[논문]R을 활용한 이윤 최적화 시뮬레이션 모델링 및 결과 분석

조민호; 전용호

doi:10.13067/jkiecs.2014.9.8.883

R을 활용한 이윤 최적화 시뮬레이션 모델링 및 결과 분석
Simulation Modeling of Profit Optimization and Output Analysis using R 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.9 no.8, 2014년, pp.883 - 888

조민호 (중원대학교 컴퓨터시스템공학과) , 전용호 (중원대학교 메카트로닉스학과)

초록
AI-Helper

시뮬레이션은 현대의 복잡한 환경에서 효율적인 의사 결정을 위한 도구로서 폭넓게 사용되고 있다. 하지만, 대부분은 결과의 분석 보다는 시뮬레이션 모델의 개발 및 수행에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션 모델링은 물론 결과의 분석도 중요하고 체계적으로 진행되어야 한다는 점을 강조하고, 이를 위하여 통계분석과 다양한 데이터 조작 및 그래픽 기능을 가진 R을 사용하여 이윤 최적화 시뮬레이션에 대한 모델링과 결과 데이터의 조작 및 다양한 그래픽을 사용한 분석 작업을 수행하여 유용성을 입증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Simulation is now using in various area as an effective decision analysis tool in complex environment of today. But, There is a focus to the simulation model development and execution better than result analysis. This article will emphasis to the importance of result analysis apart from model development in simulation, and will use R package for profit optimization simulation. R has a various function in statistic analysis and data manipulation, graphic display. So this research can show the value of R as a tool for simulation.

주제어

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

그러므로, 시뮬레이션의 전 과정을 R로 수행할 수 있다면, 다른 제품 보다 다양한 결과 분석을 통해서 올바른 결론을 유도하는데 많은 장점을 가질 수 있을 것으로 생각한다. 본 논문에서는 신문 판매 시뮬레이션을 통하여 R을 활용한 구현 사례를 제시하고 모델링과 결과분석을 수행할 것이다.
본 논문은 시뮬레이션 단계를 충실히 수행한다는 측면에서 기존에 사용하던 도구들이 모델 구성에 중점을 두고 있다는 점을 지적하고자 한다.
신문 판매 시뮬레이션 모델을 통하여 상인은 매일 몇 부의 신문을 진열하였을 때, 최대의 이익을 얻게 되는 지에 대한 것을 알고자 한다

가설 설정

• 초기 모델의 단순화를 위하여 판매되는 신문은 1종류만 취급하는 것으로 가정 한다

제안 방법

시뮬레이션을 수행할 때, R 패키지의 적용이 가능한지를 판단하기 위하여 다양한 시뮬레이션 모델 중에서 기본적인 환경을 두루 갖추고 있는 신문 판매 시뮬레이션을 개발한다
이러한 점에 착안하여 데이터의 분석 및 조작에 우수한 기능을 가지고 있는 R을 사용하여 시뮬레이션을 수행하고자 한다[8-9]. R은 통계 분석 기능을 중심으로 구성된 제품이지만, 시뮬레이션의 수행을 위해 필요한 프로그램 기능을 가지고 있다.

성능/효과

R을 사용하여 시뮬레이션을 수행하는 것이 가능하다는 것을 이번 논문의 결과로서 실증해 보였다. 단순한 몬테카를로 시뮬레이션을 떠나서 좀 더 복잡한 형태의 시뮬레이션에도 R을 적용하면 정확하고 다양한 분석이 가능한 시뮬레이션을 수행할 수 있다.
그림 1의 상세 내용에 따라 실제 수행되는 프로그램을 제작하면 다음과 같다. 제공되는 소스는 R의 프로그래밍 기능으로 제작된 것으로서 프로그램 자체의 내용 설명은 프로그램의 주석 기능을 통하여 상세하게 설명하였다.

