본 연구는 대기행렬 네트워크 시뮬레이션에서 통제변수를 활용하여 목표 반응변수를 보다 더 정확히 추정하는 기법을 탐색한다. 반응변수 추정에서 통제변수기법의 효율성은 반응변수와 높은 상관관계를 가지는 통제변수의 선택과 선택된 통제변수를 이용하여 통제추정량을 어떻게 정의하는가에 따라 달라진다. 대기행렬 네트워크 시뮬레이션 모형에서 확률적 모형의 발전과정은 확률적 서비스시간과 분지 확률에 의하여 재현된다. 대부분의 통제변수기법은 통제추정치 구성에서 서비스 시간 확률변수를 사용한다. 본 연구는 서비스 시간 확률변수와 분지 확률변수를 동시에 사용하는 통제 추정량을 제안하고 이를 컴퓨터 네트워크 시스템의 관심 반응변수 추정에 응용하여 그 효율성을 탐색하고자 한다. 시뮬레이션 결과는 반응변수 추정에 있어서 분지확률 통제변수의 활용 가능성을 제시하고 있으며, 서비스-시간과 분지확률을 동시에 이용하는 결합 통제변수의 활용은 향후 연구가 필요한 분야로 판단된다.
In this paper, we propose over-reporting avoidance scheme which avoids congestion of network traffics by adjusting managed system's over-reporting, on the OSI network management model which reports events from managed system to managing system. In case of reporting events from managed system to managing system, management traffic concentration occurs, and it causes over-loading on the managing system and congestion on the network. This scheme takes advantage of feedback from managing system to managed system. Managed system transmits event reports as much as maximum event pertime allocated to itself to managing system, and it sets it's management variables to LOCK state and stops event reports as Threshold time is reached. At the time, managing system directs event reports again by using M-set primitive with referring it's status. With this scheme, distributed processing, dynamic network adaptation, convergence of optimal operation point is possible. In addition to it, a fairness is assured. In order to detect characteristics of the Unary feedback over-reporting avoidance scheme. It is observed a control capability of the event reporting and fairness of each nodes through measuring. ThresholdTime value. It is measured a number of mean activating nodes and maintained time of LOCK state according to event reporting load, and also measured lost ratio of management packet, queuing delay in managing system, and goodput to observe effects of general packet load. Binary feedback scheme. Unary feedback overreporting avoidance scheme and raw scheme on the OSI network management system each are compared and analyzed, and finally proved that the scheme proposed in this study performs better.
본 논문은 BcN(Broadband convergence Network)에서 IMS(IP Multimedia Subsystem)기반 멀티미디어 서비스를 제공함에 있어 세션 제어를 담당하는 CSCF(Call Session Control Function)의 호 처리 성능을 분석한 것이다. 지금까지 SIP기반의 음성 서비스의 호/세션 관련된 성능분석은 연구되고 있으나 IMS기반 멀티미디어 서비스의 호 처리 성능 분석에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 M/M/1을 적용한 큐잉 모델과 OPNET 시뮬레이션을 통해 CSCF의 처리 용량과 가입자 수를 변화시키면서 IMS의 세션 설정 절차에 따른 호 설정 지연 시간을 측정하였다. 그 결과 총 사용자의 세션 설정 요구율이 CSCF 처리 용량의 13%이상일 경우에는 급격한 지연 증가가 나타남을 알 수 있었다. 따라서 본 성능 분석을 통해 세션 설정 지연 허용값에 맞는 CSCF의 용량과 가능한 사용자 수를 계산할 수 있을 것이다.
기존 컨테이너터미널의 장치장 및 하역시스템의 계획과 설계는 고객인 본선으로의 하역을 우선시 하였기 때문에 하주 및 운송회사 측의 서비스에 해당하는 외부트럭에 대해 편리성이 높다고 할 수 없다. 본 연구에서는 기존의 컨테이너터미널 계획시 설정된 터미널의 하역기능에 관련된 항목에 대해 검토하였다. 첫째, 실제 컨테이너터미널의 야드내 하역기기인 트랜스퍼 크레인의 하역데이터를 이용하여 하역 데이터베이스를 구축하고, 구축된 데이터베이스 분석을 통해 하역기능의 항목을 추출하였다. 컨테이너터미널 계획시와 운용시의 실적치와의 비교를 통하여 현황의 문제점을 검토하였다. 둘째, 보다 효율적인 컨테이너터미널 계획을 위하여 하역기기의 운전원의 작업스킬과 작업시 트러블을 고려한 하역기능 설계항목을 제안하였다. 셋째, 제안된 하역기능 설계항목을 바탕으로 하주 및 운송회사 측의 서비스 향상 즉, 외부트럭에 대한 컨테이너 처리량 향상을 위한 개선안을 하역기기의 기능성, 장치장의 레이아웃, 컨테이너 야드의 운영방식으로 나누어 실제 컨테이너터미널의 운영자와의 협의와 토론을 거쳐 책정하고, 외부트럭의 대기시간 및 하역기기 트랜스퍼 크레인의 작업시간 등에 어느 정도의 개선 효과가 있는지 일대비교법과 다기준 분석법을 결합한 평가법을 이용하여 검토하여 유망한 개선안을 도출하였다.
