제 1 장 시뮬레이션이란?

1.1 시뮬레이션의 개요
1.2 결정적 시뮬레이션
1.3 확률적 시뮬레이션
1.4 확률변수의 발생
1.4.1 연속형 분포
1.4.2 이산형 분포
1.5 대기행렬 시스템 문제

제 2 장 모델링과 시뮬레이션

2.1 개요
2.2 시스템
2.3 모델(model)
2.4 시뮬레이션 모델의 분류
2.5 시뮬레이션 모델의 예
2.6 시뮬레이션의 특징1
2.7 시뮬레이션 과정

제 3 장 대기행렬 문제

3.1 개요
3.2 복수창구의 대기행렬 시스템 문제
3.3 봉사시간의 변화
3.4 대기시간

제 4 장 시뮬레이션 모델링

4.1 개요
4.2 모델링 월드뷰
4.3 이산형 시뮬레이션 모델링
4.3.1 사건중심 진행방법(event orientation)
4.3.2 액티비티 관찰중심 진행방법
4.3.3 프로세스 중심 진행방법
4.4 연속형 시뮬레이션 모델링
4.5 혼합형 시뮬레이션 모델링

제 5 장 이산사건 시뮬레이션

5.1 개요
5.2 대기행렬에서의 사건 모델
5.3 시간 진행법
5.4 이산사건 시뮬레이션의 예
5.5 전체 알고리즘

제 6 장 시뮬레이션 언어

6.1 개요
6.2 시뮬레이션 언어의 예
6.2.1 AweSim
6.2.2 ProModel
6.3 시뮬레이션 언어의 종류
6.3.1 GASP
6.3.2 DYNAMO
6.3.3 SIMSCRIPT
6.3.4 GPSS
6.3.5 SLAM
6.3.6 AutoMod
6.3.7 Riverbed Modeler
6.4 범용 고급언어와 시뮬레이션 언어의 비교
6.5 시뮬레이션 언어의 선택기준 및 동향

제 7 장 난수의 발생

7.1 개요
7.2 합동법
7.2.1 개요
7.2.2 혼합식 합동법의 최대주기
7.2.3 승산식 합동법의 최대주기
7.3 난수의 검정
7.3.1 χ2 검정
7.3.2 연속형 검정(serial test)
7.3.3 Runs(run-up) 검정

제 8 장 확률변수의 발생

8.1 확률변수의 기본개념
8.1.1 확률변수와 확률분포
8.1.2 확률변수의 성질
8.2 확률변수의 발생방법
8.2.1 역변환법
8.2.2 합성법
8.2.3 결합법
8.2.4 채택-기각법
8.3 연속형 확률변수의 발생
8.3.1 일양분포
8.3.2 지수분포
8.3.3 m-Erlang 분포
8.3.4 와이블(weibull)분포
8.3.5 정규(normal)분포
8.3.6 대수정규(lognormal)분포
8.4 이산형 확률변수의 발생
8.4.1 베르누이(Bernoulli)분포
8.4.2 이산형 일양(discrete uniform)분포
8.4.3 이항(binomial)분포
8.4.4 기하(geometric)분포
8.4.5 포아송(Poisson)분포
8.5 경험적 분포

제 9 장 입력 확률분포의 선택

9.1 확률분포의 기본개념
9.2 이론적 확률분포
9.2.1 이론적 분포(theoretical distribution)
9.3 확률분포의 가정
9.3.1 연속형 분포
9.3.2 이산형 분포
9.4 적합도 검정
9.4.1 확률분포의 선택
9.4.2 χ2 검정
9.4.3 Kolmogorov-Smirnov 검정

제10장 네트워크 시뮬레이션 실습

10.1 개요
10.2 Riverbed Modeler Academic Edition 설치
10.2.1 Riverbed Modeler Academic Edition 다운로드하기
10.2.2 Riverbed Modeler Academic Edition 실행
10.3 Shared Ethernet Network 모델 설계
10.3.1 프로젝트 만들기
10.3.2 네트워크 구성하기
10.3.3 네트워크 속성 설정하기
10.4 시뮬레이션 실행
10.4.1 Configure the Simulation
10.4.2 Duplicate the Scenario
10.4.3 Run the Simulation
10.5 시뮬레이션 결과분석
10.5.1 Inspect and Analyze Results
10.5.2 시나리오 비교

참고문헌 및 인터넷 사이트

부 록