This paper introduces facility operation modeling and simulation based primarily on a discrete event system modeling scheme. Many modern industrial facilities are so complex that their operational status cannot be estimated by simple calculations. In general, a facility can consist of many processes and transfers of material between processes that may be modeled as a discrete event system. This paper introduces the current status of studies on operation modeling and simulation for typical nuclear facilities, along with some examples. In addition, this paper provides insights about how a discrete event system can be applied to a model for a nuclear facility. A headend facility is chosen for operation modeling and the simulation, and detailed procedure is thoroughly described from modeling to an analysis of discrete event results. These kinds of modeling and simulation are very important because they can contribute to facility design and operation in terms of prediction of system behavior, quantification of facility capacity, bottleneck identification and efficient operation scheduling.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.864-867
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1995
Presented in the paper is a structured approach to modeling automated manufacturing system (AMS) in the form of an event graph. The proposed two-phase procedure for formal modeling is 1) reference modeling by schematic supervisory control modeling and 2) event graph transformation from supervisory control model. Also described is a formal model for a small-sized FMS in the form of an event graph.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2001.10a
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pp.50-54
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2001
Information systems development entails planning, analysis, design and construction phases. The analysis phase identifying user requirements is the most important of these phases. Since unidentified defects in the early phase causes increased work and costs as development proceeds, the quality of analysis results affects the quality of the resultant system. Major tasks in the analysis phase are data modeling and process modeling. Research on building a knowledge-based system for data modeling have been conducted much, however, not sufficiently for process modeling. As a system environment with high user interaction increases, research on process modeling methods and knowledge- based systems considering such environment are required. In this research, a process modeling framework for information systems with high user interaction is suggested and a knowledge-based system for supporting the suggested framework is implemented. A proposed model consists of the following tasks: event analysis, process analysis, and event/process interaction analysis. Event analysis identifies business events and their responses. Process analysis break down the processes of an enterprise into progressively increasing details. Decomposition begins at the function level and ends when the elementary process level is reached. Event/process interaction analysis verifies the results of process analysis and event analysis. A knowledge-based system for supporting a proposed process modeling framework is implemented in a web-based environment.
A hybrid system is defined as a mixture of continuous systems and discrete event systems. This paper first proposes a framework for hybrid systems modeling, called Hybrid Discrete Event System Specification (HDEVS) formalism. It then presents a method for simulators interoperation in which a continuous system simulator and a discrete event simulator are executed together in a cooperative manner. The formalism can specify a hybrid system in a way that a continuos system and a discrete event system are separately modeled by their own specification formalisms with a support of well-defined interface. We call such interface an A/E converter for analog-to- event conversion and an E/A converter for event-to-analog conversion. Simulators interoperation is based on the concept of pre-simulation in which simulation time for a continuous simulator is advanced in accordance with a discrete event simulator.
Increased attention has been paid in recent years to the need of traffic management for alleviating urban traffic congestion. This paper presents a discrete event modeling and simulation framework for analyzing the traffic flow. Traffic simulation models can be classified as being either microscopic and macroscopic models. The discrete event modeling and simulation technique can be basically employed to describe the macroscopic traffic simulation model. To do this, we have employed the System Entity Structure/Model Base (SES/MB) framework which integrates the dynamic-based formalism of simulation with the symbolic formalism of AI. The SES/MB framework supports to hierarchical, modular discrete event modeling and simulation environment. We also adopt the Symbolic DEVS (Discrete Event System Specification) to developed the automated analysis methodology for generating optimal signal light policy. Several simulation tests will demonstrates the techniques.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.6
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pp.91-98
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1998
A DEDS is a system whose stated change in response to the occurrence of events from a predefined event set. A major difficulty in developing analytical results for the system is the lack of appropriate modeling techniques. In this paper, we consider the modeling and control problem for Discrete Event Dynamic Systems(DEDS) in the Temporal Logic framework(TLF) which have been recently defined. The traditional TLF is enhanced with time functions for real time control of Discrete Event Dynamic Systems. A sequence of event which drive the system from a given initial state to a given final state is generated by pertinently operating the given plants. This paper proposes the use of Real-time Temporal Logic as a modeling tool for the analysis and control of DEDS. An given example of fixed-time traffic control problem is shown to illustrate our results with Real-time Temporal Logic Framework.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2001.10a
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pp.453-458
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2001
A mobile agent is an autonomous software agent capable of moving from one computer to another while performing its tasks. We view the agent as a discrete event system in the view of its computation and communication. This paper presents a methodology far modeling and simulation of such a mobile agent system as a discrete event system. The methodology is based on the Mobile Discrete Event System Specification (MDEVS) formalism and the associated simulation environment AgentSim which are previously developed by the authors. Within the methodology an atomic model represents dynamics of a mobile agent; a coupled model is modeled as mobile agent servers for representation of structural changes between atomic agents. Being based on the object-oriented environment the modeling methodology exploits inheritance of basic classes AtomicModel and CoupledModel provided by AgentSim.
Many JavaScript programs are event-driven in the sense that they heavily use event functions that take user inputs to manipulate program behaviors. Thus, in order to statically analyze event-driven JavaScript programs effectively and precisely, static analyzers should be able to understand and precisely analyze the behaviors of events in terms of how they are created and evaluated. In this paper, we describe several reasons why static analysis of event behaviors in JavaScript programs is particularly difficult, and present a new event modeling mechanism that can represent behaviors of events precisely and efficiently for effective analysis of event-based JavaScript programs.
EPCIS(EPC Information Services) system is a core component of EPCglobal Architecture Framework offering information of the freights, the time of awareness and the location of awareness on the EPCglobal Network. The role of EPCIS is to exchange information based on EPC. There are four kinds of event data which are object event data, aggregation event data, quantity event data, and transaction event data. These EPCIS events data are stored and managed in EPCIS repository. This study suggest the quantitative modeling about total number of EPCIS event data under the assumption to aware the RFID tags of items, cases(boxes), vehicles(carriers, forklifts, auto guided vehicles, rolltainers) at a time on the reading points. We also estimate the number of created EPCIS event data by the suggested quantitative modeling under scenario of process in the integrated logistics center based on RFID system And this study compare the TO-BE model with the AS-IS model about the total sizes of created EPCIS event data using the simulation, in which we suggested the TO-BE model as the development of the repository by skipping the overlapped records.
A Discrete Event Dynamic System is a system whose states change in response to the occurrence of events from a predefined event set. A major difficulty in developing analytical results for the systems is the lack of appropriate modeling techniques. This paper proposes the use of Real-time Temporal Logic as a modeling tool for the analysis and control of DEDS. The Real-time Temporal Logic Frameworks is extended with a suitable structure of modeling hard real-time constraints. Modeling rules are developed for several specific situations. It is shown how the graphical model can be translated to a system of linear equations and constraints.
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