Emergency Warning Service will be the most important service of VANET. Transmission delay is the most important performance criteria of the warning service. Most legacy research takes a way to minimize the packet collision. However those approach has a critical weak point on urban environment where there is a blind area of electric wave. So another issue is required in order to provide enhanced warning message propagation technique to overcome the urban environment problem. In this paper, I proposed an enhanced warning message propagation scheme in the poor electric wave environment as the intersection area. Proposed scheme forwards the warning message to the blind area by enhanced forwarding node selection technique. For efficiency of warning message propagation, I suggest forwarding priority for decision of forwarding node. And the node has a direct mode or redirect mode depending on neighbor nodes. The simulation was carried out to evaluate the performance. The simulation results show that proposed scheme has the superior performance compared to legacy warning message technique.
Distributed congestion control (DCC) is a technology that mitigates channel congestion and improves communication performance in high-density vehicular networks. Traditional DCC techniques operate to reduce channel congestion without considering quality of service (QoS) requirements. Such design of DCC algorithms can lead to excessive DCC actions, potentially degrading other aspects of QoS. To address this issue, we propose a deep reinforcement learning-based QoS-adaptive DCC algorithm. The simulation was conducted using a quasi-real environment simulator, generating dynamic vehicular densities for evaluation. The simulation results indicate that our proposed DCC algorithm achieves results closer to the targeted QoS compared to existing DCC algorithms.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.05a
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pp.745-748
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2003
HLA-RTI is Middleware for the distribute simulation that developed in the US Department of Defense. This provides fast accomplishment speed and reliability than distribute simulation Middleware by transfer. However, DDM(Data Distribution Management) service is used as data filtering technology in the existing HLA-RTI. As for this, the problem that network traffic increases in data exchange between the mobility simulation objects is generated. it proposes applying agent technology to the mobility simulation object in order to solve these problems in this paper in this. And this paper applies that to practical simulation and analyzes performance between each data filtering technology with comparison.
Control Variate (CV) is very useful technique for variance reduction in a wide class of queueing network simulations. However, the loss in variance reduction caused by the estimation of the optimum control coefficients is an increasing function of the number of control variables. Therefore, in some situations, it is required to select an optimal set of control variables to maximize the variance reduction . In this paper, we develop the Adaptive Control Variates (ACV) method which selects an optimal set of control variates during the simulation adatively. ACV is useful to maximize the simulation efficiency when we need iterated simulations to find an optimal solution. One such an example is the Simulated Annealing (SA) because, in SA algorithm, we have to repeat in calculating the objective function values at each temperature, The ACV can also be applied to the queueing network optimization problems to find an optimal input parameters (such as service rates) to maximize the throughput rate with a certain cost constraint.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2000.05a
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pp.339-349
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2000
Inchon Port is the second largest import-export port of Korea, and has the point at issue such as the excessive logistics cost because of the limits of handling capacity and the chronic demurrage. There are few research activities on the analysis and improvement of the whole port operation, because Inchon Port not only has the dual dock system and various facilities but also handles a various kind of cargo. The purpose of this paper is to develop the simulation program as a long-term strategic support tool, considering the dual dock system and the TU(Terminal Operation Company) system executed since March, 1997 in Inchon Port. The basic input parameters such as arrival intervals, cargo tons, service rates are analyzed and the probability density functions for these parameters are estimated. The main mechanism of simulation model is the discrete event-driven simulation and the next-event time advancing. The program is executed based on the knowledge base and database. From the simulation model, it is possible to estimate the demurrage status through analyzing various scenarios and to establish the long-term port strategic plan.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2000.11a
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pp.95-99
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2000
The domestic ports become less competitive for the out of dated equipments and inefficient information system. Specially, Inchon Port, which is the second largest port of Korea, has the point at issue such as the excessive logistics cost because of the limit of handling capacity and the chronic demurrage. In this paper to develope the simulation programs the basic input parameters such as arrival intervals, cargo tons, service rates are analyzed and the probability density functions for there variable are estimated. Also to perform the conception of continuous berth utilization, the berth and cargo classification is reconstructed. And the more actual simulation is realized by using more detailed depth representation of water The simulation model is executed based on the knowledge base and database, and is constructed using Visual Basic and Access database. Simulation results reveal that this study suitably reflect the real berth operation and waiting time of ships is shortened.
