차세대 조명 기기로 각광 받는 LED의 활용이 증가함에 따라 정보의 가시성, 높은 신호대잡음비, 낮은 설치비용, 기존 조명기기의 활용성, 높은 보안성 등의 특징을 갖는 가시광 무선 통신에 대한 관심이 증가하고 있다. 기존 RF통신 시스템과는 달리 무선 가시광 통신이 제공할 수 있는 정보의 가시성은 단말이 기지국에 초기 접속하는 경우나 통신 장애에 의해서 사용자가 단말의 전송 신호의 방향을 재설정해야 하는 경우에 신호의 변화를 통해 사용자에게 가시광 링크의 상태 정보를 제공할 수 있다. 그러나 가시광 무선랜 시스템에서 서비스 받는 사용자의 수가 증가함에 따라 확보할 수 있는 무선 자원이 부족하여 정보의 가시성을 제공하기 어려워지는 문제점이 있다. 따라서 본고에서는 가시광 무선랜 시스템에서 가시성이 확보되어야 하는 경우에 시스템의 성능을 유지시킴과 동시에 가시성을 확보해주는 효율적인 자원할당 방안을 제안한다. 또한 시뮬레이션 결과를 통해서 제안한 방안의 성능을 분석한다.
Quality-of-Service(QoS) 라우팅은 네트워크 활용률 및 사용자의 서비스 수준을 향상시킬 수 있는 장점에도 불구하고 그 복잡성 및 비용으로 인해 실제 IP 네트워크 상에 널리 기용되지 못하고 잇다. 이를 해결하기 위한 많은 연구가 이루어졌으나 기존의 분산된 경로 계산에 의존하고 있기 때문에 라우팅 성능과 프로토콜 오버헤드 간의 균형문제(trade-offs)를 해결하는데 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 분산 QoS 라우팅의 근본적인 문제들을 해결하기 위해 중앙 집중적인 서버 기반 QoS 라우팅 메카니즘을 새로이 제안하고, 라우트 서버의 효율적인 경로 계산 및 네트워크 상태 정보 유지를 위한 방안에 대해서도 논의한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과 서버 기반 QoS 라우팅은 정확한 네트워크 상태 정보를 사용하기 때문에 라우팅 성능 및 네트워크 활용률을 보다 더 향상시킬 수 있을 뿐 아니라, 네트워크 상태 정보의 교환이 필요하지 않기 때문에 기존의 프로토콜 오버헤드로 감소시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
동일 데이터를 액세스하는 다수 요구간의 시간적 지역성을 고려하여, 인접한 요구간의 시간 간격(interval)을 버퍼에 캐슁하여 공유하면 서버의 응답시간이 향상되고, 디스크 액세스 감소로 인한 대역폭 활용이 높아지며, 따라서 보다 많은 사용자 서비스가 가능해 진다. 본 논문에서는 VOD Server로 들어오는 요구 도착시간에 따라 버퍼 공유 크기를 결정하는 그룹핑(grouping)을 수행하게 하여 인접한 요구들의 공유 데이터 블록이 전체 버퍼를 점유하는 현상을 막고 디스크 액세스율을 감소시켜 대역폭의 활용도를 높일 수 있는 알고리즘을 구축한 후 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 분석한다.
본 논문은 국방 네트워크 환경측면에서 실 전략정보에 대한 접근/활용 범위가 확대되고, 정보의 신뢰성/가용성에 대한 중요도가 강조되고 있는 워게임 연동객체의 보안화 방안에 대해 기술한다. 연동객체는 HLA/RTI에서 시뮬레이션을 위한 페더레이터로 정의된다. RTI는 페더레이터간 정보교환, 접속 사양에 정의된 다양한 서비스를 제공하는 미들웨어이다. 정책을 기반으로 네트워크상에서 자원들에 대한 관리와 접근, 사용을 위한 다양한 기능과 안전하고 편리한 보안기능들이 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 RTI Security 인터페이스와 정책을 기반으로 한 자원접근 방법을 사용해서 페더레이터의 취약한 정보보호 기능을 강화하였다. RTI의 페더레이트 실 정보에 다계층 보안 수준을 적용하고 보안등급별로 필터링하여 연동객체 스스로가 정보를 보호(Self-protection)할 수 있도록 하는 환경을 구성하고 관리할 수 있는 시스템을 제안한다.
