)나 Firewall을 설치하고, 시뮬레이션의 진행 중 실험자가 원하는 시간에 공격을 잠시 중단시키고. 방어나 침입 탐지를 위한 IDS나 방화벽의 룰셋을 변경해 주는 방법을 통해 네트워크 침입 탐지 및 방어에 관한 유효 적절한 방법을 실험 할 수 있게 해 준다. 본 시뮬레이션 프레임웍을 사용하여, 이후 좀 더 다양한 네트워크 침입 구현을 통해 다양한 침입 행동에 대한 적절한 침입탐지 및 방어 기법에 관한 연구에 많은 도움이 될 것이다.
수원시에 소재한 T 물류센터는 제품의 종류를 고려하여 랜덤 불출정책에 의해 운영되고 있는 단위적재 형 out-of-aisle in-process 자동창고 형태이다. 랜덤불출의 결과 팔렛에 잔량의 제품이 발생할 수 있으며, 잔량의 제품 팔렛은 저장경로를 통해서 랙으로 재저장이 이루어진다. 현재 T 물류센터에서는 상당한 양의 재저장이 발생되고 있으며, 이로 인하여 저장공간이 비효율적으로 이용되고 있으며, 운송기계(S/R 기계)의 이동시간 및 이동거리의 증가, throughput의 감소, 대기시간의 증가 등이 심각한 문제로 나타나고 있다. 본 연구는 시뮬레이션 기법을 활용하여 이 물류센터에서 사용할 수 있는 4가지 불출정책 대안을 비교·분석하여 최적의 불출정책을 도출하는 것을 목적으로 하고 있다. 시뮬레이션 기법을 통해 결정된 최적의 불출정책을 도입함으로써 T 물류센터에서는 저장공간 이용률의 최소화, 운송기계의 이동시간 및 이동거리 최소화, 재저장 횟수의 최소화를 통해 효율적인 불출작업과 저장공간의 활용도를 증가시키는 효과를 기대할 수 있을 것이다.
하이브리드 시스템의 행동 표현을 각각의 시스템에 적합한 모델링 형식론으로 표현하면, 각각의 모델이 지니고 있는 정확도를 유지할 수 있고, 수행속도를 증가시키는 이점을 가지게 된다. 하이브리드 시스템을 모델링 하는 과정에서 시간 진행에 따른 수행 의미의 고찰은 모델링 방법에 중요한 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 이산 사건 시스템과 연속 시간 시스템간의 입출력 교환을 위해서, 사건을 연속 입력으로 변환하고, 연속 출력을 사건으로 변환하는 인터페이스를 표현하는 형식론을 정의하고, 시뮬레이션의 시간 진행에 따른 종속 관계 방법과 독립 관계 방법을 모두 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 이산 사건 시스템은 DEVS 형식론에 기반한 알고리즘으로 수행하고, 연속 시스템을 미분방정식의 산술적 누적 알고리즘에 따라 수행하는 통합 환경을 구축하며, 이를 바탕으로 두 미사일의 격추 예제를 수행하여 전쟁 시뮬레이션 분야에 적용가능성을 확인한다.
광대역 종합정보 통신망의 핵심요소라 할 수 있는 ATM 스위치의 성능척도 중 가장 중요하게 다루어지고 있는 것은 셀 손실확률과 셀 전달지연시간이다. 이 중에서도 샐 손실확률기 추정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, ATM 스위치는 손실에 민감한 트래픽까지도 제대로 다루기 위하여 정도까지의 샐 손실확률을 보장할 수 있어야 한다. 이와같은 희소사건(rare event)의 확률 추정에 있어 원하는 정도의 precision을 가능한한 적은비용으로 얻어내기 위한 분산축소기법은 필수적이라 할 수 있다. Homogeneous 입력원을 갖는 ATM 스위치의 셀 손실확률 추정에 관련된 이전의 연구결과는 시뮬레이션과 분석적기법을 혼합시켜 얻어지는 새로운 개념의 추정치, 즉 hybrid 시뮬레이션 추정치의 도입을 통하여 상당한 정도의 분산축소 효과를 거둘 수 있음을 나타내주고 있다. 본 연구는 이에 대한 확장으로, 각각의 도착 프로세스가 서로 다른heterogeneous 입력원을 갖는 ATM 스위치의 셀 손실화률 추정에 적용될 수 있는 hybrid 시뮬레이션 기법을 개발하고자 한다. 사용된 모델은 이산시간대기모델()로 각입력원의 도착 프로세스는 Interrupted Bernoulli Process로 가정하였으며, 분석적 기법의 적용을 위한 입력원 통합(aggregation) 알고리듬과 실제 시뮬레이션 방법 등을 제시하였다. 또한 제시된 기법의 성능은 기존의 일반적인 시뮬레이션 추정치를 이용하여 얻어진 결과와의 비교를 통하여 분석되었다.
