With the prevalence of computers in modern organizations, simulation is receiving more atention as an effectvie decision -making tool. Simualtion is a computer-based numerical technique which uses mathmatical and logical models to approximate the behaviror of a real-world system. However, iptimization of synamic stochastic systems often defy analytical and algorithmic soluions. Although a simulation approach is often free fo the liminting assumption s of mathematical modeling, cost and time consiceration s make simulation the henayst's last resort. Therefore, whenever possible, analytical and algorithmica solutions are favored over simulation. This paper discussed the issues and procedrues for using simulation as a tool for optimization of stochastic complex systems that are dmodeled by computer simulation . Its emphasis is mostly on issues that are speicific to simulation optimization instead of consentrating on the general optimizationand mathematical programming techniques . A simulation optimization problem is an optimization problem where the objective function. constraints, or both are response that can only be evauated by computer simulation. As such, these functions are only implicit functions of decision parameters of the system, and often stochastic in nature as well. Most of optimization techniqes can be classified as single or multiple-resoneses techniques . The optimization of single response functins has been researched extensively and consists of many techniques. In the single response category, these strategies are gradient based search techniques, stochastic approximate techniques, response surface techniques, and heuristic search techniques. In the multiple response categroy, there are basically five distinct strategies for treating the responses and finding the optimum solution. These strategies are graphica techniqes, direct search techniques, constrained optimization techniques, unconstrained optimization techniques, and goal programming techniques. The choice of theprocedreu to employ in simulation optimization depends on the analyst and the problem to be solved. For many practival and industrial optimization problems where some or all of the system components are stochastic, the objective functions cannot be represented analytically. Therefore, modeling by computersimulation is one of the most effective means of studying such complex systems. In this paper, after discussion of simulation optmization techniques, the applications of above techniques will be presented in the modeling process of many flexible manufacturing systems.

워게임은 전쟁수행능력 평가를 위하여 수많은 변수들이 복잡하게 연결되어 있는 극한상황에서전투수행상황을 신속학 분석할 수 있는 전쟁모의분석 기법의 하나이다. 최근 컴퓨터의 처리능력이 급격히 증대됨에 따라서 워게임의 활용영역이 점진적으로 확대되고 있다. 워게임운용에 있어서 우리의 전쟁상황과 실정에 맞는 전쟁모의모형을 우리가 개발하여 사용하는 것이 가장 이상적이다. 그러나 이러한 모형개발·운영에는 막대한 비용과 시간이 소요되며, 최근까지 초대형모형을 독자적으로 개발할 수 있는 여건이 충분히 성숙되어 있지 않다. 아직가지 워게임 전문연구기관이 국내에 없으며, 워게임모형개발과 전문이력확보에 대한 투자가 미흡함으로써 전쟁연구의 해외의존이 지속되고 있으며, 한국상황에 적합한 전쟁연구는 국내 워게임 관련기관을 중심으로 제한적으로 수행되고 있는 실정이다. 하지만 당면한 국방정책결정과 전쟁수행능력 평가를 효율적으로 수행하기 위해서는, 선진외국의 개밞형을 보전·보완·개선하여 활용하면서 이와 병행하여 중장기적으로 독자적인 한국형 모형을 개발할 수 있는 능력을 보전하여야 한다. 본 논문은 한국형 워게임 보형개발에 있어서 필수적으로 검토 분석되어야 하는 사항과 주요 전투논리를 개선하는데 필요한 개발단계별 검증방법을 제시한다.

미분방정식은 많은 학문에서 현실 세계의 대상을 모형화하고 시뮬레이션하는 데에 매우 유용하게 사용되는 도구이다. 그 중에서도 현실 세계에서 적용되는 물리적 법칙에 근거해서 가상 세계를 만드는 컴퓨터 애니메이션이나 과학적 가시화등의 분양에서는 미분방정식으로 다루고자하는 대상을 모형화하고 시뮬레이션을 통해서 필요한 자료를 추출하는 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 현실 세계에 근거한 가상세계를 만들기 위해서 요구되는 물리적 시뮬레이션을 수행하기 위한 방법을 연구하고, 그 소프트웨어를 개발한다. 현실세게를 모형화하는데에 많이 쓰이는 물리학적 방법은 역학에 근거한 미분방정식들이다. 그 중에서도 연립 상미분방정식의 형태로 많이 나타나는 Newton 방정식은 거시적인 물체들간의운동ㅇㄹ 표현하는데에 많이 사용도니다. 그리고 편미분방정식의 형태로 나타나는 Lagrange 방정식은 Hamilton의 원리를 운동방정식에 적용하여 얻은 것으로 Newton 방정식과 관계가 없는 광버무이한 물리적 현상을 표현하는데에 사용된다. 본 연구에서 개발하는 시물레이션 소프트웨어는 연립 상미분방정식으로 모형화되는 대상을 시뮬레이션할 수 있는 방법과 2c, 편미분방정식으로 모형화되는 대상을 시뮬레이션 할 수 있는 방법을 제공한다.

