DEVS(Discrete Event System Specification)형식론은 계층적이고 모듈화 된 형태로 이산사건 시스템을 기술하는 수학적 이론이다. DEVS 형식론에 기반한 모델링과 시뮬레이션은 여러 시뮬레이션시스템에 적용되고 있으며, 보통 단일서버에 단일 프로세스로 구현되고 있다(3). 본 연구는 DEVS 모델을 네트워크기반의 여러 분산서버에 나누어서 모델링하며, 이를 시뮬레이션 하기 위한 처리 기법에 관한 것이다.
현대사회의 다양한 분야에서는 복잡한 사회현상에 대하여 문제를 정의하고 문제해결책의 결과를 분석하는 과정으로 모델링 및 시뮬레이션을 활용하고 있다. 나날이 사회현상의 문제가 복잡해짐에 따라 요구되는 모델링 및 시뮬레이션 환경의 계산자원의 요구사항도 높아지고 있다. 이러한 요구사항을 수용하기 위해서 클라우드 서비스 등과 같이 컴퓨팅 자원을 유동적으로 사용할 수 있는 환경이 대두되었다. 본 연구에서는 이러한 컴퓨팅 자원 활용 시스템을 보다 효율적으로 활용할 수 있는 웹 기반 재구성이 가능한 시뮬레이션 실험 틀을 제안한다. 제안하는 시뮬레이션 실험 틀은 다양한 분산 컴퓨팅 환경을 지원할 수 있도록 프론트엔드(Front-end)에서 웹을 활용하여 시뮬레이션 모델의 재구성 시스템을 구축하고 백엔드(Back-end) 이산 사건 시뮬레이션의 실행을 담당하는 이산사건 시뮬레이션 실행단으로 구성된다. 본 연구는 사례연구를 통해 분산형 시뮬레이션 환경이 단일 시뮬레이션 환경보다 시간적 효율이 더 높음을 확인하였다.
본 논문에서는 추정 분산 제약을 갖는 비선형 이산시간에 대한 최적의 퍼지 필터에 대한 내용을 다루고자 한다. 필터를 설계할 때, 추정오차의 분산값은 필터의 성능이 결정하는 변수중 하나다. 이런 분산값에 더욱 강인한 필터를 설계하고자, 분산 제약 조건을 주어 필터를 설계하고자 한다. 먼저, 비선형 모델을 Tagaki-Sugeno 퍼지 모델을 이용하여 선형 모델로 변형한 후, 이 모델을 기반으로 선형 필터를 디자인한다. 이때 필터설계 과정 중 필터의 각 파라미터값을 구하기 위해 상태 추정오차 값은 평균제곱에 제한되며, 상태오차의 정상상태 분산값은 각각의 미리 정한 상한 제한 값 보다 작은 조건에서 필터를 설계하여 선형행렬부등식과 대수 이차 행렬부등식을 이용하여 파라미터값을 구한다. 이렇게 설계된 퍼지 필터는 트럭트레일러 시뮬레이션을 통해 설계 과정과 성능을 보여준다.
한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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pp.91-95
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1998
기존의 이산 사건 시스템 시뮬레이션 환경들은 Interoperability의 문제, Portability 문제로 인하여 Internet과 Web상에서 분산 시뮤레이션이 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 제약을 해결하고자 자바를 사용하여 DEVS(Discrete Event Systems Specification)형식혼을 구현하여 Internet/Web 상에서 시뮬레이션이 가능한 DEVSim-Java 환경을 설계하고 구현하였다. DEVSim-Java를 사용하여 시뮬레이션 환경을 구현함으로써 원격지에서 개발된 시뮬레이션 모델들을 인터넷을 통하여 재사용 하는 remote model-base(RMB) 개념을 제안된다. DEVSim-Java는 자바의 장점을 이용하여 시뮬레이션 과정을 애니메이션으로 잘 나타낼수 있고, 시뮬레이션의 결과를 Graphical Analyzer를 통해 분석할 수 있게 된다.
Workflow 관리 시스템은 비즈니스 프로세스의 자동화를 지원하는 것으로서, 비즈니스 프로세스의 각 업무 단계에 관련된 인적 자원 및 IT자원을 적절히 활용하도록 구현되어야 한다. 이러한 Workflow 관리 시스템은 Workflow 프로세스에 대한 명세로부터 실행 모델이 구성되어 Workflow 엔진을 통해 수행되는 과정을 거친다. 한편, 명세된 프로세스의 논리적 검증과 성능 예측을 위하여는 Workflow 의 수행 전에 시뮬레이션을 통한 분석이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 기술된 Workflow 프로세스 명세로부터 이산사건 시스템 형식론인 DEVS를 기반으로 통일된 실행모델을 생성하고, 이를 바탕으로 시뮬레이션 분석과 실시간 수행을 하는 시뮬레이션 엔진과 실시간 분산수행 엔진을 각각 개발하였다. 간단한 업무 프로세스의 예를 통하여 분산환경에서 실행함으로써 제안된 방법의 유용성을 검증할 수 있었다.
