확률적 시뮬레이션은 어떤 프로세스나 시스템의 가능한 결과들을 모방하는 컴퓨터 모델을 생성하는 기술입니다. 이 기술은 복잡한 현상을 다루는데 유용하며, 데이터 과학, 금융, 제조 및 기타 다양한 분야에서 활발히 활용됩니다.

왜 확률적 시뮬레이션이 필요한가?

확률적 시뮬레이션은 실제 세계에서 발생하는 불확실성을 모델링할 수 있어서 매우 유용합니다. 예를 들어 금융 분야에서는 주가 변동, 옵션 가격 책정, 리스크 관리 등의 문제를 다룰 때 확률적 시뮬레이션이 매우 중요한 역할을 합니다. 또한 제조업에서는 장비 고장, 수요 예측, 생산량 최적화 등 다양한 예측 문제를 해결하기 위해 이 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다.

확률적 시뮬레이션의 구현

확률적 시뮬레이션을 구현하는 방법은 다양합니다. 그 중 하나는 Monte Carlo 시뮬레이션입니다. 이는 확률 모형에 따라 난수를 반복적으로 발생시켜 원하는 결과를 시뮬레이션하는 방법입니다. 다른 방법으로는 이벤트 기반 시뮬레이션이 있습니다. 이는 시간이 흐름에 따라 발생하는 이벤트를 다루는데 사용되며, 실제 상황을 재현하기에 유용합니다.

아래는 JavaScript를 사용한 간단한 Monte Carlo 시뮬레이션 예시입니다.

function monteCarloSimulations(numSimulations) {
  let results = [];
  for (let i = 0; i < numSimulations; i++) {
    let result = Math.random(); // 0과 1 사이의 임의의 수 발생
    results.push(result);
  }
  return results;
}

let simulationResults = monteCarloSimulations(1000);
console.log(simulationResults);

결론

확률적 시뮬레이션은 불확실성을 다루기 위한 강력한 도구로서, 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 데이터 과학과 의사 결정 과정에서는 불확실한 요소를 고려하는 것이 매우 중요하며, 이를 위해 확률적 시뮬레이션 기술을 이해하고 활용하는 것이 필수적입니다.

참고 자료

• Monte Carlo Simulation - Investopedia
• “Monte Carlo Methods in Financial Engineering” by Paul Glasserman