본 연구에서는 하나의 포아송 도착과정(Poisson Arrival Process)과 상수(constant) 서비스 시간을 갖는 유한 버퍼(finite buffer) 대기행렬을 분석 대상으로 한다. 유한 버퍼로 인한 차단현상으로 도착하는 고객이 시스템에 진입하지 못하고 시스템을 떠나게 된다. 이러한 M/D/1/K 대기행렬에서 차단확률(blocking probability)의 계산방법은 이미 연구되어있지만, 계산과정이 매우 복잡하다. 본 연구에서는(max,+)-대수를 이용하여 차단확률을 도출하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 기존 연구결과보다 쉽게 차단확률을 계산할 수 있을 뿐만 아니라 보다 복잡한 대기행렬 망에서의 차단확률을 구하는데도 응용 될 수 있을 것이다.
Transportation provides an infrastructure vital to economic growth, and it is also an integral part of production. As a port is regarded as the interface between the maritime transport and domestic transport sectors, it certainly play a key role in any economic development. Ship's delay caused by port congestion has recently has recently attracted attended with the analysis of overall operation in port. In order to analyse complicated port operation which contains large number of variable factors, queueing theory is needed to be adopted, which is applicable to a large scale transportation system in chiding ship's delay in Inchon port in relation to ship's delay problem. The overall findings are as follows ; 1. The stucture of queueing model in this port can be represented as a complex of multi-channel single-phase 2. Ship's arrival and service pattern were Poisson Input Erlangian Service. 3. The suitable formula to calculate the mean delay in this port, namely, $W_q={\frac{{\rho}}{{\lambda}(1-{\rho})}}{\frac{e{\small{N}}({\rho}{\cdot}N)}{D_{N-1}({\rho}{\cdot}N)}}$ Where, ${\lambda}$ : mean arrival rate ${\mu}$ : mean servicing rate N : number of servicing channel ${\rho}$ : utilization rate (l/Nm) $e{\small{N}}$ : the Poisson function $D_{(n-1)}$ : a function of the cumulative Poisson function 4. The utility rate is 95.0 percents in general piers, 75.39 percents in container piers, and watiting time 28.43 hours in general piers, 13.67 hours in container piers, and the length of queue is 6.17 ships in general piers, 0.93 ships in container piers, and the ship turnaround time is 107.03 hours in general piers, 51.93 hours in container piers.
토큰으로 매체 이용 자격을 부여하는 토큰링 시스템은 링 혹은 버스 구조의 LAN에서 매체 이용방법으로 흔히 이용되어 왔으며 이러한 시스템으로 모델링 될 수 있다. 이 시스템은 단순히 프레임을 저장하고 전송 조건에 해당되면 전송을 진행하는 브리지를 이용함으로써 단일 링들이 상호 연결된 멀티 토큰링 시스템으로 시스템 규모를 확장할 수 있다. 본 논문에서는 상호 연결된 토큰링 시스템의 전송성능을 분석하기 위하여 스테이션 큐에 도착하는 프레임들이 Poisson과정이고 각 도착 프레임의 길이가 서로 독립이며 동등한 일반 분포를 갖는 M/G/1 큐잉 시스템을 가정하여, 임의의 프레임이 목적지까지 전달에 영향을 미치는 해석적으로 조사하였다. 프레임 전송 지연시간에 영향을 미치는 요소는 임의의 시간으로 부터 토큰이 전송하는 스테이션까지 오는데 걸리는 시간, 전송 스테이션의 전송 시간부터 스테이션 내의 대상 프레임이 전송되기까지 소요되는 대기시간, 대상 프레임의 길이와 목적지까지 소요되는 시간의 합으로 주어지며, 외부링으로부터 내부링 브리지 큐까지. 그리고 외부링 브리지 큐로부터 목적 스테이션 까지의 시간에 대한 합으로 주어진다. 또한 전송지연시간에 미치는 파라미터들을 변화시킬때 전체 지연시간에 미치는 영향을 조사하였다. 그 결과 프레임 전송 지연시간에 상대적으로 큰 영향을 미치는 요소는 프레임의 평균 도착율이 크고 수신 스테이션이 타 외부링일 비율이 커질때이며, 이는 우선순위 서비스 방식의 이용 여부에 관계없이 지연 시간이 지수적 증가를 나타낸다. 이를 감소시키려면 외부링 스테이션의 수를 줄여 상대적으로 중추링의 스테이션 수를 증가시킴으로써 전체 지연시간을 줄일 수 있다.
