이 연구에서는 대학의 교양 교육과정으로 운영되는 '대학수학' 강좌에서 자기성찰 노트(SRN)를 활용한 수업을 진행하고 그것이 대학생들의 수학학습에 어떤 영향을 미치는지를 확인하고자 했다. 이를 위해, '대학수학' 세 분반, '대학수학II' 한 분반 수강생 등 95명의 대학생들을 대상으로 SRN 학습 전략을 활용한 수업을 진행하고 그 결과를 분석하였다. 학생들의 변화를 확인하기 위해, 정의적 영역 설문조사, 핵심역량 설문조사, 만족도 조사 등을 실시하여 자료를 수집하고 분석하였다. 그 결과, 다음을 확인하였다. 첫째, SRN을 활용한 수업에 참여한 대학생들의 수학에 대한 흥미, 자신감, 향후 기대감이 개선되었다. 둘째, SRN을 활용한 수업에 참여한 대학생들의 핵심역량(자기주도 역량, 소통 역량)이 증진되었다. 셋째, 이 연구에 참여한 학생들은 SRN을 활용한 학습 전략이 자신의 수학공부에 도움이 되었다고 평가했다. 넷째, SRN을 활용한 학습을 통해 학생들은 자신의 학습습관을 개선하고, 단점을 보완하며, 교수자와 실질적 의사소통이 가능하다고 평가했다.
본 논문에서는 통신망의 큐잉망 모델을 링크 고장을 고려한 신뢰도 모델과 함께 개발한다. 가상연결을 갖는 통신망에서 링크 고장시의 신뢰도 분석이 수행된다. 확장된 추계적 페트리 네트인 SRN은 시스템 분석을 위한 다양한 모델링 기능을 제공해 주며 적절한 보상율을 모델에 할당해 줌으로써 원하는 성능지표를 쉽게 구할 수 있다. 재경로를 갖는 신뢰도 분석을 위하여 모델 규격을 정하고 자동으로 모델을 생성하고 그 해를 구하는데 SRN 모델링이 적합함을 보여준다. 링크 고장에 따른 다양한 재경로 설정과 신뢰도 분석을 위하여 SRN을 이용한 마르코프 모델이 개발되고 그 해가 구해진다.
To obtain realistic performance measures for wireless networks, one should consider changes in performance due to failure related behavior. In performability analysis, simultaneous consideration is given to both pure performance and performance with failure measures. SRN is an extension of stochastic Petri nets and provides compact modeling facilities for system analysis. In this paper, a new methodology to model and analyze performability based on stochastic reward nets (SRN) is presented. Composite performance and availability SRN models for wireless handoff schemes are developed and then these models are decomposed hierarchically. The SRN models can yield measures of interest such as blocking and dropping probabilities. These measures are expressed in terms of the expected values of reward rate functions for SRNs. Numerical results show the accuracy of the hierarchical model. The key contribution of this paper constitutes the Petri nets modeling techniques instead of complicate numerical analysis of Markov chains and easy way of performance analysis for channel allocation under SRN reward concepts.
이동통신 시스템에서 핸드오프호 차단확률을 줄이기 위한 전형적인 방법은 핸드오프호를 위하여 미리 정한 채널수만큼의 채널을 예약하는 것이다. 예약 채널수를 결정하는 문제는 최적화 문제로 계산의 복잡도를 가중시킨다. 본 논문에서는 미리 채널을 예약하지 않고 핸드오프호 차단확률을 줄일 수 있는 호 수락 제어기법을 제안한다. 제안한 호 수락 제어 기법은 신규호 도착에 따른 시스템 상태에 종속하는 gain을 새로운 성능지표로 정의하고, 신규호 도착 시 계산되는 gain 값에 의한 호 수락 결정을 수행한다. SRN은 추계적 페트리 네트의 확장형으로 모델에 적절한 reward를 부여함으로써 원하는 성능지표를 쉽게 계산할 수 있는 모델링 도구이다. 본 논문에서는 gain 계산에 의한 호 수락 제어를 수행할 수 있는 SRN 모델을 개발하고 성능분석을 수행한다. SRN 모델은 2 레벨의 계층 모델로 상위 계층은 멀티미디어 트래픽에서 QoS를 고려한 호 수락 제어와 채널 할당을 나타내는 상태 구조 모델이고 하위 계층은 주어지는 상위계층의 시스템 상태에 따른 gain 값 계산을 수행하는 모델이다.
멀티미디어 이동 통신 시스템은 음성 교환 및 패킷 교환의 실시간과 비실시간의 세 종류 서비스 클래스에 의해 특징지어 진다. 셀에서의 무선 채널은 이들 서로 다른 서비스 클래스의 호에 할당되어 지며 서로 다른 서비스 요구사항을 만족해야 한다. SRN은 추계적 페트리 네트의 확장형으로 모델에 적절한 reward(보상)을 부여함으로써 원하는 성능지표를 쉽게 계산할 수 있는 모델링 도구이다. 본 논문에서는 멀티미디어 이동 통신 시스템의 채널할당과 성능분석을 위한 SRN 모델을 제시한다. 본 논문의 기여도는 성능분석을 위해 필요한 마르코프 체인의 복잡한 해석적 분석대신 종류별 서비스 클래스에 대한 채널할당을 수행할 수 있는 페트리 네트 모델링 기법을 제시하고 모델에서의 보상 개념에 의한 손쉬운 성능분석 수행 방법을 제시하는데 있다.
