DEVS(Discrete Event System Specification) 형식론은 계층적이고 모듈화된 형태로 이산사건 시스템을 기술한다. 본 논문에서는 DEVS 형식론에 기반한 모델들을 시뮬레이션하기 위한 분산 시뮬레이션 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 시뮬레이션 방법은 계층적 DEVS 모델들을 비 계층적 모델로 구성하여 시뮬레이션한다. 제시한 시뮬레이션 방법은 전통적인 계층적인 시뮬레이션 시 발생하는 overhead를 제거한다. 또한 시뮬레이션 동기화를 쉽게 구현할 수 있고 더불어 시뮬레이션 엔진의 안정성을 높일 수 있다. 제시한 시뮬레이션 방법의 효용성을 보이기 위해 Windows 시스템에 실행 가능한 시뮬레이션 엔진을 구현하여 대규모 물류 시스템으로 성능을 측정하였다.
Codesign 방법론은 하드웨어와 소프트웨어가 공존하는 시스템을 설계할 때 이드의 설계를 각각의 특성에 맞는 방법을 사용함으로써 효율적인 디자인방법을 제공한다. 전체 시스템의 동작 및 성능을 검증하기 위해서는 다른 방법으로 개발된 하드웨어와 소프트웨어를 같이 시뮬레이션해야 하는데 이를 통합시뮬레이션(Co-simulation)이라고 한다. 하드웨어와 소프트웨어를 개발하는 방법이 다르기 때문에 야기되는 통합의 문제점을 해결하기 위하여 DEVS(Discrete Event System Specification)에 기반한 중간단계형태를 통한 변환방법론을 제시하고 이를 사용하여 C++ 모델과 Verilog HDL 모델간의 통합시뮬레이션을 구현함으로써 효용을 보이고자 한다.
본 논문은 Zeigler가 제안한 이산 사건 시스템 형식론(DEVS : Discrete Event System Specification)을 기반으로 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통 흐름 분석에 대한 연구를 주목적으로 한다. 도로교통망 모델링 방법은 미시적(microscopic)방법과 거시적(macroscopic)방법으로 분류하는데, 미시적 모형은 개별차량의 행태를 바탕을 둔 모형으로 거시적 모형에 비해 설명력이 뛰어나다는 장점을 가지고 있지만 실제 교통상황에서 관측하고 검증하기가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성 있는 미시적 교통류 모형의 설계를 위해 DEVS 형식론을 기반으로 개별 차량에 대한 차량 추종 및 차로 변경 모형을 모델링하고 이를 근거로 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통흐름 분석을 한다.
To perform the engagement level simulation between the underwater vehicle model and the surface model those are constituted with various systems/ sub-systems, we implemented four different federates as a federation according to the IEEE 1516 HLA (High Level Architecture) protocol that is the international standard in the distributed simulation. Those are CFCS (Command and Fire Control System) federate, motion federate, external entities (torpedos, countermeasure and surfaceship) federate, and visualization federate that interacts with OSG (Open Scene Graph)-based visualization rendering module. In this paper, we present the detailed method about the model constitution for discrete event simulation in the distributed environment. For the sake of this purpose, we introduce the DEVS (Discrete Event System Specification)-HLA-based modeling method of the CFCS federate that reflects not only the interations between models, but also commands from user and tactics manager that is separated from the model. The CFCS federate makes decisions in various missions such as the normal diving, the barrier misision, the target motion analysis, the torpedo launch, and the torpedo evasion. In the perspective of DEVS modeling, the CFCS federate is the coupled model that has the tactical data process model, command model and fire control model as an atomic model. The message passing and time synchronization with other three federates are settled by the $m\ddot{a}k$ RTI (Runtime Infrastructure) that supports IEEE 1516. In this paper, we provides the detailed modeling method of the complicated model that has hierarchical relationship such as the CFCS system in the submarine and that satisfies both of DEVS modeling method for the discrete event simulation and HLA modeling method for the distributed simulation.
In this paper, we derive unbiased estimators for the sensitivities of expected performance measures in a Markov renewal process. We restrict our derivation to the performance measures during a busy cycle and apply smoothed perturbation analysis method to find those esti-mators. The results show all the terms in the derived estimators can be obtained from a single sample path.
A paradigm shift in the government's energy policy was reflected in its declaration of early closure of old nuclear plants as well as cancellation of plans for the construction of new plants. To this end, unit 1 of Kori Nuclear Power Plant was permanently shut down and is set for decommission. Based on these changes, the off-site transport of spent fuels from nuclear power plants has become a critical issue. The purpose of this study is to develop an optimized method for transportation of spent fuels from Kori Nuclear Power Plant's units 1, 2, 3, and 4 to an assumed interim storage facility by simulating the scenarios using the Flexsim software, which is widely used in logistics and manufacturing applications. The results of the simulation suggest that the optimized transport methods may contribute to the development of delivery schedule of spent fuels in the near future. Furthermore, these methods can be applied to decommissioning plan of nuclear power plants.
