행위자 기반 모형
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1. 개요
행위자 기반 모형은 개별 행위자들의 상호 작용을 통해 시스템 전체의 복잡한 현상을 시뮬레이션하는 모델링 방식이다. 1940년대에 개념이 처음 등장했으며, 컴퓨터 기술 발전과 함께 1990년대부터 널리 사용되었다. 폰 노이만의 자기 증식 오토마톤에서 시작되어 셀룰러 오토마타, 생명 게임 등을 거쳐 토마스 셸링의 분리 모형, 로버트 액설로드의 죄수의 딜레마 연구 등을 통해 발전했다. 1990년대에는 슈가스케이프, Swarm, NetLogo, Repast 등 다양한 모형과 툴킷이 개발되었고, 사회 과학, 생물학, 경제학 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 최근에는 거대 언어 모델을 활용한 시뮬레이션도 시도되고 있으며, 다중 규모 모델링, 검증 및 타당성 검증을 위한 다양한 프레임워크가 개발되고 있다.
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행위자 기반 모형 | |
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개요 | |
![]() | |
유형 | 계산 모델 |
상세 정보 | |
관련 분야 | 에이전트 기반 전산 경제학 생물학에서의 에이전트 기반 모델 에이전트 기반 사회 시뮬레이션 에이전트 기반 모델링 소프트웨어 |
에이전트 지향 프로그래밍 | Auto-GPT 봇넷 FIPA 소프트웨어 에이전트 플랫폼 JADE JACK GORITE 소프트웨어 에이전트 |
관련 주제 | 분산 인공 지능 다중 에이전트 경로 탐색 다중 에이전트 계획 다중 에이전트 강화 학습 자율 추진 입자 군집 로봇 |
2. 역사
행위자 기반 모형의 개념은 1940년대 후반에 비교적 단순한 형태로 개발되었다. 하지만 계산 집약적인 절차를 필요로 했기 때문에, 1990년대에 이르러서야 널리 사용되게 되었다.[6]
2. 1. 초기 발전
행위자 기반 모형의 역사는 폰 노이만 기계까지 거슬러 올라간다. 폰 노이만이 제안한 이 장치는 정확하게 상세한 지침을 따라 자신의 복사본을 만들 수 있었다.[6] 폰 노이만의 친구이자 수학자인 스타니슬라프 울람은 이 기계를 종이 위에, 격자상의 세포들의 집합으로 만들 것을 제안했다. 이 아이디어는 폰 노이만의 흥미를 끌었고, 그는 이를 설계하여 나중에 세포 자동자라고 불리는 최초의 장치를 만들었다.[6]또 다른 발전은 수학자 존 콘웨이에 의해 이루어졌다. 그는 잘 알려진 생명 게임을 만들었다. 폰 노이만의 기계와 달리 콘웨이의 생명 게임은 2차원 체크무늬 판 형태의 가상 세계에서 단순한 규칙에 따라 작동했다.[6]
1960년대 중반에 개발되어 1970년대 초에 널리 구현된 시뮬라 프로그래밍 언어는 단계별 행위자 시뮬레이션을 자동화하기 위한 최초의 프레임워크였다.[6]
2. 2. 1970년대와 1980년대: 초기 모형
토마스 셸링은 공유 환경에서 상호 작용하는 자율적인 행위자로서 행위자 기반 모형의 기본 개념을 구현한 분리 모형을 제시했다.[6] 셸링은 원래 컴퓨터 대신 동전과 그래프 용지를 사용했지만, 그의 모형은 행위자 기반 모형의 중요한 초기 사례였다.폴리엔 호게베흐와 브루스 헤스퍼는 생태학의 개별 모형을 실험하기 시작했다. 그들의 첫 번째 결과 중 하나는 꿀벌 군체의 사회 구조가 개별 꿀벌의 행동을 지배하는 단순한 규칙의 결과로 나타난다는 것을 보여주는 것이었다.[7]
로버트 액설로드는 죄수의 딜레마 전략 토너먼트를 개최하고 행위자 기반 방식으로 상호 작용하게 하여 승자를 결정했다. 액설로드는 민족 중심주의에서 문화 확산에 이르기까지 현상을 연구하는 정치학 분야에서 다른 많은 행위자 기반 모형을 개발했다.[8]
크레이그 레이놀즈는 떼 지어 다니는 모형에 대한 연구를 통해 사회적 특징을 포함하는 최초의 생물학적 행위자 기반 모형 개발에 기여했다. 그는 인공 생명으로 알려진 활기찬 생물학적 행위자의 현실을 모델링하려고 시도했다.