최근 환경의 변화에 적응적이고 특정 목적에 부합하는 오토스케일링 정책을 만들기 위해 강화학습 기반 오토스케일링을 사용하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 실제 환경에서 강화학습 기반 수평적 파드 오토스케일러(HPA, Horizontal Pod Autoscaler)의 정책을 학습하기 위해서는 많은 비용과 시간이 요구되며, 서비스를 배포할 때마다 실제 환경에서 강화학습 기반 HPA 정책을 처음부터 다시 학습하는 것은 실용적이지 않다. 본 논문에서는 쿠버네티스에서 강화학습 기반 HPA를 구현하고, 강화학습 기반 HPA 정책에 대한 학습을 가속화하기 위해 대기행렬 모델 기반 시뮬레이션을 활용한 전이 학습 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 활용한 사전 학습을 수행함으로써 실제 환경에서 시간과 자원을 소모하며 학습을 수행하지 않아도 시뮬레이션 경험을 통해 정책 학습이 이루어질 수 있도록 하였고, 전이 학습 기법을 사용함으로써 전이 학습 기법을 사용하지 않았을 때보다 약 42.6%의 비용을 절감할 수 있었다.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.187-194
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2011
Optimizing truck dispatching-intervals is imperative in ready mixed concrete (RMC) delivery process. Intervals shorter than optimal may induce queuing of idle trucks at a construction site, resulting in a long delivery cycle time. On the other hand, intervals longer than optimal can trigger work discontinuity due to a lack of available trucks where required. Therefore, the RMC delivery process should be systematically scheduled in order to minimize the occurrence of waiting trucks as well as guarantee work continuity. However, it is challenging to find optimal intervals, particularly in urban areas, due to variations in both traffic conditions and concrete placement rates at the site. Truck dispatching intervals are usually determined based on the concrete plant managers' intuitive judgments, without sufficient and reliable information regarding traffic and site conditions. Accordingly, the RMC delivery process often experiences inefficiency and/or work discontinuity. Automatic data collection (ADC) techniques (e.g., RFID or GPS) can be effective tools to assist plant managers in finding optimal dispatching intervals, thereby enhancing delivery performance. However, quantitative evidence of the extent of performance improvement has rarely been reported to data, and this is a central reason for a general reluctance within the industry to embrace these techniques, despite their potential benefits. To address this issue, this research reports on the development of a discrete event simulation model and its application to a large-scale building project in Abu Dhabi. The simulation results indicate that ADC techniques can reduce the truck idle time at site by 57% and also enhance the pouring continuity in the RMC delivery process.
군은 신뢰도(Reliability)나 가용도(Availability)가 다른 어떤 조직보다 중요한 조진이다. 최근에는 시스템 준비태세(System Readiness)를 강조하며, 무기체계의 성능뿐 아니라 가용도를 중요한 성과 목표로 정의하고 있어 이런 경향은 심화되고 있다. 이런 맥락에서, 군의 중요한 설비나 장비들은 신뢰도(Reliability)와 가용도(Availability) 제고를 위해 만약의 경우를 대비하는 여유 장비를 운용하고 있다. 이를 정비대충장비(M/F Maintenance Float, 이하 M/F) 라고 한다. 군의 정비대충장비는 매년 장비의 수량과 가동률을 적용하여 소요량을 산출하고 있으나, 기존의 방법은 고장특성과 정비부대의 정비능력에 대한 고려가 미흡하여, M/F 도입에 따른 효과인 신뢰도와 가용성 제고를 원래 의도된 목표만큼 달성하지 못하고 있다. 본 연구에서는 대기행렬이론과 흡수 마코프체인을 활용하여, M/F 재고 수준 결정을 위한 분석 모형을 제시하고, 그 결과를 활용하여 역습부대역할을 수행하는 OO부대에서 운용되고 있는 K-1 전차의 운영유지 대풍장비의 최적 수량을 산출했다. 본 연구는기존 연구에 비해 이해가 용이한 (Tractable) 방법론을 활용하면서도 M/F 수준과 관련된 의사결정을 정교하게 묘사할 수 있는 모형을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
