복잡 동적 시스템을 위한 시스템 이론 기반 모델링 제어 의사결정 지원

초록

본 논문은 복잡 동적 시스템의 모델링·제어·의사결정 지원을 시스템 이론 관점에서 통합적으로 고찰한다. 복잡계의 주요 특성을 정리하고, 기존 수학적 모델링·시뮬레이션 패러다임을 비교·분석한다. 이어서 계층적 구조를 갖는 복합 시스템의 동적 모델링·시뮬레이션 기법을 제시하고, 이를 구현하기 위한 정보시스템 아키텍처와 구조적 모델을 제안한다.

상세 요약

논문은 먼저 복잡 시스템을 “다중 스케일·다중 상호작용·비선형·적응성”이라는 네 가지 핵심 속성으로 정의하고, 이러한 속성이 전통적 선형·정적 모델링 기법으로는 포착하기 어렵다는 점을 강조한다. 시스템 이론적 접근은 전체와 부분, 구조와 행동, 정적·동적 관계를 동시에 고려함으로써 복잡계의 거시·미시적 현상을 일관되게 기술한다는 장점을 가진다. 저자는 기존의 에이전트 기반 모델(ABM), 시스템 다이내믹스(SD), 네트워크 이론, 퍼지·베이지안 추론 등 네 가지 주요 패러다임을 정리하고, 각각이 데이터 요구량, 해석 가능성, 계산 복잡도, 제어 가능성 측면에서 어떤 trade‑off를 보이는지 표로 비교한다. 특히, 계층적 구조를 갖는 시스템에서는 상위 레벨의 목표와 제약이 하위 레벨의 동작을 제한하고, 반대로 하위 레벨의 피드백이 상위 레벨의 목표 재설정에 영향을 미치는 “양방향 피드백 루프”가 핵심 메커니즘으로 작용한다는 점을 강조한다.

동적 모델링 기법으로는 연속‑이산 혼합 형태의 하이브리드 자동사(Hybrid Automaton)를 기반으로 한 계층적 상태 전이 모델을 제안한다. 각 계층은 자체적인 상태 변수와 제어 입력을 가지며, 인터페이스를 통해 상위·하위 계층 간에 정보가 흐른다. 이때, 제어 입력은 최적화·예측 제어(MPC)와 규칙 기반 제어를 병합한 형태로 설계되어, 급변하는 환경에서도 실시간 의사결정을 지원한다. 시뮬레이션 엔진은 이벤트‑드리븐과 시간‑드리븐 두 모드를 병행 운영함으로써, 대규모 이벤트(예: 재난 발생)와 지속적인 프로세스(예: 물류 흐름)를 동시에 모델링한다.

정보시스템 아키텍처는 데이터 레이어, 모델 레이어, 의사결정 레이어, 인터페이스 레이어로 구성된다. 데이터 레이어는 센서·IoT·소셜 미디어 등 이질적인 데이터 소스를 통합하고, 전처리·정규화·시계열 정렬을 수행한다. 모델 레이어는 위에서 제시한 계층적 하이브리드 모델을 실행하며, 파라미터 튜닝과 민감도 분석을 자동화한다. 의사결정 레이어는 다목표 최적화, 시나리오 분석, 위험 평가 모듈을 제공해 정책 입안자에게 직관적인 대시보드와 시각화 결과를 제공한다. 마지막으로 인터페이스 레이어는 웹·모바일·API 기반의 접근성을 확보해, 다양한 이해관계자가 실시간으로 모델에 접근하고 결과를 공유할 수 있게 한다.

전체적으로 논문은 복잡 동적 시스템을 다루는 데 있어 “시스템 이론 + 계층적 하이브리드 모델 + 통합 정보시스템”이라는 삼위일체 접근법을 제시하고, 이를 통해 모델링 정확도와 제어 효율성을 동시에 향상시킬 수 있음을 실증 사례와 함께 논증한다.