존 홀랜드와 존 H. 밀러는 "경제 이론의 인공 적응 행위자" 논문에서 행위자 개념을 논의했다.[9]
1980년대 동안 사회 과학자, 수학자, 운영 연구원 및 다른 분야의 소수의 사람들이 계산 및 수학적 조직 이론(CMOT)을 개발했다.[11]
2. 3. 1990년대: 확장
조슈아 M. 엡스타인과 로버트 액텔은 대규모 행위자 기반 모형(ABM)인 슈가스케이프를 개발했다. 슈가스케이프는 계절 회유, 오염, 유성 생식, 선두, 역병 및 문화의 전파와 같은 사회 현상을 시뮬레이션하고 그 역할을 탐구하기 위한 모형이다.[120]카네기 멜론 대학교의 캐슬린 칼리는 사회 네트워크와 문화의 공진화를 연구하기 위해 초기 ABM 중 하나인 [http://www.casos.cs.cmu.edu/projects/construct/index.php Construct]를 개발했다.
나이젤 길버트는 사회 시뮬레이션에 대한 최초의 교과서 "Simulation for the social scientist"(1999)를 출판했고[120] (번역본 『사회 시뮬레이션의 기법』[121]), 이 분야의 가장 중요한 학술지 인공 사회 및 사회 시뮬레이션 저널(JASSS)을 창간했다.
1990년대 중반, 사회 과학 분야에서 ABM은 효과적인 팀 설계, 조직 효율성에 필요한 의사소통 및 사회 네트워크 행동 규명 등을 중심 주제로 다루었다.
2. 4. 2000년대
론 썬은 인지 사회 시뮬레이션으로 알려진, 인간의 인지 모형에 기반한 에이전트 모형 시뮬레이션을 만들었다. UCLA의 빌 맥켈베이, 수잔 로먼, 다리오 나르디, 드와이트 리드 등도 조직 행동과 의사 결정에 관한 중요한 기여를 했다. 2001년 이후 UCLA는 캘리포니아 레이크 애로우헤드에서 회의를 개최하고 있으며, 에이전트 기반 모형 분야의 또 다른 모임 장소가 되고 있다.[121]2. 5. 2020년 이후
거대 언어 모델의 등장 이후, 연구자들은 에이전트 기반 모델링에 상호작용하는 언어 모델을 적용하기 시작했다. 널리 인용된 한 논문에서, 에이전트 언어 모델은 생일 파티 계획 및 선거 개최와 같은 활동을 수행하기 위해 샌드박스 환경에서 상호작용했다.[20]3. 이론
대부분의 계산 모델링 연구는 시스템을 균형 상태에 있거나, 여러 균형 사이를 이동하는 것으로 기술한다. 그러나 행위자 기반 모델링은 간단한 규칙을 사용함에도 불구하고 훨씬 더 복잡하고 흥미로운 행동을 유발할 수 있다. 행위자 기반 모델의 핵심 아이디어는 행위자, 창발, 복잡성이다.
행위자 기반 모델은 규칙에 따라 동적으로 상호작용하는 행위자들로 구성된다. 행위자들이 상호작용하는 시스템은 현실 세계와 같은 복잡성을 만들어낸다. 일반적으로 행위자는 시공간에 위치하며 네트워크 또는 격자형 인접 환경에 거주한다. 행위자의 위치와 그들의 반응 행동은 컴퓨터 프로그램에서 알고리즘 형태로 인코딩된다. 경우에 따라 행위자를 지능적이고 목적이 있는 것으로 간주할 수 있다.
