Summarize this content to 500 words “…시뮬레이션은 너무 많은 계산을 포함하고 따라서 손으로 확인할 수 없다는 점에서 불투명합니다. 이것은 우리가 시뮬레이션의 불투명도라고 부르는 것을 소진하지 않습니다. 방법의 불투명도는 지식과 이해에 저항하는 성향입니다. .””…철학자들은 불투명도가 그들의 작업을 달성하기 위한 컴퓨터 시뮬레이션의 능력을 손상시키지 않는다는 것을 보여주려고 노력했습니다.(일부는) 불투명함에도 불구하고 컴퓨터 시뮬레이션이 지식…(and)…이해를 생성할 수 있다고 주장했습니다.”-클라우스 베이스바르트(2021).전체 시뮬레이션 수명 주기는 시간 소모적이고 리소스 집약적일 수 있습니다. 합리적으로 보이는 시뮬레이션 결과가 나오자마자 조치를 취하고 싶은 유혹을 느낄 수 있습니다. 그러나 의사 결정을 지시하기 위해 시뮬레이션을 사용하기 전에 검증 단계를 수행하여 “루프를 종료”해야 합니다.유효성 검사는 모든 시뮬레이션 프로젝트의 필수적인 부분이며 이를 건너뛰거나 무시하면 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 시뮬레이션 연습에는 불확실성, 복잡성 및 불완전한 정보가 포함됩니다. 이 게시물에서는 시뮬레이션 유효성 검사의 목적과 중요성을 소개하고 이를 수행하는 몇 가지 방법에 대해 설명합니다. 이러한 연습을 통해 불확실성을 줄이고 복잡성을 관리하며 불완전한 정보를 최소화할 수 있습니다.우리는 정의로 시작합니다 확인 “적용 영역 내에서 컴퓨터화된 모델이 모델의 의도된 적용과 일치하는 만족스러운 범위의 정확도를 보유한다는 입증”(Schlesinger, 1979, p. 103). 의 정의를 대조해 보겠습니다. 확인 Sargent(1999, 12월, p. 39)의 정의에 따라 확인 “전산 모델의 컴퓨터 프로그램과 그 구현이 올바른지 확인”하는 것입니다.소프트웨어 제공에서 시뮬레이션 검증이란 무엇입니까?소프트웨어 제공의 시뮬레이션 검증은 실제 소프트웨어 제공 시스템에 대한 시뮬레이션 성능 평가를 의미합니다. 유효성 검사는 시뮬레이션이 충분한 정확도로 시스템을 모델링할 수 있는지 확인합니다. 시뮬레이션 검증은 시뮬레이션 검증을 보완합니다. 유효성 검사와 달리 검증의 목표는 시뮬레이션이 개념 모델의 사양을 충족하는지 확인하는 것입니다. 즉, 시뮬레이션이 올바르게 구현되었는지 확인하는 것입니다.특별히 제작된 시뮬레이터(예: 소프트웨어 제공 시뮬레이터) 일반적으로 사용자를 위한 시뮬레이션 검증을 처리합니다. 특정 시뮬레이션은 목적을 충족하기 위해 구축되므로 해당 목적에 따라 유효성이 결정됩니다. 검증에 관해서는 검증 개념화, 계획 및 실행 단계에 걸쳐 팀과 이해 관계자의 노력이 필요합니다.Hocks, et al. (2015, p. 020905-2)는 컴퓨터 시뮬레이션을 위한 검증 및 검증 프로세스를 7단계로 나눌 것을 제안했습니다.모델과 시뮬레이션이 답변할 수 있는 연구 질문을 공식화합니다.분석법의 프로토타입을 만들고 확인 및 검증 계획을 만듭니다.소프트웨어를 확인하십시오.모델과 시뮬레이션을 독립적인 실험 및 기타 모델과 비교하여 결과를 검증합니다.모델 매개변수 및 기타 모델링 선택에 대한 결과의 민감도를 평가하여 연구의 견고성을 테스트합니다.모델과 시뮬레이션을 문서화하고 공유하십시오.실제 세계에서 테스트할 수 있는 예측 및 가설을 생성합니다.시뮬레이션 유효성을 결정하는 데 검증이 불충분한 이유유효성 검사 시점까지 소프트웨어 제공 시뮬레이션은 현실과 상대적으로 격리된 상태에서 수행됩니다. 시뮬레이션 환경에서 팀은 변수를 엄격하게 제어하고 대상 시스템의 설득력 있는 표현으로 보이는 것을 제시할 수 있습니다. 시뮬레이션은 “무균” 및 잘 제어된 환경에서 미세 조정되었습니다.예측된 결과는 특히 실제 세계에서 사실을 외부에서 관찰하지 않고는 절대 정확도로 계산할 수 없습니다. 팀은 시뮬레이션이 모델링된 시스템의 더 혼란스럽고 예측할 수 없는 현실을 처리할지 여부를 어떻게 결정할 수 있습니까?팀은 문제와 이를 극복하기 위한 경로를 신중하게 평가했습니다. 