광대역 종합정보 통신망의 핵심요소라 할 수 있는 ATM 스위치의 성능척도 중 가장 중요하게 다루어지고 있는 것은 셀 손실확률과 셀 전달지연시간이다. 이 중에서도 샐 손실확률기 추정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, ATM 스위치는 손실에 민감한 트래픽까지도 제대로 다루기 위하여 정도까지의 샐 손실확률을 보장할 수 있어야 한다. 이와같은 희소사건(rare event)의 확률 추정에 있어 원하는 정도의 precision을 가능한한 적은비용으로 얻어내기 위한 분산축소기법은 필수적이라 할 수 있다. Homogeneous 입력원을 갖는 ATM 스위치의 셀 손실확률 추정에 관련된 이전의 연구결과는 시뮬레이션과 분석적기법을 혼합시켜 얻어지는 새로운 개념의 추정치, 즉 hybrid 시뮬레이션 추정치의 도입을 통하여 상당한 정도의 분산축소 효과를 거둘 수 있음을 나타내주고 있다. 본 연구는 이에 대한 확장으로, 각각의 도착 프로세스가 서로 다른heterogeneous 입력원을 갖는 ATM 스위치의 셀 손실화률 추정에 적용될 수 있는 hybrid 시뮬레이션 기법을 개발하고자 한다. 사용된 모델은 이산시간대기모델()로 각입력원의 도착 프로세스는 Interrupted Bernoulli Process로 가정하였으며, 분석적 기법의 적용을 위한 입력원 통합(aggregation) 알고리듬과 실제 시뮬레이션 방법 등을 제시하였다. 또한 제시된 기법의 성능은 기존의 일반적인 시뮬레이션 추정치를 이용하여 얻어진 결과와의 비교를 통하여 분석되었다.
본 논문은 Z-형 컨버터와 수정된 공간벡터 PWM인버터로 구성된 분산전원시스템의 회로모델과 제어 알고리즘을 보여주고 있다. Z-형 컨버터는 수동소자인 L과 C로 간단히 구성되어 있으며 인버터의 상하 양 소자가가 동시에 도통되도록 하는 구간을 이용해 승압을 함으로써 기존의 DC/DC 변환기와는 다른 형태를 취하고 있다. 점근 관측기를 이용한 이산시간 슬라이딩모드제어를 통해 전류제어를 함으로써 센서수를 줄이고 제어성능을 개선하였다. 대체에너지로 관심이 많은 태양광이나, 연료전지 그리고 소형 풍력발전으로부터 생산된 직류 에너지를 상용으로 사용할 수 있도록 하는 전력변환기로써 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 불확실성을 포함할지도 모르는 비선형 시스템의 추적 제어에 효과적인 퍼지모델기반 제어기에 대한 지능형 디지털 재설계 기법을 제안한다. TS 퍼지모델은 불확실 비선형 시스템의 퍼지모델링에 적용되었다. 안정화와 추적을 위한 퍼지모델기반 제어기를 설계하기 위해 확장 병렬 분산 보상 기법이 이용되었다. 설계된 연속시간 제어기는 지능형 디지털 재설계 기법을 이용해 등가의 이산시간 제어기로 변환되었다. 본 논문에서 제안한 지능형 디지털 재설계방법은 전형적인 단일 링크 유연 로봇 시스템에 적용하여 그 응용 가능성과 효용성을 입증한다.
프로세서 자원, 데이터 저장장치 자원을 제공하면서 가상기관(Virtual Organization)을 구성하는 각 사이트는 사용할 수 있는 네트윅 자원이 한정된 상황에서 애플리케이션 처리량을 극대화하는 최적화된 데이터그리드 시스템을 기대한다. 본 논문에서는 크기가 제한적이며 지리적으로 분산된 데이터 저장공간에서 적응적 데이터 복제 기법을 제안하고 Replica의 지리적 분배를 위한 평가 모델을 제안한다. 이를 위해 논리 시간 데이터 접근 기록 및 통계를 적용하여 복제할 파일들을 구분 하는 이산적 결정 모델을 제안하고 삭제할 Replica 결정에 논리 시간 접근 기록을 적용한다.
본 논문은 블록체인 기술에서 탈중앙화된 시스템 접근 방식을 활용하여 차량 인터넷(IoV)에서 신뢰할 수 있는 데이터 공유 체계를 제안한다. 스마트 계약에 기초한 인센티브 메커니즘을 채택하여, 차량은 올바른 교통 정보 메시지를 정직하게 공유함으로써 시스템으로부터 특정한 보상을 받게 된다. 이후 차량은 평판 등급을 생성하여 수신되는 모든 정보 메세지를 검증함으로서 메시지에 대한 신뢰성을 유지한다. 한편 네트워크 성능을 분석하기 위해 이산 이벤트 시뮬레이터를 사용하여 IoT 네트워크를 시뮬레이션하였고, 인센티브 모델은 분산형 접근 방식의 이더리움 스마트 계약을 활용하여 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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