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Elastic Stack을 이용한 시뮬레이션 분석 환경 구성
황보성우,이강선,권용준,Hwang Bo, Seong Woo,Lee, Kang Sun,Kwon, Yong Jun 한국시뮬레이션학회 2018 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.27 No.3
In this paper, we propose a simulation output analysis environment using Elastic Stack technology in order to reduce the complexity of the simulation analysis process. The proposed simulation output analysis environment automatically transfers simulation outputs to a centralized analysis server from a set of simulation execution resources, physically separated over a network, manages the collected simulation outputs in a fashion that further analysis tasks can be easily performed, and provides a connection to analysis and visualization services of Kibana in Elastic Stack. The proposed analysis environment provides scalability where a set of computation resources can be added on demand. We demonstrate how the proposed simulation output analysis environment can perform the simulation output analysis effectively with an example of spreading epidemic diseases, such as influenza and flu. 본 논문에서는 시뮬레이션 분석 과정의 복잡성을 줄이고 시뮬레이션 다량 수행을 가능토록 하기 위해 Elastic Stack 기술을 이용한 시뮬레이션 결과 분석 환경을 제안한다. 제안된 Elastic Stack 기반 시뮬레이션 결과 분석 환경은 물리적으로 떨어진 다양한 자원 상에서 수행되고 있는 시뮬레이션의 결과들을 중앙의 분석 서버로 자동 전송하고, 전송된 데이터들을 일괄적으로 관리하여 일련의 처리 및 분석 작업이 쉽게 적용될 수 있도록 지원하며, 다양한 가시화를 제공하는 서비스를 연결하여 분석 결과를 게시하는 과정을 손쉽게 구성할 수 있도록 지원한다. 또한, 각 서비스를 네트워크를 이용한 느슨한 연결 상태로 수행할 수 있어 확장성(scalability)을 제공한다. 제안된 시뮬레이션 결과 분석 환경의 유용성을 확인하기 위해 전염병 확산 시뮬레이션을 수행하고 별도의 분리된 서버에서 이에 대한 일련의 분석이 진행되는 과정을 보인다.
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이강선(Kang-Sun Lee),황보성우(Seong-Woo Hwang-Bo),김동주(Dong-Joo Kim) 한국경영과학회 2016 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2016 No.4
M&S는 모델링부터 분석에 이르는 일련의 과정을 수행하여 주어진 시스템에 대한 의사결정을 지원하는 기술이다. 이 기술을 지원하기 위해 시뮬레이션 통합 환경, 웹 기반 시뮬레이션 지원 환경, 그리고 Cloud 기반 시뮬레이션 지원 환경 등의 연구들이 있어왔으나, 사용자가 시스템 환경을 구축하고 실행에 필요한 자원을 갖추어야만 그 기능을 지원받을 수 있고, 서버에서 자원을 동적으로 할당하여 사용할 수 없으며, IoT Sensor 등의 정보를 입력받을 수 없다는 문제점이 존재한다. 이 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 기존 Cloud 기반 환경에서 IoT 정보, 핸드폰 센서 정보 등을 시뮬레이션에 사용할 수 있는 Cloud Service 기반 M&S 지원 환경 의 구조를 제안한다. M&S is technology to support making decision for being given system by performing series of process from moideling to analyzing. For supporting this technology, some studies about ‘simulation-integrated-environment’, ‘web-based simulation support environment’, and ‘cloud-based simulation support environment’ have been processed, but there are some problems, first, users should deploy specific system environment and have resources for implement simulations then user can be supported functionally, second, users can’t use server’s resources dynamically, lastly, users can’t put IoT sensor’s information or smartphone sensor’s information in cloud server. To solve these problems, this research suggests the cloud-based architecture of the M&S support environment which uses IoT sensor’s information and smartphone sensor’s information for simulation.
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이강선(Kang-Sun Lee),황보성우(Seong-Woo Hwang-Bo),김동주(Dong-Joo Kim) 대한산업공학회 2016 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2016 No.4
M&S는 모델링부터 분석에 이르는 일련의 과정을 수행하여 주어진 시스템에 대한 의사결정을 지원하는 기술이다. 이 기술을 지원하기 위해 시뮬레이션 통합 환경, 웹 기반 시뮬레이션 지원 환경, 그리고 Cloud 기반 시뮬레이션 지원 환경 등의 연구들이 있어왔으나, 사용자가 시스템 환경을 구축하고 실행에 필요한 자원을 갖추어야만 그 기능을 지원받을 수 있고, 서버에서 자원을 동적으로 할당하여 사용할 수 없으며, IoT Sensor 등의 정보를 입력받을 수 없다는 문제점이 존재한다. 이 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 기존 Cloud 기반 환경에서 IoT 정보, 핸드폰 센서 정보 등을 시뮬레이션에 사용할 수 있는 Cloud Service 기반 M&S 지원 환경 의 구조를 제안한다. M&S is technology to support making decision for being given system by performing series of process from moideling to analyzing. For supporting this technology, some studies about ‘simulation-integrated-environment’, ‘web-based simulation support environment’, and ‘cloud-based simulation support environment’ have been processed, but there are some problems, first, users should deploy specific system environment and have resources for implement simulations then user can be supported functionally, second, users can’t use server’s resources dynamically, lastly, users can’t put IoT sensor’s information or smartphone sensor’s information in cloud server. To solve these problems, this research suggests the cloud-based architecture of the M&S support environment which uses IoT sensor’s information and smartphone sensor’s information for simulation.
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