• 한국측량학회지
• /
• 제31권3호
• /
• pp.209-219
• /
• 2013

역학 모델은 질병 확산에 대한 시뮬레이션 및 관련 방역대책을 수립하는데 유용하며, 개체들의 접촉을 통해 전파되는 질병의 공간 확산에 대한 자세한 이해를 가능하게 한다. 이 연구에서는 공간에서 개체 간의 상호작용에 의한 결과로 구제역 전염병의 확산을 시뮬레이션하기 위해 GIS와 통합된 행위자 기반 공간 모델을 제안하고자 한다. 설계된 모델은 모집단, 시간, 공간이라는 세 요소를 고려하여 축산장 간의 간접접촉을 묘사하였다. 모집단의 역학관계는 2010년 경상북도 안동시에서 발생한 구제역 사례를 기준으로 하였으며, 도로를 주행하는 차량에 의한 간접접촉으로 전염병이 전파하는 것으로 설계하였다. 확산 모델은 구제역 전파 확률, 질병에 대한 여러 상태, 질병의 확산 시간, 감염률, 잠복기 및 기타 매개변수 간의 관계를 수식으로 표현하였다. 모델을 이용하여 구제역 발생 상황을 예측하면서 다양한 시나리오를 적용해서 모의실험하였다. 구제역 발생 상황에서 방역 전략을 선정하기 위해 제시된 방법을 이용하여 방역조치를 다양하게 실험하는 것은 구제역 확산을 통제하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.77-87
• /
• 2015

국방 M&S(Modeling & Simulation) 분야는 컴퓨터상에 모의 전장 환경 및 무기 모델을 구축하고 다양한 시나리오에 의해 시뮬레이션을 수행하여 무기체계의 효과도를 분석하는 현실적인 수단으로 이용되고 있다. 그러나, 무기체계의 구조 및 행위가 복잡해짐에 따라 이를 시뮬레이션 모델로 만드는 과정이 어려워지고 있다. 모델 재사용 저장소는 시뮬레이션 모델 구축에 필요한 비용을 절감하기 위해 기존에 개발 및 검증된 모델을 저장하고 있다. 그러나 기존의 재사용 저장소들은 특정 플랫폼 및 환경에서만 운용되어 사용자 층에 제한이 있으며, 보안 및 무중단 서비스를 위한 메커니즘이 미흡하여 무기체계 모델과 같은 보안 및 신뢰성이 필요한 모델을 저장하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 무기체계 모델의 재사용을 장려하기 위한 클라우드 저장소인 W-Cloud (Weapon Cloud)를 구축하여 다양한 플랫폼 및 환경에서 활용될 수 있도록 하였다. 또한, 계층형 정보보호 및 기밀성 보장을 통해 무기 모델의 재사용 과정에서 생길 수 있는 보안상의 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권4C호
• /
• pp.441-447
• /
• 2004

최근 정보보안에 대한 관심이 고조되면서 사이버 침입 및 방어 연구를 위한 정보보호 시뮬레이터 개발이 요구 되고 있다. 지금까지 정보보호 시뮬레이션은 소규모 네트워크의 보안도 평가나 정보보호 시스템의 성능 평가가 주목적이었다. 하지만 최근에 대규모 네트워크를 대상으로 하는 사이버 테러가 자주 발생함에 따라 대규모 네트워크의 시뮬레이션이 가능한 시뮬레이터가 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 실세계의 인터넷 망과 유사한 대규모 네트워크를 구성하고 그 위에서 사이버 침입 시나리오를 수행하는 시뮬레이터의 설계 및 구현 방법을 제안하고 있다. 제안한 네트워크 방어 시물레이터는 SSFNet 프로그램을 기반으로 클라이언트-서버 구조로 구현되었다. 사이버 침입 시나리오는 수행 순서를 표시할 수 있는 개선된 공격 트리 모델을 이용하여 표현하였고 시뮬레이션 수행과정을 시각적으로 보여주기 위하여 그래픽 사용자 인터제이스를 제공하였다. 또한 네트워크 방어 시뮬레이터의 유효성을 살펴보기 위해 시뮬레이션 수행 결과를 분석하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.51-61
• /
• 2017

