모델링?

모델링은 현상을 추상화하는 과정입니다.

현상은 모델의 대상입니다.

모델은 현상을 추상화한 결과입니다.

모델

모델(model)이란, 복잡한 현상을 단순화, 추상화하여 핵심을 표현한 것입니다. 즉, 모델은 현실 세계의 복잡한 대상이나 현상을 핵심만 표현합니다. 모델은 분석과 예측을 가능하게 하여 현실에서의 의사결정과 문제해결을 돕는 도구입니다.

데이터 사이언스에서의 모델은 복잡한 현실 세계의 현상을 그 세계의 데이터를 사용하여 추상화·단순화한 것입니다. 이 모델은 유의미한 통찰이나 예측 능력을 제공하는 핵심 도구입니다.

예측 모델: 주어진 입력 데이터로부터 미래의 결과를 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 매출액 예측, 주식 가격 예측 등이 있습니다.
설명 모델: 데이터의 구조나 패턴을 설명하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, 클러스터링을 통해 고객 그룹을 식별하거나, 회귀 분석을 통해 변수 간의 관계를 이해하는 것입니다.

모델링

모델링(modeling)은 현실 세계의 데이터 수집과 직관 등을 통해 모델을 만들고, 데이터를 모델에 넣어서 테스트해보고, 모델과 실제와의 오차를 줄여나가는 과정을 말합니다.

즉, 모델링은 실제 현상이나 시스템(모델의 대상)을 이해하고 분석하기 위해 복잡한 요소들을 단순화·추상화하여 표현하는 과정입니다. 이를 통해 핵심 구조나 관계를 명확하게 파악할 수 있으며, 수학적 방정식, 확률적 기법, 알고리즘, 시각적 다이어그램 등 다양한 방식으로 모델을 구성할 수 있습니다. 이렇게 만들어진 모델은 분석, 예측, 시뮬레이션 등에 활용되어, 의사결정이나 문제해결 과정을 더 효과적·체계적으로 지원합니다.

모델의 대상

모델의 대상은 모델이 표현하고자 하는 실제 현상, 시스템, 문제 등의 원래 상태를 의미합니다. 즉, 모델은 이 모델의 대상을 단순화·추상화한 결과물이며, 대상의 복잡성을 줄이고 핵심 관계나 속성을 포착하여 분석·예측·의사결정 등에 활용하는 것이 모델의 목적입니다.

모델의 대상을 다음과 같이 부르기도 합니다.

원현상(original phenomenon)
실제 시스템(real system)
참조체(referent)
모델링 대상(system under study, object of modeling)

모델의 표현

모델은 여러 표현 방법을 필요에 따라 단독 혹은 혼합해서 표현할 수 있습니다

개념적 표현 (conceptual representation)

언어나 그림으로 설명; 구조적 관계, 개념도(Concept Map) 등
특징: 모델의 기본 개념과 가정, 흐름, 관계를 직관적으로 이해할 수 있음

그래프로 표현 (graphic representation)

그래프로 설명; 다이어그램(베이지안 네트워크, 마코프 랜덤 필드), UML 다이어그램, 블록 다이어그램 등
특징: 모델 요소(노드)와 관계(에지)를 구조적으로 나타내어 직관적 파악이 용이

물리적 모델 (physical model)

실물 모델 제작: 축소 모델, 프로토타입 등 실물로 축소·단순화해 만든 형태
특징: 실험에서 실제 현상을 모사하거나 검증할 때 사용

수학적 모델 (mathematical model)

수식으로 표현; 미분방정식, 선형/비선형 방정식, 최적화 문제 등
특징: 변수 간 관계를 정교하게 나타낼 수 있으며, 엄밀한 분석이 가능

확률 모델 (probabilistic model)

수식으로 표현; 베이지안 네트워크, 마코프 체인, 히든 마코프 모델(HMM) 등
특징: 무작위성·불확실성을 다루며 확률분포에 기반해 현상을 설명·예측

통계 모델 (statistical model)

수식으로 표현; 확률분포, ANOVA, 회귀모델, 시계열모델 등
특징: 관측된 데이터로부터 확률적, 통계적 특성을 파악하고 예측

알고리즘 모델 (algorithmic model)

알고리즘 설계; 머신러닝 모델(의사결정나무, 신경망), 데이터 플로 차트 등
특징: 복잡한 연산 과정을 명시

컴퓨터 코드 (computational model)

컴퓨터 코드작성; 시뮬레이션, 머신러닝 모델 등
특징: 복잡한 연산 과정을 자동화할 수 있고, 시뮬레이션을 통해 결과를 탐색 가능

Figure 1. 확률 모델

Q-data : 2

Q&A : 23

Quiz : 180

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