생명과학 시간에 개체군에서 모든 개체를 일일이 새는 것이 불가능할 때 개체군의 수를 추정하는 방법의 하나인 포획-재포획 법을 배우게 되었다.
방법을 배운 뒤, 실재로 얼마나 실용적인지 궁금해졌고, 방법을 검증하기 위해 시뮬레이션을 설계하였다.
결과적으로, 개체군의 크기가 클수록 추정 정확도가 향상되었다.
포획 비율과 재포획 비율의 일관적인 값 및 1에 가까운 비율은
포획-재포획법이 실용성이 있음을 보여주었다.
개선점으로 이번 시뮬레이션에서 개체들은 직선 운동과 벽에서 튕겨 나가는 간단한 움직임만을 구현했다. 이러한 시뮬레이션의 현실성 부족으로 오차와 현실과의 괴리가 발생할 수 있었다고 생각한다. 시뮬레이션을 수정하여 개체의 움직임에 다른 방식을 사용하였을 때 어떠한 결과가 나올지 확인해 볼 것이다.
최초 보고서에서 부족했던 개체의 움직임을 무작위로 위치를 지정하여 그곳으로 향하는 목적지 기반으로 수정하였고, 그 결과 이상적 결과에 더 가까운 결과를 얻었다.
지적 탐구심으로 시뮬레이션을 직접 설계하고 부족한 점을 찾고, 후에 부족했던 점을 개선하여 시뮬레이션을 수정, 보완하여 실제로 더 나은 결과를 얻었다는 부분을 강조해 주세요.
포획-재포획법 시뮬레이션
## 개선점
이번 시뮬레이션에서 개체들은 직선 운동과 벽에서 튕겨 나가는 간단한 움직임만을 구현했다.
이에 따라 개체들이 벽과 가장자리에 좀 더 머무르고, 속도가 모두 일정하므로 주기적으로 표식 위치에 등장할 수 있었다. 이러한 시뮬레이션의 현실성 부족으로 오차와 현실과의 괴리가 발생할 수 있었다고 생각한다. 나는 이것이 일부 극단적 값들과 오차에 원인이라고 생각한다. 시뮬레이션을 수정하여 개체의 움직임에 다른 방식을 사용하였을 때 어떠한 결과가 나올지 확인해 볼 것이다.
이전 보고서에서의 개선점에 따라 개체들이 구역 내에 무작위 목적지를
정하고, 목적지 목적지로 향하고, 충분히 가까울 시 새로운 목적지를
무작위로 정하도록 코드를 수정하였다.
직진 방식과 목적지 방식의 결과 산점도는 아래와 같다.
위 그래프와 같이, 목적지 방식의 시뮬레이션에서 확연하게 y=x 그래프에
유사한 모습을 보인다.
또, 직진 방식보다 목적지 방식에서 더욱 확실한 양의 상관관계를
보인다.
결과적으로, 시뮬레이션의 개선을 통해서 포획-재포획법의 실용성을 더욱 확실히 증명하는 한편, 시뮬레이션의 신뢰도와 현실성을 늘렸다.