컴퓨터 시뮬레이션

3. 시뮬레이션과 모델

모델은 시스템의 동작을 포착하는 데 사용되는 방정식으로 구성된다. 반면에 컴퓨터 시뮬레이션은 이러한 방정식을 풀기 위한 알고리즘을 수행하는 프로그램을 실제로 실행하는 것으로, 종종 근사적인 방식으로 수행된다. 따라서 시뮬레이션은 모델을 실행하는 과정이다. 즉, "시뮬레이션을 구축"하는 것이 아니라 "모델(또는 시뮬레이터)을 구축"한 다음 "모델을 실행"하거나 이와 동등하게 "시뮬레이션을 실행"한다.

4. 데이터 준비

시뮬레이션에는 다양한 종류의 입력 데이터가 필요하며, 데이터의 양은 몇 개의 숫자에서부터 테라바이트 단위까지 다양할 수 있다.^[8] 데이터 출처는 센서, 제어 표면, 수동 입력, 다른 프로세스의 출력 값 등 다양하다.^[8] 데이터 사용 시점 또한 불변 데이터, 전처리된 데이터, 실시간 데이터 등으로 다양하다.^[8]

데이터를 사용할 수 있는 시점도 다양하다.:^[8]

• "불변" 데이터는 값이 실제로 불변(예: π 값)하거나 설계자가 관심 있는 모든 경우에 대해 값을 불변으로 간주하기 때문에 종종 모델 코드에 내장된다.
• 데이터는 시작 시 하나 이상의 파일을 읽거나 전처리 프로세서에서 데이터를 읽어 시뮬레이션에 입력할 수 있다.
• 데이터는 센서 네트워크를 통해 시뮬레이션 실행 중에 제공될 수 있다.

5. 유형

컴퓨터 시뮬레이션 모델은 여러 기준에 따라 분류할 수 있다.

• 확률적 또는 결정론적 (그리고 결정론적의 특별한 경우인 혼돈) – 확률적 시뮬레이션과 결정론적 시뮬레이션의 예는 아래 외부 링크 참조
• 정상 상태 또는 동적
• 연속 또는 이산 (그리고 이산의 중요한 특별한 경우인 이산 사건 또는 DE 모델)
• 동적 시스템 시뮬레이션, 예를 들어 전기 시스템, 유압 시스템 또는 다물체 기계 시스템 (주로 DAE:s로 설명됨) 또는 전장 문제의 동역학 시뮬레이션, 예를 들어 CFD 또는 FEM 시뮬레이션 (PDE:s로 설명됨).
• 로컬 또는 분산.

• 데이터를 정규 그리드에 저장하고 다음 인접 항목에만 액세스해야 하는 시뮬레이션은 스텐실 코드라고 한다. 많은 CFD 응용 프로그램이 이 범주에 속한다.
• 기본 그래프가 정규 그리드가 아닌 경우 모델은 무요소법 클래스에 속할 수 있다.

• 동적 시뮬레이션은 (일반적으로 변경되는) 입력 신호에 대한 응답으로 시스템의 변화를 포착하려고 시도한다.
• ''확률적'' 모델은 ''난수 생성기''를 사용하여 우연 또는 무작위 사건을 모델링한다.
• ''이산 사건 시뮬레이션''(DES)은 시간에 따라 이벤트를 관리한다. 대부분의 컴퓨터, 논리 테스트 및 결함 트리 시뮬레이션이 이러한 유형이다. 이러한 유형의 시뮬레이션에서 시뮬레이터는 발생해야 하는 시뮬레이션 시간별로 정렬된 이벤트 대기열을 유지한다. 시뮬레이터는 대기열을 읽고 각 이벤트가 처리될 때 새 이벤트를 트리거한다. 시뮬레이션을 실시간으로 실행하는 것은 중요하지 않습니다. 시뮬레이션에서 생성된 데이터에 액세스하고 설계 또는 일련의 이벤트에서 논리 결함을 발견할 수 있는 것이 더 중요한 경우가 많다.
• ''연속 동적 시뮬레이션''은 미분-대수 방정식 또는 미분 방정식 (편미분 또는 상미분)의 수치 해를 수행한다. 주기적으로 시뮬레이션 프로그램은 모든 방정식을 풀고 해당 숫자를 사용하여 시뮬레이션의 상태와 출력을 변경한다. 응용 분야에는 비행 시뮬레이터, 건설 및 관리 시뮬레이션 게임, 화학 공정 모델링 및 전기 회로 시뮬레이션이 있다. 원래 이러한 종류의 시뮬레이션은 실제로 아날로그 컴퓨터에서 구현되었으며, 여기서 미분 방정식은 연산 증폭기와 같은 다양한 전기 부품으로 직접 표현될 수 있었다. 그러나 1980년대 후반까지 대부분의 "아날로그" 시뮬레이션은 아날로그 컴퓨터의 동작을 에뮬레이트하는 기존의 디지털 컴퓨터에서 실행되었다.
• 기본 방정식이 있는 모델에 의존하지 않지만 그럼에도 불구하고 공식적으로 표현될 수 있는 이산 시뮬레이션의 특별한 유형은 에이전트 기반 시뮬레이션이다. 에이전트 기반 시뮬레이션에서 모델의 개별 개체 (분자, 세포, 나무 또는 소비자 등)는 (밀도 또는 농도가 아닌) 직접적으로 표현되며 에이전트의 상태가 한 타임스텝에서 다음 타임스텝으로 업데이트되는 방식을 결정하는 내부 상태와 일련의 동작 또는 규칙을 가집니다.
• 분산 모델은 인터넷을 통해 상호 연결된 컴퓨터 네트워크에서 실행될 수 있다. 이와 같이 여러 호스트 컴퓨터에 분산된 시뮬레이션은 종종 "분산 시뮬레이션"이라고 한다. 분산 시뮬레이션에는 Aggregate Level Simulation Protocol(ALSP), 분산 상호 작용 시뮬레이션 (DIS), HLA 및 Test and Training Enabling Architecture(TENA)를 포함한 여러 표준이 있다.

