Latin Hypercube Sampling ( LHS )

글 작성 사유

오늘 가금류 관련 논문을 보다가 처음보는 샘플링 기법이 적혀있어 검색해보았다.

이를 기록하려 한다.

 

Latin Hypercube Sampling (LHS)란 무엇인가요?

우리가 어떤 현상이나 시스템을 이해하고 예측하기 위해서는 다양한 변수들이 어떻게 작용하는지를 알아야 합니다.

예를 들어, 날씨 예보, 자동차의 연비, 또는 신약의 효과를 연구할 때 여러 가지 요소들이 서로 영향을 미치기 때문입니다.

이때, Latin Hypercube Sampling (LHS)이라는 방법이 유용하게 사용됩니다.

 

기본 개념

LHS는 여러 변수의 조합을 효율적으로 샘플링하는 방법입니다. 일반적으로 무작위로 샘플을 뽑는 것보다 더 체계적이고 균형 잡힌 방식으로, 각 변수의 다양한 값을 고르게 선택할 수 있도록 도와줍니다.

 

방법

변수 나누기

먼저, 각 변수의 가능한 값의 범위를 여러 개의 구간으로 나눕니다. 예를 들어, 온도라는 변수가 0도에서 100도까지의 범위를 가진다면, 이 범위를 10개의 구간으로 나눌 수 있습니다.

샘플 선택

각 구간에서 하나의 값을 무작위로 선택합니다. 이렇게 하면 각 구간에서 하나의 샘플이 선택되어, 전체 범위를 고르게 대표할 수 있게 됩니다.

조합 만들기

마지막으로, 선택된 샘플들을 조합하여 다양한 경우의 수를 만들어냅니다. 이 과정에서 모든 변수의 조합이 고르게 포함되도록 합니다.

장점

효율성: LHS는 적은 수의 샘플로도 전체 범위를 잘 대표할 수 있어, 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
균형 잡힌 샘플링: 무작위 샘플링에 비해 각 변수의 모든 구간을 고르게 탐색할 수 있어, 결과의 신뢰성을 높입니다.
복잡한 시스템 분석: 여러 변수가 상호작용하는 복잡한 시스템을 분석할 때, LHS는 유용한 도구가 됩니다.

 

결론

Latin Hypercube Sampling은 다양한 변수의 조합을 효율적으로 샘플링하는 방법으로, 여러 분야에서 활용되고 있습니다. 이 방법을 통해 우리는 더 나은 예측과 분석을 할 수 있으며, 복잡한 문제를 해결하는 데 큰 도움이 됩니다.