시뮬레이션 모델과 전문가 시스템의 학제간 연구는 그동안 많은 학자에 의해 진행되어 왔다. 전문가 시스템은 추론 기관과 지식베이스로 구성되며, 지식베이스는 사실과 규칙으로 구성된다. 사실과 규칙은 추론 기관의 추론을 위한 정보로 사용된다. 요즘의 정보 시스템은 데이터베이스를 가지며 데이터베이스의 정보를 기반으로 모든 처리가 진행된다. 이러한 정보 시스템에 삽입되어 사용되는 시뮬레이션 모델의 전문가 시스템도 데이터베이스의 정보를 사용하여 추론을 행한다. 데이터베이스의 정보는 전문가 시스템의 추론을 위한 사실로 사용되고, 추론 결과를 저장하기 위한 저장 장소로 사용된다. 본 연구에서는 전문가 시스템의 사실과 데이터베이스 사이의 사상을 정리하고, 이를 위한 사실 클래스를 제안한다. 이 사실 클래스는 데이터베이스 데이터를 전문가 시스템이 사용할 수 있도록 필링하는 기능과 추론을 위한 의미 분석의 기능을 갖는다. 또한, 데이터베이스에 추론 결과를 저장할 때 생기는 데이터의 일치성과 무결성 문제를 해결한다. 이 사실 클래스를 갖는 전문가 시스템 기능을 갖는 시뮬레이션 모델을 그래이팅 생산 공정의 시뮬레이션에 적용하였다.
인간이 개입하지 않는 UAV 시스템은 다양한 행동을 자율적으로 수행하여 임무를 달성해야하는 어려움이 있다. 그러나 인간이 개입하지 않는 환경에서의 실제 실험은 많은 위험과 비용이 발생한다. 따라서 실제 환경 실험에 앞서 시뮬레이션 실험을 통한 검증이 필요함은 자명하다. 본 논문에서는 에이전트 기반 자율 UAV의 실험을 위한 3차원 가상환경과 이산사건 시뮬레이션 환경 구축하고 연동한 시스템을 제안한다. 재난 상황에서의 UAV 3기를 이용한 구조임무 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 검증 하였다.
이 논문은 비선혀성, 모델링오차 그리고 잡음입력이 존재하는 선형 및 비선형시스템에서의 모델에 근거한 이상검출방법을 제시한다. 대상 시스템은 연속형이나 이산형 모두에 적용할 수 있도록 통합연산자$(unified operator)^[5]$로써 표시한다. 이 논문에서 제시되는 이상검출법은 잡음과 모델의 부정합과 비선형성을 고려한 것이다. 모델링 오차는 더하기꼴로 나타내며 계수추정에서 불확실성의 한계를 정량화시키기 위해 공칭모델 분모는 사건실험을 통해 고정시키는 것으로 한다. 공칭모델의 분자 계수들은 최소자승법으로 추정한다. 컴퓨터 모의실험을 추정하여 이 논문에서 제시한 방법이 기존의 방법보다 우수한 성능을 지니고 있음을 보인다.
주식 시장, 인구 동향, 전염병 확산 예측, 도로교통체계 개발과 같이 다양한 분야에서 활용되고 있는 에이전트 기반 시뮬레이션 분야의 에이전트는 응용분야에 따라 각기 다른 형태로 발전되어왔다. 하지만 다학제 융합적 협력 요구되는 문제의 해결에 있어서 확장 가능한 형태의 에이전트 구조가 필요하며 이를 지원할 에이전트 모델링 및 시뮬레이션 환경이 필요하다. 본 연구는 다양한 분야의 에이전트를 수용하기 위하여 공통구조를 체계요소구조와 이산사건시스템형식론을 활용하여 명세할 수 있는 방법을 제시하고, 제시된 명세방법을 지원할 수 있는 개발 환경인 SESManager를 제안한다. 제안된 환경은 계층적으로 에이전트 구조를 정의하고 에이전트를 합성할 수 있도록 함으로써 사용자의 시뮬레이션 목적에 맞게 에이전트 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 돕는다.
본 논문에서는 C/C++ 기반 이산 사건 시스템 명세(DEVS) 시뮬레이션에서 전송 메시지 변경을 탐지하는 기법을 제안한다. 모델 인스턴스가 생성한 메시지가 다른 모델 인스턴스로 전달될 때, 메시지가 수신자 중 일부가 이를 수정할 수도 있다. 이러한 변경은 시뮬레이션 결과를 오염시킬 수 있으며, 오염된 시뮬레이션 결과는 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 제안 기법에서는 모든 모델 인스턴스가 전송 메시지의 사본을 저장한다. 전송 메시지가 삭제되기 전, 인스턴스는 저장된 메시지와 전송 메시지를 비교한다. 변경이 탐지되면 현재 시뮬레이션 실행을 중단시킨다. 모든 절차는 시뮬레이터 인스턴스에 의해 자동으로 수행된다. 그러므로 제안 기법은 개발자에게 시큐어 코딩을 준수하거나 특정 코드를 추가하도록 강요하지 않는다. 제안 기법의 성능을 기존 DEVS 시뮬레이터와 비교한다.
