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시뮬레이션에 있어서 Kriging 메타모델링

전문가 제언: ○ 본 논문은 Kriging(이른바 공간 상관관계 모델링)을 고찰하고 있다. Kriging과 전통적 선형회기 메타모델(metamodel)과 대조하면서 기본 Kriging 가정과 공식을 보여주고 있다.

○ Kriging 가정 사항은 관측치 입력 간에 거리를 감소시키는 상관관계를 가지고 정상공분산처리를 통하여 공식화된다. 더구나 Kriging 모델은 정확한 개정자(보간자)이다. 즉 예측 출력은 옛 지점에서 관측된 시뮬레이션 출력과 대등하다. 이것은 결정적 시뮬레이션에서 흥미를 끄는 부문이다.

○ 랜덤시뮬레이션의 최근 결과를 고찰했는데, Kriging 예측자의 참 분산이 어떻게 bootstrapping(자기 스스로 하는)을 통해서 추정될 수 있는가를 설명하고 있다.

○ 순차적 통계처리는 고정표본(또는 one-shot) 절차보다 더 적은 관측을 필요로 하므로 더 효과적인 것으로 알려져 있다. 본 연구는 감도분석과 시뮬레이션 최적화를 위한 one-shot과 순차화, 고객화 설계를 설명하면서 Kriging을 통하여 분석해 보이고 있다.

○ 향후 Kriging software를 더 발전시킬 필요가 있다. 즉 순차화, 고객화 설계절차, 결정적 시뮬레이션과 랜덤시뮬레이션에서 시험설계의 크기 결정, 순차화 설계에서 종료규칙, 감도 분석과 최적화를 위한 설계 다변량 출력을 위한 모델 개발 그리고 현재 순차화 및 고객화 설계는 Kriging을 통해서 분석되지도 않고 다른 메타모델로도 분석되지 않고 있는 실정이다.

저자: Jack P.C. Kleijnen
자료유형: 학술정보