본문/내용
I. 서론
몬테카를로 시뮬레이션은 불확실성이 존재하는 시스템이나 프로세스를 분석하고 예측하기 위한 통계적 기법이다. 이 기법은 주로 복잡한 문제에서 발생하는 여러 변수의 영향을 정량화하고 이해하는 데에 유용한다. 몬테카를로 시뮬레이션은 난수 생성기를 사용해 다양한 입력 변수를 반복적으로 샘플링하고, 각 샘플에 대해 시뮬레이션을 수행하여 결과를 도출한다. 이 과정에서 얻어진 수많은 결과들은 특정 문제에 대한 명확한 확률적 분포를 생성하게 되며, 이를 통해 의사 결정자는 다양한 시나리오를 비교하고 최적의 결정을 내릴 수 있다. 몬테카를로 시뮬레이션의 적용 가능 분야는 넓다. 금융 분야에서는 투자 포트폴리오의 리스크 분석이나 옵션 가격 책정에 활용될 수 있다. 제조업에서는 생산 라인의 용량 계산, 재고 관리, 공정 최적화 등의 문제를 해결하는 데 유용한다. 또한, 프로젝트 관리에서 작업 기간의 불확실성을 고려하여 프로젝트 완료 확률을 산출할 수 있으며, 보건의료 분야에서도 치료 효과의 변동성 등을 다루는 데 사용된다. 이러한 다양한 분야에서 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 불확실성을 정량화하고, 그 결과를 기반으로 더 나…