5. 1. 확률적 vs 결정론적

5. 2. 정상 상태 vs 동적

5. 3. 연속 vs 이산

5. 4. 동적 시스템 시뮬레이션

5. 5. 로컬 vs 분산

5. 6. 데이터 구조에 따른 분류

6. 시각화

과거에는 컴퓨터 시뮬레이션의 출력 데이터가 시뮬레이션 매개변수의 변화에 따라 데이터가 어떻게 영향을 받는지 보여주는 표나 행렬 형태로 제시되기도 했다. 행렬 형식의 사용은 수학 모형에서 행렬 개념의 전통적인 사용과 관련이 있었다. 그러나 인간이 데이터를 기반으로 생성된 그래프나 움직이는 이미지 또는 동영상을 보면서 추세를 빠르게 파악할 수 있다는 점이 지적되었다. 이러한 데이터는 컴퓨터 생성 이미지 (CGI) 애니메이션으로 표시되었다.

오늘날 일기 예보 모델은 움직이는 비/눈 구름의 모습과 숫자 좌표 및 사건의 숫자 타임스탬프를 사용하는 지도 사이의 균형을 유지하는 경향이 있다. CT 스캔의 CGI 컴퓨터 시뮬레이션은 뇌종양이 장기간의 의료 치료 기간 동안 어떻게 축소되거나 변화하는지 시뮬레이션할 수 있으며, 종양의 변화에 따라 가시적인 인간 머리의 회전하는 모습을 시간의 흐름으로 제시한다.

CGI 컴퓨터 시뮬레이션의 다른 응용 분야는 시뮬레이션 실행 중에 변경이 발생함에 따라 대량의 데이터를 움직임으로 그래픽하게 표시하도록 개발되고 있다.

7. 과학 분야에서의 활용

• 분석적으로 해결할 수 없는 미분 방정식의 수치 시뮬레이션은 물리 우주론, 유체 역학(기후 모델, 도로 소음 모델, 도로 대기 확산 모델 등), 연속체 역학 및 화학 반응 속도론과 같은 연속 시스템을 포함하는 이론에 사용된다.
• 확률적 시뮬레이션은 일반적으로 사건이 확률적으로 발생하고 미분 방정식으로 직접 설명할 수 없는 이산 시스템에 사용된다. 이 범주에 속하는 현상에는 유전자 부동, 생화학 또는 소수의 분자를 가진 유전자 조절 네트워크가 포함된다.
• 다중 입자 시뮬레이션은 나노 물질의 열탄성 및 열역학적 특성을 모델링하기 위해 가해진 힘에 대한 여러 규모에서의 반응에 사용된다. 이러한 시뮬레이션에 사용되는 기술은 분자 역학, 분자 역학, 몬테 카를로 방법 및 멀티스케일 그린 함수이다.