본 사례는 염색 공장의 생산성 향상을 위해 시뮬레이션 기법을 사용한 것이다. 두 가지 시뮬레이션 분석이 실시되었다. 첫 번째는 봉제라인 모델을 개발하여 버퍼 크기와 작없시간 편차가 생산성에 미치는 영향을 분석한 것이다. 두 번째 모델은 건조기, 표백기 등과 같은 염색 설비의 투자 효과 분석에 대한 것이다. 본 사례에서 작업시간의 확률분포를 추정하는 새로운 방법을 제시하였다. 모델 개발과 분석을 위해 AIM (Analyzer for Improving Nanufacturing)이 사용되었다. AIM은 Pritsker 사가 개발한 제조 시스템 전용 시뮬레이션 소프트웨어이다. AIM은 대화방식의 모델 개발 및 시뮬레이션이 가능하고 자동적인 애니메이션 작성과 강력한 그래프 기능을 제공하므로 AIM을 이용하면 모델 개발기간이 대폭적인 단축과 시뮬레이션의 커뮤니케이션 기능을 향상시킬수 있다.

최근 들어 원자재, 재공품 또는 완제품을 신속하고 정확하게 공급/배분하기 위해 저장과 인출을 담당하는 Material Handling System을 이용하여 작업자의 개입요소를 줄이며, 제고관리 Computer를 이용하여 입고/출고 명령을 유효적절하게 처리하는 ASRS(Atomated Storage and Retreival System : 자동창고 시스템)가 널리 공급되고 있다. 중앙은행의 현금창고, 병원의 약품창고, 식품/화장품 회사의 배송창고, 군수물자의 군납창고에 이르기까지 물품의 저장 또는 공급의 필용성을 갖는 곳에서는 어디든지 찾아볼 수 있는 ASRS는 가깝게는 관공소나 대형빌딩의 주차장에도 이의 개념이 도입되어 사용됨을 볼 수 있다. 최근의 인금인상, 구인난등의 이유로 ASRS설치는 계속 증가할 추세에 있으나 자동 창고 시스템을 설치하기 위해서는 막대한 초기 투자가 필요하며 시스템의 설계 및 설치후 운영에 대한 연구가 반드시 필요하다. ASRS의 운영 Rule 검증, 수행능력 분석등의 목적을 갖는 연구에는 여러 접근방법이 있을 수 있으나 구성 설비와 운영 Rule의 복잡한 관계로 컴퓨터 시뮬레이션의 거의 유일한 문제해결 방법이다. ASRS의 Modeling에 관한 기존의 연구로는 수리모델 수립. 이산사건 시스템의 관점에서 event-graphy, petri-net을 이용한 modeling이 있으며 ASRS에 대한 전용 Simulator 개발등이 진행되었다. 본 연구의 대상 시스템은 2개의 Rack과 하나의 Stacker Crane 으로 구성된 Aisle과 입출고의 물류를 처리하는 순환 RGVS(Rail Guided Vehicle System), 입/출고장을 구성하는 Conveyor Net등으로 이루어진 제조-물류시스템의 일반적인 ASRS이다. 또 이 ASRS의 입/출고 방식은 전수 입/출고만을 포함하며 Blocking 방지를 위한 Capaicty 예약, 다중설비 선택등의 문제등을 고려하고 있다. 본 연구의 접근방법으로는 ASRS의 개념적인 Reference Model을 수립하고 이 Reference Model에 대한 Formal Model로 DEVS(Discrete Event System Specification)을 이용하여 시스템을 Modeling하였다. 이의 Computer Simulation을 위하여 DEVS형식론 환경에서의 Simulation Language인 DEVSim ++ⓒ를 이용하여 시스템을 구현하였다.