모델이 실제 시스템을 포괄적으로 및/또는 정확하게 나타내지 않는 경우 항상 위험이 존재합니다. 모델은 현실을 설명하는 엄밀한 은유이므로 현실을 설명하는 데 제약이 있음을 기억하십시오.“’모형’이라는 단어는 …수학 방정식의 형태를 취하는 법칙에 의해 주요 수량을 연결하는 현실의 도식적 표현을 나타냅니다. 이 공식에서 모델은 수학적 모델입니다. 질적 질문, 때로는 극도로 어려운 질문을 제기하는 동시에 그 본질은 본질적으로 양적입니다. 수치와 숫자를 생성함으로써 우리는 가능한 한 정확한 현실의 정량적 근사치를 얻습니다. 수학적 모델은 현실 그 자체와 혼동되어서는 안 되며, 현실의 인위적으로 고립된 부분에 대한 매우 단순화된 관점을 나타냅니다. ‘더 나은 모델’은 현실의 일부에 대한 더 나은 근사치를 의미하지만 현실 자체는 항상 근본적으로 다른 것입니다.”– Ferdinand Verhulst(1999, p. 31).계산 착오와 오류는 아무리 작더라도 최종 시뮬레이션 결과에 영향을 미칩니다. 그 결과 시뮬레이션의 합법성과 신뢰성이 손상될 것입니다. 이 결과는 팀이 시스템 변환 또는 프로세스 개선을 위한 관련 조치를 취하는 것을 방해할 수 있습니다. 또한 시뮬레이션의 개념화 이후 시뮬레이션된 시스템이 상당한 변경을 겪는 경우 팀은 모든 작업을 폐기하고 드로잉 보드로 돌아가야 할 수 있습니다.목적을 만족시키기 위해 사용되는 모델 변수는 모델을 개발하기 전에 정확도 수준을 식별하고 지정해야 합니다. 유효성 검사가 올바르게 수행되면 팀에서 노력이 구현되었는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 옳은 에 대한 해결책 올바른 문제. 유효성 검사는 또한 시뮬레이션에 대한 신뢰성과 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.시뮬레이션 검증 수행 방법시뮬레이션 검증을 수행하는 다양한 방법 사용할 수 있습니다. 그들 중 어느 것도 모든 상황에 대해 자신 있게 최고이거나 올바른 것으로 간주될 수 없으므로 팀은 프로젝트에 적합한 유효성 검사 전략을 선택해야 합니다. Sargent(1999, 12월, p. 41)는 검증과 다른 유형의 검증 사이의 관계를 보여주는 단순화된 모델을 제안했습니다(그림 1 참조).그림 1: 검증 및 검증 모델링 프로세스의 간소화된 버전 (p. 41).제한된 출시아마도 시뮬레이션 검증을 위한 가장 신뢰할 수 있는 방법은 선택된 수의 팀으로 제한적으로 롤아웃하는 것입니다. 제한적인 초기 롤아웃은 시뮬레이션 결과의 실행 가능성 및 정확성 분석을 야생에서 용이하게 합니다. 파일럿 그룹의 경우 시뮬레이션 예측을 시스템의 실현된 결과와 비교하기만 하면 됩니다.입력 모델링 데이터 분할또 다른 효과적인 전략은 검증 목적으로 시뮬레이션 개발에 사용되는 데이터의 일부를 따로 보관하는 것입니다. 예를 들어 데이터의 80%는 입력 모델링 및 구성 튜닝에 사용할 수 있습니다. 결과적으로 시뮬레이션의 출력은 데이터의 나머지 20%와 비교됩니다. 이 접근 방식은 AI 모델이 데이터의 하위 집합에 대해서만 훈련되는 기계 학습에서 일반적입니다. 나머지는 유효성 검사를 위해 다시 따로 보관됩니다.기타 주목할만한 시뮬레이션 검증 방법은 다음과 같습니다.기존 모델과의 비교. 유사한 기존 시뮬레이션이 대상 시스템을 유효하게 모델링할 수 있는 것으로 알려진 경우 해당 출력을 팀의 시뮬레이션 결과와 비교합니다.파라미터 가변성-민감도 분석. 매개변수 민감도 분석은 모델의 내부 매개변수와 입력 데이터를 변경하여 변경 사항이 모델의 거동과 시뮬레이션 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 방식으로 수행됩니다. 변경된 매개변수와 관련 시스템 출력 간의 관계는 시뮬레이션과 모델링된 시스템 모두에서 정렬되어야 합니다.안면 유효성 평가. 안면 유효성은 시뮬레이션 동작의 합리성을 말하며 실제 시스템에 대해 잘 알고 있는 개인의 신중한 평가를 통해 결정됩니다. 