핵심 개념
본 연구는 프로세스 마이닝 기술을 활용하여 에이전트 기반 시뮬레이션 모델의 유효성을 평가하기 위한 구조화된 방법론을 제안한다.
초록
이 연구는 에이전트 기반 시뮬레이션(ABS) 모델의 평가를 위한 CRISP-DM 기반 방법론을 제안한다.
- 상황 이해 단계에서는 ABS 모델 평가의 목적, 현황 분석, 목표 정의, 프로젝트 계획을 수립한다.
- 데이터 및 도구 이해 단계에서는 ABS 모델 데이터의 특성과 구조, 프로세스 마이닝 도구의 기능을 파악하고 데이터 전처리 요구사항을 결정한다.
- 데이터 준비 단계에서는 프로세스 마이닝에 적합한 형식으로 데이터를 변환한다.
- 모델링 단계에서는 테스트 설계를 생성하고 프로세스 마이닝 기법을 적용하여 프로세스 모델을 생성하고 해석한다.
- 평가 단계에서는 테스트 설계 결과를 검토하고 프로젝트 프로세스를 점검하며 향후 조치를 결정한다.
- 배포 단계에서는 얻은 통찰력을 활용하여 ABS 모델을 개선하고 모니터링 및 유지보수 계획을 수립한다.
이 방법론은 Schelling의 분리 모델을 사용하여 실증적으로 입증되었으며, 프로세스 마이닝 기술을 활용하여 ABS 모델의 유효성을 평가하는 데 효과적인 것으로 나타났다.
통계
시뮬레이션 모델에는 280명의 에이전트가 포함되어 있다.
12개의 사례(4%)와 180개의 이벤트(약 1%)만이 분석에 포함되었다.
인용구
"모든 가구가 최소 한 번은 이동했다는 것은 비현실적이다."
"반복 횟수가 너무 높아 현실을 반영하기 어렵다."
"한 번 이동한 에이전트가 바로 다시 이동하는 것은 놀랍다."