이산 사건 시스템 명세 (DEVS)를 이용한 하이브리드 시스템 시뮬레이션은 IoT 기반 Smart factory의 최적 동작을 위한 파라미터 추출 등 멀티 레벨 모델 계층을 포함한 복잡계 시스템의 해석에서 중요한 도구로 사용되고 있다. 하이브리드 시스템은 연속 시간 시스템과 이산 사건 시스템의 특성을 모두 포함하고 있어 그 복잡성으로 인해 결과를 얻기 위해 많은 시간을 필요로 한다. 본 연구에서는 멀티 코어와 GPU가 결합된 이기종 컴퓨터 구조를 이용한 DEVS 기반 대규모 하이브리드 시스템 시뮬레이션의 가속화를 제안한다. 제안하는 멀티 코어-GPU 상호 결합 시뮬레이션 실행 플랫폼을 사용하여 상대적으로 많은 순간 전력을 소모하지만 실행 시간 측면에서 빠른 시뮬레이션이 오히려 전체 에너지 소모 측면에서 장점을 가지는 것을 보여주고자 한다. 이를 위해 대규모 모델의 수평적/수직적 상호 결합된 DEVS 기반 하이브리드 시스템을 시뮬레이션 하였고 효과적인 시뮬레이션을 위한 하드웨어의 조합, 동작 파라미터 변경에 따른 성능 향상을 전력 소모 관점에서 분석하였다.

통신 시스템과 지휘통제 시스템으로 구성된 C3 시스템에 대한 복합체계 기반 분석 방법은 상세한 분석이 가능하다는 장점을 지니지만, 한 번 수행하는데 긴 실행 시간을 요구하고, 이는 다양한 시나리오의 분석을 어렵게 한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 페더레이션으로부터 단일 시뮬레이션으로의 변환 기법을 통한 C3 복합 체계 분석 방법에 대해 제안한다. 본 변환 기법은 분석하고자 하는 이외의 시스템을 추상하여, 정확성을 유지하면서 실행 시간을 단축하고, 이는 model hypothesis와 function identification이 주가 된다. model hypothesis에서는 확장된 DEVS 형식론을 통해 시뮬레이션 가능한 추상화된 모델을 구성할 수 있고, function identification에서는 해당 모델이 타 시스템으로부터 받는 영향을 표현할 수 있다. 통신 및 C2 시스템 분석에 대한 실험을 통해, 제안한 방법은 일정 오차 범위 이내에서 정확성을 보존하면서 시뮬레이션 시간을 단축하였고, 이를 통해 C3 이외의 다양한 복합 체계에 대한 탐색적 분석이 가능할 것으로 기대한다.

이산사건시스템명세(DEVS) 형식론은 이산사건시스템을 모듈러하고 계층적으로 모델링할 수 있는 잘 정의된 의미론을 제공하고 있어 이산사건시스템 모델링 시뮬레이션 (M&S)에 많이 사용되어 왔다. 이러한 수학적 표현 대신에 DEVS 다이어그램은 복잡한 시스템을 보다 직관적이며 편리한 표현력을 제공한다. 본 논문은 DEVS 다이어그램을 이용하여 표현된 모델을 시뮬레이션 코드로 체계적으로 구현하며 검증하는 DEVS 클린룸 프로세스를 제안하였다. 구체적으로, 주어진 다이어그램 모델의 적합성 검사, 테이블 DEVS 모델로의 변환, 마지막으로 시뮬레이션 소스코드로 변환하는 방법과 역으로 추적성을 기반으로 한 검사기법을 통해 정적 검증하는 구체적인 방법을 제시하였다. 간단한 예제를 통해 제안된 프로세스를 적용하는 구체적인 방법을 설명하였으며, 적용사례 통해 제안된 기법이 실용적으로 적용 가능한 효과적인 프로세스임을 확인하였다.