It is necessary that we should control the traffic to not only efficiently use the rich bandwidth of ATM network but also satisfy the users various requirements for service quality. However, it is very difficult to decide which control mechanism would be applied in real network because there are various types of ATM traffic and traffic control mechanisms. In this paper, a smart simulator is developed ot analyze the performance of a UPC(Usage Parameter Control) mechanism which is a typical traffic control mechanism. The simulator consists of a user interface that supports a menu-driven input form and a simulation program that is executed with the users input parameters. Especially, the simulator establishes more powerful and flexible simulation environment since it supports a more complex simulation applying various source traffic to several different UPC mechanisms at the same time and allows an arbitrary user-defined traffic in addition to some well-known traffic.
In this paper, we consider an optimal allocation of constant service efforts in queueing network to maximize the system throughput. For this purpose, using the perturbation analysis, we apply a stochastic optimization algorithm to two types of queueing systems. Our simulation results indicate that the estimates obtained from a stochastic optimization algorithm for a two-tandem queuing network are very accurate, and those for closed loop manufacturing system are a little apart from the known optimal allocation. We find that as simulation time increases for obtaining a new gradient (performance measure with respect to decision variables) by perturbation algorithm, the estimates tend to be more stable. Thus, we consider that it would be more desirable to have more accurate sensitivity of performance measure by enlarging simulation time rather than more searching steps with less accurate sensitivity. We realize that more experiments on various types of systems are needed to identify such a relationship with regards to stopping rule, the size of moving step, and updating period for sensitivity.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2003.11a
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pp.127-132
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2003
현재의 네트워크는 다양한 서버, 라우터, 스위치 등 여러 장치들로 구성된 복잡한 구조를 가지고 있다. 정책 기반의 프레임워크는 복잡한 네트워크를 단순화하고 자동화하여 관리할 수 있는 도구를 제공한다. 본 논문에서는 여러 보안 시스템 모델들이 사용할 수 있는 취약성 정보들을 집약시킴으로써 보안 시스템간의 정보 공유를 쉽게 할 수 있는 SVDB (Simulation based Vulnerability Data Base)를 구축하였다. 또한 SVDB를 활용하여 보안 규칙을 유도하고 유도된 보안 규칙을 정책 기반 프레임워크에 적용할 수 있는 환경을 구성하였다. 정책 기반의 프레임워크에서 취약점 데이터베이스를 이용한 정책 유도와 적용을 검증하기 위해 서비스 거부 공격 (Denial of Service)과 Probing 공격을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 정책 기반의 프레임워크에서 보안 시뮬레이션을 수행함으로써 적용될 보안 정책이 기대되는 대로 동작하는지 검증할 수 있는 환경을 제공할 수 있을 것이다.
Purpose: This study aimed to explore the use of web-based virtual simulations to improve the learning flow, problem-solving ability, and academic self-efficacy of paramedicine students. Methods: This study used a pre-post comparison design with 40 pamedicine students at one university. the participants were third grade students and participated in web based virtual simulation(vSim®). The difference between the pre-post was analyzed using a Paired Sample t-test with SPSS 26.0. Results: After web based virtual simulation using vSim® program than before, significantly higher learning flow(t=12.74, p<.001), problem-solving process(t=5.78, p<.001), academic self-efficacy(t=2.77, p<.001), Paramedic-Care Skills Confidence(t=6.30, p<.001). Conclusion: The results indicated the positive effects of web-based virtual simulation(vSim®) learning method and suggests implications for learners and instructors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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