In this paper, we study validation test methods of DEVSA(Descrete Event system Specification) models using SPN(Stochastic Petri Net) models. We discuss conventional validation test methods, by which DEVS models can be transformed to SPN models, by reviewing the features of DEVS model. Based on the model transformation method, we define a new homogeneous function for validation test and suggest a new validation test method of DEVS models using the property of SPN models and the new homogeneous function.
본 논문에서는 병렬 데이터베이스 아키텍처로 널리 사용되고 있는 공유 데이터베이스 시스템에 대하여 각 구성요소에 대한 고장을 고려한 신뢰도 모델을 모델링 한다. 각 구성요소인 데이터베이스, 메모리, 프로세서, 버스는 개별적으로 고장이 날 수 있으며, 복구 모델을 이용하여 복구 될 수 있다. 시스템이 동작하는 한 복구가 가능하며, 데이터베이스가 고장 나거나, 시스템 구성요소인 프로세서, 메모리, 버스가 하나라도 고장 나면 전체 시스템이 다운되는 것으로 가정한다. 이러한 고장 및 복구조건을 고려한 시스템의 신뢰도 분석을 페트리 네트의 확장 모델이며 모델링 기능이 풍부한 마르코프 reward 모델을 이용하여 수행한다. Stochastic Reward Net(SRN)이 갖고 있는 variable cardinality, enabling 함수, 시간천이 우선순위 등의 기능을 이용하여 신뢰도 모델을 개발한다.
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.
네트워크 연결을 위한 고속 스위치는 계속해서 발달하여 왔으며, 스위치가 필요한 성능을 내는가를 여러 조건으로 분석하는 것은 중요한 일이다. 하지만, 복잡한 구조를 가진 시스템을 모델링하여 그 성능을 측정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 큐잉이론을 이용한 모델링은 큰 상태 공간을 고려해야 됨은 물론이고 성능평가에 있어서도 복잡한 계산과정을 수행해야 하지만, SAN(Stochastic Activity Networks)에 의한 모델링과 성능평가는 그에 비해 간단하다는 장점이 있다. 본 논문의 목적은 출력포트에 큐를 갖는 고속 ATM 스위치를 확장된 SPN(Stochastic Petri Net)인 SAN을 이용해 모델링하고, 셀 도착 과정은 실제 트래픽과 유사한 특징을 가지고 있는 MMPP(Markov Modulated Poisson Process)로 모델링하여 그 성능을 평가하는데 있다. MMPP 모델을 이용한 버스티 트래픽을 고겨한 성능측정과 아울러 SAN의 장점을 이용한 확장이 용이한 스위치 모델을 보이고자 한다. 제한된 버퍼 크기를 갖는 출력 큐잉 ATM 스위치에 도착하은 셀은 포아송 도착 과정에서는 정확히 표현할 수 없는 버스티 특징을 표현할 수 있어 좀더 실제 트래픽에 가까운 MMPP로 모델링한다. SAN 모델은 UltraSAN 소프트웨어 패키지를 이용해 대기행렬의크기, 지연시간 그리고 셀 손실률에 대한 성능을 측정한다.
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.
In this paper, a tightly-coupled multiprocessor system is implemented with four processing elements based on MC68000 CPU, a common menory (128KB), and a single time-shared bus. The multi-tasking operating system, MTOS, is modified so that the multiprocessor system can support multitasking and multiprocessing. The performance of the proposed system is evaluated by stochastic Petri Net system modeling. The efficiency and the processing power are simulated for various load factors and up to 16 PEs. By running benchmark programs, such as quicksort, FFT, and matrix-multiplication, the speed of parallel processing is compared with that of a single processor.
時分割 버스 구조를 갖는 멀티프로세서 시스템의 단점을 보완하기 위하여 각 PE의 로칼메모리를 다른 PE가 직접 액세스하는 것이 가능하도록 시스템 버스를 提案하였다. 이를 위하여 이중 입출 메모리 콘트롤러와 중재기를 설계하였으며 이를 이용한 멀티프로세서 시스템의 具現例를 보였다. 性能評價를 위하여 SPN에 의한 모델링과 부하율에 따른 processing power, 效率 및 시스템 버스의 이용율을 측정하였다.
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.