• 통계적 시뮬레이션은 많은 수의 입력 프로파일을 집합하여 얻는다. 예를 들어 특정 지역에 대한 기상 데이터를 모두 입력할 수 있게 하여 수용수의 평형 온도를 예측하는 데 사용되며, 열 오염 예측을 위해 개발되었다.
• 에이전트 기반 시뮬레이션은 생태학에서 효과적으로 사용되었으며, 종종 "개체 기반 모델링"이라고 불린다. 이는 에이전트의 개별적인 가변성을 무시할 수 없는 상황(예: 연어 및 송어의 개체군 동태)에 사용된다.
• 시간 단계 동적 모델은 수문학에서 사용된다. 예를 들어 SWMM 및 DSSAM 모델과 같이 미국 환경 보호국에서 강 수질 예측을 위해 개발한 몇 가지 수문학 수송 모델이 있다.
• 컴퓨터 시뮬레이션은 계산 인지 이론과 인간 인지 및 수행 능력에 대한 모델을 공식적으로 모델링하는 데 사용되었다(예: ACT-R).
• 컴퓨터 시뮬레이션은 신약 개발을 위한 분자 모델링에 사용된다.^[10]
• 포유류 세포에서 바이러스 감염을 모델링하기 위한 컴퓨터 시뮬레이션이 있다.^[9]
• 유기 분자를 분쇄하는 동안 기계화학에 의한 결합의 선택적 민감성을 연구하기 위한 컴퓨터 시뮬레이션도 있다.^[11]
• 전산 유체 역학 시뮬레이션은 공기, 물 및 기타 유체의 흐름을 시뮬레이션하는 데 사용된다. 1차원 모델은 파이프의 워터 해머 효과를 시뮬레이션할 수 있다. 2차원 모델은 비행기 날개의 단면에 작용하는 항력을 시뮬레이션하는 데 사용될 수 있다. 3차원 시뮬레이션은 대형 건물의 난방 및 냉방 요구 사항을 추정할 수 있다.

7. 1. 예시

• 분석적으로 해결할 수 없는 미분 방정식의 수치 시뮬레이션은 물리 우주론, 유체 역학(기후 모델, 도로 소음 모델, 도로 대기 확산 모델 등), 연속체 역학 및 화학 반응 속도론과 같은 연속 시스템을 포함하는 이론에 사용된다.
• 확률적 시뮬레이션은 일반적으로 사건이 확률적으로 발생하고 미분 방정식으로 직접 설명할 수 없는 이산 시스템에 사용된다. 이 범주에 속하는 현상에는 유전자 부동, 생화학 또는 소수의 분자를 가진 유전자 조절 네트워크가 포함된다.
• 다중 입자 시뮬레이션은 나노 물질의 열탄성 및 열역학적 특성을 모델링하기 위해 가해진 힘에 대한 여러 규모에서의 반응에 사용된다. 이러한 시뮬레이션에 사용되는 기술은 분자 역학, 분자 역학, 몬테 카를로 방법 및 멀티스케일 그린 함수이다.

• 통계적 시뮬레이션은 많은 수의 입력 프로파일을 집합하여 얻는다. 예를 들어 특정 지역에 대한 기상 데이터를 모두 입력할 수 있게 하여 수용수의 평형 온도를 예측하는 데 사용되며, 열 오염 예측을 위해 개발되었다.
• 에이전트 기반 시뮬레이션은 생태학에서 효과적으로 사용되었으며, 종종 "개체 기반 모델링"이라고 불린다. 이는 에이전트의 개별적인 가변성을 무시할 수 없는 상황(예: 연어 및 송어의 개체군 동태)에 사용된다.
• 시간 단계 동적 모델은 수문학에서 사용된다. 예를 들어 SWMM 및 DSSAM 모델과 같이 미국 환경 보호국에서 강 수질 예측을 위해 개발한 몇 가지 수문학 수송 모델이 있다.
• 컴퓨터 시뮬레이션은 계산 인지 이론과 인간 인지 및 수행 능력에 대한 모델을 공식적으로 모델링하는 데 사용되었다(예: ACT-R).
• 컴퓨터 시뮬레이션은 신약 개발을 위한 분자 모델링에 사용된다.^[10]
• 포유류 세포에서 바이러스 감염을 모델링하기 위한 컴퓨터 시뮬레이션이 있다.^[9]
• 유기 분자를 분쇄하는 동안 기계화학에 의한 결합의 선택적 민감성을 연구하기 위한 컴퓨터 시뮬레이션도 있다.^[11]
• 전산 유체 역학 시뮬레이션은 공기, 물 및 기타 유체의 흐름을 시뮬레이션하는 데 사용된다. 1차원 모델은 파이프의 워터 해머 효과를 시뮬레이션할 수 있다. 2차원 모델은 비행기 날개의 단면에 작용하는 항력을 시뮬레이션하는 데 사용될 수 있다. 3차원 시뮬레이션은 대형 건물의 난방 및 냉방 요구 사항을 추정할 수 있다.

7. 2. 주목할 만한 시뮬레이션

8. 실용적 응용

컴퓨터 시뮬레이션은 다음과 같이 다양한 실용적인 맥락에서 사용된다.

