한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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pp.21-26
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1998
본 연구는 Zeigler가 제시한 DEVS 모델링 및 시뮬레이션 방법론에 전문가 시스템 및 기호적 시뮬레이션기법등 다양한 추론기법들을 결합시킴에 의해, 캠퍼스 네트워크의 설계 및 성능분석 자동화 방법론과 도구의 개발을 주 목적으로 한다. 이를 위하여, 본 연구에서는 SES/MB를 이용하여 정보시스템의 구성설계 및 성능분석 자동화 방법론을 제시하였고, 캠퍼스 네트워크에 대한 사례 연구를 통하여 그 적용 가능성을 검토하였다. 기존의 연구들과의 차별성은 다음과 같이 요약된다; 첫째, 구성 전문가의 지식베이스를 활용한 구성 설계 자동화, 둘째, 해석적 기법이 아닌 시뮬레이션 기법을 이용한 성능분석, 셋째, 요구조전 및 제약조건들에 따른 행동궤적의 자동생성 및 이를 이용한 성능분석 자동화등을 들 수 있다.
현대 생활에서 u-Health는 특히 우리나라에서 Ubiquitous 와 Wellness의 개념을 접목하여 구현 하고 있으며, 현재 앞선 IT기술과 활성화된 Network 기반의 환경을 활용하여 발전된 결과를 도출 하려 하고 있다. 하지만 u-Health 장비 또는 프로그램에서 3D시뮬레이션 기법이 어떻게 쓰이면 그 활용도가 증가 되고, 올바른 활용 방법인가에 대해서 연구는 시작 단계라고 할 수 있다. 이에 현재 가정용 게임기와 일부 기능성 컨텐츠에서 쓰이는 3D 시뮬레이션 기법에서 체력증진을 위한 단계별 학습법과 신체 부분별 시뮬레이션에 효과적인 방법을 개발 정형화 시키고 시뮬레이션시 사용자와 가상의 시뮬레이터간의 상호작용 시 발생하는 문제점을 파악하고 해결 방안을 제시 하도록 하며, 3차원 3D기법 과 S/W 를 통하여 상호 작용을 할 때 체계적인 건강증진 방법과 건강관리방법을 제시 하고, 3차원 시뮬레이터를 활용 할 때 효과적인 항목과 결과 데이터를 통하여 발전적인 활용 방안을 제시 한다.
최근 선진국들은 신규 워게임모형 개발시 장차전 개념을 반영하기 위하여 미래전자의 주요기능인 C4ISR 및 객체지향 기법을 적용하려고 노력하고 있다. 이러한 워게임 모형들은 현실과 같은 가상환경에서 합동작전을 모의할 수 있으며 전략, 작전 및 전술 수준을 모두 고려할 수 있고 지상전, 공중전, 해상전, 미사일전, 정보전 등 현대 전투개념을 모두 반영할 수 있도록 초대형 시뮬레이션 시스템으로 발전되고 있다. 본 고에서는 C4I 기능통합 및 연동화 모의 논리중에서 전략기동, 전술기동, 교전평가, 전략수송, 표적탐색, 미사일 판정을 위한 모의 기법과 초대형 시뮬레이션 시스템의 자료/명령 전달 구조 및 하드웨어/소프트웨어 사양, 구성 모듈등을 분석한다. 특히 현재 미 합참에서 개발중인 JWARS모형의 주요 객체들인 전투공간개체(BSE: Battle Space Entity), 아크-노드 네트워크, 화력 집중점(FCPs: Fire Concentration Points) 등을 살펴보고 현대전의 가장 큰 특징인 C4ISR/(Command, Control, Communication, Computer, Intelligence, Surveillance, Reconnaissance) 분야에서 표적탐지, 통신, 정보 모의 기법을 분석함으로써, 향후 한국적 여건에 적합한 분석모형 개발 방향을 제시하고자 한다.
물류시스템간의 상호작용이 복잡한 자동화제조시스템을 시뮬레이션하기 위해서는 전통적인 사건중심의 모델링이나 고객중심의 프로세스묘사방식 모델링보다 서버중심의 프로세스상호작용방식 모델링이 유리하다. 이러한 모델링 방식은 기존의 동적시스템 모델링 이론과도 일치하며 최근의 소프트웨어엔지니어링기법인 객체지향적 모델링기법과도 상통한다. 본 연구에서는 객체지향적 모델링 기법을 바탕으로 서버중심의 프로세스상호작용방식에 기초한 시뮬레이션 모델링 방법을 제안한다. 이러한 방법을 자동화제조시스템의 시뮬레이션모델링에 작용한 예를 소개하고, 순차적 처리언어인 C++ 사용하여 프로세스상호작용방식의 시뮬레이션 실행기를 구현하는 방법을 설명한다.
이동통신망을 설계하고 최적화하기 위한 무선망 분석 시뮬레이션 툴은 다양한 분석기능을 가지고 있다. 전파전파예측을 비롯한 용량, 커버리지 분석까지 가능한 이러한 시뮬레이션 툴의 신뢰도는 망 성능에 절대적인 영향을 미친다. 특히 데이터 서비스 중심으로 망이 고도화 되어가면서 시뮬레이션 툴의 신뢰도에 대한 기준 정립이나 신뢰도 향상 기법에 대한 체계적인 연구가 요구된다. 본 논문에서는 이러한 시뮬레이션 툴의 기본 기능에 대한 신뢰도를 향상시키는 구체적인 절차나 기법에 대해 이론적/경험적으로 접근해 구체화시키고 이를 바탕으로 과학적인 신뢰도 향상 기법을 도출해낸다.
다기능레이더(MFR)를 장착한 함정의 작전수행은 적의 위협에 대한 징후를 바탕으로 위협의 정도를 판단하고 이를 바탕으로 MFR 자원을 위협별로 할당하는 것으로 작전을 시작한다. 본 연구는 MFR 탐지체계를 가진 함정의 임무 시작 시 필요한 위협별 MFR 자원할당 문제에 대하여 시뮬레이션을 이용한 기법과 Greedy 기법을 이용한 MFR 자원할당 방안을 제시하여 그 결과를 비교분석하였다. 분석시 자원할당에 따른 탐지확률 함수가 선형인 경우와 지수형인 경우를 고려하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 시뮬레이션 기법과 Greedy기법의 결과는 서로 비슷한 자원할당 결과를 보여주고 있으며, Greedy 기법은 시뮬레이션 기법에 비하여 그 수행시간이 아주 짧아 실제 임무 수행 시에 이용 가능한 기법으로 판단된다. 여러 가지 위협의 정도에 대해 Greedy 기법을 이용하여 MFR 자원할당 결과를 분석하였다.
시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.
해상교량의 규모 결정을 위한 선박조종시뮬레이션 표준시행 조건 및 기법(대상선박 설정, 시나리오, 시행회수, 평가기법 등)을 정립함으로써 해상교량 통항 안전성을 평가하는데 정책 결정의 혼선을 최소화 할 필요가 있다. 본 연구에서는 과거 수행된 선박조종시뮬레이션 관련 보고서 분석 및 평가를 기초로 선박조종시뮬레이션 표준안에 대한 공통점을 도출하여, 국내 선박조종시뮬레이터 보유기관 항만 이용자 및 항만 건설 관계자 등의 의견 수렴과정을 거쳐 수정 보완함으로써 선박조종시뮬레이션의 대상선박, 수행 조건, 평가기법, 시나리오 설정 등에 대한 최종 표준안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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