본 논문에서는 네트워크환경에 따라 모호성을 갖는 집중형 분산처리시스템의 성능평가를 위해 퍼지이론을 적용한 퍼지 폐쇄형 BCMP 큐잉네트워크모델을 제안하였다. 이 모델은 퍼지요소들을 처리할 수 있는 퍼지평균값분석방법을 사용하여 작업소요시간, 시스템처리율, 시스템내 작업수 및 서버 활용율 등의 시스템 성능을 평가할 수 있는 측도를 유도하였다. 이들의 유효함을 검증하기 위하여 퍼지서비스요구시간을 갖는 집중형 분산 처리시스템에 클라이언트의 수의 변화에 따른 유도된 성능평가측도를 시뮬레이션하고, 그 결과를 고찰하였다. 제안된 모델은 모호성을 갖는 시스템의 성능을 평가할 때 기존의 방법보다 유연하고 실제적인 방법을 제공한다.
본 논문은 다중마스터 시스템의 버스 공유를 큐잉이론으로 모델링하여 정량화하고 이를 바탕으로 최적화 된 실시간 시스템을 설계하는 방법을 제안하였으며 그 결과를 실측 실험을 통해서 검증하였다. 다중마스터 모드와 슬레이브 모드를 지원하는 마스터를 이용한 다중 마스터 시스템에서 버스의 공유로 인한 지연과 각 작업의 대기 시간은 각각에 대한 모델링을 통해 정량화 할 수 있으며 이를 통하여 최적화된 시스템을 구성할 수 있게 된다. 본 논문의 실험에서는 VMEbus 상에서 3개의 마스터와 그에 종속된 4개의 슬레이브 시스템을 구성하여 각 마스터들의 버스 요구율과 서비스 시간에 따라 버스를 점유하기 위해 기다리는 시간을 정량적으로 분석하였으며 이를 통하여 개선된 시스템은 각 작업의 버스 상에서의 대기 시간을 최소화하고 효과적으로 버스를 공유하므로써 작업 시간 오차와 오류 발생을 최소화 할 수 있음을 보였다.
본 논문은 큐잉 이론을 이용한 멀티 프로세서 시스템-온-칩(MPSoC)의 버스 매트릭스 기반 통신 구조에 대한 성능 예측 기법을 제안한다. 버스 매트릭스 기반 통신 구조는 다양한 설계 인자를 가지고 있어 이에 대한 성능 최적화는 방대한 설계 공간의 탐색을 필요로 하지만, 현재 널리 사용되고 있는 시뮬레이션에 기반한 방법은 많은 시간을 요하기 때문에 점점 짧아지고 있는 시장 적기 출하(time-to-market) 제약 조건을 만족하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 시뮬레이션보다 훨씬 빠르면서 정확하게 성능을 예측할 수 있는 기법을 개발하였다. 제안한 성능 분석 기법은 고성능의 버스 매트릭스를 위해 사용되는 버스 프로토콜인 multiple outstanding transaction을 고려한다. 또한 지수 분포(exponential distribution)를 이용하여 비현실적으로 메모리 시스템을 모델하였던 기존의 연구들과 달리 실제적인 메모리 시스템 모델을 위하여 일반 분포(general distribution)를 이용하였다. 제안한 성능 예측 기법의 정확도 및 효율성을 검증하기 위하여 무작위로 생성된 버스 트랜잭션들과 4-채널 DVR 예제에 적용하였을 때, 사이클 단위의 정확도를 갖는 시뮬레이션과 비교하여 $10^5$배 이상 빠르면서 평균 94% 이상의 정확도를 갖는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 큐잉 이론을 바탕으로 한국형 한정 수신 시스템인 Digipass-2 성능 분석을 한다. 기간별 예상 가입자 수 증가에 따른 최적의 키 생성 및 전달 주기를 산정하고, 최적의 키 관리 주기에 따른 최대/최소 키 전달 시간을 산정한다. 또한 기간별 예상 가입자수 증가에 따른 과금 데이터 수입에 최적 전용선 용량을 산정하고, 과금 데이터 수집을 위한 최적의 시스템 용량을 산정한다.
본 논문에서는 한 개의 서버와 시스템용량 K를 갖는 M/M/1/K 큐잉네트워크모델에 펴지집합이론을 적용한 퍼지 M/M/1/K 큐잉네트워크모델을 제안하였다. 작업의 도착율과 서버의 서비스율의 형태가 언어적 속성으로 표현될 때, 이 모델을 사용하여 시스템의 해석이 가능해진다. 시스템의 평가를 위해서 시스템내 평균작업수, 작업 평균진입률, 그리고 작업 평균소요시간 등 시스템의 주요 평가측도를 유도하였다. 퍼지 작업 환경에서 이러한 결과식들의 유효함을 검증하기 위하여, 제안된 모델에 다양한 퍼지도착율 ${\lambda}$와 퍼지서비스율 ${\mu}$에 대하여 시스템용량 K 값의 변화에 따른 성능평가를 컴퓨터 시뮬레이션하였다. 그 결과가 제안한 퍼지 모델에서 예측한 평가와 일치함을 확인하였다.
실시간 시스템에는 정확한 계산 기법과 부정확한 계산 기법이 있다. 부정확한 계산 기법은 실시간 시스템에서 스케쥴링의 유연성을 제공하는 수단이다. 지금까지 큐잉이론을 이용한 부정확한 스케쥴링에 관한 연구들은 태스크들의 평균 결과의 질과 평균 대기시간을 정충한 때의 비용과 장점들을 명확하게 수량화하는 것들이었다. 이논문은 두개의 부정확한 스케쥴링 방법을 사용할 때, 어떤 태스크가 부정확한 계산이 될 부정확한 확률들을 구하였으며 또한, 이런 두 방법의 부정확한 확률들의 여러 단조형 부정확한 시스템 매개변수들에 대한 의존성을 비교 분석하였다.