• 대기 오염 물질의 대기 확산 모델링을 이용한 분석
• 동물 권리와 관련하여 살아있는 동물 실험에 대한 인도적인 대안으로서의 가능성.
• 항공기와 같은 복잡한 시스템 및 물류 시스템 설계.
• 도로 소음 감소 효과를 위한 방음벽 설계
• 애플리케이션 성능 관리의 모델링^[14]
• 조종사 훈련을 위한 비행 시뮬레이터
• 기상 예보
• 위험 예측
• 전기 회로 시뮬레이션
• 전력 시스템 시뮬레이션
• 다른 컴퓨터의 시뮬레이션은 에뮬레이터이다.
• 금융 시장의 가격 예측 (예: 적응형 모델러)
• 응력 및 기타 조건 하에서 구조물(건물 및 산업 부품 등)의 동작
• 화학 처리 공장과 같은 산업 공정 설계
• 전략적 경영 및 조직 연구
• 지하 저수지를 모델링하기 위한 석유 공학의 저수지 시뮬레이션
• 공정 공학 시뮬레이션 도구.
• 로봇 및 로봇 제어 알고리즘 설계를 위한 로봇 시뮬레이터
• 도시 개발의 동적 패턴과 도시 토지 이용 및 교통 정책에 대한 반응을 시뮬레이션하는 도시 시뮬레이션 모델.
• 단일 교차로에서 도시를 거쳐 국가 고속도로 네트워크에 이르기까지, 교통 시스템 계획, 설계 및 운영에 이르기까지 도로 네트워크의 일부를 계획하거나 재설계하는 교통 공학. 교통 시뮬레이션에 대한 더 자세한 기사를 참조하십시오.
• 새로운 차량 모델의 안전 메커니즘을 테스트하기 위한 자동차 충돌 모델링.
• 전용 소프트웨어 프레임워크(예: BioMA, OMS3, APSIM)를 통한 농업의 작물-토양 시스템

8. 1. 예시

9. 함정 및 주의사항

컴퓨터 시뮬레이션에서 결과의 정확성을 제대로 이해하기 위해서는 민감도 분석을 수행하는 것이 매우 중요하지만, 때때로 간과되기도 한다. 예를 들어, 유전 탐사 프로그램의 성공을 결정하는 요인에 대한 확률적 위험 분석은 몬테카를로 방법을 사용하여 다양한 통계적 분포의 샘플을 결합하는 것을 포함한다. 만약 주요 매개변수 중 하나(예: 유류층의 순 비율)가 유효 숫자 한 자리로만 알려져 있다면, 시뮬레이션 결과는 유효 숫자 네 자리로 제시될 수 있지만, 실제로는 유효 숫자 한 자리보다 더 정확하지 않을 수 있어 오해를 일으킬 수 있다.

10. 한국의 컴퓨터 시뮬레이션 현황

10. 1. 정부 정책

10. 2. 산업 활용

10. 3. 연구 개발

참조

_[1] 서적 What is your dangerous idea? HarperCollins
_[2] 웹사이트 Researchers stage largest Military Simulation ever http://www.jpl.nasa.[...] Caltech 1997-12-04
_[3] 웹사이트 Molecular Simulation of Macroscopic Phenomena http://www.almaden.i[...] 2013-05-22
_[4] 웹사이트 Largest computational biology simulation mimics life's most essential nanomachine http://www.lanl.gov/[...] Los Alamos National Laboratory 2007-07-04
_[5] 웹사이트 Mission to build a simulated brain begins https://www.newscien[...] 2005-06-06
_[6] 서적 The design and analysis of computer experiments Springer Verlag
_[7] 서적 A Guide to Simulation https://books.google[...] Springer Science & Business Media 2011-06-28
_[8] 서적 An Introduction to Error Analysis: The Study of Uncertainties in Physical Measurements https://books.google[...] University Science Books 2015-03-16
_[9] 간행물 Comparison of Parameter Estimation Methods in Stochastic Chemical Kinetic Models: Examples in Systems Biology 2014-04
_[10] 간행물 Discovery and resupply of pharmacologically active plant-derived natural products: A review
_[11] 웹사이트 Study on grinding of pharmaceutical products with an aid of computer simulation http://pem.utbm.fr/m[...] 2011-07-21
_[12] 서적 Creating Models in Psychological Research Springer Psychology
_[13] 간행물 Making Models Match: Replicating an Agent-Based Model http://jasss.soc.sur[...]
_[14] 서적 The Every Computer Performance Book, Chapter 7: Modeling Computer Performance https://books.google[...] CreateSpace 2013
_[15] 서적 A Gift of Fire: Social, Legal, and Ethical Issues for Computing and the Internet Prentice Hall