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.
네트워크 및 인터넷 서비스의 발달로 초고속 컴퓨팅 자원을 쉽게 활용하여 실세계의 여러 물리적 현상을 분석할 수 있는 웹기반 시뮬레이션 서비스가 활발히 사용되고 있다. 보다 편리한 시뮬레이션 서비스를 제공하기 위하여 수행 데이터 분석을 통해 서비스를 개선할 수 있다. 특히 분석하는 전문가에 따라 필요한 정보가 다르기 때문에 편리한 데이터 검색을 위해 API를 설계한다. 이 논문에서는 열유체 및 화학분야에 사용된 웹 기반 시뮬레이션 수행 데이터를 사용자가 쉽게 분석할 수 있는 검색 API를 설계한다. 설계된 검색 API는 사용자, 시뮬레이션 프로그램, 사이버랩(cyberlab) 정보를 중심으로 사용자, 사용기간, 소속에 따른 시뮬레이션 수행 내역을 손쉽게 검색하는 기능을 제공한다. 그리고 이 API를 활용하여 웹 시뮬레이션 통계 서비스, 시뮬레이션 수행 경향 분석, 자주 발생하는 오류 파악, 등 사용자가 시뮬레이션을 수행하기에 유용한 정보를 제공할 수 있다.
시뮬레이션은 현대의 복잡한 환경에서 효율적인 의사 결정을 위한 도구로서 폭넓게 사용되고 있다. 하지만, 대부분은 결과의 분석 보다는 시뮬레이션 모델의 개발 및 수행에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션 모델링은 물론 결과의 분석도 중요하고 체계적으로 진행되어야 한다는 점을 강조하고, 이를 위하여 통계분석과 다양한 데이터 조작 및 그래픽 기능을 가진 R을 사용하여 이윤 최적화 시뮬레이션에 대한 모델링과 결과 데이터의 조작 및 다양한 그래픽을 사용한 분석 작업을 수행하여 유용성을 입증하였다.
배전계통과 설비의 부하분석은 계측장치에 의존하여 왔으며, 대규모인 배전설비의 부하감시는 막대한 설치 및 유지보수 비용이 수반된다. 본 논문에서는 계측장치를 설치하지 않고도 정기적으로 취득되는 고객의 검침데이터를 이용하여 배전설비의 시간대별 부하분석 및 시뮬레이션을 수행할 수 있는 모델을 개발하고, 그 과정 및 결과를 제시한다. 이 모델은 고압고객의 원격검침 및 저압고객의 월검침 데이터를 구간계통에 적용하고 조류계산을 수행하여 15분 단위로 회선이하 구간 및 변압기의 부하를 분석할 수 있다. 또한, 특정 시점의 부하를 증감시키거나 다른 설비로 전환하여 시간대별 부하가 어떻게 변화하는지 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
국민의 복잡 다양한 복지수요에 대응하기 위하여 각종 사회보장 급여의 신설 변경(수정 보완)이 지속적으로 이루어지고 있다. 이처럼 사회보장 급여를 신규로 만들고 수정하는데 앞서 행 재정적으로 발생가능한 문제점에 대비하기 위하여 수급변동을 정확하게 예측할 수 있는 시뮬레이션이 요구된다. 하지만 관련 선행 연구가 미흡하고 신규 대상자의 데이터 수집이 어렵기 때문에 수급 시뮬레이션을 수행하는 것은 불가능한 실정이다. 본 연구는 사회보장 급여의 수급 시뮬레이션을 수행하기 위한 시론적인 차원에서 '10년 인구 총조사 마이크로 데이터를 기반으로 재정패널 데이터와 통계적 매칭을 통해 소득재산이 포함된 전국민 기초 데이터를 생성하고, '10년 기준으로 대상자 규모가 가장 큰 급여 가운데 하나인 기초노령연금에 대해 마이크로 시뮬레이션 방법론을 적용하여 수급 시뮬레이션을 수행하였다. 아울러, 시뮬레이션 기초데이터와 재정 패널 데이터, 기초노령연금 시범분석 결과와 기초노령연금 실제 수급자 데이터에 대한 비교를 통해 분석결과의 정합성을 검증하였다.
HPC에서 시뮬레이션을 수행한 결과로 생성된 데이터는 크기가 방대하고 구조가 복잡해지는 양상을 보이고 있다. 데이터 크기로만 보더라도 기가바이트를 넘어 테라바이트에 이를 정도로 대형화되는 경향을 보이고 있으며, 이렇게 복잡도가 놓은 대형 데이터는 이미 컴퓨터 한 대에서 처리하고 분석할 수 있는 범주는 넘어서고 있다. 본 논문에서는 이런 복잡한 과학 시뮬레이션 데이터 중, 특히 로터 동역학 분야의 데이터를 가시화하고 제어하는데 필요한 통합 가상현실 인터페이스를 소개하기로 한다. 현재 개발중인 GLOVE 프레임워크는 대용량 데이터를 연구자가 필요로 하는 형태로 다양하게 가공해서 가시화해서 분석할 수 있게 하는 프레임워크이며, GIVI는 그 중 사용자와의 인터페이스 부분을 담당하는 프레임워크다. GIVI는 가상현실 환경에서 시뮬레이션 데이터를 실시간으로 상호작용을 통해 분석하는데 필요한 기반환경을 제공하며, 향후에는 실시간 시뮬레이션을 위한 인터페이스로도 확장될 것이다.