네트워크 연결을 위한 고속 스위치는 계속해서 발달하여 왔으며, 스위치가 필요한 성능을 내는가를 여러 조건으로 분석하는 것은 중요한 일이다. 하지만, 복잡한 구조를 가진 시스템을 모델링하여 그 성능을 측정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 큐잉이론을 이용한 모델링은 큰 상태 공간을 고려해야 됨은 물론이고 성능평가에 있어서도 복잡한 계산과정을 수행해야 하지만, SAN(Stochastic Activity Networks)에 의한 모델링과 성능평가는 그에 비해 간단하다는 장점이 있다. 본 논문의 목적은 출력포트에 큐를 갖는 고속 ATM 스위치를 확장된 SPN(Stochastic Petri Net)인 SAN을 이용해 모델링하고, 셀 도착 과정은 실제 트래픽과 유사한 특징을 가지고 있는 MMPP(Markov Modulated Poisson Process)로 모델링하여 그 성능을 평가하는데 있다. MMPP 모델을 이용한 버스티 트래픽을 고겨한 성능측정과 아울러 SAN의 장점을 이용한 확장이 용이한 스위치 모델을 보이고자 한다. 제한된 버퍼 크기를 갖는 출력 큐잉 ATM 스위치에 도착하은 셀은 포아송 도착 과정에서는 정확히 표현할 수 없는 버스티 특징을 표현할 수 있어 좀더 실제 트래픽에 가까운 MMPP로 모델링한다. SAN 모델은 UltraSAN 소프트웨어 패키지를 이용해 대기행렬의크기, 지연시간 그리고 셀 손실률에 대한 성능을 측정한다.
본 연구에서는 두개 이상의 프로세서로 구성된 컴퓨터 시스템을 순환 형태의 모델 로 가정하여 우선순위를 고려한 BCMP 큐잉 네트워크 이론을 적용하여 성능 분석을 하였다. 터미날, 프로세서, I/O장치 등을 포함하는 컴퓨터 시스템에서 멀티프로그래밍 레벨을 최적화 하여 최대 처리율을 구하여 이 상태에서 성능을 비교하였고, 이러한 상태 에서 최적의 서버 수와 터미날의 수를 구하여, 두개 이상의 프로세서로 구성된 멀티프로 세싱 시스템의 상태와 m 개의 멀티프로그래밍 레벨을 동시에 가지고 있는 시스템을 각 서버에 우선순위를 고려하여 분석하였다. 각각의 서버를 터미날, 프로세서, I/O 장치 등의 특성에 맞는 서버의 형태를 적용하고, 각 서버가 갖는 서비스 확률 분포에 따라 분석하였다. 우선순위를 고려하여 컴퓨터 시스템을 모델링 하여 최적의 상태를 제시하여 성능 분석을 해서 부하가 많은 상태에서 컴퓨터의 효율을 높이고자 하였다.
콜센터는 회사와 고객들을 연결하는 주요 접속점이 되고 있다. 최근 계속해서 진보하는 통신 기술로 인해 콜센터의 수나 규모도 극적으로 성장하고 있다. 총 운영비의 많은 부분을 차지하는 인건비를 미루어 볼 때 효율적인 상담원 배치 계획은 콜센터의 경제적이고 성공적인 경영을 좌우한다. 그러므로 상담원의 수를 효과적으로 결정하는 것이 무엇보다 중요하다. 이러한 의미에서 콜센터 운영 및 관리는 큐잉 이론을 이용하는 수리적 최적화 문제로 모델링 할 수 있다. 본 논문에서는 대기 중 중도포기를 하는 두 종류의 고객을 가지며 두 대기 큐들의 용량이 유한인 N-설계 콜센터의 근사적 분석을 상태분할 방법을 이용해 다루기로 한다. 콜센터의 성능 측도에 대한 시스템 파라미터들의 영향을 알아보기 위해 수치계산 예를 보여준다.
수업을 하는데 학생들은 시간이 경과하면 자연스럽게 집중력이 떨어진다. 집중력이 떨어지면 강의에 흐름을 놓칠 뿐만 아니라 특히 논리적 사고를 요구하는 수업에서는 한 번 딴 생각 후 다시 수업의 내용을 이해하기가 힘들다. 본 연구에서는 복잡한 여러 가지 수업 상황을 단순화하고 추상화 하였다. 집중력을 잃어버리는 경우와 유지하는 경우로 나누어서 각각의 학생이 다양한 비율로 집중력을 잃어버린다고 하고 학생들의 평균값은 시간에 따라 일정하다고 하였을 경우 시간에 따라 얼마나 많은 학생들이 집중력을 잃는지를 연구 하였다. 일반적인 수업 환경을 기준으로 하여 학생 수 크기와 학생들이 집중 할 수 있는 평균 집중력 시간을 파라메타들로 정하였다. 다양한 학교 수업에서 일어 날수 있는 경우의 예를 시뮬레이션을 하였다. 이러한 분석을 통하여 학생들이 수업에서 시간이 지남에 따라 몇 퍼센트가 집중력을 잃었는지를 구하였고, 이러한 시뮬레이션으로 결과 값을 예측하면 어느 시점에서 집중력을 회복시킬 수 있도록 하는 것이 좋을지 판단할 수 있어 수업을 향상시킬 수 있다고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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