후속연구

그러므로, 시뮬레이션의 전 과정을 R로 수행할 수 있다면, 다른 제품 보다 다양한 결과 분석을 통해서 올바른 결론을 유도하는데 많은 장점을 가질 수 있을 것으로 생각한다. 본 논문에서는 신문 판매 시뮬레이션을 통하여 R을 활용한 구현 사례를 제시하고 모델링과 결과분석을 수행할 것이다.
마지막으로 ARENA와 같은 도구를 이용하여 시뮬레이션을 수행하더라도, 생성된 결과에 대한 정확한 분석에 R의 기능을 활용하는 것은 시뮬레이션의 가치와 정확성을 높이는데 크게 기여할 것으로 생각한다.
이번 논문의 결과를 기반으로 하면, 대기 행렬이나 의사 결정과 같은 시뮬레이션 모델의 개발도 가능하다. 향후, 추가적인 연구를 통하여 실제 사례를 제시할 예정이다.
이번 논문의 결과를 기반으로 하면, 대기 행렬이나 의사 결정과 같은 시뮬레이션 모델의 개발도 가능하다. 향후, 추가적인 연구를 통하여 실제 사례를 제시할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	시뮬레이션은 어떤 기술인가?	시뮬레이션은 해석적인 처리가 곤란하거나, 실행불가능한 경우, 위험 부담이 많거나 비용이 많이 드는 경우 그리고 복잡해서 처리가 곤란한 경우에 적용되는 기술이며[1], 새로운 시스템을 구축하기 전에 타당성 조사 및 대안의 비교 평가가 가능하여 투자에 따른 위험을 줄일 수 있는 도구로 사용되고 있다[2].
	시뮬레이션을 위한 소프트웨어의 이용량은 어떤 추세인가?	최근에는 시스템이 대형화되고 복잡해져서 수리적 기법으로는 분석이 더욱 어려워지고, 동시에 시뮬레이션을 위한 소프트웨어가 지속적으로 개발됨에 따라 시스템의 분석을 위한 도구로서 시뮬레이션의 이용은 급속히 증가하고 있으며[3], Decomposition에 기반을둔 분석 기법이 최적화를 위한 방안으로 도입되어 활용되고 있다[4-6].
	R이 생성할 수 있는 데이터 형으로는 무엇이 있나요?	R을 활용하게 되면, 기본적으로 데이터 프레임 형태의 데이터를 생성할 수 있고, 그 외에 필요한 경우에는 다양한 데이터 형으로 변형할 수 있다. R이 생성할 수 있는 데이터의 형태는 벡터, 행렬, 데이터프레임, 배열, 요인, 시계열, 리스트로 다양하며 각 데이터 타입마다 분석을 위한 도구가 준비되어 있다[9].

참고문헌 (9)

S. Robinson, Simulation : The Practical of Model Development and Use. New York : John Wiley & Sons, 2004.
A. Seila, V. Ceric, and P. Tadikamalla, Applied Simulation Modeling. Kenturky : Cengage Learning, 2003.
C. Lee and Y. Lim, "Simulation Analysis of a Underground Rail Haulage System Using SIMAN," The Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers, vol. 28, no. 5, 1991, pp. 339-347.
J. A. Buzacott and J. G. Shanthikumar, Stochastic models of manufacturing systems. New Jersey : Prentice Hall, 1993.
S. Kim, "Approximation of multi-class queueing networks with highly variable arrivals under deterministic routing," Naval Research Logistics, vol. 52, 2005, pp. 339-408
A. Heindl, "Decomposition of general tandem queueing networks with MMPP input," Performance Evaluation, vol. 44, 2001, pp. 5-23.

상세보기
W. D. Kelton, R. P. Sadowski, and D. T. Sturrock, Simulation with ARENA. New York : McGraw Hill, 2012.
H. Nobuho, Data Analysis and Visualization by using R. Seoul : Hanbit Media, 2014.
K. Yang and M. Kim, R Introduction and basic programming. Paju : Freedom Academy, 2007.

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