모델은 다음과 같은 경우에 안면 타당도를 갖는다고 합니다. 출력이 예상되는 시스템 동작과 일치함.모델 유효성에 대한 주관적인 결정 모델 개발 프로세스의 필수적인 부분으로 수행된 다양한 테스트 및 평가의 결과를 기반으로 개발 팀에서 만든 것입니다.독립적인 제3자 검증 및 검증, 비용과 시간이 많이 소요되긴 하지만. 제3자는 모델 개발 팀 및 주요 이해 관계자, 후원자 및 사용자와 조직적으로 분리되어 있습니다.스코어링 모델은 모델 검증을 지원할 수 있습니다. 주관적이기는 하지만 점수는 유효성 검사 프로세스의 다양한 범주에 할당됩니다. 종합 점수는 기본 점수가 지정된 합격 점수를 초과할 때 유효성을 결정합니다.다음 단계선택할 소프트웨어 제공 시뮬레이션 검증 방법은 여러 요인에 따라 달라집니다. 이상적으로는 성능에 대한 보다 완전한 그림을 얻기 위해 시뮬레이션을 여러 각도에서 검증해야 합니다. 그러나 이것은 프로젝트의 특성이나 시간 및 예산 제약으로 인해 항상 실용적이지 않을 수 있습니다. Roungas, et al. (2017)은 64개의 검증 및 검증 도구를 발견했으며 그 중 46개는 검증과 관련이 있습니다.수락 테스트알파 테스트베타 테스트비교 테스트규정 준수 테스트데이터 분석 기법데이터 인터페이스 테스트문서 확인등가 분할 테스트실행 테스트익스트림 입력 테스트얼굴 검증결함/고장 분석오류/고장 삽입 테스트현장 테스트기능(블랙박스) 테스트그래픽 비교유도추론검사잘못된 입력 테스트논리적 추론모델 인터페이스 분석모델 인터페이스 테스트개체 흐름 테스트파티션 테스트예측 검증제품 테스트정확성 증명실시간 입력 테스트리뷰자체 구동 입력 테스트민감도 분석스트레스 테스트구조(화이트 박스) 테스트구조 분석하위 모델/모듈 테스트상징적 평가하향식 테스트추적 기반 입력 테스트추적 가능성 평가튜링 테스트사용자 인터페이스 분석사용자 인터페이스 테스트시각화/애니메이션연습우리는 팀이 이러한 모든 접근 방식을 고려하도록 제안하지는 않지만 유효성 검사가 단순한 작업도 아니고 유용하기에 너무 복잡한 작업도 아니라는 점을 팀이 인식해야 합니다. 선택적으로 선택하십시오. 페이스 (2004) 팀이 시작하는 데 필요한 용어 및 개념적 프레임워크를 설정하는 데 도움이 되는 확인 및 유효성 검사에 대한 매우 단순화된 소개 관점을 제공합니다. 선택한 유효성 검사 방법에 관계없이 미리 유효성 검사를 계획하면 성공을 위한 시뮬레이션 프로젝트를 설정할 수 있습니다.참조:Hicks, JL, Uchida, TK, Seth, A., Rajagopal, A., & Delp, SL(2015). 내 모델이 충분합니까? 근골격계 모델 및 움직임 시뮬레이션의 확인 및 검증을 위한 모범 사례. 생체공학 저널, 137(2), pp. 020905-1–020905-24.페이스, DK (2004). 모델링 및 시뮬레이션 검증 및 검증 문제. Johns Hopkins APL 기술 다이제스트, 25(2), 163-172.Roungas, B., Meijer, S., & Verbraeck, A. (2017). 시뮬레이션 검증 및 검증 방법 선택을 위한 프레임워크. A. Ramezani, E. Williams, & M. Bauer(Eds.), 제9회 시스템 시뮬레이션 발전에 관한 국제 회의 진행, SIMUL 2017(pp. 35-40).Sargent, RG (1999년 12월). 시뮬레이션 모델의 검증 및 검증. WSC’99에서. 1999년 동계 시뮬레이션 컨퍼런스 절차: 시뮬레이션 – 미래로 가는 다리 (Cat. No. 99CH37038) (Vol. 1), pp. 39-48. IEEE.Schlesinger, S. (1979). 모델 신뢰도에 대한 용어, 시뮬레이션, 32(3), 103~104쪽.Verhulst, F. (1999). 은유의 유효성 검사. D. DeTombe, C. van Dijkum, & E van Kuijk에서, 시뮬레이션 모델 검증. 암스테르담: SISWO. 30-44쪽.
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