This paper presents a user-oriented port expansion simulation model that determines the future economic port capacity to meet the projected demand. The model consists of two parts; a physical impact simulation, and an economic impact simulation. The first part of the model simulates the effects caused by the port capacity expansion. The second part evaluates the port economics due to changes in the port capacity. The model was validated by applying it to the actual port expansion followed at the Port of Mobile, Alabama. A case study is then presented to demonstrate the capacity of the model with a coal handling port, the McDuffie Terminals at the Port of Mobile.

최근 여러 분야에서 컴퓨터의 용도가 확산되고 더 높은 computing power에 대한 요구가 증가함에 따라, 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위하여 프로세서의 고속화와 함께 시스템 구조의 개선을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 한 시스템내에 여러 개의 CPU들이 존재하는 다중프로세서 시스템(multiprocessor system) 구조를 가진 슈퍼미니급 중형 컴퓨터들은 상호연결망으로서 버스(bus) 방식을 많이 채택하고 있다. 버스 구조는 하드웨어가 간단하여 구현이 용이하지만, 여러 개의 시스템 지원들(프로세서들, 기억장치 모듈들 및 입출력 모듈들)이 버스를 공유하기 때문에 경합으로 인한 지연 시간이 발생하게 된다. 이러한 지연 시간으로 인한 성능 저하를 개선하는 방법으로는 버스 수의 증가와 최적 통제 프로토콜의 설계가 있다. 본 연구에서는 여러 개의 버스를 가진 다중프로세서 시스템에서 4가지 대표적인 버스 중재 프로토콜들에 대해 성능을 분석, 비교하여 최적 프로토콜을 제시하고자 한다. 이러한 대규모 하드웨어에 의하여 구현되는 시스템에서 주요 설계 요소들에 따른 시스템 성능 분석과 비교는 설계 단계에서 필수적인 과정이다. 그러나 하드웨어를 만들어서 분석하는 방법은 시간과 비용이 많이 소요되기 때문에 소프트웨어 시뮬레이션 방법이 널리 사용되고 있다. 본 연구팀에서는 시뮬레이션 전용언어인 SLAM II를 이용하여 다중프로세서 시스템의 시뮬레이터를 개발하고, 버스중재 프로토콜(bus arbitration protocol)을 용이하게 변경할 수 있도록 하여 각각의 성능을 비교하였다. 이 연구에서 비교된 프로토콜들은 고정-우선순위 방식(fixed-priority scheme), FIFO(first-in first-out) 방식, 라운드-로빈 방식(round-robin scheme), 및 회전-우선순위 방식(rotating-priority scheme) 등이다. 실험은 시스템의 주요 요소들인 프로세서와 기억장치 모듈 및 버스의 수들을 변경시킴으로써 다양한 시스템 환경에 대한 분석을 시도하였다. 작업 부하가 되는 기하장치 액세스 요구간 시간가격(inter-memory access request time interval)은 필요에 따라서 고정값 또는 확률 분포함수를 사용하였다. 특히, 실행될 프로그램의 특성에 따라 각 프로토콜의 성능이 다르게 나타날 수 있음을 검증하였으며, 기억장치의 지역성(memory locality)에 대한 프로토콜들의 성능도 비교하였다.