모델링 프로세스는 귀납 추론으로 가장 잘 설명된다. 모델러는 현재 상황과 가장 관련이 있다고 생각되는 가정을 하고, 행위자의 상호 작용에서 현상이 나타나는 것을 관찰한다. 때로는 그 결과가 평형 상태이거나, 창발적 패턴이 나타나기도 하지만, 이해할 수 없는 엉망진창이 되기도 한다.
행위자 기반 모델은 기존의 분석적 방법론을 보완한다. 분석적 방법론이 인간이 시스템의 평형 상태를 특성화할 수 있게 해주는 반면, 행위자 기반 모델은 이러한 평형 상태를 생성할 가능성을 제공한다. 행위자 기반 모델은 상위 패턴의 창발을 설명하고, 레버 포인트를 식별하며, 경로 의존성 유형을 구별하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어 테러 조직과 인터넷의 네트워크 구조, 교통 체증, 전쟁, 주식 시장 붕괴 규모의 멱법칙 분포, 관대한 사람들로 구성된 인구에도 불구하고 지속되는 사회적 분리 등을 설명할 수 있다.
많은 모델은 안정 상태에 초점을 맞추기보다는 시스템의 강건성, 즉 복잡한 시스템이 내부 및 외부 압력에 적응하여 기능을 유지하는 방식을 고려한다. 이러한 복잡성을 활용하는 과제는 행위자 자체, 즉 그들의 다양성, 연결성 및 상호 작용 수준을 고려해야 한다.
3. 1. 프레임워크
복잡 적응 시스템의 모델링 및 시뮬레이션에 대한 최근 연구는 행위자 기반 모델과 복잡 네트워크 기반 모델을 결합해야 할 필요성을 보여주었다.[21][22] 복잡 적응 시스템의 모델을 개발하는 4단계 프레임워크는 다음과 같다.[23]1. 복잡 네트워크 모델링 단계: 다양한 시스템 구성 요소의 상호 작용 데이터를 사용하여 모델을 개발한다.
2. 탐색적 행위자 기반 모델링 단계: 추가 연구의 타당성을 평가하기 위한 행위자 기반 모델을 개발한다. 이는 연구자에게 광범위한 학습 곡선을 요구하지 않고 자금 지원 신청과 같은 개념 증명 모델을 개발하는 데 유용할 수 있다.
3. 설명적 행위자 기반 모델링(DREAM): 템플릿과 복잡 네트워크 기반 모델을 사용하여 행위자 기반 모델에 대한 설명을 개발한다. DREAM 모델을 구축하면 과학 분야 간의 모델 비교가 가능하다.
4. 가상 오버레이 멀티에이전트 시스템(VOMAS)을 사용한 검증된 행위자 기반 모델링: 공식적인 방식으로 검증되고 유효성이 검증된 모델을 개발한다.
행위자를 설명하는 다른 방법으로는 코드 템플릿[24]과 ODD(개요, 설계 개념 및 설계 세부 정보) 프로토콜과 같은 텍스트 기반 방법이 있다.[25]
행위자가 살아가는 환경의 역할(거시 및 미시)도[26] 행위자 기반 모델링 및 시뮬레이션 작업에서 중요한 요소가 되고 있다.
3. 2. 다중 규모 모델링
행위자 기반 모형의 강점 중 하나는 서로 다른 규모 사이의 정보 흐름을 조절할 수 있다는 점이다. 행위자에 대한 추가 정보가 필요할 경우, 연구자는 추가 세부 사항을 설명하는 모형과 이를 통합할 수 있다. 행위자 집단이 나타내는 출현 행동에 관심이 있다면, 행위자 기반 모형을 집단 역학을 설명하는 연속체 모형과 결합할 수 있다. 예를 들어, CD4+ T 세포(적응 면역계의 핵심 세포 유형)에 대한 연구에서,[28] 연구자들은 서로 다른 공간(세포 내, 세포, 전신), 시간적, 조직적 규모(신호 전달, 유전자 조절, 신진대사, 세포 행동, 사이토카인 수송)에서 발생하는 생물학적 현상을 모형화했다. 결과적인 모듈식 모형에서 신호 전달과 유전자 조절은 논리적 모형으로, 신진대사는 제약 기반 모형으로, 세포 집단 역학은 행위자 기반 모형으로, 전신 사이토카인 농도는 상미분 방정식으로 설명된다. 이 다중 규모 모형에서 행위자 기반 모형은 중심적인 위치를 차지하며 모든 규모 간의 정보 흐름을 조율한다.4. 응용
행위자 기반 모형(ABM)은 다양한 분야에서 활용되고 있다.
