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1. 시스템과 모델
1.1. 모델링과 시뮬레이션
•
실시스템, 시뮬레이터, 모델간의 관계
◦
실시스템을 흉내낸 것이 모델
◦
모델을 기반으로 시뮬레이터를 가지고 시뮬레이션 진행
1.2. 시뮬레이션 모델의 이용 범주
•
설명적 장치
◦
시스템이나 문제를 정의
•
분석 도구
◦
한계적 구성요소를 결정
•
설계평가도구
◦
제안된 해결방안을 종합하고 평가
•
예측 도구
◦
미래의 개발계획을 예측
1.3. 시스템
•
정의
◦
어떤 목적을 위하여 하나 이상 서로 관련된 구성요소들이 결합된 집합
•
고려할 사항
◦
시스템의 범위 결정 문제
▪
외적 요인들 - 포함하거나, 무시하거나, 입력변수로 지정
•
모델
◦
시스템을 서술한 것
•
예시)
◦
외적 요인들 - 판매 / 원자재 공급 / 재정적 요소 등
1.4. 모델 설계
•
용이한 경우
◦
물리적 규칙이 이용 가능
◦
도형적 표현이 가능
◦
입력, 출력, 구성요소의 변화가 통제 가능
•
어려운 경우
◦
기본 규칙이 없음
◦
표현하기 어려운 많은 절차적 요소
◦
랜덤 구성 요소
◦
정량화가 어려운 정책적인 입력
◦
이간의 의사결정이 큰 영향을 주는 경우
1.5. 모델 설계 과정 (모델링)
•
구성요소들 간의 관계 표현
◦
모델작성 목적 수립
◦
시스템 영역 확정
◦
모델 상세성 확정
◦
평가척도 및 재설계
2. 시뮬레이션 모델의 종류 및 예
2.1. 시뮬레이션 모델의 종류
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결정적 모델과 확률적 모델
◦
확률 변수가 있는가?
◦
결정적 모델
▪
저축문제, 공의 탄성문제
◦
확률적 모델
▪
주사위 문제, 저축문제2
•
정적 모델과 동적 모델
◦
정적 모델
▪
시간과 무관
▪
몬테칼로 시뮬레이션
◦
동적 모델
▪
시간의 흐름에 따라 동적으로 변함
•
이산 모델과 연속 모델
◦
시스템 상태변수에 따라
▪
이산적: 대기행렬 문제
▪
연속적: 공의탄성문제
•
물리적 모델과 수리적 모델
◦
물리적 모델
▪
진흙모델, 모델하우스, 축소모형
◦
수리적 모델
▪
저축문제, 공의 탄성문제
2.2. 시뮬레이션 모델의 예시
•
저축문제 모델
•
대기행렬 문제
◦
주요 상태 변수
▪
queue: 대기행렬
▪
tpump: 봉사시간
•
POPULATION 모델
•
PREY-PREDATOR 모델
3. 몬테칼로 시뮬레이션 (정적 모델)
3.1. 개요
•
확률 변수를 이용하여 풀어나가는 방법
◦
𝝿 를 구하는 방법
◦
반지름의 길이 = 1
◦
원의 면적 = 𝝿 * 1^2 = 𝝿
3.2. 과정
•
과정
과정 (1)
과정 (3)
과정 (2)
과정 (4)
•
알고리즘 및 실행 결과
4. 시뮬레이션 특징과 과정
4.1. 시뮬레이션의 장점
•
실제 구축 없이 예측 평가 가능
•
해석적 방법이 불가능한 경우 실험적 대안
◦
실 시스템은 매우 복잡 → 공식화 어려움
•
비용이 높고 위험한 경우
•
다양한 환경 설정과 반복 실험 가능
•
장기 시스템(예. 경제시스템), 단시간 시스템 연구 가능
4.2. 시뮬레이션의 단점
•
개발에 많은 비용과 시간 소요
•
프로그래밍 연습이라는 인상 줄 수 있음
•
과잉의 신뢰를 주는 경향성
•
확률적 시뮬레이션은 추정량을 산출할 뿐임
◦
비교평가에는 적합, 최적화에는 부적합
4.3. 시뮬레이션 과정
1.
문제의 정의
2.
모델 설계 - 수학적, 논리적 관계로 추상화
3.
자료 수집 - 자료를 파악하고 수집
4.
모델 변환 - 컴퓨터 처리 형태로 변환
5.
검증 - 컴퓨터 프로그램이 정확한가?
6.
타당성 검토 - 실시스템과 모델이 일치하는가?
7.
실험계획 수립
8.
실험
9.
결과 분석
10.
구현 및 문서화