표제지
요약
목차
제1장 서론 10
1.1. 연구배경 및 목적 10
1.2. 연구범위 및 방법 11
제2장 이론적 고찰 13
2.1. 기존 연구 고찰 13
2.1.1. Capacity Pooling 관련 연구 13
2.1.2. 행태주의 관련 연구 14
2.2. 이론적 배경 16
2.2.1. 연속시간 마코프체인(CTMC) 16
2.2.2. 이산시간 마코프체인(DTMC) 16
2.2.3. 협조적 게임이론(cooperative game theory) 17
2.2.4. 시뮬레이션(simulation) 18
제3장 CTMC-DTMC 간 관계를 이용한 Capacity Pooling 모형 수립 19
3.1. 모형 설명 및 가정사항 19
3.1.1. 모형 설명 19
3.1.2. 모형 수립시 가정사항 20
3.1.3. 상태정의 및 상태전이규칙 21
3.2. CTMC-DTMC 이론적 비교 22
3.2.1. CTMC와 DTMC의 관계 22
3.3. 전이율 다이어그램 및 전이율 행렬 25
3.3.1. 전이율 다이어그램 25
3.3.2. 전이율 행렬과 전이확률 행렬 26
3.4. CTMC-DTMC 모형 간 비교 30
3.4.1. CTMC-DTMC 안정상태확률 비교 30
제4장 Capacity Pooling 모형 시뮬레이션 33
4.1. Agent-Based M&S 33
4.1.1. Agent-Based M&S의 의의 33
4.1.2. RNetlogo 시뮬레이션 모델링 34
4.2. 시뮬레이션 결과 및 모형 타당성 검증 36
4.2.1. 수치해석적 결과와 시뮬레이션 결과 비교 36
4.3. 모형 확장 및 성능척도 36
4.3.1. 3개의 서버를 가진 capacity pooling 모형 37
4.3.2. 성능척도 38
4.4. 시뮬레이션 결과 분석 39
제5장 결론 및 향후 연구 45
참고문헌 47
부록 52
Abstract 59
〈표 1〉 M/M/1/K 풀링 시스템 상태(State) 정의 21
〈표 2〉 M/M/1/K 풀링 시스템 상태전이규칙 21
〈표 3〉 전이확률 파라미터 생성 27
〈표 4〉 CTMC와 DTMC의 안정상태확률 31
〈표 5〉 M/M/1/K 풀링 시스템 안정상태확률 t-test 결과 36
〈표 6〉 성능척도 관련 기호 및 변수의 정의 38
〈표 7〉 모든 서버가 같은 도착 간격 분포를 따를 때 서버별 서버이용율 40
〈표 8〉 모든 서버가 같은 도착 간격 분포를 따를 때 서버별 고객차단율 40
〈표 9〉 한 서버가 변동계수가 1 이하인 도착 간격 분포를 따를 때 서버별 서버이용율 41
〈표 10〉 한 서버가 변동계수가 1 이하인 도착 간격 분포를 따를 때 서버별 고객차단율 42
〈표 11〉 한 서버가 변동계수가 1 이하인 도착 간격 분포를 따를 때 서버별 서버이용율 43
〈표 12〉 한 서버가 변동계수가 1 이하인 도착 간격 분포를 따를 때 서버별 고객차단율 43
〈그림 1〉 모형 수립 개념도 20
〈그림 2〉 연속시간 마코프체인 다이어그램 전이율 행렬 25
〈그림 3〉 CTMC-DTMC 다이어그램 변환 28
〈그림 4〉 전이행렬 Q의 부분행렬 B00[이미지참조] 29
〈그림 5〉 전이행렬 Q의 부분행렬 E00[이미지참조] 30
〈그림 6〉 파라미터 단위시간별 안정상태확률 비교 32
〈그림 7〉 RNetlogo 시뮬레이션 이벤트 발생 순서 34
〈그림 8〉 서버가 2개인 M/M/1/K 풀링 시스템 시뮬레이션 35
〈그림 9〉 서버가 3개인 G/G/1/K 풀링 시스템 시뮬레이션 37
〈그림 10〉 모든 서버가 같은 도착 간격 분포를 따를 때 서버이용률과 고객차단율 변화 41
〈그림 11〉 한 서버가 변동계수가 1 이하인 도착 간격 분포를 따를 때 서버이용률과 고객차단율 변화 42
〈그림 12〉 한 서버가 변동계수가 1 이상인 도착 간격 분포를 따를 때 서버이용률과 고객차단율 변화 44