FMS를 비롯한 대부분의 제조시스템의 운용을 위해서는 크게 전략적 의사결저오가 전술적 읫사결저이 필요하며, 이 중 전술적 의사결증은 부품 선택, 생산율 결정, 부하할당, 부품 투입, 일정계획 문제등과 관련되어 있다. 본 연구에서는 부품투입시점과 부품투입순서에 의해 결정된 부품투입 정책이 시스템 성능에 미치는 영향을 알아보기 위해서, 서울대학교부설 자동화시스템공동연구소(ASRI)내의 FMS/CIM Center를 대상으로 시뮬레이션을 수행하였다. ASRI-FMS /CIM Center 는 기계가공과 조립이 동시에 이루어지는 FMAS(Flexible Mauufacturing & Assembly System) 형태의 모형공장이며, 현재 세 종류의 모터 등을 생산할 수 있다. 본 연구에서는 고려한 부품투입시점 전략으로는 고정 WIP(Work-in-process)유지전략 , 병목기계 전략, 일정비율 투입전략 등이며, 부품 투입순서 전략으로는 크게 주기적 투입전략과 비주기적 투입전략을 고려하였다. 또한 이러한 부품 투입정책들이 시스템 내에서 적용할 수 있는 여러 가지 우선순위규칙 등과 함께 사용될 때, 나타나는 상호관계를 파악하기 위한 연구가 수행되었다. 아울러 병목기계 추가도입, 물류운반시간의 감소 등과 같이 가능한 범위에서 현재의 시스템 조건이 바뀐 상황에 대해서도 시뮬레이션을 수행함으로써, 추후 변경된 시스템에서도 본 연구의 결과가 적응될 수 있도록 하였다.

트래픽의 흐름을 조절하고 ATM 네트워크 자원의 사용을 최적화하기위해서는 폭주로 인한 성능 저하를 막기 위한 적절한 제어가 필요하다. 기존의 사용자 감시 제어(UPC) 메커니즘이 네트워크의 상황과는 관계없이 매우 불안정한 예방적 기능만을 수행하였고, qvj로 인해 셀 지연을 가중시키는 한계점을 갖고 있었다. 본 논문은 OAM 셀을 이용하여 네트워크의 상태에 따라 능동적으로 반응하는 적응적 사용자 감시 제어 메커니즘을 제안하고ㅡ 버퍼로 인한 지연을 고려하여 서비스의 한층 더 높이고자 한다. 제시한 사용자 감시 제어방식은 OAM 셀이 주는 정보를 바탕으로 네트워크 내의 상황을 판단하여 사용자가 요구한 서비스의 질을 고려할 수 있도록 리키율과 버퍼의 문턱값을 조정하였다. 네트워크가 분주시에는 리키율을 낮추고 버퍼를 줄여서 네트워크 내에 유입되는 셀을 막는 역할을 하고 네트워크가 한가할 때는 리키율을 높히고 버퍼를 늘여서 빠르게 네트워크 내로 셀이 유일도리 수 있\ulcorner 한다. 폭주 발생 시에는 셀의 유입을 막고 푹주 상태가 해결될때까지 스페이서의 작동을 멈춘다. 본 논문에서 제시한 사용자 감시 제어 메커니즘의 트래픽 소스 모델은 IPP로 모델링하였고, 트래픽은 음성과 고속 데이터를 중심으로 시뮬레이션하였다. 음성과 고속 대이타 각각의 경우에 시뮬레이션한 결과를 기존의 방식과 비교, 분석한 결과에서 음성에서는 버퍼지연이 대폭 줄였고 고속 데이터인 경우에는 셀 손실율이 줄어드는 것을 볼 수 있었다. 따라서 제시한 방식에 의해 사용자가 요구하는 서비스의 질을 유지하면서 동시에 네트워크의 자원을 효율적으로 사용하였음을 알 수있었다.에 적합한가를 고찰하였다.베이터에 의한 아파트의 소음 및 진동에 관하여 그 현황, 원인 그리고 대책에 관한여 논하고자 한다.감 방법을 연구하였고, T.Sakai는 5자유도 모델을 이용하여 엔진 공회전시 발생하는 치타음에 대해 이론과 실험을 통해 해석하고, 엔진 회전수 변동, 클러치 특성, 변속기의 드래그(drag) 토크의 영향과 치타음 저감을 위한 개선된 클러치 특성을 제시하였다. 이 외에도 Thomas C.T.와 E.P.Petkus는 특정 차량에 대한 동력전달계의 비틀림 진동 현상에 대해 연구하였다. 이러한 연구들로 볼 때, 자동차 동력전달계에서 발생하는 진동은 이론과 실험을 통해 그 해석이 가능하며 설계에 매우 유용하게 이용되고 있음을 알 수 있다. 따라서, 본 연구는 4 실린더 4 싸이클 1.5 L 엔진을 장착한 경승용차의 실차 주행실험을 통해 가속 페달의 급조작에 따른 차체의 종진동 현상을 측정하고, 엔진-변속기-타이어-차체의 반환정계 4자유도 진동모델로 시뮬레이션을 수행하여 실차 주행실험의 결과치와 비교, 분석한 후 클러치 비틀림 특성을 비롯한 자동차 동력전달계의 각 설계인자들이 차체의 종진동에 어떠한 영향을 미치는가를 해석하고자 한다.be presented.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._3$", chain segment,