In this study, we consider characteristics of waiting times in single-server 3-node tandem queues with a Poisson arrival process, finite buffers and deterministic or non-overlapping service times at each queue. There are three buffers: one at the first node is infinite and the others are finite. The explicit expressions of waiting times in all areas of the systems, which are driven as functions of finite buffer capacities, show that the sojourn time does not depend on the finite buffer capacities and also allow one to compute and compare characteristics of waiting times at all areas of the system under two blocking policies: communication and manufacturing blocking. As an application of these results, moreover, an optimization problem which determines the smallest buffer capacities satisfying predetermined probabilistic constraints on waiting times is considered. Some numerical examples are also provided.
There are many queueing systems where customers wait for service up to a certain amount of time and leave the system if they are not served during that time. This paper considers a finite capacity multi-server queueing system with Poisson input and Erlang service time, where a customer becomes a lost customer when his service has not begun within an exponential patient time after his arrival. Performance measures such as average queue length, the average number of customers in service, and the proportion of lost customers can be obtained exactly through the proposed numerical solution procedure.
최근 인터넷 사용의 급증은 전체적인 망 이용율의 증가를 야기시켜 트래픽의 증가 원인이 된다. 이러한 트래픽 분석을 통해 통계적인 특성을 갖는 장치의 설계와 배치가 요구된다. 따라서, 이러한 인터넷 트래픽의 자기유사성을 분석하고, Simulation 과정을 통해 최적화된 설계요소를 찾아서 실제 네트워크의 성능향상을 연구하고자 한다.
기존의 트래픽 분석은 포아손 분포나 마르코프 모델로 트래픽을 모델링하고, 패킷의 큐 도착을 지수분포로 가정하였으나, 지난 몇 년간의 연간결과 네트워크 트래픽은 비주기성 및 버스트 특성을 가심을 알게 되었다 이러한 트래픽의 특성은 자기유사 특성을 가진 새로운 트래픽 모델로 분석 하므로써, 네트워크의 확장성, QoS, 그리고 최적화된 설계를 가능하게 한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 망을 통한 small-scale 에서의 혼재된 트래픽 특성과 실제 WAN의 도착 지연시간, 그리고 전체망의 이용률에 대한 각각의 자기유사특성을 분석 한다.
인터넷에서 제공되는 멀티미디어 데이터의 서비스 품질 및 트래픽 파라메타인 사용자 트래픽의 최대 발생률, 데이터 전송시간지연과 변동 허용치, 최대 버스트 길이의 자기유사 특성을 가진 트래픽 모델로 분석 하므로써, 네트워크의 확장성, Quality of Service 그리고 최적화된 설계를 유추하였으며 시뮬레이션 네트워크를 통한 트래픽 지연 특성과 처리율을 분석하였다.
본 논문은 연속형 내부재고를 갖는 M/M/1 대기행렬모형을 다룬다. 고객은 포아송과정으로 도착하고 선입선출 서비스를 받는다. 각 고객의 서비스시간은 독립적이며 동일한 지수분포를 따른다. 고객은 서비스를 받기 위해 일반분포를 따르는 확률변수 H의 내부재고를 소비하며, 서비스 완료시점에 감소한다고 가정한다. 재고시스템은 전통적인 (s,S)-정책에 따라 운용되며, 재고의 조달 시간은 일반분포를 따른다고 가정한다. 재고가 없는 기간에 도착한 고객은 유실된다. 본 논문은 이처럼 운영되는 재고-대기행렬모형의 고객수 및 재고량에 대한 안정상태 결합확률분포를 유도하고 수치예를 보인다. 또한 장기적인 비용을 최소화하는 재고운용정책을 고찰한다.
In this paper, we consider the leaky bucket parameter dimensioning problem in the presence of the cell delay variation(CDV) which arises at the customer premises network dud to the multiplexing with other traffic streams. We consider an ATM multiplexer in which a single CBR stream and several heterogeneous VBR traffic streams are multiplexed. Choosing an MMPP model for the bursty traffic streams, we derive an (MMPP+DD)/D/1/K queueing model for the evaluation of the CDV experienced by the CBR stream. We first evaluate the equilibrium queue length distribution embedded at tagged-cell arrival-time instants, based on whcih we calcuate the inter-cell time distribution and the distribution kof the number of tagged-cell departures in an arbitrary interval. Then we apply the analysis to the dimensionging problem of the leaky bucket parameters, examining how the employed traffic model affects the determination of the bucket size. Through numerical examples, we confirm that the Poisson traffic model can underestimate the bucket size, thus causing a considerable blocking probability for compliant use cells while the MMPP model can optimally design the bucket size which keeps the blocking probability under the target value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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