This paper presents the simulation model to decide the mean size of cannibalization aircraft (MSCA) under steady state when an airbase makes use of cannibalization to support the spare parts of an airfleet. In this model, the essential factors such as mission requirements, mission time, failure time, repair time, repair capability, inventory policy, cannivalization rule are considered. The model is constructed with above factors and actual airbase operating rules for a basis. Because of the tangled interdependencies among the each factors, it is inevitable to construct the model by the simulation technique. The mission and support system of the airbase is considered as a closed queueing network with a finite number of unit The troubled aircrafts are repaired in accordance with the priorities that are determined by their repair times. The illustrative example of the model, using the actual data of xx-airbase, is presented. The model would be a useful tool not only to determine the MSCA and the size of scheduled maintenance aircraft but to evaluate the NORS (not operationally ready supply) rate and the availability of an airfleet.
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.
본 논문에서는 마이크로셀이나 피코셀과 같은 아주 작은 규모의 셀 영역 범위를 사용하는 차세대 무선 ATM 환경에서 효과적으로 이용될 수 있는 호제어절차 방식을 제시하고 개방형 큐잉 네트워크를 사용해 이의 성능분석을 행한다. 셀집단화 방식이라고 불리는 이 호제어절차는 단말의 이동성을 고려하여 새로운 호가 망 내로 수락될 때 단말이 이동할 확률이 높은 이웃한 물리적인 마이크로셀이나 피코셀들을 집합으로 모아서 지역적으로 매크로셀 정도로 넓은 영역을 담당하는 가상셀을 만들어 주는 방식으로, 높은 주파수 재사용 효율을 보장받으면서도 핸드오버에 따른 호제어절차의 개입을 줄일 수 있다는 장점을 지니고 있다. 그러나 셀집단화 방식에서는 일단 새로운 호가 가상셀 내의 영역으로 수락되고나면 제약없이 기지국 사이를 핸드오버하여 셀집단 내의 한 기지국에 집중하여 과부화 현상을 초래한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 셀집단화 방식이 사용하는 호수락제어의 판별기준으로서 기지국의 과부하 확률과 기지국이 과부하 상태에 머무르는 평균시간을 정의하고, 셀 집단 내에 존재할 수 있는 전체 통화호의 수를 일정한 값 이하로 제한할 경우와 그렇지 않을 경우를 비교하여 성능분석을 행하고 수치 결과를 보임으로써 셀집단화 방식의 효율성을 살펴본다.
Wang, Yufeng;Erturk, Mustafa Cenk;Liu, Jinxing;Ra, In-ho;Sankar, Ravi;Morgera, Salvatore
Journal of Communications and Networks
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제17권1호
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pp.58-66
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2015
Aeronautical communication networks (ACN) is an emerging concept in which aeronautical stations (AS) are considered as a part of multi-tier network for the future wireless communication system. An AS could be a commercial plane, helicopter, or any other low orbit station, i.e., Unmanned air vehicle, high altitude platform. The goal of ACN is to provide high throughput and cost effective communication network for aeronautical applications (i.e., Air traffic control (ATC), air traffic management (ATM) communications, and commercial in-flight Internet activities), and terrestrial networks by using aeronautical platforms as a backbone. In this paper, we investigate the issues about connectivity, throughput, and delay in ACN. First, topology of ACN is presented as a simple mobile ad hoc network and connectivity analysis is provided. Then, by using information obtained from connectivity analysis, we investigate two communication models, i.e., single-hop and two-hop, in which each source AS is communicating with its destination AS with or without the help of intermediate relay AS, respectively. In our throughput analysis, we use the method of finding the maximum number of concurrent successful transmissions to derive ACN throughput upper bounds for the two communication models. We conclude that the two-hop model achieves greater throughput scaling than the single-hop model for ACN and multi-hop models cannot achieve better throughput scaling than two-hop model. Furthermore, since delay issue is more salient in two-hop communication, we characterize the delay performance and derive the closed-form average end-to-end delay for the two-hop model. Finally, computer simulations are performed and it is shown that ACN is robust in terms of throughput and delay performances.
단계형 확률분포는 마코프 체인이 특정 상태로 흡수되는 시점까지 거쳐가는 여러 단계에서 체재하는 시간들의 합으로 정의되며 대기행렬 시스템과 신뢰성 분석 모형 등에 광범위하게 사용된다. 연속적 단계형 분포의 경우 흡수 상태로 진입하기까지 거쳐가는 각각의 단계에서의 체재 시간이 지수분포를 따르므로 연속적 단계형 분포는 다양한 지수분포들의 합 또는 볼록 결합으로 나타낼 수 있다. 단계형 분포를 생성하는 가장 일반적이면서도 직관적인 방법은 마코비안 표현방법이라 불리는 초기 확률벡터와 전이 생성행렬에 의해 주어지는 조건부 확률을 이용하는 것이다. 적률이 주어진 상황에서 단계형 변수를 생성하는 방법에 대한 기존의 연구들은 대부분 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하는 것을 전제로 하고 있다. 본 연구에서는 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하지 않고 확률 분포함수를 결정하여 단계형 확률변수를 생성하는 방법에 대해 살펴보고 마코프 표현을 사용하는 기존의 방법 대신에 조단 분해법과 최소 표현 라플라스 변환을 이용하여 2계 단계형 확률변수를 분포함수를 결정하는 공식과 절차를 제시한다. 이러한 접근 방법은 고차원의 단계형 확률분포를 이용하여 대기행렬의 시뮬레이션을 하는 경우에 마코비안 표현방법의 전이행렬을 결정하여 변수를 생성하는 경우보다 효율적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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