전력관리는 전력상태 전환과 시스템 부하 (workload)에 의존성이 있다. 시스템 모델은 전력상태 전환과 시스템 큐에 대한 추계적 모델들로 구성된다. 본 논문에서는 다양한 전력관리 기법을 위한 추계적 모델들을 개발한다. 추계적 프로세스에 기반한 전력관리 모델은 시스템 큐와 다양한 모델링 기능을 표현할 수 있는 페트리 네트의 확장형인 SRN (Stochastic Reward Nets)을 이용하여 개발된다. 적응적 타임아웃기반 전력관리 SRN 모델을 개발하고 기존 전력관리 기법인 greedy, N-Policy 기법과 전력소모 및 성능비교를 수행한다.
무선 이동통신 시스템은 음성 위주의 서비스에서 고속의 데이터 전송 및 멀티미디어 서비스로 다양화되고 서비스 수요도 증가되고 있다. 이러한 환경에서 다양화된 서비스에 대한 Qos를 보장하는 호수락 제어 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. SRN(Stochastic Reward Net)은 페트리 네트의 확장형으로 성능분석을 위한 다양한 기능을 가진 모델링 도구이다. 본 논문에서는 4세대 이동통신 기술로 기대되고 있는 IEEE 802.16e에서 정의하고 있는 4가지 서비스 클래스를 고려한 호 수락 제어 기법에 대한 모델을 SRN을 이용하여 개발한다.
본 논문에서는 무선망에서 핸드오프 호의 분실확률을 줄일 수 있는 호 제어 기법을 제안한다. 제안한 기법은 진행 중인 시스템 용량인 유효로드와 임계치를 이용하여 호의 수락 여부를 결정하며 측정된 유효로드가 미리 정해진 임계치보다 크면 신규 호는 차단시키고, 핸드오프 호는 큐잉을 허용한다. 호 수락 제어 기법의 성능분석을 위하여 추계적 페트리 네트의 확장인 SRN 모델이 개발된다. SRN 모델링 기법은 성능분석을 위하여 필요한 마르코프 체인의 복잡한 해석적 분석대신 보상 개념에 의한 손쉬운 성능분석 수행방법을 보여준다.
본 논문에서는 음성과 동영상을 포함한 멀티미디어 시스템의 통신 채널에 대한 모델링과 성능분석을 수행한다. 음성과 동영상에 적합한 서로 다른 도착 처리 과정을 고려한 멀티미디어 패킷의 입력 트래픽 특성, 통신 채널의 동적 할당 방법, 가용 채널 부족시 데이터 패킷의 큐잉 허용과 제한 시간 경과시의 패킷 손실 처리, 큐잉을 허용하지 않으나 가드 채널을 갖는 음성 패킷의 채널 처리 방식 등을 모델링하고 가용채널 부족시 서비스를 받지 못하는 차단 확률과 큐에서 지정시간 경과시 손실되는 패킷 손실률 등의 성능 지표에 대한 수치결과를 분석한다. 이를 위하여 멀티미디어 시스템 통신 채널 SRN 모델을 개발한다. 본 논문에서 제시한 SRN 모델링 기법은 성능분석을 위하여 필요한 마르코프 체인의 복잡한 해석적 분석 대신 보상 개념에 의한 손쉬운 성능분석 방법을 보여준다.
본 논문에서는 무선망에서 채널할당을 받은 호가 무선 패킷 데이터를 서비스하는 경우의 성능분석 수행을 위한 계층 모델을 제안한다. 제안된 계층 모델로는 상위계층으로 무선자원 관리를 위한 채널할당 모델을, 하위계층으로 에러발생을 고려한 패킷 재전송 프로토콜 모델을 고려하였으며 이들 모델은 모델링 도구인 SRN을 이용하여 각각 개발한다. 추계적 페트리 네트의 확장형인 SRN은 시스템 성능분석을 위한 간결한 모델링 기능을 제공해 주며 모델에 적절한 보상률(reward) 기능을 부여함으로써 원하는 성능지표를 구할 수 있다. 이들 두 계층간의 상호 연관된 매개변수의 값인 서비스 시간과 패킷 발생률은 고정점 반복순환(fixed-point iteration) 기법을 사용하여 구한다. 즉 상위계층의 호 서비스 시간은 한 호당 K개의 패킷전송을 완료할때 까지 소요되는 시간인 하위계층 모델의 지연시간으로 구할 수 있고, 하위계층 모델의 패킷 발사율은 상위계층의 새로운 호와 핸드오프 호의 발생률로부터 구할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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