Background: Monitoring and control of PM2.5 are being recognized as key to address health issues attributed to PM2.5. Availability of low-cost PM2.5 sensors made it possible to introduce a number of portable PM2.5 monitors based on light scattering to the consumer market at an affordable price. Accuracy of light scatteringe-based PM2.5 monitors significantly depends on the method of calibration. Static calibration curve is used as the most popular calibration method for low-cost PM2.5 sensors particularly because of ease of application. Drawback in this approach is, however, the lack of accuracy. Methods: This study discussed the calibration of a low-cost PM2.5-monitoring device (PMD) to improve the accuracy and reliability for practical use. The proposed method is based on construction of the PM2.5 sensor network using Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) protocol and web query of reference measurement data available at government-authorized PM monitoring station (GAMS) in the republic of Korea. Four machine learning (ML) algorithms such as support vector machine, k-nearest neighbors, random forest, and extreme gradient boosting were used as regression models to calibrate the PMD measurements of PM2.5. Performance of each ML algorithm was evaluated using stratified K-fold cross-validation, and a linear regression model was used as a reference. Results: Based on the performance of ML algorithms used, regression of the output of the PMD to PM2.5 concentrations data available from the GAMS through web query was effective. The extreme gradient boosting algorithm showed the best performance with a mean coefficient of determination (R2) of 0.78 and standard error of 5.0 ㎍/㎥, corresponding to 8% increase in R2 and 12% decrease in root mean square error in comparison with the linear regression model. Minimum 100 hours of calibration period was found required to calibrate the PMD to its full capacity. Calibration method proposed poses a limitation on the location of the PMD being in the vicinity of the GAMS. As the number of the PMD participating in the sensor network increases, however, calibrated PMDs can be used as reference devices to nearby PMDs that require calibration, forming a calibration chain through MQTT protocol. Conclusions: Calibration of a low-cost PMD, which is based on construction of PM2.5 sensor network using MQTT protocol and web query of reference measurement data available at a GAMS, significantly improves the accuracy and reliability of a PMD, thereby making practical use of the low-cost PMD possible.
본 논문은 유무선 통합망 환경하에서 대량호에 근거한 지능망 서비스의 호 완료율을 증가시키고 자원을 최적화하기 위한 정보 흐름 및 총괄서비스 로직을 설계한다. 이 로직을 구현하기 위하여 지능망 서비스제거에 호대기 서비스 특징을 적용하기 위한 동적 큐 관리자를 제시하는데, 이것을 유선 가입자뿐만 아니라 이동 단말을 소유한 무선 가입자에게도 적용하기위해 홈위치등록기와 서비스제어기간에 해당 서비스 가입자들의 이동성을 큐 관리자에게 통보하기 위한 서비스 등록 여부 프래그를 관리한다. 따라서, 이동 서비스 가입자가 로밍함에 따른 동적 서비스 그룹핑을 수행하고 M/M/c/K 큐잉 모델에 근거한 큐 길이를 동적으로 관리하여 자원을 최적화 할 수 있는 동적 큐 관리 메커니즘을 제안한다. 동적 큐 관리자에 의해 할당된 큐 길이를 결정하기 위해 서비스 증가율에 따른 가입자 단말 수와 실패율간의 관계 및 그에 따른 큐에서의 적정 대기 시간을 시뮬레이션 및 분석한다. 또한, 동적 큐 관리자를 구성하는 내부 서비스 로직과 SIB들간의 상호동작 및 자료 구조를 설계 및 구현한다.
물류시스템의 규모 및 운영상태는 물류시설에서의 화물차량 도착특성 및 하역서비스 능력에 의해 결정되는 교통강도(TI: Traffic Intensity)의 변화에 따라서 민감하게 변화된다. 구체적으로, 물류시스템 운영에 있어서 주요결정요인이 되는 교통강도는 연구 대상기간에 따라 변동되고 교통강도의 작은 변동에 의해서도 물류비용의 변화폭이 상당히 크다고 밝혀져 있다. 그러나, 현재의 물류시스템을 운영함에는 이러한 사항들이 고려되지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 물류시설을 운영함에 따라 불필요하게 발생할 수 있는 초과물류비용이 최소가 되도록 하는 최적의 교통강도를 대기행렬모델을 이용하여 찾아내고자 하였다. 이를 위해서 최적 교통강도 결정모델을 구축하고, 이를 검증하기 위하여 부산에 입지하고 있는 Off-Dock 컨테이너 터미널을 대상으로 컨테이너 차량 유출입 현황자료와 터미널 운영실태 자료를 수집하였다. 이를 기초로 대기비용과 운영비용이 서로 상쇄될 수 있는 최적의 교통강도를 정량적으로 찾아 낼 수 있었다. 또한, 구해진 교통강도를 통하여 현재 물류시설의 운영을 개선할 수 있는 방안을 도착시각 제어와 관련하여 그 효과에 대해 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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