시뮬레이션 데이터 재사용을 통한 단일 제약에서의 실행 가능해 판별

Abstract

본 연구에서는 시스템의 성능치가 확률기반 시뮬레이션을 통해 관측될 때, 성능치의 기댓값과 임계값의 비교를 통해 시스템의 가능 여부를 판별하는 문제를 다룬다. 이 때, 임계값이 변화하는 경우 최소의 추가 시뮬레이션 관측을 통하여 가능해 판단에 대한 통계적 보장성을 확보하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문 세부적인 공헌은 다음과 같다. 첫째, 가능해 판별을 위하여 이미 시뮬레이션으로 얻은 출력 데이터의 최소 정보를 요약한 요약 통계량을 제안한다. 즉 새로운 임계값에 대한 가능해 판별 시 기존 모든 데이터가 아닌 가능해 판별에 필요한 최소 정보만을 요약·저장하여 최소한의 추가 시뮬레이션만으로 가능해 판별이 가능하도록 한다. 둘째, 요약 통계량을 사용하여 가능해 판별을 수행하는 새로운 절차 RFCP를 제안한다. RFCP는 제약 임계값이 변할 경우 FCP와 같은 기존의 절차를 반복 적용하는 것 보다 훨씬 적은 시뮬레이션 비용으로 정확한 실행 가능 시스템의 집합을 도출하며, 결과에 대한 통계적인 보장성을 가진다. 셋째, 수치 실험과 사례 연구를 통해 FCP와 RFCP의 성능을 비교·분석한다. 단일 제약 조건을 고려하여 단일 시스템과 다중 시스템에 대한 RFCP의 성능을 평가한다. 또한 사례 연구로 대학병원 응급의료센터의 기대 수익에 대한 확률적 제약 문제를 다룬다.