해피레포트 - [생산관리]몬테카를로 시뮬레이션의 (1)개념 및 적용가능 분야, 그리고 (2)이를 이용한 시설대안 평가의 수치적 예를 2개 이상 작성하시오.

카테고리 : 레포트 > 공학,기술계열 파일이름 :생산관리.hwp 문서분량 : 12 page 등록인 : bada 문서뷰어 : 한글뷰어프로그램 등록/수정일 : 16.03.22 / 16.03.22 구매평가 : 다운로드수 : 17 판매가격 : 4,000 원

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보고서설명
[생산관리] 몬테카를로 시뮬레이션의 (1)개념 및 적용가능 분야, 그리고 (2)이를 이용한 시설대안 평가의 수치적 예를 2개 이상 작성하시오. ■ 출제의도 파악을 위해서 관련 도서들을 참고한 후, 체계적으로 성심성의껏 작성했습니다. ■ 편집이 용이하도록 철저히 배려하여 작성했습니다. ■ 과제물 출제의도에 충실한 자료인 만큼 학업성취에 많은 도움이 되시기 바랍니다. [참고 자료] 조나단 문, 시뮬레이션을 이용한 미래형 리스크 분석, 이레테크, 2005 마시모 디 피에로, 안성준 역, 파이썬으로 배우는 실전 알고리즘, 프리렉, 2015 이상만 외 1명, 경영과학, 형성우, 형설출판사, 2008 서순근, Minitab 신뢰성분석, 이레테크, 2015. W. John Braun, Duncan J. Murdoch , 이영섭 외 1명 역, R을 활용한 통계 프로그래밍 입문, 자유아카데미, 2015 생산관리, 방송대, 2013

본문일부/목차
Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 몬테카를로 시뮬레이션의 (1)개념 및 적용가능 분야
1. 몬테카를로 시뮬레이션의 개념
1) 몬테카를로 시뮬레이션
2) 몬테카를로 시뮬레이션의 용도
3) 몬테카를로 방법으로 원주율을 계산하는 과정
2. 몬테카를로 시뮬레이션의 적용가능 분야
1) 산업 및 공학 분야
2) 자연과학연구 분야
3) 환경 및 생태계 문제와 사회적 현상의 분야
4) 교통수송시스템분야
5) 경영분야
6) 경제분야
7) 국제정치학 분야
8) 훈련용 시뮬레이터

Ⅲ. 시설대안 평가의 수치적 예
1. <예 1> - 설비 확장 관련 ‘몬테카를로 시뮬레이션’ 분석(대안1,2)
2. <예 2> - ‘(주)** 자동차’의 성장옵션 ‘몬테카를로 시뮬레이션’ 분석(대안1,2)

Ⅳ. 결 론

[참고 자료]

본문내용

Ⅰ. 서 론

시뮬레이션은 현실과 유사한 환경을 만들고, 모의실험을 통해서 문제를 해석하고 해결하는 것을 말한다.
이러한 시뮬레이션이 유효성을 발휘하는 것은 조사하려는 대상계가 복잡하거나, 너무 거대해서 해석적인 답을 구할 수 없는 경우, 실험관측에 너무 많은 시간과 비용이 들어서 사실상 실험이 불가능한 경우, 실험조건이 극한상황이거나 위험해서 실험이 불가능한 경우(방사능, 고온 등), 자연, 지역, 사회 등이 대상이어서 실험이 불가능한 경우, 1회성현상을 대상으로 하는 경우 등이다. 그리고 실제로 이들 조건은 복합적으로 나타나는 경우가 많다.
이런 시뮬레이션을 만드는 대표적 방법 중의 하나가 바로 ‘몬테카를로법(Monte Carlo method)’이다.
‘몬테카를로법(Monte Carlo method)’은 쉽게 말해서 무작위 수(Random number)와 확률로 시뮬레이션을 설계해서 복잡한 문제의 해를 근사적으로 구하는 방법이다.
이 방법은 폴란드계 미국인 수학자인 ‘스타니스와프 울람’(Stanislaw Ulam, 1909～1984)이 개발하였다. 예측하기가 어려운 결과는 반복실험을 통하여 예상 확률을 알아낼 수 있다고 생각한 그는 ‘카드놀이에서 승률을 알아내는 방법 중에서 가장 좋은 방법은 게임을 여러 번 해 보는 것이고, 게임 횟수가 늘어날수록 추정은 더욱 정확해진다‘라고 믿었다. 그는 이런 생각을 근본으로 하여 모나코의 유명한 도박도시인 몬테카를로(Monte Carlo)의 이름을 따서 ’몬테카를로법‘을 만들었다.
이러한 시뮬레이션은 자연과학, 공학 분야뿐만 아니라 기업의 생산관리, 경영전략, 경제예측에 이르기까지 여러 사회 현상과 관련하여 널리 이용되고 있다. 발전의 기초가 된 것은 1950년대 이후, 컴퓨터의 실용화와 보급에 의해서이다. 시뮬레이션을 실행하는 장치는 시뮬레이터(simulator)로 연구, 훈련에 유용한 기구이다.

≪ … 중 략 … ≫

Ⅱ. 몬테카를로 시뮬레이션의 (1)개념 및 적용가능 분야
1. 몬테카를로 시뮬레이션의 개념
1) 몬테카를로 시뮬레이션
반도체, 유체, 역학 등의 다양한 공학계에서 유용하게 활용되고 있는 시뮬레이션 테크닉의 일종이다. 기본적인 개념은 입력변수를 확률함수로 보고, 난수를 발생시켜 적합한 값만을 취하고 나머지 값을 버림으로써, 가장 근사한 결과값을 얻는 방법이다.
한마디로 랜덤(random) 확률을 이용한 근사값 계산식정도로 이해를 하면 된다.
‘몬테카를로 시뮬레이션’은 확률적 시뮬레이션(Stochastic Simulation)모형이라고도 하는데, 복잡한 포트폴리오의 가치를 다양한 시장의 상황에서 유연성 있게 평가 균등분포 U(0,1) 확률변수를 사용하여 확률적 혹은 결정적 문제들을 해결하기 위해서 사용한다.
다변수 기초자산을 대상으로 하는 옵션, 변동성 또는 이자율이 고정이 아닌 확률과정을 다룰 때 유용하며, 경로 의존적 옵션값을 구하는 데도 도움이 된다.

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