기존의 계측기기는 기능에 따라 독립적으로 이루어져 사용자는 사용목적에 따라 각각의 계측기를 이용하여 원하는 계측 시스템을 구성하였다. 그러나 1980년대 후반 VXIbus는 다양한 계측장비를 각각 한장의 카드로 만들어 선택적으로 계측시스템을 구성하는것을 가능하게 하였다. VXIbus의 기본전인 통신 프로토콜에는 word serial 프로토콜이 있다 . 그러나 측정된 데이타의 양이 증가하게 되면 word serial 프로토콜로 인한 전체 시스템의 성능 저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 성능제한요소를 해결하기 위하여 공유(shared) 메모리 프로토콜을 제안하고, 기존의 word serial 프로토콜과 공유메모리 프로토콜을 GSPN(Generalized Stochastic Petri Net)를 이용하여 분석하였다. 분석한 결과 공유메모리 프로토콜이 word serial 프로토콜보다 성능이 우수함을 알 수 있었다. 또한 제안된 공유 메모리 구조를 갖는 VXIbus 시스템을 구현하였으며 사용된 계측기기로는 VXIbus인터페이스 모듈과 VMEbus 전용 신호처리모듈로 구성 된 FFT 분석 디바이스 그리고 신호발생 디바이스가 이용되었다. FFT 분석실험 결과 최대 80 KHz 입력신호에 대하여 정확하게 분석되었으며 이 결과는 기존의 FFT분석기의 결과와 잘 일치하였고, 신호발생 실험에서는 200 KHz에서 1.1GHz까지의 정현파 신호가 발생되었다.
시뮬레이션(simulation)은 실 시스템(real system)의 효과적이고 효율적인 운영을 도모하기 위하여 실 시스템의 동작을 이해하고 분석, 예측, 평가하는 과학적인 문제해결 접근방법이다. 시뮬레이션 수행단계는 실 시스템의 행위를 정확히 반영하도록 타당한 모델을 구축하는 모델링 단계와 모델에 의도하는 명령어들을 컴퓨터 프로그램으로 작성하는 구현단계로 나누어진다. 시뮬레이션 모델은 시간, 상태, 확률변수, 상호규칙 등의 여러 관점에 따라 다양하게 존재하는데, DEVS(Descrete EVent system Specification) 모델은 연속적인 시간상에서 이산적으로 발생하는 사건에 따라 시스템의 상태를 분석할 수 있고 모델링 및 시뮬레이션 방법론의 형식화를 위한 견고한 이론적 기반을 제공하고 있다. 또한, DEVS 모델은 모듈적, 계층적 특성을 제공하고 집합론에 근거한 수학적 형식구조를 제공하여 실 시스템에 대한 체계적인 분석과정을 수행하게 되어 보다 현실적인 모델링을 가능하게 한다. 그러나 타당하지 못한 DEVS 모델이 구축되면 시뮬레이션을 통한 분석결과의 신뢰성이 떨어져 아무런 효과가 없고 경제적인 손실만이 따른다. DEVS 모델에 대한 기존의 타당성 검사가 많은 시간과 노력이 요구되고, 반복적인 DEVS 모델링 과정으로 인한 전문적이고 경험적인 지식을 요구한다. 또한, 모델설계자에 의해 설정된 실험 프레임하에서 DEVS 모델의 구성요소에 속하는 상태전이함수, 시간진행함수 및 출력함수에 대하여 commutative 성질의 보전성 검사가 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, DEVS 모델에 대한 타당성 검사를 SPN(Stochastic Petri Net) 모델로 변환하여 SPN 모델을 이용하는 간단하고 효과적인 타당성 검사 방법을 제안한다. 먼저, DEVs 모델에 대한 개념과 기존의 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 고찰하고 그 문제점에 대하여 자세히 설명한다. DEVS 모델의 타당성 검사에 이용하는 SPN 모델에 대한 개념과 DEVS 모델과 행위적으로 동등한 SNP 모델로 변환을 위한 관점을 제조명하다. 동일한 관점에서 두 모델의 상태표현이 같도록 DEVS 모델이 SPN 모델로 표현됨을 보이는 변환이론을 제시하고 변환이론을 바탕으로 모델 변환과정을 제시한다. 모델 변환이론과 변환고정을 기본으로 타당성 검사를 위한 새로운 동질함수(homogeneous function)를 정의하고 이와 함께 SPN 모델의 특성을 이용하여 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 새롭게 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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