생물학 분야에서는 유행병 확산 분석, 생물학전 위협, 개체군 동태[30], 사회생물학[36], 인지 모형[40], 인간 면역 체계 모델링[44] 등 다양한 연구에 사용된다. 특히 유방암과 같은 질병의 의사 결정 지원 시스템 개발[46]과 약물 개발을 위한 전임상 연구[47]에도 활용된다.
역학 분야에서는 유행병 확산 분석에 ABM이 널리 사용되며[29], 기존의 구획 모델보다 예측 정확성이 높은 것으로 평가받는다. SARS-CoV-2 확산과 관련된 공중 보건 정책 결정에도 활용되었다.
비즈니스 및 기술 분야에서는 마케팅, 조직 행동, 공급망 최적화 등 다양한 문제 해결에 ABM이 사용되고 있다. 교통 체증 분석[97], 페이스북 게시물 확산 분석 등에도 활용된다.
팀 과학 분야에서는 팀 구성원의 특성과 편향이 팀 성과에 미치는 영향을 평가하는 데 ABM이 활용된다.
경제 및 사회 과학 분야에서는 2008년 금융 위기 이후 경제 분석 도구로서 ABM의 중요성이 커졌다. ABM은 균형을 가정하지 않고, 다양한 행위자들의 상호작용을 통해 복잡한 경제 현상을 모형화한다.[133] 이코노미스트와 네이처는 ABM이 기존 모델보다 금융 시장의 복잡성을 더 잘 반영한다고 평가했다.[133]
수자원 관리 분야에서는 기반 시설 설계 및 정책 결정, 대규모 수자원 시스템에서의 협력 및 정보 교환 가치 평가 등에 ABM이 활용된다.
조직 ABM은 "에이전트를 위한 시스템"과 "시스템을 위한 에이전트"로 구분된다.[94] 웨이모는 자율 주행 자동차 알고리즘 테스트를 위해 다중 에이전트 시뮬레이션 환경인 Carcraft를 개발했다.[95][96]
자율 주행 자동차 분야에서, Hallerbach 등은 독립적인 에이전트 기반 차량 시험의 디지털 트윈과 미시적 교통 시뮬레이션을 통해 자동 운전 시스템 개발 및 검증을 위한 에이전트 기반 접근 방식을 제시했다.[94]
4. 1. 생물학
행위자 기반 모형은 생물학에서 광범위하게 사용되어 왔으며, 유행병 확산 분석,[29] 생물학전 위협, 생물학적 응용 등 다양한 분야에 활용된다. 생물학적 응용에는 개체군 동태,[30] 확률적 유전자 발현,[31] 식물-동물 상호작용,[32] 식생 생태학,[33] 이동 생태학,[34] 경관 다양성,[35] 사회생물학,[36] 고대 문명의 성장과 쇠퇴, 민족 중심적 행동의 진화,[37] 강제 이주/이동,[38] 언어 선택 역학,[39] 인지 모형, 3D 유방 조직 형성/형태 발생 모델링,[40] 이온화 방사선이 유방 줄기 세포 하위 개체군 동태에 미치는 영향,[41] 염증,[42] 및 인간 면역 체계 모델링,[44] 먹이 행동의 진화[45] 등이 있다.행위자 기반 모형은 유방암과 같은 의사 결정 지원 시스템 개발에도 사용되었다.[46] 또한, 약물 개발을 돕고, ''a priori''(선험적으로) 불가능한 생물학적 시스템에 대한 통찰력을 얻기 위해 초기 단계 및 전임상 연구에서 약리학적 시스템을 모델링하는 데 점점 더 많이 사용되고 있다.[47] 군사적 응용 분야도 평가되었다.[48]
게다가, 행위자 기반 모형은 최근 분자 수준의 생물학적 시스템을 연구하는 데 사용되었다.[49][50][51] 행위자 기반 모형은 또한 공룡 환경과 더 최근의 고대 시스템과 같은 고대 시스템에서 작용하는 생태적 과정을 설명하기 위해 작성되었다.[52][53][54]
4. 2. 역학
행위자 기반 모형은 유행병 확산 분석 등 생물학 분야에서 널리 사용되어 왔다.[29] 이는 기존의 구획 모델을 보완하며, 예측 정확성에서 더 우수한 것으로 나타났다. SARS-CoV-2 확산에 대한 공중 보건 (비약물적) 개입 관련 정보를 제공하는 데 사용되었다. 역학적 ABM은 단순화되고 비현실적인 가정을 한다는 비판을 받기도 하지만, 정확하게 보정될 경우 완화 및 억제 조치에 대한 의사 결정에 유용할 수 있다.4. 3. 비즈니스, 기술 및 네트워크 이론