복잡한 이산 사건 동적 시스템을 분석하기 위해 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 기법을 적용함에 있어서, 기존에는 사용자 수준에 따라 각기 다른 시뮬레이션 환경을 사용해야 했다. 그에 따른 불편함을 해결하기 위하여 본 논문에서는 사용자 수준에 따라 M&S를 수행할 수 있는 통합된 개발 환경 및 개발 환경에서 모델을 효율적으로 관리하기 위해 정형화된 인터페이스를 제안한다. 인터페이스는 확장된 DEVS 형식론 및 모델 제작 규칙으로 구성되어있다. 개발 환경은 모델링 환경과 시뮬레이션 환경으로 나뉘고, 모델링 환경에서는 사용자의 수준별로 다른 모델링 방식을 제공한다. 모델링 작업의 결과로 생성된 모델을 활용하여 시뮬레이션 환경에서 여러 파라미터를 입력해서 시뮬레이션 함으로써 다양한 경우에 대해서 실험을 할 수 있다. 사례 연구에서는 제안한 M&S 환경을 구현한 내용에 대해 소개하고, 환경을 활용해서 복잡한 국방 전투 시스템을 모델링하고, 만들어진 모델을 바탕으로 시뮬레이션 하는 과정을 소개한다.

대기행렬에 고객 (또는 패킷 등)이 몰리는 오버로드(overload)가 발생하는 경우 긴 대기열이 발생하여 서비스 품질에 좋지 않은 영향을 줄 수 있다. 오버로드 상황에서 혼잡을 완화하기 위해 대기하는 고객숫자에 기반한 다양한 오버로드 제어 정책들이 고안, 적용되고 있다. 본 연구는 대기 중인 고객 숫자에 한계점 (threshold)을 두고, 한계점을 넘으면 서비스 속도를 빠르게 하거나 고객의 도착 간격(시간)을 증가시키는 제어정책을 대상으로 한다. 이러한 정책을 갖는 M/G/1 대기행렬에 대해 바쁜 기간(busy period)을 분석하는데, 연구결과는 비용구조가 주어졌을 때 최적 시스템 제어 정책을 찾는데 필수적이다.

미래 전장 환경이 복잡하고 다양화됨에 따라 조직에 적절한 구조 및 편성을 작성하는 것도 간단하지 않은 일이 되었다. 이에 본 연구에서는 육군의 미래 제대별 참모부 편성을 시스템 다이내믹스를 활용하여 검증하는 방법론을 제시한다. 참모부 구조 및 편성 검증을 위한 SD 활용 절차는 입력 DB값 산출, 인과지도 작성 및 모델 구축, 모의 및 분석 순으로 진행된다. 시스템 다이내믹스를 활용한 모의분석의 취약점은 입력 값에 따라 결과가 달라질 수 있고 모의인원의 관점에 따라 분석이 달라질 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 이에 대한 보완책으로 연구 분석, 설문 등을 병행하여 종합분석에 포함하는 방법을 적용하였다. 본 연구의 의의는 군조직의 구조 및 편성을 검증하기 위한 과학적인 방법으로 조직편성의 적절성을 정량화하여 판단할 수 있는 전투실험 방법을 제시함으로써 그 활용 가치가 크다고 판단된다.

본 논문에서는 시뮬레이션 분석 과정의 복잡성을 줄이고 시뮬레이션 다량 수행을 가능토록 하기 위해 Elastic Stack 기술을 이용한 시뮬레이션 결과 분석 환경을 제안한다. 제안된 Elastic Stack 기반 시뮬레이션 결과 분석 환경은 물리적으로 떨어진 다양한 자원 상에서 수행되고 있는 시뮬레이션의 결과들을 중앙의 분석 서버로 자동 전송하고, 전송된 데이터들을 일괄적으로 관리하여 일련의 처리 및 분석 작업이 쉽게 적용될 수 있도록 지원하며, 다양한 가시화를 제공하는 서비스를 연결하여 분석 결과를 게시하는 과정을 손쉽게 구성할 수 있도록 지원한다. 또한, 각 서비스를 네트워크를 이용한 느슨한 연결 상태로 수행할 수 있어 확장성(scalability)을 제공한다. 제안된 시뮬레이션 결과 분석 환경의 유용성을 확인하기 위해 전염병 확산 시뮬레이션을 수행하고 별도의 분리된 서버에서 이에 대한 일련의 분석이 진행되는 과정을 보인다.