Combined models, specified by two or more modeling formalisms, can represent a wide variety of complex systems. This paper describes a methodology for the development of combined models in two model types of discrete event and continuous process. The methodology is based on transformation of continuous state space into discrete one to homomorphically represent dynamics of continuous processes in discrete events. This paper proposes a formal structure which can combine model of the DES and the CS within a framework. The structure employs the DEVS formalism for the DES models and differential or polynomial equations for the CS models. To employ the proposed structure to specify a DEVS/CS combined model, a modeler needs to take the following steps. First, a modeler should identify events in the CS and transform the states of the CS into the DES. Second, a modular employs the formalism to specify the system as the DES. Finally, a moduler developes sub-models for the CS and continguos states of the DES and establishs one-to-one correspondence between the sub-models and such states. The proposed formal structre has been applied to develop a DEVS/CS combined model for the human cardiovascular system. For this, the cardiac cycle is partitioned into a set of phases based on events identified through observation. For each phase, a CS model has been developed and associated with the phase. To validate the DEVS/CS combined model developed, then simulate the model in the DEVSIM + + environment, which is a model simulation results with the results obtained from the CS model simulation using SPICE. The comparison shows that the DEVS/CS combined model adequately represents dynamics of the human heart system at each phase of cardiac cycle.
This paper deals with solution methods for discrete and multi-valued optimization problems. The objective function of the problem incorporates noise effects generated in case that fitness evaluation is accomplished by computer based experiments such as Monte Carlo simulation or discrete event simulation. Meta heuristics including Genetic Algorithm (GA) and Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) can be used to solve these simulation based multi-valued optimization problems. In applying these population based meta heuristics to simulation based optimization problem, samples size to estimate the expected fitness value of a solution and population (particle) size in a generation (step) should be carefully determined to obtain reliable solutions. Under realistic environment with restriction on available computation time, there exists trade-off between these values. In this paper, the effects of sample and population sizes are analyzed under well-known multi-modal and multi-dimensional test functions with randomly generated noise effects. From the experimental results, it is shown that the performance of DPSO is superior to that of GA. While appropriate determination of population sizes is more important than sample size in GA, appropriate determination of sample size is more important than particle size in DPSO. Especially in DPSO, the solution quality under increasing sample sizes with steps is inferior to constant or decreasing sample sizes with steps. Furthermore, the performance of DPSO is improved when OCBA (Optimal Computing Budget Allocation) is incorporated in selecting the best particle in each step. In applying OCBA in DPSO, smaller value of incremental sample size is preferred to obtain better solutions.
This paper describes a methodology for the development of models of discrete event system(DES). The methodology is based on transformation of continuous state space into discrete one to homomorphically represent dynamics of continuous processes in discrete events. This paper proposes a formal structure which can couple DES models within a framework. The structure employs the DEVS formalism for the DES models. The proposed formal structure has been applied to develop a DEVS model for the human cardiovascular system. For this, the cardiac cycle is partitioned into a set of phases based on events identified through VisSim simulation in the CS of the electrical analog model. VisSim is the simulation tool of visual environment for developing continuous, discrete, and hybrid system models and performing dynamic simulation. For each phase, a CS of the electrical analog model for the cardiovascular system has been simulated by VisSim 2.0. To validate this model, first develop the DEVS model, then simulate the model in the DEVSIM++ environment. It has same simulation results for the data obtained from the CS simulation using VisSim. The comparison shows that the DEVS model represents dynamics of the human heart system at each phase of cardiac cycle.
현재 네트워크 사용자 특히 인터넷 사용자 증가 속도는 가히 기하급수적이라 할 수 있다. 더불어 질 높은 서비스에 대한 요구가 제기되고 있는데 이것은 필연적으로 트래픽의 폭증을 가져오고 있다. 따라서 네트워크 트래픽의 효율적 분석 관리는 과거에 비해 더욱 중요한 사항으로 대두되고 있다. SES를 이용한 네트워크 분석은 네트워크 관리자들에게 쉽고, 효율적으로 트래픽데이터를 접근이 가능하다. 따라서 본 연구의 목적은 대용량의 네트워크 트래픽 데이터 효과적으로 처리하기 위해 최적화된 네트워크 트래픽 시스템을 구현하기 위하여 데이터 엔지니어링 방법론인 SES를 이용하여 네트워크 패킷의 정보 구조를 설계한후 DEVS를 이용하여 분석하는 시스템을 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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