자연현상의 시뮬레이션 & 모델링

 

 

 

 

 

 

 

1.  개념 및 배경

여러가지 자연현상을 설명하기 위해, 컴퓨터 모델링을 통하여 실제와 비슷하게 자연현상을 구현 및 예측하는 일련의 과정.

자연현상 ----> 컴퓨터 모델

 

2.  적용 분야 예시

• 유체역학, 천문학, 화학, 기후학 등 예측
• 환경과학 (강흐름 모델링, 화산 폭발 모델링 등)
• 생물학 (세포조직 성장, 피부의 점패턴, 장기 구현)
• 생태계 조사 (여러 종들간의 경쟁, 평형 시스템, 전염병 진행)
• 금융, 사화과학, 교통 안전 실험, 보행자 움직임
• 게임 물리엔진 및 제조 산업 공정 최적화 등등...

 

 

3.  모델이란?

• 현실을 목적에 맞게 간소화하여 추상화한 형태나 구조 (주로 현실을 이해하고 설명하기 위한 목적)
• 효율적인 리소스 사용을 위해 우리가 시스템에 대해 궁금한 것들과 관련된 필수 요소들만 가지고 추상화시킴
• 수학적/컴퓨터기반 언어를 통해 구현된 실제 현상의 대체제
• 모델 구현을 위해 분야에 맞는 지식 필요 (수학, 자연과학, 컴퓨터공학 등등)

 

 

4.  모델 구현 및 선정 기준

아인슈타인: 모든 것은  이전 보다 단순한 것이 아니라 최대한 단순하게 만들어야 한다.

오컴의 면도날: 다른 모든 요소가 동일할 때 가장 단순한 설명이 최선이다.

• 간단하면서도 우리가 검증하려는 가설을 설명할 수 있을 정도의 복잡성은 필요함.
• 정확도를 위해 주로 검증하려는 가설의 스케일 보다 작은 규모로 모델을 설정해야 함

 

 

5.  자연현상 모델의 예시

• N-body 시스템, 분자 동역학(molecular dynamics)
• 수학방정식: 미적분, 확률 등등
• Monte-Carlo methods: 매우 많은 연산이 필요한 모델에서의 확률적 접근
• 네트워크 복잡도, 그래프 이론

 

 

6.  시뮬레이션

모델 선정 후 컴퓨터 가상 공간에서 수치적 실험을 하는 과정.

시뮬레이션 결과를 토대로, 해당 분야 전문가에게 모델의 현실성/정확도를 검증받아야 함

모델에 수정이 필요할 경우, 피드백을 받고 수정 (파라미터 조정, 수식 조정 등등)