본 논문에서는 실제 규모 데이터센터의 3D 모델링을 기반으로 대상 공간별 화재 시나리오를 선정하여 화재 및 피난 시뮬레이션을 수행하였다. FDS와 Pathfinder는 full coupling 방식을 사용할 수 없는 한계가 있으며 semi coupling의 경우 가시화에는 도움이 되나 결과에 영향을 주지 않는다. 따라서 재실자의 피난 상황 시 경로에 대한 안전성과 화재 위험 노출 정도를 시각적으로 분석하는 것이 가능한 semi coupling과 시뮬레이션 결과 데이터 분석을 병행하여 수행하였다. 전산실의 경우 서버의 기능상실 한계 온도가 32도이기 때문에 서버 기능 정지 상황에 도달하는 시간을 중점적으로 분석하였다. 전산실은 업무 및 고객 서비스와 관련된 모든 데이터들을 저장하기 위해 항시 기동 되어야 하는데 전산실 내 화재가 발생할 경우 1~2분 이내 서버 기능이 정지되는 상황이 발생하였다. 따라서, 서버가 안전하게 계속 동작하기 위해서는 전력 계측 및 제어 케이블 열화, 서버 장치의 건전성이 유지되어야 하며 초기 화재를 빠르게 감지하여 진압하여야 한다. 피난 시뮬레이션의 경우 가시도를 상실하게 되는 시간이 약 195초(5m 미만) 인근으로 인원이 해당 층을 완전히 벗어나는 데 걸리는 시간이 약 125.6초였던 것을 보면 대피하기에 충분한 허용 피난시간(ASET)을 확보하고 있음을 알 수 있었다.
컴퓨팅 기술의 발달과 네트워크의 확산으로 보다 쉽게 실세계의 다양한 현상들을 수치적으로 분석할 수 있는 웹기반 시뮬레이션 서비스가 활발히 이용되고 있다. 그러나 대부분의 서비스에서 시뮬레이션 수행 내역이 공유/공개되지 않아 사용자들이 같은 실험을 반복해서 수행해야하고 데이터나 정보를 공유하기 어렵다. 이 논문에서는 첨단 사이언스 교육 허브 (EDISON, EDucation-research Integration Simulation On the Net)의 열유체 분야 시뮬레이션 서비스를 중심으로, 기존에 수행된 시뮬레이션 수행내역을 공개할 수 있는 이력출처 데이터 공유 서비스를 설계한다. 공유 서비스를 위해 EDISON_열유체 시뮬레이션 수행 과정을 "문제 ${\rightarrow}$ 계획, 설계 ${\rightarrow}$ Mesh ${\rightarrow}$ 시뮬레이션 수행 ${\rightarrow}$시뮬레이션 결과분석 ${\rightarrow}$ 보고서"로 정의하고 이에 맞게 기존의 시뮬레이션 수행 정보를 저장한다. 사용자는 이력출처 스토어의 검색/공유 API를 통해 시뮬레이션 수행 내역을 검색하여, 시뮬레이션을 통해 어떤 문제가 어떻게 해결되는지를 이해할 수 있다. 또한 동일한 시뮬레이션을 수행하는 시간과 계산자원의 낭비를 줄일 수 있다.
본 논문에서는 무선 애드 혹 네트워크상의 패킷 폐기 공격의 영향을 분석하고 시뮬레이션을 통해 그 효과를 측정하였다. 시뮬레이션 수행 결과 RREQ 패킷을 폐기한 경우에는 네트워크에 미치는 영향이 적은 반면, RREP 및 DATA 패킷을 폐기한 경우는 네트워크의 전송 효율이 떨어졌으며. 또한 패킷을 폐기하는 악성노드가 많을수록 데이터의 전달율이 감소하고 하나의 데이터를 전송 하는데 필요한 제어 패킷의 수가 늘어남을 알 수 있었다. 시뮬레이션을 통해 분석된 결과를 바탕으로 패킷 폐기 공격의 징후를 미리 검출하거나 공격 형태를 식별하는 기초 자료로 활용가능 할 것이다.
본 논문에서는 다양한 eVTOL (electric vertical take-off and landing) 항공기의 안전성 평가 수행을 위한 가변형 시뮬레이션 환경을 구축하고자 한다. eVTOL 항공기마다 적용되는 Inceptor, 항공기 동역학 모델, 제어기가 상이하므로, 이를 가변형으로 구성하여 eVTOL 항공기마다 안전성 시험 평가 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 구성하였다. eVTOL 항공기의 안전성 평가 수행을 위한 시험 항목 및 성능 지표를 설정하였으며, 시험 항목별 시험절차에 따라 안전성 시험 평가 시 필요한 지상보조설비를 구상하여 시뮬레이션 환경에 구현하였다. 또한, 시뮬레이션 내 eVTOL 항공기의 데이터를 활용한 안전성 성능 분석을 위해 MATLAB/Simulink 기반의 시뮬레이션 비행데이터 수집 환경을 구축하고, 안전성 성능 분석을 위한 툴을 구현하였다. 최종적으로 본 논문에서 구현한 가변형 시뮬레이션 환경에서의 안전성 시험 비행 수행 및 성능 분석을 수행하였으며, 정상적으로 수행되는 것을 확인함으로써 시뮬레이션 환경을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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