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[설계]시뮬레이션 결과가 나왔는데, 어떻게 분석해야 할지 막막하세요?
- 25-07-11 00:00
- 웹스시스템코리아
입출력 파라미터 상관관계 및 민감도 분석으로 핵심 변수 자동 도출하기
지난 글에서는 SmartSIM을 활용해 파라미터 스터디를 위한 설계 시나리오 자동 생성에 대해서 알아보았다. 다음 단계로는 생성된 시나리오를 솔리드웍스와 같은 해석 소프트웨어로 평가하는 과정이 이어진다. 그런데, 여기서 설계자는 새로운 어려움을 마주하게 된다. 바로 '해석 결과를 어떻게 분석해야 할지 모르겠다'는 문제이다.
✅어떤 입력 변수가 정말 중요한지?✅어디를, 어떻게 조정해야 하는지?
✅성능 개선을 위해 우선순위를 둬야 하는 변수는 무엇인지?
결과 데이터는 얻었지만, 그 데이터에서 의사결정을 위한 설계 방향을 찾아내는 것이 쉽지 않다.
결과는 얻었는데, 왜 설계 사양을 결정하는 것이 어려울까?
해석 결과 데이터가 아무리 많아도, 단지 숫자만 보고서는 설계 판단을 내리기가 어렵다. 그래서 설계자는 흔히 이런 질문을 한다.
"도대체 어떤 입력 변수가 출력 결과에 가장 큰 영향을 미친 거죠?"
"무엇을 먼저 조정해야 목표 성능을 얻을 수 있을까요?"
이 질문에 명확한 답을 줄 수 있는 기능이 바로 입출력 파라미터 상관관계 및 민감도 분석 이다.
입출력 파라미터 분석의 핵심
피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient)
SmartSIM은 피어슨 상관계수를 기반으로 각 입력 파라미터와 출력 파라미터 간의 선형적인 상관관계를 분석한다. 피어슨 상관계수는 두 변수 간의 관계를 -1과 +1 사이의 수치로 나타내는데, 다음과 같은 의미를 가진다.
✅+1 완벽한 양의 선형 상관관계 (함께 증가 또는 함께 감소)✅0 선형적인 상관관계가 없음
✅-1 완벽한 음의 선형 상관관계 (반대 방향으로 변화)
SmartSIM은 이 분석 결과를 시각적으로 직관적인 히트맵(Heatmap) 형태로 표현한다. 히트맵을 통해 설계자는 다음 사항을 한눈에 파악할 수 있다.
✅어떤 입력 변수가 출력에 가장 큰 상관성을 가지는지✅변수 간의 상호 관계를 직관적으로 이해할 수 있도록
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