최근 계산과학 분야에서 시뮬레이션을 활발하게 이용하고 있다. 그리고 IT 기술의 발전에 힘입어 이제는 시뮬레이션을 별도의 복잡한 절차 없이 온라인으로 할 수 있게 되었다. LCAODFTLab은 EDISON 플랫폼에서 제공하는 나노물리 분야의 시뮬레이션 프로그램이다. LCAODFTLab은 온라인 환경에서 사용자에 의해 주어진 원자구조에 대한 전자구조 시뮬레이션을 제공한다. 이처럼 실제로 실행하기 어려운 실험을 간단히 행하는 시뮬레이션은 얼마나 정밀하고 복잡한가에 따라 비용이 발생한다. 이러한 비용은 대체로 사용자에게 부담이 되고, 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 아주 중요한 요소이다. 따라서 본 논문에서는 EDISON 플랫폼 사용자의 데이터와 머신러닝을 활용하여 시뮬레이션 비용을 줄이는 방법을 소개한다. 이를 통해 사용자는 큰 비용을 지불하지 않고 결과를 예측할 수 있고, 대략적인 수행시간을 알 수 있다.
자율운항선박 원격제어시스템 구현을 위해서는 통신네트워크의 활용은 필수적이다. 하지만 현재 VSAT, LTE, WIFI를 활용한 통신네트워크의 방해요인중 하나는 시간지연이다. 다양한 연구를 통해 시간지연의 측정과 감소를 위한 연구가 진행중에 있다. 본 연구에서는 이러한 시간지연에 따라 항해사의 제어형태를 파악하기 위한 준비단계로 해양사고 재결서를 통해 분석한 결과를 바탕으로 시나리오를 개발하여 시뮬레이션을 통한 선박조종성능 만족도 평가를 시행하였다. 향후 이를 바탕으로 시간지연에 따라 원격제어자에게 선박조종성능을 저해하는 요인을 식별하고 이를 제거 및 방지하기 위한 방법에 대해 제안하고자 한다.
이산 사건 시스템 명세 (DEVS)를 이용한 하이브리드 시스템 시뮬레이션은 IoT 기반 Smart factory의 최적 동작을 위한 파라미터 추출 등 멀티 레벨 모델 계층을 포함한 복잡계 시스템의 해석에서 중요한 도구로 사용되고 있다. 하이브리드 시스템은 연속 시간 시스템과 이산 사건 시스템의 특성을 모두 포함하고 있어 그 복잡성으로 인해 결과를 얻기 위해 많은 시간을 필요로 한다. 본 연구에서는 멀티 코어와 GPU가 결합된 이기종 컴퓨터 구조를 이용한 DEVS 기반 대규모 하이브리드 시스템 시뮬레이션의 가속화를 제안한다. 제안하는 멀티 코어-GPU 상호 결합 시뮬레이션 실행 플랫폼을 사용하여 상대적으로 많은 순간 전력을 소모하지만 실행 시간 측면에서 빠른 시뮬레이션이 오히려 전체 에너지 소모 측면에서 장점을 가지는 것을 보여주고자 한다. 이를 위해 대규모 모델의 수평적/수직적 상호 결합된 DEVS 기반 하이브리드 시스템을 시뮬레이션 하였고 효과적인 시뮬레이션을 위한 하드웨어의 조합, 동작 파라미터 변경에 따른 성능 향상을 전력 소모 관점에서 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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