시뮬레이션 연구 결과를 손쉽게 탐색하는 인터랙티브 툴 INTEREST

본 논문은 시뮬레이션 연구 결과의 보고와 재현성을 개선하기 위해 개발된 INTEREST(Interactive Tool for Exploring Results from Simulation studies)라는 웹·오프라인 애플리케이션을 소개한다. 시뮬레이션 연구는 통계 방법의 성능을 검증하고, 가정 위반의 영향을 평가하며, 임상시험 설계 등을 지원하는 중요한 도구이다. 그러나 최근 시뮬레이션 설계가 복잡해짐에 따라 결과를 명확히 전달하기 어려워졌으며, 데이터‑생성 메커니즘(DGM), 반복 횟수, 사용 소프트웨어, 추정량 등 핵심 정보가 누락되는 경우가 빈번하다. 이러한 문제를 해결하고자 저자들은 R Shiny와 shinydashboard 기반의 INTEREST를 구현하였다. INTEREST는 먼저 사용자가 시뮬레이션 결과를 tidy(롱) 형식으로 업로드하도록 요구한다. 지원 포맷은 CSV, Stata(.dta), SPSS(.sav), SAS(.sas7bdat), R(.rds)이며, 압축 파일(.gz, .bz2, .xz, .zip)도 자동 해제한다. 파일 크기는 100 MB 이하로 제한된다. 업로드 후에는 변수 매핑 단계에서 ‘반복(rep)’, ‘DGM’, ‘방법(Method)’, ‘추정값(Estimate)’, ‘표준오차(SE)’, ‘진짜값(True)’ 등을 지정한다. 필요에 따라 신뢰구간, 자유도 등 추가 변수도 정의할 수 있다. 데이터 매핑이 완료되면 백엔드 rsimsum 패키지가 자동으로 다양한 성능 지표를 계산한다. Table 2에 제시된 바와 같이 평균 편향, 평균제곱오차, 절대 편차, 커버리지, 파워, Type I 오류율 등 20여 개의 지표와 그 Monte Carlo 표준오차가 산출된다. 또한 평균·중앙값 추정값과 평균·중앙값 제곱오차도 제공한다. 사용자는 ‘Options’ 탭에서 포함할 지표를 선택적으로 조정할 수 있다. 결측치 처리 역시 중요한 기능이다. 시뮬레이션 과정에서 추정이 수렴하지 않아 발생하는 결측값을 naniar 패키지를 이용해 시각화한다. 바 차트, 전체 결측 비율 플롯, 색상으로 구분된 스캐터플롯, 방법·DGM 축을 가진 히트맵 등을 제공하며, 결측값은 해당 변수 최소값보다 10 % 낮은 값으로 대체해 플롯에 포함한다. 이를 통해 결측 패턴을 빠르게 파악하고, 결측이 시스템적 문제인지, 단순 소프트웨어 오류인지 판단할 수 있다. 시각화 측면에서 INTEREST는 다양한 플롯을 지원한다. 사용자는 ‘Plots’ 메뉴에서 막대그래프, 박스플롯, 라인플롯, 누적밀도곡선 등을 선택하고, 색상, 축 레이블, 범례 등을 실시간으로 조정한다. 플롯은 PNG, PDF, LaTeX 표 형태로 내보낼 수 있어 논문 작성이나 프레젠테이션에 바로 활용 가능하다. 또한 ‘View data’ 탭에서는 DT 패키지를 이용해 원본 데이터를 인터랙티브하게 정렬·필터링하며, 데이터가 올바르게 업로드됐는지 검증한다. INTEREST는 ADEMP 프레임워크와 자연스럽게 연계된다. ‘Aims’ 단계는 도구 자체가 목표를 명시하지는 않지만, 사용자는 연구 목적에 맞는 DGM·방법·추정량을 선택함으로써 목표를 설정한다. ‘Data‑generating mechanisms’와 ‘Methods’는 변수 매핑을 통해 정의되고, ‘Estimands’는 추정값과 진짜값 열로 지정된다. 마지막으로 ‘Performance measures’는 자동 산출된 지표들로 구성된다. 이러한 흐름은 시뮬레이션 연구의 투명성을 높이고, 다른 연구자가 동일한 데이터를 재현·확인할 수 있게 한다. 배포 측면에서 INTEREST는 온라인 버전(https://interest.shinyapps.io/interest/)과 오프라인 버전(GitHub) 두 가지 형태로 제공된다. 온라인 버전은 브라우저만 있으면 언제든 접근 가능하고, 오프라인 버전은 로컬 R 환경에서 실행할 수 있어 데이터 보안이 필요한 경우에도 사용 가능하다. 소스 코드는 GPL‑3 라이선스로 공개되어 있어 자유롭게 수정·재배포가 가능하다. 결론적으로, INTEREST는 복잡한 시뮬레이션 연구 결과를 자동으로 요약·시각화하고, 사용자가 관심 있는 DGM·방법·추정량에 집중하도록 돕는 강력한 도구이다. 이는 결과 보고의 일관성을 확보하고, 연구 재현성을 높이며, 시뮬레이션 연구의 활용도를 크게 확대한다. 향후 기능 확장으로 다중 방법 비교, 베이지안 추정량 지원, 대규모 데이터 처리 최적화 등이 기대된다.