Simulation output knowledge analysis is one of problem-solving and/or knowledge adquistion process by investgating the system behavior under study through simulation . This paper describes an approach to simulation outputknowldege analysis using fuzzy neural network model. A fuzzy neral network model is designed with fuzzy setsand membership functions for variables of simulation model. The relationship between input parameters and output performances of simulation model is captured as system behavior knowlege in a fuzzy neural networkmodel by training examples form simulation exepreiments. Backpropagation learning algorithms is used to encode the knowledge. The knowledge is utilized to solve problem through simulation such as system performance prodiction and goal-directed analysis. For explicit knowledge acquisition, production rules are extracted from the implicit neural network knowledge. These rules may assit in explaining the simulation results and providing knowledge base for an expert system. This approach thus enablesboth symbolic and numeric reasoning to solve problem througth simulation . We applied this approach to the design problem of broadband communication network.

반도체 산업에서 반도체 수율(yeild) 예측은 상당히 중요한 요소로써 고려되고 있다. 정확한 수율 예측은 반도체 공정상에서 문제점을 찾아 개선하는데 도움을 주는 한편, 공정에의 투입량을 산출하는데에도 중요한 요인이 되고 있다. 지난 30년간 반도체 산업의 경향은 점차로 칩(chip)의 크기가 증가하는 방향으로 전개되어 왔고, 이에 따라 수율 예측은 웨이퍼(wafer)내의 결점(defect)수와 칩의 크기외에 결점이 얼마나 웨이퍼내에 모였는가를 나타내는 클러스터 지표(cluster index)가 중요한 파라미터로 제시되고 있다. 본 논문은 머스트니스라는 통신 분야의 개념을 이용하여 새로운 클러스터 지표를 제시하고, 시뮬레이션 기법을 이용한 웨이퍼 내의결점 분포의 자료를 통하여 새로운 클러스터 지표의 특징 및 수율에 따른 패턴을 보여주고자 한다. 아울러 회귀 분석(regression analysis) 기법을 이용하여 수율 예측 모델을 제시하고 기존의 예측 모델과의 차이점을 분석하고자 한다.

In this example, a message passing based multicomputer system with general interdonnedtion network is considered. After multicomputer systems are developed with morm-hole routing network, topologies of interconecting network are not major considertion for process management and resource sharing. Tehre is an independeent operating system kernel oneach node. It communicates with other kernels using message passingmechanism. Based on this architecture, the problem is how mech does performance degradation will occur in the case of processor sharing on multicomputer systems. Processor sharing between application programs is veryimprotant decision on system performance. In almost cases, application programs running on massively parallel computer systems are not so much user-interactive. Thus, the main performance index is system throughput. Each application program has various communication patterns. and the sharing of processors causes serious performance degradation in hte worst case such that one processor is shared by two processes and another processes are waiting the messages from those processes. As a result, considering this problem is improtant since it gives the reason whether the system allows processor sharingor not. Input data has many parameters in this simulation . It contains the number of threads per task , communication patterns between threads, data generation and also defects in random inupt data. Many parallel aplication programs has its specific communication patterns, and there are computation and communication phases. Therefore, this phase informatin cannot be obtained random input data. If we get trace data from some real applications. we can simulate the problem more realistic . On the other hand, simualtion results will be waseteful unless sufficient trace data with varisous communication patterns is gathered. In this project , random input data are used for simulation . Only controllable data are the number of threads of each task and mapping strategy. First, each task runs independently. After that , each task shres one and more processors with other tasks. As more processors are shared , there will be performance degradation . Form this degradation rate , we can know the overhead of processor sharing . Process scheduling policy can affects the results of simulation . For process scheduling, priority queue and FIFO queue are implemented to support round-robin scheduling and priority scheduling.