DEVS 형식론을 비롯한 모듈러한 시스템 모델링 방법은 복잡한 시스템을 모델링 할 때 유리하다. 반면에, 모듈러한 구성요소 모델들은 타 구성요소 모델의 상태 정보를 참조, 복사함으로써 빈번한 메시지 전달을 야기 시켜 시뮬레이션 속도가 저하되는 단점이 있다. 모델 합성법(Composition)은 여러 개의 요소모델들을 하나로 통합시키는 연산으로서 시스템 검증 분야에서 많이 사용되어져 왔다. 본 논문은 모델 합성법을 이용하여 구성요소 모델들 간에 주고받는 메시지 수를 줄이고 시뮬레이션 속도를 개선시키는 방법을 제안한다. 간단한 예제를 통하여 제안한 방법을 자세히 보여주고자 한다.
DEVS 형식론은 이산사건 시스템의 구조를 계층적으로 나타낼 수 있기 때문에 복잡한 시스템을 모델링 하기에 적합하며, 가독성이 좋기 때문에 유지 보수에 유리한 장점이 있다. 반면에, 계층적인 모델의 구조는 시뮬레이션 실행 시에 빈번한 메시지 전달을 야기 시켜 시뮬레이션 속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 계층적인 DEVS 모델들을 하나로 합성하여 빈번한 메시지 전달을 방지하고 시뮬레이션 실행 속도를 개선할 수 있는 모델 합성법을 제안한다. 제안한 방법은 시뮬레이터 실행코드를 생성하기 이전에 구성 모델들 간의 메시지 전달 관계를 해석하여 실행시간에는 모델 해석과정을 생략하도록 하는 기법으로 기존의 모델 수평화 기법보다 훨씬 뛰어난 속도 향상 결과를 보인다. 제안한 방법의 효용성을 보이기 위해 실험을 통하여 시뮬레이션 속도가 18배 정도 개선될 수 있음을 보인다.
이산사건 시뮬레이션 기법이 최근 들어 통신망, 각종 제조시스템 등 다양한 분야에 응용되고 있으며 군사용 시뮬레이터 개발을 위한 방법론으로도 활용이 증가하고 있다. 그러나, 군사용 전략 시뮬레이터는 모델간 대규모 상호 작용을 요구하는 속성을 가지고 있으므로 모델간의 사건 전달 방법을 적용한 시뮬레이터를 구현하는 경우에 시뮬레이션을 위한 계산량이 과도하게 요구되어 대규모의 시나리오를 시뮬레이션하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이산사건 시뮬레이션을 위한 이론적 기반을 모두 갖춘 DEVS 형식론을 개선하여 군사용 전략 시뮬레이터를 개발하기 위한 Framework을 소개한다. 개발되는 시뮬레이션 환경을 DEVS 의미론에 기반한 모델링 환경을 제공하지만 시뮬레이션 속도 개선을 위해 여러가지 방법들을 고려한다. 또한, GIS 기반의 시뮬레이션 애니메이션을 위한 모델 관리 방법 및 데이터 전송 방법을 기술한다.
실내 화재와 같은 재난, 재해시의 보행자의 행태를 모델링하거나 건축물의 구조를 분석하기 위해 지난 수십 년간 다양한 보행모델, 또는 화재대피모델들이 연구되어 왔다. 그러나 최근까지 개발된 모델은 대피 시 구조물들에 의해 보행자의 시야가 제한되는 것을 고려하고 있지 않다. 보행자의 시야는 대피에 영향을 미치는 중요한 요인 중 하나이므로, 이를 고려해야 현실적인 시뮬레이션 결과를 도출할 수 있다. 대피시뮬레이션에서 보행자의 시야에 대한 영향을 고려하는 방법은 시야의 제한 정도에 따라서 보행자의 대피 속도를 다르게 하는 것이다. 본 연구에서는 보행자의 시야에 따라 서로 다른 대피 속도를 갖게 하기 위해서 cellular automata를 이용한 floor field 모델을 기반으로 개선된 알고리즘을 제시하였다. 공간구문론(space syntax)을 활용하여 시야에 따라 공간을 분할하고, 동시다발적인 움직임 대신 분할된 공간별로 다른 이동속도를 갖게 하는 개선된 알고리즘을 구현하여 대피의 행태를 적절하게 모델링할 수 있게 하였다. 또한, 본 연구에서는 추후 실내 센서와의 연동을 통한 실시간 시뮬레이션 시스템으로의 개발을 위하여 공간DBMS를 이용한 3차원 보행자 시뮬레이터의 구현과정을 예시하였다. 캠퍼스 건물을 대상으로 개선된 알고리즘의 시뮬레이션 테스트를 수행하였다.
자연 현상에서 나타나는 연기나 난류의 움직임을 사실적으로 시뮬레이션을 할 때 Navier-Stokes 방정식을 이용한다. 이 방정식을 이용한 구현은 방대한 연산량과 계산의 복잡성으로 인하여 실시간 시뮬레이션이 어렵다. 이 때문에 실시간 처리를 위하여 복잡한 수식을 근사화한다. 유체 시뮬레이션의 이류(advect) 과정에서 근사화를 위해 Semi-Lagrangian 방법을 이용할 때, 연기 시뮬레이션은 시간이 지남에 따라 밀도가 현저히 줄어들고 소규모의 소용돌이(small-scale vorticity) 현상이 급격히 감소하는 등의 수치적 소실이 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 이류항(advection term)을 계산할 때 새로운 수치적 방법을 제안한다. 본 논문에서는 이류항의 값을 구할 때, 현재 격자 주변의 값 중에서 다음 단계에 현재 격자의 위치로 오는 속도를 가진 격자를 찾아, 그 격자의 속도를 이류 속도 벡터로 활용한다. 이는 밀도와 소용돌이 현상의 수치적 소실을 줄여서 사실성을 높이고 실시간 처리도 가능하게 한다. 또한 본 논문에서는 GPU 구현을 통해 벡터 연산 등의 효율성을 높이며 시뮬레이션의 속도를 향상시킨다.