컴퓨터 시스템의 개발 및 분석에 많이 활용되는 시뮬레이션 모델을 구축하는데 있어서 SIMSCRIT, GISS, SIMAN, SLA II등과 같은 시뮬레이션 전용언어가 많이 사용되지만, 이들은 새로운 전용언어의 습득, 시스템 프로그램과의 접속, 시뮬레이션 수행 속도면에서 부담을 주어왔다. 본 연구에서는 기존의 C언어 사용자들이 손쉽게 시뮬레이션 모델을 구축할 수 있도록 기존의 smpl을 확장하여 SMPLE(smpl extended)를 개발하였다. SMPLE의 모체의 smpl은 컴퓨터 시스템의 시뮬레이션 모델을 구현하기 위해 MIT에서 C언어를 이용하여 고안되었으며, C언어의 기능적인 확장으로서 라이브러리 함수들의 집합 형태를 갖는 시뮬레이션 서브 시스템이다. 이러한 라이브러리 함수들의 집합인 smpl 시뮬레이션 서브 시스템은 C언어 자체와 더불어 사건중심(event-oriented) 시뮬레이션 언어를 구성하며, smpl 시뮬레이터는 C 언어 프로그램으로 구현되다. smpl은 시뮬레이션하기 위한 설비(facility)들을 정의, 예약, 해제하거나 상태를 알아보는 함수를 제공하며, 시간의 관점에서 보면 토큰의 흐름은 일련의 대기시간과 활동시간에 의하여 나타낼 수 있게 된다. smpl은 사건의 스케쥴링(scheduling), 확률변수의 생성, 통계자료 수집 등에 관한 함수의 제공과, 시뮬레이션 시간의 전진과 사건발생의 순서를 조절해주는 기능을 제공한다. smpl 시뮬레이션 프로그램은 초기화루틴, 제어루틴 및 결과출력루틴으로 구성된다. 기존의 smpl에서 사용되는 프로그램의 자료구조(data structure)는 배열과 인덱스 구조가 사용되었다. 이러한 구조는 이미 완성되어 있는 프로그램 내에서는 효율성 면에서 좋겠지만, 변경이나 확장하기 위해 이 프로그램을 분석한다거나 필요한 기능을 추가하기 위해서는 매우 많은 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 배열을 기반으로 하고 있는 smpl의 자료구조를 C의 structure와 pointer를 기반으로 하게끔 변경시키고 이에 따르는 제반 변경 사항을 수정 보완하여 프로그램의 분석을 용이하게 하며 기능의 변경 및 추가가 수월하게 하였고 메모리를 동적으로 관리할 수 있게 하였다. 또한 기존의 smpl에 디버깅용 함수 및 설비(facility) 제어용 함수를 추가하여 시뮬레이션 프로그램 작성을 용이하게 하였다. 예를 들면 who_server(), who_queue(), pop_Q(), push_Q(), pop_server(), push_server(), we(), wf(), printfct() 같은 함수들이다. 또한 동시에 발생되는 사건들의 순서를 조종하기 위해, 동시에 발생할 수 있는 각각의 사건에 우선순위를 두어 이 우선 순위에 의하여 사건 리스트(event list)에서 자동적으로 사건들의 순서가 결정되도록 확장하였으며, 설비 제어방식에 있어서도 FIFO, LIFO, 우선 순위 방식등을 선택할 수 있도록 확장하였다. SIMPLE는 자료구조 및 프로그램이 공개되어 있으므로 프로그래머가 원하는 기능을 쉽게 추가할 수 있는 장점도 있다. 아울러 SMPLE에서 새로이 추가된 자료구조와 함수 및 설비제어 방식등을 활용하여 실제 중형급 시스템에 대한 시뮬레이션 구현과 시스템 분석의 예를 보인다.

본 프로젝트는 수주 오더에 대한 납기 예측과 가공사 Delivery 체계의 전반적 향상을 목적으로 하며, 이에 따른 목표로는 로트 편성의 자동화, 월간, 주간 및 일간 단위의 생산 스케쥴 자동 작성, 원자재 소요량과 재공 및 재고 예측, 설비 부하 분석, 생산 사이클 타임 분석 및 단축이다. 상기의 목표 달성을 위한 가공사 Delivery Scheduling 시스템은 계획용 로트 편성 모델, 실행용 로트 편성 모델, 그리고 가공사 생산 스케쥴 작성을 위한 Simulation 모델로 구성된다. 계획용 로트 편성 모델은 현행의 로트 편성 기준에 따라 미가공 생산의뢰서 전체 물량을 대상으로 로트를 편성하여 이 로트를 염색기에 할당하는 모델이며, 실행용 로트 편성 모델에서는 일일 원사재고, 염색기 고장 등과 같은 실제 조업여건을 고려하여, 작업지시서 발행이 가능한 생산의뢰서 물량에 대하여만 로트 편성을 행한다. 가공사 생산 스케쥴 작성을 위한 Simulation 모델은 계획용 혹은 실행용 로트 편성 모델로부터 얻어지는 로트 편성 결과 또는 로트 번호가 부여된 최종 로트 편성 결과 (재공 로트 포함)를 입력으로 하여 이들 로트가 가공사 생산공정에서 처리되는 상세한 조업을 모의 생산하는 모델이다. 본 시스템은 영업부 및 기획부와 가공부의 사용 목적에 따라 크게 두가지로 사용될 수 있다. 영업부 및 기획부에서는 계획용 로트 편성 모델과 Simulation 모델을 사용하여 수주 오더에 대한 납기 예측 및 원사 수급 계획의 작성에 의사결정 지원을 받을 수 있으며, 가공부에서는 실행용 로트 편성 모델 및 Simulation 모델을 사용하여 상세 가공사 생산 스케쥴의 작성 및 긴급 오더의 처리 등에 관한 의사결정 지원을 받을 수 있다. 본 프로젝트를 통한 효과로는 정확한 생산 스케쥴의 자동 작성 및 스케쥴 작성시간 단축, 납기 예측 및 납기 준수율 향상, 실적관리 향상, 그리고 설비 가동율 분석, 현장관리 등을 위한 기타 유용한 정보제공 등이다.

The DEVS(discrete event system specification) formalism describes a discrete event system in a hierarchical, modular form. DEVSIM++ is C++ based general purpose DEVS abstract simulator which can simulate systems to be modeled by the DEVS formalism in a sequential environment. We implement P-DEVSIM++ which is a parallel version of DEVSIM++. In P-DEVSIM++, the external and internal event of models can be processed in parallel. To process in parallel, we introduce a hierarchical distributed simulation technique and some optimistic distributed simulation techniques. But in our algorithm, the rollback of a model is localized itself in contrast to the Time Warp approach. To evaluate its performance, we simulate a single bus multiprocessor architecture system with an external common memory. Simulation result shows that significant speedup is made possible with our algorithm in a parallel environment.

