시스템 다이내믹스

 


1. 개요
2. 발전 과정
2.1. 통계적 방법과의 대립
3. 기본 체계
3.1. feedback loop
3.2. 모형화 방법
3.3. 연구 소프트웨어
4. 관련 문서


1. 개요

MIT 대학의 산업공학 교수 Forrester (1961)이 개발한 복잡계 연구방법론이자 시스템공학의 설계 방법론이다. '복잡계' 그 자체와는 서로 다른 개념이다.
시스템 다이내믹스는 시스템 내의 feedback process에 초점을 두고 각 구성요소들 사이의 순환적 인과관계와 피드백을 강조한다. 따라서 독립변수와 종속변수의 구분 없이 모든 인과관계는 순환적 관계로 본다. 이 방법에서는 관심이 되는 변수의 정확한 값을 구하기보다는 그 변수가 시간의 흐름에 따라 어떤 동태적인 변화 경향을 갖는지에 집중한다. [1]
이 기법은 산업공학에서 많이 사용되지만, 산업공학 뿐만 아니라 기계공학, 건축공학 등 다양한 분야에 적용이 가능하며 사회과학, 자연과학 등에도 전반적으로 적용된다. 복잡한 비선형시스템이 있을 때 이 모델링 기법을 이용하면 컴퓨터를 이용해 분석할 수 있고 해결책을 제공할 수 있다.

2. 발전 과정

Richardson(1991)[2]은 시스템 다이내믹스가 이어받은 두 가지 학문적 근원으로 사이버네틱스와 서보메커니즘(servomechanism)의 전통을 들고 있다.[3]
  • 사이버네틱스: 통신과 통제에서 피드백의 역할을 강조하는 이론체계.
  • 서보메커니즘: 동태적 행태에서 피드백 루프의 역할을 강조하는 이론체계. 서보메커니즘에서는 양의 피드백 루프, 컴퓨터 시뮬레이션 모델링을 중요한 접근방법으로 보고 있으며, 시스템 다이내믹스는 이런 관점을 계승했다.

2.1. 통계적 방법과의 대립

시스템 다이내믹스는 1980년대부터 통계적 방법과의 논쟁을 일으켰다. [4] 김도훈 외 (2001)[5]에 따르면 동일한 과제에 대해서 시스템 다이내믹스는 시스템의 '''구조'''를 강조하고 통계적 계량기법은 시스템의 '''행태'''를 강조한다고 볼 수 있다. [6]
시스템 다이내믹스 측에서 통계적 방법을 비판하는 이유는 다음과 같다.[7]
  • 성공적인 예측이 어렵다: 통계적 검증에 의한 정밀한 예측은 방법론상의 제약이 있고 예외적인 변수가 너무 많다.
  • 변수의 동태적인 변화를 예측하지 못 한다.
  • 변화를 야기시키는 문제의 구조와 과정에 대한 설명도 제시하지 못 한다.
가령, 계량경제학에서 OLS를 많이 사용하는데 이를 사용하기 위해서는 변수 간의 관계가 선형이거나 로그선형일 때로 제한된다. [8] OLS를 쓰려면 다중공선성도 없어야 한다. [9] 이런 엄격한 전제조건을 지키려면 상대적으로 적은 수의 설명변수만을 모형에 포함시키게 된다. 이는 실질적으로 영향을 주는 수십개 이상의 요인 중 겨우 4-5개도 사용하기 힘들게 한다. 이런 맥락에서 포레스터는 수리경제모델에 대하여 “수리경제 모델의 파라미터들은 수학적 조작에 의해 얻어진 것일 뿐 실제 세계의 인간이 지닌 동기와 직접적으로 관련되는 것이 아니다. 더군다나 수리모델은 데이터를 수집할 수 없는 변수에 대해서는 무용지물이다”라고 비판한다.
반대로, 계량경제학자들은 시스템다이내믹스에 대하여 “시스템다이내믹스 연구자들은 안락의자에 앉아서 수십 수백개나 되는 수식들을 상식적인 지식만을 가지고 모델화한다”고 비판한다.[10]
이에 대해 양 방법을 상호대립적으로 바라보기보다는 상호보완적으로 사용할 수 있다는 관점이 있다. 복잡계 연구방법론 문서 참조.

3. 기본 체계


3.1. feedback loop

시스템 다이내믹스에서의 인과관계 feedback loop는 두 종류로 구성된다.
  • 자기조절 피드백 루프 (balancing loop): 시스템을 목표치로 이동시킨다. 시스템을 안정시키는 역할을 한다.
  • 자기강화 피드백 루프 (reinforcing loop): 시스템에 상승작용을 일으킨다. 시스템의 선순환/악순환 작용을 강화시킨다.

3.2. 모형화 방법

  1. 문제의 정의: 전반적인 모델링 계획을 설계하고 예측을 위한 변수와 시스템 구조를 설정한다.
  2. 인과지도 (Casual Loop Diagram) 작성: 인과지도는 주요 변수들간의 관계를 인식하기 쉽게 도식화하는 정성적인 모델 형태를 말한다. 인과지도 작성은 문제의 원인을 야기하는 주요 구성 변수들 간의 인과관계를 구조화하고 예측 목표에 영향을 미치는 주요 변수들간의 피드백 구조를 정립하는 단계이다.
  3. 시뮬레이션 모델 과정: 예측을 위해 투입되는 주요 변수들을 하부 모델별로 구분하고 실제 분석을 위한 수식과 모수들을 설정하는 단계. 이 때 시뮬레이션에 필요한 SFD (저량-유량 다이어그램; Stock & Flow Diagram)의 작성이 필요하다. 또 변수들 간의 오류 발생시 수정/보완 절차가 필요하다.
  4. 타당성 검증: 오류를 수정하고 객관성을 입증하기 위해 필요한 단계이다. 시스템 다이내믹스에서 예측의 정확도 평가 방법으로는 MAPE[11] 분석 등이 있다.
  5. 시사점, 한계점 도출[12]

3.3. 연구 소프트웨어

주로 Vensim, Powersim Studio 등이 쓰이고 있다.

4. 관련 문서

[1] 부동산시장 분석도구로써 시스템다이내믹스의 유용성 고찰(2014) [2] Feedback Thought in Social Science and System Theory. Philadelphia, University of Pennsylvania Press.[3] 문태훈 (2002), 시스템다이나믹스의 발전과 방법론적 위상, 시스템다이내믹스연구 [4] Elements of the System Dynamics Method. Massachusetts, The MIT Press (1980) 책에서 (1) Bell, James A. and James F. Bell. 1980. "System Dynamics and Scientific Method.", (2) Meadows, Donella H. 1980. "The Unavoidable A Priori."를 참조바람. 문태훈 (2002)에서 재인용.[5] 김도훈. 문태훈. 김동환, 시스템다이내믹스, 대영문화사, 2001[6] '부동산시장 분석도구로써 시스템다이내믹스의 유용성 고찰(2014)'에서 재인용[7] Meadows (1980), 문태훈(2002)에서 재인용[8] 문태훈 (2002)[9] 문태훈 (2002)[10] 김도훈 문태훈 김동환. 1999. 「시스템다이내믹스」 대영문화사[11] Mean Absolute Percentage Error(평균절대비율오차)[12] 이상의 논의는 최정석 (2017) 참조바람.

분류