In this work, the software behavior under memory faults in operation phase is modeled and simulated using the stochastic activity network, generalized stochastic Petri nets. This networks permit the representation of concurrency, timeliness, fault tolerance, and degradable performance of system and provide a means for determining the stochastic behavior of a complex system. We estimate the reliability of an application software in the digitized system in nuclear power plants and show the sensitivity of the software reliability to the major physical parameters which affect the software failure in normal operation phase. We found that the effects of the hardware faults on the software failure should be considered for predicting the software dependability accurately in operation phase.
가상화는 다중의 온라인 서비스를 소규모의 컴퓨팅 자원에 배치하는 혁신적인 접근방식이다. 가상화된 서버 환경은 가상머신 (virtual machine: VM)으로 불리는 플랫폼의 다중 성능사이에 공유되는 컴퓨팅 자원들을 허용한다. 서버 가상화를 통해 응용 서버는 가상머신 으로 인캡슐 되었으며 CPU나 메모리 자원 풀에 API와 함께 재배치되었다. 네트워킹과 보안은 네트워크 가상화라는 새로운 소프트웨어 추상화 계층으로 이동하기 시작했으며, 가상 네트워크를 생성함으로써 여러 응용에 대하여 네트워킹과 보안을 빠르게 배치할 수 있게 되었다. SRN은 추계적 페트리 네트의 확장형으로 시스템 분석을 위한 함축된 모델링 기능을 제공한다. 본 논문에서는, 가상 스위치를 기반으로 한 네트워크 가상화 SRN 모델을 개발하고 모델에서 관심 있는 성능지표인 스위칭 지연과 처리율에 대한 수치결과를 가상 스위치 용량과 실행 중인 가상머신 수에 따라 구한다. 이들 성능지표는 SRN 모델에서 적절한 보상율을 제공하는 함수의 기댓값으로 표현되어 그 해가 구해진다.
이동통신 시스템에서 핸드오프호 차단확률을 줄이기 위한 전형적인 방법은 핸드오프호를 위하여 미리 정한 채널수만큼의 채널을 예약하는 것이다. 예약 채널수를 결정하는 문제는 최적화 문제로 계산의 복잡도를 가중시킨다. 본 논문에서는 미리 채널을 예약하지 않고 핸드오프호 차단확률을 줄일 수 있는 호 수락 제어기법을 제안한다. 제안한 호 수락 제어 기법은 신규호 도착에 따른 시스템 상태에 종속하는 gain을 새로운 성능지표로 정의하고, 신규호 도착 시 계산되는 gain 값에 의한 호 수락 결정을 수행한다. SRN은 추계적 페트리 네트의 확장형으로 모델에 적절한 reward를 부여함으로써 원하는 성능지표를 쉽게 계산할 수 있는 모델링 도구이다. 본 논문에서는 gain 계산에 의한 호 수락 제어를 수행할 수 있는 SRN 모델을 개발하고 성능분석을 수행한다. SRN 모델은 2 레벨의 계층 모델로 상위 계층은 멀티미디어 트래픽에서 QoS를 고려한 호 수락 제어와 채널 할당을 나타내는 상태 구조 모델이고 하위 계층은 주어지는 상위계층의 시스템 상태에 따른 gain 값 계산을 수행하는 모델이다.
The performance evaluation of flexible manufacturing systems or cells at the stages of design and planning is one of important issues in manufacturing. For that reason, Guo has presented an approachbased on moment generating function and generalized stochastic PetriNets for performance analysis. In this paper, Buo's approach is extended tothe cases of flexible manufacturing cell including one machining center with a local buffer, AS/RS(Automatic Storage and Retrieval System), set-up station and AGV(Automated Guided Vehicle). Then the performance measures from this approach is compared with simulation. The major advantage ofthis method over existing performance evaluation methods is the ability to compute analytic solutions for performance measures.
무선 이동통신 시스템은 음성 위주의 서비스에서 고속의 데이터 전송 및 멀티미디어 서비스로 다양화되고 서비스 수요도 증가되고 있다. 이러한 환경에서 다양화된 서비스에 대한 Qos를 보장하는 호수락 제어 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. SRN(Stochastic Reward Net)은 페트리 네트의 확장형으로 성능분석을 위한 다양한 기능을 가진 모델링 도구이다. 본 논문에서는 4세대 이동통신 기술로 기대되고 있는 IEEE 802.16e에서 정의하고 있는 4가지 서비스 클래스를 고려한 호 수락 제어 기법에 대한 모델을 SRN을 이용하여 개발한다.
본 논문에서는 무선망에서 채널할당을 받은 호가 무선 패킷 데이터를 서비스하는 경우의 성능분석 수행을 위한 계층 모델을 제안한다. 제안된 계층 모델로는 상위계층으로 무선자원 관리를 위한 채널할당 모델을, 하위계층으로 에러발생을 고려한 패킷 재전송 프로토콜 모델을 고려하였으며 이들 모델은 모델링 도구인 SRN을 이용하여 각각 개발한다. 추계적 페트리 네트의 확장형인 SRN은 시스템 성능분석을 위한 간결한 모델링 기능을 제공해 주며 모델에 적절한 보상률(reward) 기능을 부여함으로써 원하는 성능지표를 구할 수 있다. 이들 두 계층간의 상호 연관된 매개변수의 값인 서비스 시간과 패킷 발생률은 고정점 반복순환(fixed-point iteration) 기법을 사용하여 구한다. 즉 상위계층의 호 서비스 시간은 한 호당 K개의 패킷전송을 완료할때 까지 소요되는 시간인 하위계층 모델의 지연시간으로 구할 수 있고, 하위계층 모델의 패킷 발사율은 상위계층의 새로운 호와 핸드오프 호의 발생률로부터 구할 수 있다.
In this study, we consider stationary waiting times in a Poisson driven single-server m-node queues in series. We assume that service times at nodes are independent, and are either deterministic or non-overlapped. Each node excluding the first node has a finite waiting line and every node is operated under a FIFO service discipline and a communication blocking policy (blocking before service). By applying (max, +)-algebra to a corresponding stochastic event graph, a special case of timed Petri nets, we derive the explicit expressions for stationary waiting times at all areas, which are functions of finite buffer capacities. These expressions allow us to compute the performance measures of interest such as mean, higher moments, or tail probability of waiting time. Moreover, as applications of these results, we introduce optimization problems which determine either the biggest arrival rate or the smallest buffer capacities satisfying probabilistic constraints on waiting times. These results can be also applied to bounds of waiting times in more general systems. Numerical examples are also provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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