기존 시뮬레이션 환경에서 개발한 모델들은 재사용을 하는 데 많은 어려움이 있다. 또한 시스템이 대형화되고 시뮬레이션 결과를 실시간으로 얻어내야 하는 경우에 기존의 순차적 시뮬레이션 방법을 적용하면 시간이 많이 소요되므로 새로운 시뮬레이션 수행 방법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 제약을 해결하고자 Internet상에서 시뮬레이션이 가능한 Web-Based Simulation 환경을 설계하고 구현하였다. 본 연구는 자바의 분산 객체 모델인 RMI(Remote Method Invocation)를 웹 기술과 통합하고, 대규모 개발 및 많은 유지비를 요구하는 시뮬레이션의 개발에 이용할 수 있는 새로운 분산 환경하에서의 Web-Based Simulation 구조를 제시하고 구현해 본다.
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.
분류자 시스템(Classifier System)은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithmsm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게 (SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다. 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙을 발견하고 학습하도록 하고 시뮬레이션 결과를 분석함으로써 ZCS의 유용성을 확인한다.
최근 자동차 제조업체들은 치열한 국제경쟁시대에 생존하기 위하여 원가 절감 및 개발기간 단축, 품질 향상을 위하여 모듈화라는 새로운 자동차 생산 방식을 적용하고 있다. 본 연구에서는 자동차 모듈화 부품의 한 종류인 Front End Module (FEM)을 대상으로 생산시스템 계획단계에서 대상 부품의 직서열 공급시스템 적용 가능성을 컴퓨터 시뮬레이션 기법을 적용하여 입증하고, 직서열 공급시스템 운영방안을 제시하여 물류비용을 절감하고자 한다. 연구 대상인 완성차업체의 의장라인과 모듈 업체의 조립라인 및 모듈 공급시스템을 모델링하여, FEM 공급시스템을 운영 방안별로 시뮬레이션을 통하여 직서열 공급시스템의 적용 가능성을 입증하고, 운반 차량의 적정 소요 대수 및 FEM 운반용 캐리어 대수를 제시한다.
시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.
3D 기반의 BIM 도면을 활용을 통해 다양한 건설 시뮬레이션이 가능하다. 이러한 BIM을 기반으로 강력한 몰입환경이 수반되는 가상현실 공간에서 실증실험이 가능한 시뮬레이션 시스템 구축사례가 국내에는 전무한 상황이다. 본 논문에서는 다양한 의사결정 및 가상건설 시뮬레이션이 가능하도록 BIM 도면을 기반으로 3D 기반의 강력한 몰입환경을 제공하는 다면(Multi Screen) 기반의 시뮬레이션 시스템 개발사례를 제시하였다. 구축된 시뮬레이션 실험실은 4K 이상의 해상도를 기반으로 대규모의 3면 디스플레이 공간내에서 다양한 Haptic 장비를 활용해 도면검토, 재난/재해시뮬레이션, 극한건설, 도시계획설계 등이 가능하다. 또한 기존의 BIM 소프트웨어와 완벽한 호환이 가능하여 데이터의 실시간 변환없이 대용량의 도면 등을 검토할 수 있다.
오픈 사이언스는 연구 결과의 공유뿐 아니라 연구 과정을 공개하는 방향으로 발전하고 있다. 우리는 계산과학공학 분야의 오픈 사이언스 활성화를 위해 EDISON 플랫폼을 개발하고 있다. EDISON 플랫폼은 계산과학공학 연구자들이 개발한 시뮬레이션의 온라인 서비스를 제공할 뿐만 아니라 소스코드, 데이터, 관련 연구 출판물에 대해서도 공유할 수 있는 환경을 제공해준다. EDISON 플랫폼에 성공적인 서비스를 위해서는 시뮬레이션 소프트웨어의 효율적인 관리 시스템이 필요하다. 본 논문은 계산과학공학 연구자들이 개발한 시뮬레이션 소프트웨어를 EDISON 플랫폼에 제공하기 위한 등록 관리 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템을 통해 개발자는 관리자의 개입 없이 시뮬레이션 소프트웨어를 EDISON 플랫폼에 등록할 수 있으며, 웹 기반의 시뮬레이션 제공 환경을 효과적으로 구축할 수 있다.
최근 본선작업의 대기시간을 단축할 수 있는 효율적인 이송장비로 ALV(Automated Lifting Vehicle)가 연구되고 있다. 그러나 ALV와 다른 하역장비의 연계에 대한 구체적인 분석을 수행한 후 동적 요소들을 반영한 연구는 미흡하다. ALV의 수행도는 동적 환경하의 자가하역 작업, 차량간 방해, 가용한 작업 공간의 점유에 크게 좌우된다. 그러므로 ALV 시스템이 도입된 컨테이너 터미널의 생산성을 평가하는 것은 매우 어렵다. 따라서ALV시스템에 적합한 운영 규칙을 갖춘 시뮬레이션 모형으로 개발되어야 한다. 또한 모형은 연계작업과 차량 주행의 특성을 고려해야 한다. 본 연구는 수평형 컨테이너 터미널을 가정하고 하역작업 과정을 분석하고 시뮬레이션 모형에 필요한 주요 운영 규칙을 제시하였다. 그리고 객체지향 시뮬레이션 소프트웨어인 Anylogic을 이용하여 ALV 시스템에 기반한 컨테이너 터미널 시뮬레이션 모형을 개발하였다.
분류자 시스템은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게임(SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙의 발견과 학습에 의한 축구 로봇의 행동전략 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 본 전략의 유용성을 확인한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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