This work deals with nonlinear least squares method for estimating unknown universial constants C in a computer simulation code real experimental data(or database) and computer simulation data. The best linear unbiased predictor based on a spatial statistical model is fitted from the computer simulation data. Then nonlinear least squares estimation method is applied to the real data using the fitted prediction model(or simulation predictor) as if it were the true simulation model. An application to the computational nuclear fusion device is presented.

Extending discrete event modelling formalisms to facilitate greater symbol manipulation capabilities is important to further their use in intelligent control and design of high autonomy systems. This paper defines an extension to the DEVS formalism that facilitates symbolic expression of discrete event times by extending the time base from the real numbers to the field of linear polynomials over the reals. A simulation algorithm is developed to generate the branching trajectories resulting from the underlying non-determinism. To efficiently manage linear polynomial constraints based on feasibility checking algorithm borrowed from linear programming. The extended formalism offers a convenient means to conduct multiple, simultaneous explorations of model behaviors. Examples of application are given with consideration on fault model analysis.

Through a simulation experiment, often an experimenter is concerned with estimating the system parameters of the linear model consisting of m design points from the outputs oft the simulation model. To improve the estimation of the system parameters and reliability of these estimators, appropriate simulation techniques have been developed. For the first order linear model, Schruben and Margolin (1978) exploited the random number assignment rules which uses a combination of common random numbers and antithetic streams in a simulation experiment designed to estimate the system parameters when the design matrix of simulation model admits orthogonal blocking into two blocks. Nozari, Arnold and Pegden (1984) developed a method for appliying the method of control variates to the situation of the linear model having multiple design points. This talk deals with a different way of utilizing controls under the correlation induction strategy of Schruben and Margolin's to improve the simulation efficiency, and presents a procedure for obtaining the estimators of the system parameters analytically. Simulation results on a selected simulation model indicate a promising evidence that a proposed method may yield better results than Schruben and Margolin's method.

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.

This paper proposes an analysis method of Petri nets (PNs) using the relational algebra (RA). More specifically, we represent PNs in relations of the relational model. Based on such representation, we first develop an algorithms for analyzing properties of PNs, such as boundedness, conservation, coverability, reachability, and liveness. The advantage of this approach is as follows: First, the algorithms represented by RA can be easily converted to a query language such as SQL of the widely used, commercial relational database management systems (DBMSs). Second, we can alleviate the problem of state space explosion because relational DBMSs can handle large amounts of data efficiency. Finally, we can use the DBMS's query language to interpret the Petri nets and make simulation.

To estimate the probability of long delay in a queuing system using discrete-event simulation studied. We contrast the coverage, half-width, and stability of confidence intervals constructed using two methods: batch means and new resampling technique; binary bootstrap. The binary bootstrap is an extension of the conventional bootstrap that resamples runs rather than data values. Empirical comparisons using known results for the M/M/1 and D/M/10 queues show the binary bootstrap superior to batch means for this problem.

대 Lot 생산 계획은 기종변경 시간을 최소화함으로써 생산성을 높여 원가를 절감할 수 있으나 수요의 변화에 능동적으로 대처할 수 없으며 잦은 생산 Schedule 변동에 의하여 재 품절이 발생하여 Main Line이 정지되고 재공품 재고의 과다 발생으로 Lead Time이 길어지고 완제품 재고가 증가하는 등의 문제점을 내포하고 있다. JIT 시스템은 필요한 때에 물건을 필요한 양 만큼 생산제조 한다는 이상적인 생산 개념을 실현하기 위하여 평준화 생산 시스템, KANBAN시스템, 소 Lot 생산시스템 등의 하위 시스템으로 구성된 생산시스템이다. JIT 시스템은 Pull Type 시스템으로 생산의 흐름을 원활히 하고 공정을 개선하여 재공품 재고, 납기 및 생산준비 시간의 단축을 도모하여 Lot의 크기는 되도록 작게하는 소 Lot 평준화 생산 방식을 추구하기 때문에 수요의 변화에 능동적으로 대처할 수 있으며 자재 납품 업체의 부하를 평준화하여 자재 품절을 방지함으로써 생산 효율을 높일 수 있다. JIT 시스템의 이러한 효과를 계량화하여 가시적으로 보여주기 위하여 Computer simulation 기법을 도입하였다. 이 기법은 생산 Line에 물리적 변화를 가하지 않고 Model 사용자들이‘What if’라는 Scenario를 작성하여 제안된 시스템에 대한 결론을 추론하는 것이 가능하기 때문에 문제 해결에 효율적인 Tool이라 할 수 있다.