This paper proposes an intelligent decision framework for update of the environment model using GSPN(generalized stochastic petri nets). The GSPN has several advantages over direct use of the Markov Process. The modeling, analysis, and performance evaluation are conducted on the mathematical basis. By adopting the probabilistic approach, our decision framework helps the robot to decide the time to update the map. The robot navigates autonomously for a long time in dynamic environments. Experimental results show that the proposed scheme is useful for service robots which work semi-permanently and improves dependability of navigation in dynamic environments.
본 논문에서는 다양한 다중화 모형과 논스톱 포워딩 기능이 네트워크 서비스의 가용도에 미치는 영향을 비교 분석한다. 다중화 모형 중 no redundancy, 2N redundancy, N-way redundancy, N-way active redundancy 모형에 대한 확률적 리워드 네트(Stochastic Reward Net, SRN) 모델을 설계하고, 각각의 모형에 대해 논스톱 포워딩 기능을 추가한 SRN 모델을 설계한다. 확률적 페트리 네트 패키지(Stochastic Petri Net Package, SPNP)를 활용하여 설계한 SRN 모델의 가용도를 구한다.
본 논문에서는 통신망의 큐잉망 모델을 링크 고장을 고려한 신뢰도 모델과 함께 개발한다. 가상연결을 갖는 통신망에서 링크 고장시의 신뢰도 분석이 수행된다. 확장된 추계적 페트리 네트인 SRN은 시스템 분석을 위한 다양한 모델링 기능을 제공해 주며 적절한 보상율을 모델에 할당해 줌으로써 원하는 성능지표를 쉽게 구할 수 있다. 재경로를 갖는 신뢰도 분석을 위하여 모델 규격을 정하고 자동으로 모델을 생성하고 그 해를 구하는데 SRN 모델링이 적합함을 보여준다. 링크 고장에 따른 다양한 재경로 설정과 신뢰도 분석을 위하여 SRN을 이용한 마르코프 모델이 개발되고 그 해가 구해진다.
멀티미디어 이동 통신 시스템은 음성 교환 및 패킷 교환의 실시간과 비실시간의 세 종류 서비스 클래스에 의해 특징지어 진다. 셀에서의 무선 채널은 이들 서로 다른 서비스 클래스의 호에 할당되어 지며 서로 다른 서비스 요구사항을 만족해야 한다. SRN은 추계적 페트리 네트의 확장형으로 모델에 적절한 reward(보상)을 부여함으로써 원하는 성능지표를 쉽게 계산할 수 있는 모델링 도구이다. 본 논문에서는 멀티미디어 이동 통신 시스템의 채널할당과 성능분석을 위한 SRN 모델을 제시한다. 본 논문의 기여도는 성능분석을 위해 필요한 마르코프 체인의 복잡한 해석적 분석대신 종류별 서비스 클래스에 대한 채널할당을 수행할 수 있는 페트리 네트 모델링 기법을 제시하고 모델에서의 보상 개념에 의한 손쉬운 성능분석 수행 방법을 제시하는데 있다.
Effective job scheduling scheme is a crucial part of complex heterogeneous distributed systems. Gang scheduling is a scheduling algorithm for grid systems that schedules related grid jobs to run simultaneously on servers in different local sites. In this paper, we address grid jobs (gangs) schedule modeling using Stochastic reward nets (SRNs), which is concerned for static and dynamic scheduling policies. SRN is an extension of Stochastic Petri Net (SPN) and provides compact modeling facilities for system analysis. Threshold queue is adopted to smooth the variations of performance measures. System throughput and response time are compared and analyzed by giving reward measures in SRNs.
본 논문에서는 무선망에서 핸드오프 호의 분실확률을 줄일 수 있는 호 제어 기법을 제안한다. 제안한 기법은 진행 중인 시스템 용량인 유효로드와 임계치를 이용하여 호의 수락 여부를 결정하며 측정된 유효로드가 미리 정해진 임계치보다 크면 신규 호는 차단시키고, 핸드오프 호는 큐잉을 허용한다. 호 수락 제어 기법의 성능분석을 위하여 추계적 페트리 네트의 확장인 SRN 모델이 개발된다. SRN 모델링 기법은 성능분석을 위하여 필요한 마르코프 체인의 복잡한 해석적 분석대신 보상 개념에 의한 손쉬운 성능분석 수행방법을 보여준다.
최근 항공기, 잠수함, 로봇 등 고도의 신뢰성이 요구되는 군사무기체계 분야에 상용 필드버스의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 잠수함 전투체계 역시 대표적인 군사용 전자 장비로서 다양한 컴퓨터와 센서 및 액추에이터들이 실시간 네트워크로 연결되어 있다. 잠수함의 작전수행능력 및 생존성과 직결되는 전투체계용 네트워크는 매우 높은 수준의 신뢰성을 만족해야 된다. 그 결과 잠수함 전투체계의 구성장비들을 제어하기 위한 필드버스로써 표준 CAN(Controller Area Network)을 기반으로 채널과 제어기를 이중화한 이중채널 CAN 버스가 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 Petri Net을 이용하여 이중채널 CAN 버스의 신뢰도 분석 모델을 제시한다. 기존연구에서는 네트워크를 통한 정보전송 성능 분석에 주안점이 주어졌으나, 본 논문에서는 CAN의 다양한 물리적 고장 유형을 반영하여 GSPN(Generalized Stochastic Petri Nets) 모델을 제안한다. 제안된 모델을 기반으로 고장율과 고장복구율을 변경하면서 각 고장 유형이 이중채널 CAN 버스의 신뢰도에 미치는 영향을 분석한다.
본 논문에서는 DSPN(Deterministic and Stochastic Petri Net)을 이용, 교차로에서의 차량 진입과 같은 이산 사건(discrete events)적인 상황을 해석하고, 교통신호기의 동작과 차량흐름을 모델링하였다. 교차로에서의 차량 흐름을 확률적 개념으로 표현하여, 차량 변화에 따른 교차로의 상황을 토큰의 변화로 나타내었다. GreatSPN을 사용한 모의 실험을 통하여, 모델링된 교통신호기하에서의 차량의 평균 지체시간을 분석하였다. 차량 지체시간을 이용하여 단위시간연장 교통량 대응 신호기와 본 논문에서 제안한 최대시간허용 교통량 대응 신호기의 성능을 비교 분석하여, 최대시간허용 교통량 대응 신호기가 단위시간연장 교통량 신호기보다 좋은 특성을 나타냄을 보였다. 2개의 교차로로 이루어진 시스템을 본 논문에서 개발한 기본 모듈들을 서로 연결하여 분석하였고, 이러한 성능 분석을 통하여 주위 여건에 적합한 새로운 교통신호기를 구현할 수 있음을 보였다.
In this paper, a threshold policy is considered for the Markovian queueing system with server vacations. The threshold policy considered in this paper has the following form: "when the number of customers present in the system increases to N, the server is turned on and serves customers until the system becomes empty". In this paper, we show how the finite capacity or finite population queueing system under a threshold policy can be modeled by the stochastic Petri net. The performance evaluation of the model is carried out using the software called "SPNP". Some examples are also presented in which it is shown that how the optimal threshold policies can be obtained under a linear cost structure.
Task scheduling is an integral part of parallel and distributed computing. Extensive research has been conducted in this area leading to significant theoretical and practical results. Stochastic reward nets (SRN) is an extension of stochastic Petri nets and provides compact modeling facilities for system analysis. In this paper, we address task scheduling model using extended timed marked graph, which is a special case of SRNs. And we analyze this model by giving reward measures in SRN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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