Hybrid system is a combination of more than two systems with different system type. According to abstract level of time and state, a system is classified into continuous, discrete time, digital, and discrete event system. Hybrid system in this thesis is composed of continuous and discrete event systems. Modeling methods of hybrid system include an unified, an integrated, and an inter-operated modeling ones. In this paper, an integrated modeling method is used to perform simulation in a single environment. Continuous models in a hybrid model are described as differential equations. On the other hand, discrete event models is DEVS formalism.
Discrete event simulation of a hybrid model is divided into model execution and scheduling. Model is executed when no external events happen until next simulation time or external events from other models occurs before next simulation time. Scheduling is to determine the order of model execution, and conducts after updating next simulation time based on a schedule time getting from the executed model. A time step of continuos models is very small in comparison with a schedule time of discrete event models. Schedules via continuous models occupies most of schedules during simulation. As a result, when continuous models send an event to other models, execution time increases due to scheduling of the receiving event.
The event suppression method is reducing the number of events sent to a receiver model by sending event only if a significant event is detected through a ghost model at a sender model. A Ghost model is the part of a receiver model, which includes variables, parameters, and algorithms needed for detecting event. To maximize the effect of the event suppression, a period of an output event at a sender model should be less than a detection period of a receiver model. Depending on the direction of exchanging events and characteristic of a receiver model, types of event suppression are classified. Also, to identify the suppressed events for each type, event suppression ratio is introduced and theoretically calculated.
To check the effect of event suppression during discrete event simulation, event suppression method is applied to fighter-radar encounter simulation. A fighter is a example of a sender model, and a radar is a example of a receiver model. For each type, simulation execution times are measured as the number of fighter or radar models is changed. Simulation continues until all fighters are detected by radars. Experimental results show that simulation execution time is reduced when the event suppression method is applied. It can be expected that when multiple sender and receiver models exist within an entire model, a degree of performance improvement will be higher.
하이브리드 시스템은 서로 다른 종류의 2가지 이상의 시스템의 조합한 것이다. 시간과 상태의 추상화 수준에 따라, 시스템은 연속 시간, 이산 시간, 디지털 그리고 이산 사건 시스템으로 분류된다. 본 논문에서 다루는 하이브리드 시스템은 연속 시간과 이산 사건 시스템으로 구성된다. 하이브리드 시스템을 모델링하는 방법으로 일체형, 통합형, 그리고 연동형 모델링 방법이 있다. 본 연구에서는 단일 환경에서 시뮬레이션을 수행하기 위해 통합형 모델링을 적용하였다. 하이브리드 모델에서 연속 시간 모델은 미분 방정식으로 표현되며, 이산사건 모델은 DEVS 형식론을 통해 모의가 된다.
하이브리드 모델의 이산 사건 시뮬레이션은 모델 실행과 스케줄링으로 나뉜다. 다음 시뮬레이션 시간까지 외부 모델로부터 이벤트가 발생하지 않거나 다음 시뮬레이션 시간 이전에 외부 모델로부터 이벤트가 발생되면, 모델이 실행된다. 스케줄링은 모델의 실행 순서를 결정하는 것으로, 실행된 모델로부터 얻은 스케줄 시간을 바탕으로 다음 시뮬레이션 시간을 갱신한다. 그런데 연속 모델의 시간 간격이 이산사건 모델의 스케줄 시간에 비해 매우 짧다. 이로 인하여 시뮬레이션을 수행하는 동안, 연속 모델의 실행을 위한 스케줄 횟수가 전체 시뮬레이션에서 발생된 스케줄 횟수의 대부분을 차지한다. 결과적으로, 연속 모델의 출력을 이벤트로 바꾸어 외부 모델로 이벤트를 내보낼 때, 이벤트를 받는 모델 쪽에서 이벤트를 받는 데 따른 스케줄링으로 인해 시뮬레이션 실행 시간이 증가하게 된다.
이벤트 억압 기법은 의미 있는 이벤트가 유령 모델에 의해 검출이 되었을 때에 이벤트를 내보냄으로써 수신 모델로 전달되는 이벤트의 개수를 줄이는 것이다. 유령 모델은 수신 모델의 일부분으로, 이벤트 검출에 필요한 변수와 파라미터, 그리고 알고리즘을 포함한다. 이벤트 억압 기법의 효과를 최대화하기 위해서는 송신 모델에서 출력 이벤트 발생 주기가 수신 모델의 이벤트 검출 주기에 비해 매우 작은 값을 가져야 한다. 이벤트를 주고받는 방향과 수신 모델의 특성에 따라, 이벤트 억압 유형을 분류하였다. 또한, 각 유형에 대해서 억압되는 이벤트 수를 식별하기 위해, 이벤트 억압 비율을 도입하였고 이론적으로 계산하였다.
이산사건 시뮬레이션을 수행하는 동안 이벤트 억압 기법의 효과를 확인하기 위해, 전투기-레이더 조우 시뮬레이션에 이벤트 억압 기법을 적용하였다. 전투기는 송신 모델의 예이고, 레이더가 수신 모델의 예가 된다. 각각의 유형에 대하여, 전투기와 레이더 모델의 수를 변화시켰을 때 시뮬레이션 실행 시간을 측정하였다. 시뮬레이션은 모든 전투기가 레이더에 의해 탐지가 될 때까지 진행되었다. 그 결과 이벤트 억압 기법을 적용 했을 때 시뮬레이션 실행 시간이 감소되는 것을 확인하였다. 전체 모델 내 다수의 송신 모델과 수신 모델이 존재할 때 성능 향상되는 정도가 더 높아지는 것을 기대할 수 있다.
