모델링(Modeling)이란? #
모델링은 현실 세계의 복잡한 문제나 현상을 수학적, 통계적, 혹은 컴퓨터 과학적 방법을 이용해 추상화하고 구조화하여, 이를 분석하거나 예측, 최적화, 시뮬레이션할 수 있도록 하나의 ‘모델’로 표현하는 과정을 의미한다. 즉, 실제 문제를 해결하기 위해 그 문제의 본질적인 구조와 관계를 수식, 알고리즘, 데이터 구조 등으로 표현하는 작업이다.
모델링은 다양한 분야에서 사용된다. 예를 들어,
- 수학적 모델링: 자연현상, 경제현상, 공학적 시스템 등을 수학적 식이나 방정식으로 표현
- 통계적 모델링: 데이터의 패턴과 불확실성을 통계적 방법으로 설명
- 기계학습(머신러닝) 모델링: 데이터로부터 규칙을 학습하여 예측이나 분류를 수행
- 컴퓨터공학적 모델링: 소프트웨어, 하드웨어 시스템의 동작을 추상화하여 설계 및 분석
모델링의 범위는 단순히 모델을 설계하고 수식화하는 것에서 그치지 않고, 실제 데이터를 이용해 모델을 추정·검증하고, 필요하다면 구현체(알고리즘, 시뮬레이터 등)로 만들어 실제 문제 해결에 적용하는 것까지 포함할 수 있다. 따라서 “모델링"이라는 용어는 맥락에 따라 모델의 설계만을 의미할 수도 있고, 완전한 구현과 실험까지 포괄할 수도 있다.
모델링의 주요 단계 #
- 문제 정의: 해결하고자 하는 현실 문제를 명확히 규정한다.
- 추상화 및 가정 설정: 불필요한 요소를 제거하고 핵심 변수와 관계를 도출한다.
- 모델 수식화: 수식, 알고리즘, 데이터 구조 등으로 모델을 표현한다.
- 모델 추정 및 학습: 데이터를 이용해 모델의 파라미터를 추정하거나 학습한다.
- 모델 검증 및 평가: 모델의 예측력, 설명력, 적합성 등을 평가한다.
- 구현 및 적용: 실제 시스템이나 문제에 모델을 적용한다.
모델링의 예시 #
- 수학적 모델링: 인구 성장 모델(로지스틱 방정식), 물리학의 운동 방정식 등
- 통계적 모델링: 선형회귀, 로지스틱 회귀, 시계열 모형(ARIMA 등)
- 기계학습 모델링: 의사결정나무, 신경망, 서포트 벡터 머신 등
- 컴퓨터공학 모델링: 객체지향 설계, 데이터베이스 모델링, 네트워크 시뮬레이션 등
용어 구분의 필요성 #
“모델링"이라는 용어는 분야에 따라 의미가 다를 수 있으므로, 대화나 문서에서 사용할 때는 수학적 모델링, 통계적 모델링, 기계학습 모델링 등 구체적으로 구분하여 사용하는 것이 바람직하다.
참고 #
- 모델링은 문제 해결의 출발점이자, 데이터 분석, 인공지능, 시스템 설계 등 다양한 분야의 핵심적인 과정이다.
- 좋은 모델링은 문제의 본질을 잘 반영하면서도, 단순하고 해석 가능하며, 실제 적용이 용이해야 한다.