목차
1. 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation) 이란? 1
2. 몬테카를로 시뮬레이션 과정 2
(1) 문제정의 2
(2) 확률변수(x)선택 3
(3) 자료수집 3
(4) 확률변수의 확률분포(P(X)) 선택 3
(5) 확률변수의 난수(RandomNumber) 발생 5
(6) 시뮬레이션 실험 실시 5
(7) 통계치 계산 및 결과 해석 6
3. 적용 가능 분야 6
4. 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 시설 대안 평가의 수치적 예 7
사례 1 . 풍력발전단지 건설 대안 수립 7
사례 2. 국내 선박가치의 평가 8
결론 10
참고문헌 11
2. 몬테카를로 시뮬레이션 과정 2
(1) 문제정의 2
(2) 확률변수(x)선택 3
(3) 자료수집 3
(4) 확률변수의 확률분포(P(X)) 선택 3
(5) 확률변수의 난수(RandomNumber) 발생 5
(6) 시뮬레이션 실험 실시 5
(7) 통계치 계산 및 결과 해석 6
3. 적용 가능 분야 6
4. 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 시설 대안 평가의 수치적 예 7
사례 1 . 풍력발전단지 건설 대안 수립 7
사례 2. 국내 선박가치의 평가 8
결론 10
참고문헌 11
본문내용
1. 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation) 이란?
몬테카를로 시뮬레이션은 시뮬레이션 한번을 하기 위한 수를 확률 분포로부터 임의적으로 선택 하는 표본추출(sampling) 기법 중의 하나이다. 모의적 표본 추출법(simulated sampling technique)이라고도 한다. 몬테카를로 분석의 목적은 확률분포 P(X)로부터 표본을 추출하여 확률변수를 생 성하는 것이다.
여기서 몬테카를로라는 이름이 붙은 이유는 모나코의 유명한 카지노 도시 몬테카를로에 있는 카지노에서의 승자가 니오는 동일한 원리를 갖는 특성 때문에 ‘몬테 카를로’라는 명칭이 붙어졌다. 예들 들어 주사위와 룰렛바퀴 게임을 생각해 보자. 2개의 주사위를 던져 나온 수의 합인 9는 2부터 12까지 11개이다. 이러한 모집단으로부터 나온 하나의 임의 값(random value)인 우연적 결과 또는 확률적 결과에 따라 승자가 나오게 된다.
몬테카를로 시뮬레이션은 시뮬레이션 한번을 하기 위한 수를 확률 분포로부터 임의적으로 선택 하는 표본추출(sampling) 기법 중의 하나이다. 모의적 표본 추출법(simulated sampling technique)이라고도 한다. 몬테카를로 분석의 목적은 확률분포 P(X)로부터 표본을 추출하여 확률변수를 생 성하는 것이다.
여기서 몬테카를로라는 이름이 붙은 이유는 모나코의 유명한 카지노 도시 몬테카를로에 있는 카지노에서의 승자가 니오는 동일한 원리를 갖는 특성 때문에 ‘몬테 카를로’라는 명칭이 붙어졌다. 예들 들어 주사위와 룰렛바퀴 게임을 생각해 보자. 2개의 주사위를 던져 나온 수의 합인 9는 2부터 12까지 11개이다. 이러한 모집단으로부터 나온 하나의 임의 값(random value)인 우연적 결과 또는 확률적 결과에 따라 승자가 나오게 된다.
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