최근 기업활동의 일부로서 물류의 중요성이 급속히 부각되고 있고, 물류의 전략 개발과 모델링 방면에서 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 이산 사건 시스템을 기술하는 언어인 DEVS 형식론을 이용하여 물류 시스템의 성능을 측정하는 시뮬레이터를 구현한다. 본 논문의 대상 시스템은 다수의 차량을 이용하여 다수의 창고에서 다종의 물건들을 다수의 판매처로 운송하는 시스템이다. 각각의 창고에서는 판매처에서 요구한 물건들을 적재하여 판매처에서는 원하는 물건들을 하차하고 정해진 시간 내에 배달되는지를 검증한다. 모델링된 시스템을 시뮬레이션화하기 위해 DEVSim++를 이용한다. DEVSim++는 DEVS 형식론을 C++ 언어로 표현한 것이다. 여러 가상의 데이터로 시뮬레이션한 결과 적절히 동작하는 것을 알 수 있었다. 향후 모델을 확장해서 전국적인 규모에서 시뮬레이션할 수 있는 무류 시뮬레이터를 구현하면 물류 관련 업무에서 필수적으로 쓰일 도구가 될 것이다.
오늘날 세계는 글로벌, 디지털 시대를 향해 눈부신 변화를 거듭하고 있으며 제조업 기반의 기업은 이러한 변화에 대응하기 위하여 새로운 경영기법과 생산시스템을 도입하고자 노력하고 있다. 그러나 기업이 빠른 변화에 대응하기 위해 제조시스템에 대한 명확한 분석도 없이 새로운 기술만 적용한다면 실패는 필연적으로 존재하게 된다. 그러므로 기업은 제조 시스템에 대한 명확한 분석이 필요하고, 공정개선에 대한 위험성을 줄이는 새로운 방법이 필요하게 된다. 따라서 본 논문은 공장 시스템의 공정개선에 대한 새로운 접근 방법인 시스템 접근 방법을 시스템 분석, 시스템 진단, 시스템 검증으로 체계화하여 제시하고자 한다. 시스템 분석은 객체지향 분석법인 UML로 시스템의 제품(Product), 자원(Resource)과, 공정(Process)관점에서 시스템을 분석한다. 시스템 진단은 제약이론(Theory of constraints)으로 시스템 향상을 위한 핵심요인을 확인한다. 시스템 검증은 가상 생산 기술(Virtual Manufacturing Technique)을 적용하여 핵심 제약요인에 대한 해결 방안을 제시한다. 위와 같은 방법론을 조선소 가공공장에 적용하여 생산성 향상을 위한 새로운 대안들을 제공한다. 가공공장에서 UML 모델은 가공공장에 대한 명확한 분석방법과 외부환경에 쉽게 적응하기 위한 재사용성을 나타내고, 제약이론의 논리나무(logical tree)는 가공공장을 최적하기위한 논리적 도구를 제공하며. 이산 사건 시뮬레이터-QUEST는 최적화된 가공공장을 검증하는 의사결정 도구를 제공한다.
본 논문에서는 컴퓨터 통신 프로토콜의 모델링과 시뮬레이션에 관한 이론적 인 연구를 하였다. 먼저 통신 프로토콜의 정의와 기능을 설명하였고 통신 프 로토콜을 위한 모델을 분류하였다. 또한, 통신 프로토콜의 모델 중에 Timed Petri Net(TPN) 모델에 시간함수 .tau.를 부여함으로써 TPN을 구조적으로 정의하였으며 TPN Based 모델의 문제점을 보완하기 위하여 시스템 시뮬레 이션 분야의 이산사건 시스템 명세(DEVS:Discrete Event Simulation) 개념 을 도입하였다. 중요한 연구 결과로서 TPN모델이 DEVS모델이라는 정리를 제시하고 증명하였다. 이 정리에 따르면, TPN모델을 시뮬레이션 할 때 시뮬 레이션을 위해 모델을 설계할 필요없이 DEVS모델로 변환하여 사용함으로써 시뮬레이션을 수행할수 있다.
DEVS 형식론은 이산사건 시스템의 구조를 계층적으로 나타낼 수 있기 때문에 복잡한 시스템을 모델링 하기에 적합하며, 가독성이 좋기 때문에 유지 보수에 유리한 장점이 있다. 반면에, 계층적인 모델의 구조는 시뮬레이션 실행 시에 빈번한 메시지 전달을 야기 시켜 시뮬레이션 속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 계층적인 DEVS 모델들을 하나로 합성하여 빈번한 메시지 전달을 방지하고 시뮬레이션 실행 속도를 개선할 수 있는 모델 합성법을 제안한다. 제안한 방법은 시뮬레이터 실행코드를 생성하기 이전에 구성 모델들 간의 메시지 전달 관계를 해석하여 실행시간에는 모델 해석과정을 생략하도록 하는 기법으로 기존의 모델 수평화 기법보다 훨씬 뛰어난 속도 향상 결과를 보인다. 제안한 방법의 효용성을 보이기 위해 실험을 통하여 시뮬레이션 속도가 18배 정도 개선될 수 있음을 보인다.
엄격한 시간 제약성에 의해 특성화되는 실시간 전력 시스템의 성능 및 신뢰도를 평가하기 위해서 퍼지-랜덤 변수가 포함된 이산 사건 모델 및 확장된 path-space 기법을 제시한다. 실시간 시스템의 정확성은 출력의 논리적 결과 뿐 아니라 반응시간에도 의존하므로, 본 논문에서는 실시간 전력 시스템의 성능 및 신뢰도를 유연하게 평가하기 위해서 퍼지-랜덤 변수에 의해 적절하게 변형된 상태 오토마타를 제시하고 몇가지 수치 예제를 제시함으로써 제안한 기법의 효용성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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