IT를 이용한 시뮬레이션 및 가상현실 기술이 발전하면서 시뮬레이션 결과를 사용자에게 효과적으로 전달하기 위한 애니메이션 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 애니메이션에 대한 재생품질, 재생속도, 입출력 속도, 저장공간 축소 등애니메이션 성능을 개선하기 위한 다양한 노력이 있었다. 그러나 기존 연구는 대부분 애니메이션 영상에 대한 프레임별 이미지 압축에 초점을 맞추고 있다. 애니메이션의 저장용량 및 재생 속도를 획기적으로 개선하기 위해서는 애니메이션 자료를 벡터화 하고 시간적 공간적 중복성을 제거해야 한다. 본 연구는 애니메이션 자료에 대한 계층화, 벡터화를 통해 애니메이션 자료구조를 근본적으로 개선하였으며, 열차 이동경로 기반한 애니메이션 자료의 패턴화를 통해 애니메이션 자료의 시간적 공간적 중복성을 제거하여 저장공간을 현저히 축소하였고 입출력 속도 및 재생속도를 획기적으로 개선하였다. 실험결과 애니메이션 벡터화 이후 추가적인 패턴화를 통해 저장공간이 80%이상 축소되었으며 입출력 속도가 약 4배 향상되었다. 이러한 패턴화 기술은 객체의 이동경로가 존재하는 다양한 시뮬레이션 시스템의 애니메이션 자료 저장방식으로 활용될 수 있으며, 아주 작은 애니메이션 자료 전송량으로 인해 사용자 맞춤형 애니메이션을 제공하기 적합한 기술로 활용될 수 있을 것이다.
해상 선박의 안전을 위해 해저의 객체 및 장애물의 정확한 탐지를 위해 해저환경에서 감쇠현상이 비교적 적은 음파 기반의 소나가 널리 활용된다. 그러나 기존의 소나 영상 시뮬레이션은 고해상도의 영상, 잡음 처리, 해저지형과 객체 데이터 등의 방대한 데이터 처리로 인해 물체 탐지 및 식별을 위한 처리속도와 비용이 크게 증가한다. 이러한 문제를 최소화하기 위해서 해저지형, 객체 생성과 잡음 처리 모델을 Multi-Threading, SIMD 등 병렬처리를 적용하여 처리속도를 최적화 한다. 본 논문에서는 혼합된 병렬처리 방법을 적용하여 소나를 기반으로 해저 환경 시뮬레이션을 위한 모의 신호를 생성하는 성능을 향상시킨다. 병렬처리로 인해 개선된 성능을 순차처리에 따른 속도와 실험적으로 비교한다.
본 논문에서는 이동물체의 움직임 추정을 위한 옵티컬 플로우(Optical Flow: OF)의 계산에 필요한 그레디언트(Gradient)의 연산 속도를 개선하고. OF와 에지의 논리연산에 의하여 이동물체의 움직임 정계를 추정할 수 있으며 잡음이 있는 영상에서도 이동물체를 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 이것은 저레벨에서 OF와 에지를 논리 연산하므로써 불확실한 배경에서 이동물체를 식별하고 물체를 추적하는 방법으로 기존의 이동물체 추정 알고리즘을 간소화시킨 것이다. 또한, 그레디언트 연산속도를 개선한 본 논문의 방법 I과 방법 II를 이용하여 그레이레 벨값의 변화가 있는 영상에 대하여 시뮬레이션을 행하였다. 그레디언트 연산에 걸리는 전체적인 시간을 평균한 결과 방법 I 은 기존의 방법보다 12% 연산속도가 개선되었고, 방법 II는 37% 연산속도가 개선되었다.
마이크로 프로세서의 동작 속도와 디스크 액세스 속도의 성능 차이는 컴퓨터 시스템의 성능을 제한하는 중요한 요인 주의 하나로 지적되고 있다. 이러한 격차를 줄이는 기술로 디스크 캐쉬의 운영이 연구되어 왔고 디스크 캐쉬 성능 개선 방법으로 선인출이 널리 연구되어 왔다. 본 논문에서는 디스크 드라이브 상에 구현된 캐쉬에서 디스크 요청에 대한 성격적 유형을 힌트로 이용한 선인출 적용방법을 제안하고, 제안된 방법의 유효성은 시뮬레이션 방식으로 입증하였으며 적응적으로 변경된 선인출 적용 방법이 성능의 개선을 이룰 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 Semi-Lagrangian 이류 과정에서 역추적(Backward tracing)한 위치의 주변 속도를 Divergence-constrained MLS(Moving least squares)를 이용하여 보간하고 그 결과를 이류된 속도 데이터의 외력으로 적용해 연기 시뮬레이션의 난류 표현을 개선할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 일반적인 MLS는 고차보간법이기 때문에 시간에 따른 연속성 보장이 안 되기 때문에 그 결과가 노이즈한 형태로 나타난다. 본 논문에서는 연기의 원본 속도와 제안하는 기법을 통해 생성된 속도 간의 각도 변화를 통해 난류를 생성하며 이를 통해 안정적이고 연기의 밀도를 이류시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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