최근 빅 데이터가 증가하는 추세에 따라 이를 분석 및 처리하고 활용하는 방안에 대한 관심도 증대되고 있다. 이러한 빅 데이터를 저장, 관리하기 위한 대표적인 플랫폼으로 분산 컴퓨팅 프레임워크인 맵리듀스와 분산 파일 시스템인 HDFS로 구성된 하둡 플랫폼이 있다. 하둡은 일반적으로 수백 수천 대 이상의 클러스터로 구축되는데, 이 때 실제 클러스터 구성이나 파라미터에 따라 하둡 플랫폼이 가지는 효과도를 분석하는 것이 중요하다. 하지만 수천 대 이상의 클러스터 구축하여 이를 분석하는 것이 실질적으로 어렵기 때문에 모델링 및 시뮬레이션 기법을 통해 분석하는 것이 필요하다. 본 논문은 계층적이고 모듈러한 모델링이 가능한 DEVS 형식론을 기반으로 하둡 시뮬레이션 환경을 제안한다. 제안하는 시뮬레이션 환경은 하둡 실행 결과를 이용한 입력 모델 설계를 통해 어플리케이션의 특성을 잘 반영할 수 있으며, 파라미터/알고리즘/모델들을 다양하게 변경하여 실험할 수 있는 재겨냥성 환경을 제공한다. 또한 사용자 편의성의 극대화를 위해 사용자 인터페이스, 실시간 모델 뷰어, 입력 시나리오 편집기를 제공한다. 본 논문에서는 어플리케이션 실행 결과와의 비교를 통해 하둡 시뮬레이터를 검증하고, 다양한 파라미터에 대한 실험을 진행한다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제9A권4호
• /
• pp.519-524
• /
• 2002

본 논문에서는 분산 시뮬레이션 기법 중에 하나인 MRIP(Multiple Replications In Parallel) 시나리오에서 각종 순차적인 시뮬레이션 분석 방법들의 성능을 측정할 수 있는 포함범위(Coverage)에 대한 신뢰구간(confidence intervals) 및 속도향상(Speedup)에 대해 살펴보았다. F-분포를 기반으로 한 신뢰구간에 대한 추정기(estimator)를 단일 프로세서와 다중 프로세서 상에서 참조모델(reference model)로 $M/M/1/{\infty},\;M/D/I/{\infty}과\;M/H_{2}/1/{\infty}$큐잉 시스템을 활용하여 정상상태(steady-state)에서의 평균치를 추정하는 시뮬레이션에 적용하였다. 순차적인 포함범위 분석을 위해서는 수많은 시뮬레이션 실행(Run)들이 요구되는데, MRIP 분산 시뮬레이션 시나리오에서 다중 프로세서를 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 최종 시뮬레이션 결과를 얻는데 걸리는 신간을 감소시켰다. 또한, LNA으로 연결된 분산 컴퓨팅 시스템에 시뮬레이션을 동시에 수행시킴으로써 쉽게 필요한 수의 시뮬레이션 실행결과(Run)를 수집할 수 있다. 이는 샘플의 수가 증가됨으로써 좀더 신뢰도가 높은 최종 신뢰구간을 시뮬레이션 수행자가 얻을 수 있게 해준다.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.279-288
• /
• 2017

The Material Transportation Capability Analysis Method in North Korea includes adversary's activities such as destruction of bridge which is one kind of choke points in the road network and surprise attack against resupply march unit. Also, the amount of damage on choke points in the road network and repair time depending on repair unit commitment must be reflected. In this study, a scenario encompassing plausible resupply transportation circumstances while counterattacking into NK will be established. Then, based on such scenario, a simulation model will be established and the result of simulation will be compared to the results of numeric example which has been used in the ROK Army. We demonstrate, through a certain Corps operation area, that the Scenario-based Simulation Model results predict the performance of resupply operation very well. Therefore, it makes sustainment planners and commanders do activities which is suitable for battlefield and should be used in the real situation. It is also a stochastic model.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.15-22
• /
• 2019

