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학술대회자료
저자정보
이천희 (한국전자통신연구원) 배장원 (한국전자통신연구원) 백의현 (한국전자통신연구원)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2019년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [3개 학회 공동주최]
발행연도
2019.4
수록면
4,936 - 4,941 (6page)

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2019

높은 정확도와 미시 분석을 동시 지원하는 행위자 기반 시뮬레이션 프레임워크
이천희 ,  배장원 ,  백의현 한국경영과학회 학술대회논문집 2019.04 학술대회자료
높은 정확도와 미시 분석을 동시 지원하는 행위자 기반 시뮬레이션 프레임워크
이천희 ,  배장원 ,  백의현 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2019.04 학술대회자료

초록· 키워드

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행위자 기반 시뮬레이션은 거시 모델 기반 시뮬레이션과 다르게 미시 현상을 관찰하고 분석하는데 매우 유용하다. 하지만 대부분의 행위자 기반 시뮬레이션은 수많은 행위자들의 상호관계를 통해 시뮬레이션이 진행되기 때문에 거시 결과에 대한 정확도는 높지 않은 편이다. 이를 해결하기 위해 기계학습 기반 예측기법과 행위자 기반 시뮬레이션 기법을 연동할 수 있다. 먼저, 행위자 기반 시뮬레이션을 수행하기 전에 사용자로부터 주어진 입력 파라미터를 가지고 기계학습 기반 모델을 통해 거시 결과를 예측한다. 다음으로, 예측한 거시결과와 행위자 기반 시뮬레이션의 거시 결과가 유사하도록 행위자 기반 시뮬레이션의 보정 파라미터(행위 모델 변경에 대한 파라미터 포함)를 최적화한다. 마지막으로 최적화된 보정 파라미터를 기반으로 행위자 기반 시뮬레이션을 수행하여 사용자에게 거시 및 미시 시뮬레이션 결과를 제공한다. 이를 통해 정확도 높은 거시 시뮬레이션 결과를 제공해 줄 수 있을 뿐만 아니라 미시 시뮬레이션 결과를 통해 미시 분석도 가능하다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 아키텍쳐
3. 높은 정확도 및 미시 분석을 지원하는 시뮬레이션 프레임워크에서의 모델 보정 방법
4. 논의
5. 결론
참고문헌

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