춘천시는 세계적인 테마파크 중 하나인 레고랜드를 건설중에 있다. 본 연구에서는 춘천레고랜드를 대비한 시내 교통기반에 대한 분석을 수행하였다. 먼저, 레고랜드와 관련한 현 춘천시의 교통 상황을 검토하였고 이를 기반으로 잠재적인 고객 및 도착률, 도로, 레고랜드로 진입 경로에 대한 정의를 수행하였다. 교통 상태를 반영하는 평가치인 점유율을 기반으로 분석을 위한 실험을 설계하였고 시뮬레이션을 통해 결과를 얻었다. 피크시즌에 심한 교통 체증이 예상되며 특히 도로 9,11,16에서 정도가 특히 심각하다는 결과이다. 이 도로들의 차선수 증가를 통한 추가적인 실험을 수행하였으며 시내 교통상 큰 개선된 결과를 도출하였다.

미래전에서는 무기체계의 상당부분이 무인체계로 대체될 것이며 이들은 상호 통신으로 연결되어 네트워크중심전으로 변화하고 있다. 이에 따라 무인체계 효과분석이 중요한 이슈가 될 것이다. 하지만 무인체계의 주요통제 수단인 통신장애 상황에서 UGV에 대한 효과분석 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 지형을 고려한 통신장애 상황에서 무인체계의 운용효과분석을 위한 새로운 에이전트기반 모델링 절차를 제시하였다. 추가적으로, 통신장애 상황을 극복할 수 있는 통신중계기를 추가하였을 경우 UGV운용효과의 변화에 대한 분석결과도 제시하였다.

본 논문에서는 비선형성을 가지는 측정방정식의 상태값을 효과적으로 추정할 수 있는 확장칼만필터(Extended Kalman Filter/EKF)와 확장칼만필터의 변종들 그리고 코스트 레퍼런스 파티클필터(Cost-Reference Particle Filter/CRPF)를 이용하여 이차원 공간에서 표적추적 성능에 관하여 연구한다. 확장칼만필터의 변종으로 분산점칼만필터(Unscented Kalman Filter/UKF), 중심차분칼만필터(Central Difference Kalman Filter/CDKF), 제곱근 분산점칼만필터(Square Root Unscented Kalman Filter/SR-UKF) 그리고 제곱근 중심차분칼만필터(Square Root Central Difference Kalman Filter/SR-CDKF)를 소개한다. 본 연구에서는 노이즈가 불확실한 표적에 대하여 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 이용하여 각 필터들의 평균제곱오차(Mean Square Error/MSE)를 계산하였다. 시뮬레이션 결과 확장칼만필터의 변종들 중에서 제곱근 중심차분칼만필터가 속도와 성능 면에서 가장 우수한 결과를 보여주었다. 코스트 레퍼런스 파티클 필터는 확장칼만필터와 다르게 노이즈의 확률 분포를 알 필요가 없다는 유리한 특성을 가지고 있으며 시뮬레이션 결과 제곱근 중심차분칼만필터보다 처리속도 및 정확도 면에서 우수한 결과를 보여주었다.

견고표적을 무력화하기 위해서는 높은 침투/관통성능을 가진 침투탄의 개발이 필수적이다. 침투탄의 설계를 위해, 본 논문에서는 노즈 형상 인자들이 침투자의 콘크리트 침투/관통성능에 미치는 영향을 분석하였다. 전산해석은 상용 전산해석 프로그램인 AUTODYN-2D를 사용하여 수행하였다. Forrestal의 시험결과를 사용하여 전산해석의 신뢰성을 검증하였으며, 침투자의 노즈 형상보다는 노즈 길이가 침투/관통성능에 더 큰 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, 침투자의 노즈 길이가 일정할 경우, 노즈 팁 직경을 특정값까지 증가시켜 침투/관통성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

이 논문에서는 철도차량 의장공장에서 적용되는 두 종류의 배치안 개념에 대한 논의하고자 한다. 현재 시스템은 전통적인 흐름라인 방식에 따라 조립라인이 설계되어 있지만 새로운 시스템은 고정위치형 배치방식을 따르고자 한다. 시스템에 영향을 주는 요소로는 공정시간의 변동성, 결품률 및 결품시간의 분포를 고려하였다. 시뮬레이션 실험결과 해당시스템의 경우 생산량, 차량당 평균 체류시간, 편성당 평균 체류시간 모두 고정위치형 배치방식을 사용하는 것이 좋다는 결론을 얻었다. 또한 시스템의 고정위치형 방식이 흐름라인 방식에 비해 변화에 둔감하게 반응함으로써 강건성 측면에서도 우수하다는 결론을 얻었다.