에이전트 기반 모형은 1990년대 중반부터 여러 비즈니스 및 기술 문제를 해결하는 데 사용되어 왔다. 마케팅, 조직 행동, 공급망 최적화, 소비자 행동 모델링, 분산 컴퓨팅, 인력 관리 등 다양한 분야에 활용된다. 교통 체증 분석에도 사용되었다.최근에는 컴퓨터 과학 분야의 연구, 앰비언트 보조 환경에서 정보 전달 시뮬레이션, 페이스북 게시물 확산 분석 등에도 활용된다. 에이전트 기반 진화 탐색 또는 알고리즘은 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 연구 주제이다.
4. 4. 팀 과학
팀 과학 분야에서 행위자 기반 모형은 다양한 환경에서 팀 구성원의 특성과 편향이 팀 성과에 미치는 영향을 평가하는 데 활용되어 왔다.4. 5. 경제 및 사회 과학
2008년 금융 위기 이전과 그 이후에 경제 분석 도구로서 ABM에 대한 관심이 커졌다. ABM은 경제가 균형을 이룰 수 있다고 가정하지 않으며, "대표적인 에이전트"는 다양하고 역동적이며 상호 의존적인 행동을 포함한 에이전트로 대체된다. ABM은 극도로 복잡하고 변동성이 큰 시뮬레이션된 경제를 생성할 수 있으며, 작은 변화에 대한 비례하지 않은 반응으로부터 발생하는 붕괴와 호황을 보이는 불안정한 시스템을 나타낼 수 있다.[133] 이코노미스트와 네이처는 ABM이 표준 모델보다 금융 시장 및 기타 경제적 복잡성을 더 잘 나타낼 수 있다고 주장했다.[133]4. 6. 수자원 관리
행위자 기반 모형은 기반 시설 설계 및 정책 결정의 성능을 탐색, 시뮬레이션 및 예측하고, 대규모 수자원 시스템에서 협력 및 정보 교환의 가치를 평가하기 위해 수자원 계획 및 관리에 적용되어 왔다.4. 7. 조직 ABM: 에이전트 지향 시뮬레이션
에이전트 지향 시뮬레이션(ADS)은 "에이전트를 위한 시스템"과 "시스템을 위한 에이전트"라는 두 가지 범주로 구분된다.[94] 웨이모는 자율 주행 자동차 알고리즘을 테스트하기 위해 다중 에이전트 시뮬레이션 환경인 Carcraft를 만들었다.[95][96] 이는 실제 인간 행동 데이터를 기반으로 한 인공 에이전트에 의해 인간 운전자, 보행자 및 자동화된 차량 간의 교통 상호 작용을 시뮬레이션한다. 자율 주행 자동차를 이해하기 위한 에이전트 기반 모델링을 사용하는 기본적인 아이디어는 2003년 초에 논의되었다.[97]4. 8. 자율 주행 자동차
Hallerbach 등은 독립적인 에이전트를 기반으로 한 차량 시험의 디지털 트윈과 미시적 교통 시뮬레이션을 통해 자동 운전 시스템의 개발 및 검증을 위한 에이전트 기반 접근 방식의 적용에 대해 논의했다.[94] 웨이모는 자율 주행 자동차 알고리즘을 테스트하기 위해 다중 에이전트 시뮬레이션 환경인 Carcraft를 만들었다.[95][96] 이는 실제 인간 행동 데이터를 기반으로 한 인공 에이전트에 의해 인간 운전자, 보행자 및 자동화된 차량 간의 교통 상호 작용을 시뮬레이션한다. 자율 주행 자동차를 이해하기 위한 에이전트 기반 모델링의 기본적인 아이디어는 2003년 초에 논의되었다.[97]5. 구현
많은 ABM 프레임워크는 직렬 폰 노이만 컴퓨터 구조를 위해 설계되어 구현된 모델의 속도와 확장성을 제한한다. 대규모 ABM의 창발적 행동은 개체 크기에 의존하므로,[98] 확장성 제약은 모델 검증을 방해할 수 있다.[99]
이러한 제한 사항은 주로 분산 컴퓨팅을 사용하여 해결되었으며, Repast HPC[100]와 같은 프레임워크는 이러한 유형의 구현에 특별히 전념하고 있다. 이러한 접근 방식은 컴퓨터 클러스터 및 슈퍼컴퓨터 아키텍처에 잘 적용되지만, 통신 및 동기화와 관련된 문제,[101][102] 배포 복잡성[103]은 광범위한 채택에 잠재적인 장애물로 남아 있다.
