본 논문에서는 분산 시뮬레이션 기법 중에 하나인 MRIP(Multiple Replications In Parallel) 시나리오에서 각종 순차적인 시뮬레이션 분석 방법들의 성능을 측정할 수 있는 포함범위(Coverage)에 대한 신뢰구간(confidence intervals) 및 속도향상(Speedup)에 대해 살펴보았다. F-분포를 기반으로 한 신뢰구간에 대한 추정기(estimator)를 단일 프로세서와 다중 프로세서 상에서 참조모델(reference model)로 $M/M/1/{infty},;M/D/I/{infty}과;M/H_{2}/1/{infty}$큐잉 시스템을 활용하여 정상상태(steady-state)에서의 평균치를 추정하는 시뮬레이션에 적용하였다. 순차적인 포함범위 분석을 위해서는 수많은 시뮬레이션 실행(Run)들이 요구되는데, MRIP 분산 시뮬레이션 시나리오에서 다중 프로세서를 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 최종 시뮬레이션 결과를 얻는데 걸리는 신간을 감소시켰다. 또한, LNA으로 연결된 분산 컴퓨팅 시스템에 시뮬레이션을 동시에 수행시킴으로써 쉽게 필요한 수의 시뮬레이션 실행결과(Run)를 수집할 수 있다. 이는 샘플의 수가 증가됨으로써 좀더 신뢰도가 높은 최종 신뢰구간을 시뮬레이션 수행자가 얻을 수 있게 해준다.
In this paper we study the qualify of sequential coverage analysis under a scenario of distributed stochastic simulation known as MRIP(Multiple Replications In Parallel) in terms of the confidence intervals of coverage and the speedup. The estimator based in the F-distribution was applied to the sequential coverage analysis of steady-state means. in simulations of the $M/M/1/{infty},;M/D/I/{infty};and;M/H_{2}/1/{infty}$ queueing systems on a single processor and multiple processors. By using multiple processors under the MRIP scenario, the time for collecting many replications needed in sequential coverage analysis is reduced. One can also easily collect more replications by executing it in distributed computers or clusters linked by a local area network.