웹 환경 기반 모델링 기술의 발전으로 다양한 산업분야에서 활용할 수 있는 서비스 모델에 대한 시뮬레이션 연구가 진행되고 있다. DEVS 형식론은 시간의 흐름에 따라 다양한 정보를 사용하여 시나리오를 통해 시뮬레이션 할 수 있는 도구로써 활용되고 있다. 또한 DEVS/WS는 웹 기반의 DEVS모델들을 분산컴퓨팅환경을 통해 통합하여, 고성능 컴퓨팅과 데이터 분산 등이 요구되는 시뮬레이션 환경으로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 이동 노드 간 공간에 대한 정보를 효율적으로 관리하기 위해 Dynamic Interest Management Model(DIMM)를 제안하여 DEVS/WS 환경에서 시뮬레이션 하였다. DIMM에서 시뮬레이션 중 노드의 효율적인 위치 이동을 위해 Genetic 알고리즘을 통하여 최적의 경로를 유도하게 된다. 본 연구에서는 DIMM의 성능을 평가하기 위해 None Interest Management와 전송메시지 수, 시뮬레이션 시간을 비교하였다. DIMM은 공간정보에 대한 인지도관리를 통해 메시지의 수와 시뮬레이션 시간을 절약하는 성능을 제공하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
• /
• pp.177-179
• /
• 2012

본 논문에서는 시뮬레이션 모델의 상호운용성, 재사용성 및 조립가능성을 높이기 위해 온톨로지 기반의 개념 모델링 프레임워크인 CMMS-K(The Conceptual Models of the Mission Space-Korea)를 제안한다. 군도메인 시나리오 기술에서 행위(action)은 핵심적인 역할을 한다. 그러므로, CMMS-K는 행위를 체계적이고 효과적으로 표현하기 위해 과제 온톨로지를 기반으로 하여 국방 개념을 모델링한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.39-49
• /
• 2018

잠수함으로부터 발사되는 SLBM은 은밀성으로 인해 탐지가 매우 제한적이며 이는 안보에 심각한 위협으로 인식된다. 본 연구는 SLBM의 효과적인 탐지를 위한 구축함 배치 최적화 문제를 고려한다. 최적화 모델은 2인 제로섬 게임을 기반으로 하여, 상대방의 입장에서 SLBM이 최대한 탐지되지 않는 발사 및 도착 지점과 비행궤적을 결정하고자 하며, 우리의 입장에서는 상대방의 SLBM 탐지를 최대화할 수 있는 구축함의 배치 계획을 수립한다. 제시된 2인 제로섬 게임 모델은 선형계획법으로 변환하여 최적해를 구할 수 있으며, 가상의 임의 구역과 시나리오를 생성하여 계산 실험을 수행하고 본 연구에서 제시하는 모델을 통해 게임에서의 상대방과 우리의 최적 혼합전략을 도출한 결과를 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.99-99
• /
• 2023

기후변화는 물 관리의 가장 큰 리스크 요인이므로 물 관리 계획을 수립하는 과정에서 기후변화의 영향을 고려하는 것이 필수적이다. 기후변화에 대한 수자원 예측 관련 연구가 이루어지고 있으나, 대부분의 연구에는 수문학적 모델링이나 시뮬레이션이 동반되는데, 이 과정에는 시간과 비용이 많이 들어가며, 지역이나 연구목적에 따른 정밀한 매개변수의 보정은 전문지식이 필요하기 때문에 현업에서 연구결과를 의사결정에 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 수문학적 모델링의 입력 및 출력 결과를 딥러닝의 학습자료로 하여 수문모델을 사용하지 않아도 효율적으로 결과를 도출할 수 있는 딥러닝 기반 Surrogate 모형에 대한 연구가 이루어지고 있으나 수자원 분야에 접목된 사례는 부재한 실정이다. 따라서 이 연구를 통해 국내 유역을 대상으로 Surrogate 모형을 구축한 뒤, 그 성능을 평가하고자 한다. 이를 위한 Surrogate 모형 구축 과정은 다음과 같다. 충주댐 유역을 대상으로 과거 20년간의 강우 및 기온 자료를 수집한 뒤, 이 자료를 바탕으로 기후변화의 영향을 고려한 3,162개의 시나리오를 생성한다. 그 후 장기유출모형 IHACRES에 생성된 시나리오를 입력자료로 하여 유입량 결과를 도출하고, 이 결과를 Python코드 기반의 딥러닝 학습자료로 하여 최적 예측 결과를 도출해내는 Surrogate 모형을 생성한 뒤 기존 장기유출모형과의 성능을 비교하고자 한다. 이와 같은 Surrogate 모형은 추가적인 데이터와 매개변수의 보정 과정이 없어도 장기유출모형과 같은 결과를 짧은 시간내에 상당히 정확하게 모사할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.