최근에는 ABM 시뮬레이션을 위해 그래픽 처리 장치(GPU)에서 데이터 병렬 알고리즘을 사용하는 연구가 진행되고 있다.[98][104][105] 멀티 프로세서 GPU의 엄청난 수치 연산 능력과 결합된 극도의 메모리 대역폭은 초당 수십 프레임으로 수백만 개의 개체를 시뮬레이션할 수 있게 했다.
5. 1. 다른 모델링 형태와의 통합
행위자 기반 모형은 특정 소프트웨어나 플랫폼이라기보다는 모델링 프레임워크에 가깝기 때문에 다른 모델링 형태와 함께 사용되는 경우가 많다. 예를 들어, 행위자 기반 모형은 지리 정보 시스템(GIS)과 결합되기도 한다. 이는 ABM이 프로세스 모델 역할을 하고 GIS 시스템이 패턴 모델을 제공할 수 있는 유용한 조합을 제공한다.[106] 마찬가지로, 소셜 네트워크 분석(SNA) 도구와 행위자 기반 모형이 통합되기도 하며, 여기서 ABM은 네트워크의 역학을 시뮬레이션하는 데 사용되고 SNA 도구는 상호 작용 네트워크를 모델링하고 분석하는 데 사용된다.[107] GAMA와 같은 도구는 시스템 역학과 GIS를 ABM과 통합하는 자연스러운 방법을 제공한다.6. 검증 및 타당성 검증
검증 및 타당성 검증(V&V)은 시뮬레이션 모델에서 매우 중요하다.[108] 검증은 구현된 모델이 개념적 모델과 일치하는지 확인하는 작업과 관련이 있으며, 타당성 검증은 구현된 모델이 실제 세계와 어떤 관계를 갖는지 확인하는 작업과 관련이 있다. 타당성 검증의 다양한 측면에는 안면 타당성 검사, 민감도 분석, 보정 및 통계적 타당성 검증이 있다.[109] 에이전트 기반 시스템의 타당성 검증을 위한 이산 사건 시뮬레이션 프레임워크 접근 방식이 제안되었다.[110] 에이전트 기반 모델의 실증적 타당성 검증에 대한 포괄적인 자료는 여기에서 찾을 수 있다.[111]
V&V 기술의 예로는 소프트웨어 공학 기반 접근 방식인 VOMAS(가상 오버레이 다중 에이전트 시스템)[112]가 있다. VOMAS에서는 에이전트 기반 모델과 함께 가상 오버레이 다중 에이전트 시스템이 개발된다. Muazi 등은 VOMAS를 산불 시뮬레이션 모델의 검증 및 타당성 검증에 사용하는 사례를 제공한다.[113][114] 또 다른 소프트웨어 공학 방법인 테스트 주도 개발이 에이전트 기반 모델 타당성 검증에 적용되었다.[115] 이 접근 방식은 단위 테스트 도구를 사용하여 자동 타당성 검증을 허용한다는 장점이 있다.
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