최근 정보통신기술의 발달에 따른 공공 자전거 시스템 운영 사례가 증가하고 있다. 대도시의 공공 자전거 시스템은 시민에 대한 공공성과 편리성을 모두 확보해야하기 때문에, 도입부터 운영까지 다양한 이슈에 대한 분석이 필요하다. 또한, 최근 라스트 마일 수단으로 각광받고 있는 개인 모빌리티 사업과의 공존을 위한 다양한 시나리오 역시 대비할 필요가 있다. 본 논문은 공공 자전거 시스템의 효율적 운영 관리를 위한 시뮬레이션 모델을 제안한다. 특히, 제안한 방법은 공공 자전거 시스템의 일반적인 구조와 행태를 모델링 하여 다른 도시에 쉽게 활용할 수 있는 형태로 개발하였고, 컴포넌트 기반의 모델 구성으로 향후 모델의 수정 및 확장이 용이하도록 개발하였다. 본 논문에서는 제안된 방법의 사례로 세종시 공공 자전거 시뮬레이션을 수행하였다. 세종시 공공 자전거 시스템의 데이터를 적용하여 시뮬레이션 결과를 도출하고, 도출된 결과를 세종시 실데이터와 비교하여 검증하였다. 검증된 모델을 이용하여, 세종시에 적합한 공공 자전거 서비스를 설계하고 분석할 수 있는 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
공격운전은 주변차량 운전자를 위협하며 주행하기 때문에 교통사고 발생 개연성이 높다. 따라서 공격운전의 법제도 마련, 검지, 관리방안 등 대책이 필요하다. 본 연구의 목적은 공격운전의 주행행태가 교통류에 미치는 영향을 분석하였다. Multi-agent 주행 시뮬레이션과 교통류 시뮬레이션 VISSIM을 이용하여 공격운전의 거동을 구현하였다. 교통류 시뮬레이션과 상충분석을 이용하여 공격운전이 교통운영효율성 및 교통안전성 측면에서 교통류에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 시나리오는 다양한 교통상황과 공격운전차량 비율을 고려하여 설정하였다. 상충분석 결과 일반적으로 공격운전 주행행태는 교통안전성을 감소시키는 것으로 나타났다. 교통운영효율성 분석결과 흥미로운 점은 서비스 수준 A, B, C 경우 공격운전차량 비율이 증가할수록 평균주행속도가 증가하였다. 이와 반대로 서비스 수준 D와 E인 경우 공격운전차량 비율이 증가할수록 평균주행속도가 감소하였다. 본 연구 결과는 공격운전을 줄이기 위한 교통안전정책 마련 시 기초자료로서 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 응급의료 서비스의 환자 만족도에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 사물인터넷(IoT: Internet of Things)을 활용한 프로세스 개선에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 IoT기술을 응급실 운영에 활용한 스마트 응급실의 핵심 기술을 살펴보고, 의사와 간호사의 의사결정을 지원하는 진료테스크 우선순위 결정 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 진료테스크 선정에 따른 책임소재, 환자 불평, 위급환자 진료 지연, 체류시간 길어짐 등의 의사결정 리스크를 최소화한다. 이를 통해 의료진의 감정 육체 소진(Burn-out)을 줄이고 친절과 배려가 있는 환자 진료 케어를 가능하게 하여 환자 만족도와 응급실 의료진의 근무 만족도를 높이고 나아가 간호사의 정체성 제고에 도움을 줄 수 있다. 가상의 응급실을 대상으로 시뮬레이션을 수행한 결과 환자 체류시간 측면에서도 우수한 성능을 보였다.
최근 국내외 IoT(Internet Of Things) 기술의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 실제로 가정이나 회사에서 전력제어, 난방제어 같은 서비스가 제공되고 있다. 이에 IoT 동작 및 처리과정을 살펴보고 새로운 기기를 추가 시 시뮬레이션 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이러한 사용자들의 요구를 만족시키기 위해서 IoT 시스템의 동작과정을 이해하기 쉽게 표현하는 시스템이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 Swing을 활용하여 사용자, 센서, SNS(Social Network Service) 등 이벤트 발생 시 기기들 간의 관계를 맺고 협업하는 과정에 대해 모니터링 할 수 있는 시뮬레이션 프로그램을 설계 및 구현하였다.
RFID는 비접촉식 물품 인식 기술로서, 무선 인식의 장점에 따라 물류, 의약품, 병원 등 다양한 응용 분야에서 활용 범위를 넓혀가고 있다. RFID의 도입은 하드웨어 장비, S/W, 인력 등 비교적 높은 도입 비용을 요구한다. 이에 따라 응용 환경의 타당성 평가 및 EPC정보서비스(EPCIS)등과 같은 핵심 RFID S/W의 성능 및 적합성 평가가 선행되어야 하며, 이를 위해서는 다양한 종류의 테스트 데이터 셋이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 RFID 응용환경을 시뮬레이션하는 접근방법을 통해 보다 실제와 유사한 RFID 비즈니스 이벤트 데이터셋을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 페트리넷을 기반으로 하여 다양한 RFID 응용 환경을 네트워크 모델 형태로 추상화시키고 이에 기반하여 실제와 유사한 데이터셋을 생성하는 특징이 있다. 이를 통해 본 연구는 RFID 시스템의 평가는 물론 시뮬레이션을 통해 특정 응용 분야에서의 RFID 도입여부 검토에서도 유용하게 활용될 수 있다.
최근 환경의 변화에 적응적이고 특정 목적에 부합하는 오토스케일링 정책을 만들기 위해 강화학습 기반 오토스케일링을 사용하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 실제 환경에서 강화학습 기반 수평적 파드 오토스케일러(HPA, Horizontal Pod Autoscaler)의 정책을 학습하기 위해서는 많은 비용과 시간이 요구되며, 서비스를 배포할 때마다 실제 환경에서 강화학습 기반 HPA 정책을 처음부터 다시 학습하는 것은 실용적이지 않다. 본 논문에서는 쿠버네티스에서 강화학습 기반 HPA를 구현하고, 강화학습 기반 HPA 정책에 대한 학습을 가속화하기 위해 대기행렬 모델 기반 시뮬레이션을 활용한 전이 학습 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 활용한 사전 학습을 수행함으로써 실제 환경에서 시간과 자원을 소모하며 학습을 수행하지 않아도 시뮬레이션 경험을 통해 정책 학습이 이루어질 수 있도록 하였고, 전이 학습 기법을 사용함으로써 전이 학습 기법을 사용하지 않았을 때보다 약 42.6%의 비용을 절감할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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