현재 사용하고 있는 네트워크 망은 IPv4프로토콜을 사용하고 있지만, Mobile IPv6프로토콜을 이용하여 보다 더 빠르고 정확한 데이터의 전송이 필요하다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 빠른 핸드오버를 이용한 Mobile IP의 성능을 분석한다. 일반적으로 데이터 트래픽, 버퍼관리 방법, QoS 등은 빠른 핸드오버 동안 Mobile IP의 성능에 많은 영향을 준다. 따라서 시뮬레이션 모델을 이용하여 다양한 트래픽 환경에서 위에 언급된 성능파라미터들의 영향을 분석한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.217-228
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2009
계층 전이가 가능한 다계층 대기행렬에 대한 빠른 시뮬레이션 방법을 제시하고 이를 이용하여 총 고객의 수가 적정 수준을 초과하는 과부하 발생 확률과 과부하 발생시 각 계층별 평균 고객의 수를 추정한다. 또한 이들 값들이 시스템의 총 로드나 계층별 로드에 따라 어떤 차이를 보이는지도 빠른 시뮬레이션을 통해 서로 비교한다.
이 논문은 빠른 ASIP(application specific instruction processor) 시뮬레이션을 위한 재적응성을 가진 컴파일드 시뮬레이션 기법에 대해 이야기 한다. 다양한 응용분야에서의 설계 요구사항을 충족시키는 ASIP의 빠른 개발을 위해서, 건전한 설계 방법론 및 고성능의 시뮬레이터가 필요하다. 본 논문에서는 HiX$R^2$라는 ADL(architecture description language)을 이용하여 인스트럭션 수준에서 컴파일드 시뮬레이터를 자동 생성하였다. 컴파일드 시뮬레이션은 시뮬레이션 수행 시 반복되는 인스트럭션 페칭 및 디코딩 부분을 시뮬레이션 런-타임 이전에 미리 수행함으로서 일반적으로 사용되는 인터프리티브 시뮬레이션에 비하여 큰 성능향상을 얻을 수 있다. HiX$R^2$에 기반 한 컴파일드 시뮬레이션은 ARM9 프로세서와 CalmRISC32 프로세서 예제들로 수행하였고, 결과로서 인터프리티브 방식에 비해 150배 이상의 성능향상이 있었다.
한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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pp.96-100
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1998
웹을 이용한 소프트웨어의 개발이 빠른 속도로 발전하고 있다. 이에따라 시뮬레이션도 웹을 이용한 새로운 개발 분야로 발전하고 있다. 자바는 웹의 객체지향 언어로 새로운 분산 객체모델을 지원한다. 본 연구는 자바의 분산 객체모델인 RMI를 웹 기술과 통합하고, 분산 시뮬레이션의 기존 알고리즘을 사용하여 대규모의 개발 및 유지비를 요구하는 시뮬레이션의 개발에 웹을 이용하는 새로운 분산 시뮬레이션 환경을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 삼각형 메쉬 기반에서 옷감 시뮬레이션(Cloth simulation)에서 계산양이 큰 자기충돌(Self-collision) 처리를 GPU기반으로 가속화시킬 수 있는 방법에 대해 소개한다. CUDA기반으로 병렬 최적화하기 위해 본 논문에서는 1)재귀적으로 계산하여 충돌판정을 하는 BVH(Bounding volume hierarchy) 트리를 GPU기반에서 효율적으로 빌드, 업데이트, 트리 순회하는 방법을 제안하고, 2)삼각형 메쉬 기반에서는 중복되는 프리미티브(Primitive) 충돌검사를 최소화하기 위해 R-Triangle기법을 GPU에서 최적화 시키는 방법을 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 GPU 환경에서 옷감 시뮬레이션의 자기충돌과 객체충돌 처리를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 하였고, 다양한 장면에서 실험한 결과 모든 결과에서 빠른 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다.
최근 전력전자 시스템이 점차로 복잡화되면서 시스템 설계의 타당성을 검증하고 시스템 거동 및 제어성능에 대한 빠른 파악을 목적으로 시뮬레이션기술의 이용이 증가하고 있다. 현재 시스템해석을 위한 다양한 종류의 시뮬레이션 툴이 사용되고 있으나 설계자의 목적에 맞는 적절한 시뮬레이션 툴을 선정하는 기준은 그 사용목적에 따라 다르게 된다.(중략)
본 논문에서는 대용량 데이터에서 빠르게 주변 데이터를 접근하기 위한 자료구조인 최근접 이웃 탐색(Nearest neighbor search, NNS) 문제를 빠르게 풀 수 있는 바이토닉 정렬(Bitonic sort) 기반 해시 테이블을 GPU기반에서 설계하는 방법과 이를 통해 입자 기반 물리 시뮬레이션을 고속화할 수 있는 방법에 대해 살펴본다. 본 논문에서는 CUDA 아키텍처를 이용하여 해시 테이블을 설계하였으며, 계산양이 가장 큰 데이터 정렬부분을 최적화함으로써 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 해시 테이블보다 빠른 결과를 얻을 수 있으며, 이 자료구조를 입자 기반 시뮬레이션에 통합함으로써 고성능 시뮬레이션을 쉽게 제작할 수 있다.
최근에 IETF Mobile IP WG과 SeaMoby WG에서 2계층 트리거를 이용한 빠른 핸드오프 기법을 공통적으로 논의하고 있으나, 아직 이들 WG에서는 제출된 기고서에 대한 표준을 정의하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 2계층 트리거를 이용한 빠른 핸드오프를 기존의 Mobile IP와 지역적 등록 기법에 적용하여 성능을 검증한다. 이를 위하여 OPNET을 이용한 시뮬레이션을 통해 핸드오프 등록 지연 및 수율의 성능을 평가한다. 그 결과에서 빠른 핸드오프를 적용할 경우 두 기법 모두 에이전트 메시지의 방송 주기에 무관하게 성능을 향상됨을 확인할 수 있다.
최근 무선 인터넷의 수요가 기하급수적으로 증가함에 따라 Mobile IPv6가 제안되었으며, 이에 따른 핸드오버 지연을 줄이기 위한 빠른 핸드오버 기법이 제안되었다(IETF). 본 논문에서는 빠른 핸드오버 기법에서 발생하는 패킷의 손실 문제와 패킷의 비순서 문제를 해결하고 이로 인한 처리 지연을 줄일 수 있는 버퍼링 기법을 제안하였다. 또한 제안된 다양한 버퍼링 구조에 의한 빠른 핸드오버 기법의 성능 영향을 시뮬레이션을 통하여 분석하였다. 시뮬레이션을 통한 분석 결과, 제안된 버퍼링 기법은 패킷의 손실과 패킷의 비 순서를 해결하였고, 또한 기존 빠른 핸드오버 방식보다 버퍼링 기법은 최대 27$\%$정도 지연을 감소하였다.
본 연구에서는 모멘트와 뉴우턴법 및 모멘트와 할선법에 각각 기초한 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법과 할선법은 각각 엔트로피에 기초한 목적함수의 근을 구하는 근사화 방법으로 빠른 경신을 위함이고, 모멘트는 근사화에 의한 역혼합행렬의 경신과정에서 발생하는 발진을 줄여 좀 더 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀(pixel)의 8개 지문영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 모멘트와 할선법에 기초한 알고리즘이 모멘트와 뉴우턴에 기초한 알고리즘보다 우수한 분리성능과 빠른 학습속도가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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