[논문 리뷰] Open TURNS: An industrial software for uncertainty quantification in simulation

Michaël Baudin, Anne Dutfoy외 2명|arXiv (Cornell University)|2015. 01. 21.

Simulation Techniques and ApplicationsDecision Sciences참고 문헌 28인용 수 20

한 줄 요약

OpenTURNS는 복잡한 시뮬레이션 프레임워크에서 불확실성 정량화(UQ)를 위한 오픈소스, 산업용 소프트웨어 플랫폼으로, 확률적 UQ를 위한 모듈식, 투명하고 다중 접근 가능한 환경을 제공한다. 고급 불확실성 전파, 민감도 분석 및 메타모델링 방법을 통합하며, 일반적인 워퍼를 통해 외부 블랙박스 모델과의 원활한 통합을 가능하게 하여 엔지니어링 및 과학 분야의 고정밀 시뮬레이션에서 계산 부담을 크게 감소시킨다.

ABSTRACT

The needs to assess robust performances for complex systems and to answer tighter regulatory processes (security, safety, environmental control, and health impacts, etc.) have led to the emergence of a new industrial simulation challenge: to take uncertainties into account when dealing with complex numerical simulation frameworks. Therefore, a generic methodology has emerged from the joint effort of several industrial companies and academic institutions. EDF R&D, Airbus Group and Phimeca Engineering started a collaboration at the beginning of 2005, joined by IMACS in 2014, for the development of an Open Source software platform dedicated to uncertainty propagation by probabilistic methods, named OpenTURNS for Open source Treatment of Uncertainty, Risk 'N Statistics. OpenTURNS addresses the specific industrial challenges attached to uncertainties, which are transparency, genericity, modularity and multi-accessibility. This paper focuses on OpenTURNS and presents its main features: openTURNS is an open source software under the LGPL license, that presents itself as a C++ library and a Python TUI, and which works under Linux and Windows environment. All the methodological tools are described in the different sections of this paper: uncertainty quantification, uncertainty propagation, sensitivity analysis and metamodeling. A section also explains the generic wrappers way to link openTURNS to any external code. The paper illustrates as much as possible the methodological tools on an educational example that simulates the height of a river and compares it to the height of a dyke that protects industrial facilities. At last, it gives an overview of the main developments planned for the next few years.

연구 동기 및 목표

• 안전, 보안 및 환경 영향에 대한 엄격한 규제 요구 증가에 따라 복잡한 시뮬레이션 프레임워크에서의 불확실성 정량화 및 관리가 증가하는 산업적 수요를 충족시키기 위해.
• 산업 응용 분야에서 불확실성 처리에 있어 도메인 전용, 투명하지 못하고 일반화되지 않은 접근 방식의 한계를 극복하기 위해.
• 투명성, 모듈성, 다중 접근성, 산업 규모의 계산을 지원하는 통합된 오픈소스 및 확장 가능한 소프트웨어 플랫폼을 개발하기 위해.
• 일반 워퍼를 통해 외부 시뮬레이션 코드(블랙박스 모델)를 확률적 UQ 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있도록 하기 위해.
• 파이썬, C++, GUI 등 다양한 인터페이스를 통해 다양한 사용자 요구를 충족시키고, 고성능 환경에서의 확장 가능한 계산 기능을 지원하기 위해.

제안 방법

• 저수준 성능과 고수준 사용성을 동시에 확보하기 위해 C++ 라이브러리와 파이썬 기반 텍스트 기반 사용자 인터페이스(TUI)를 구현하였다.
• 불확실성 전파를 위한 몬테카를로 시뮬레이션, 다항형 푸아송 전개, 확률적 콜로케이션 등 다양한 확률적 방법을 지원하였다.
• 입력 변수가 모델 출력에 미치는 영향을 정량화하기 위해 소볼의 지수 및 도함수 기반 방법과 같은 고급 민감도 분석 기법을 통합하였다.
• 계산 비용이 큰 시뮬레이션에서의 비용을 절감하기 위해 크리깅과 다항형 푸아송 전개를 활용한 메타모델링 기능을 제공하였다.
• 파일 기반 데이터 교환을 통해 외부 시뮬레이션 코드에 접근하기 위한 일반 워퍼(예: DistributedPythonFunction)를 사용하여 분산 및 고성능 계산 환경을 지원하였다.
• 워크플로우 자동화 및 불확실성 결과의 실시간 시각화를 위해 Salome 플랫폼 및 YACS, ParaVIS와 같은 도구와의 통합을 가능하게 하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 산업 및 과학적 시뮬레이션 도메인에서 효과적으로 불확실성 정량화를 지원할 수 있는 일반적이고 오픈소스 소프트웨어 플랫폼는 어떤가?
• RQ2 산업용 UQ 워크플로우에서 투명성, 모듈성, 다중 접근성을 확보하기 위해 필요한 아키텍처 및 알고리즘적 특징는 무엇인가?
• RQ3 고성능 계산은 어떻게 효율적으로 활용하여 계산 비용이 큰 시뮬레이션 모델에서의 불확실성 전파의 계산 부담을 줄일 수 있는가?
• RQ4 크리깅 및 다항형 푸아송 전개와 같은 메타모델링 기법은 불확실성 분석에서 요구되는 모델 평가 횟수를 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ5 복잡한 시뮬레이션에서 유도된 대규모 고차원 데이터를 다룰 때, 불확실성 분석 결과는 어떻게 효과적으로 시각화하고 해석할 수 있는가?

주요 결과

• OpenTURNS는 다양한 수치 방법 간 일관성 있고 신뢰할 수 있는 결과를 보이며, 불확실성 정량화, 전파, 민감도 분석, 메타모델링에 이르기까지 광범위한 UQ 작업을 성공적으로 지원한다.
• 고성능 컴퓨팅 클러스터에서 효율적인 불확실성 전파가 가능하며, 한 연구에서는 핵 폐기물 저장 모델의 6000회 평가를 수행하기 위해 32개 노드에서 총 8000 CPU 시간이 소요되었다.
• Salome 플랫폼 및 YACS, ParaVIS와 같은 도구와의 통합을 통해 워크플로우 자동 실행 및 고급 시각화(예: 불확실성 데이터용 기능 상자 그림)가 가능해졌다.
• 크리깅과 같은 메타모델의 사용은 요구되는 모델 평가 횟수를 크게 줄여 계산 비용이 큰 시뮬레이션에 대한 불확실성 분석을 가능하게 하였다.
• 오픈소스 성격과 LGPL 라이센스 덕분에 널리 보급되었으며, 주요 리눅스 배포판과 Salome와 같은 산업 플랫폼에 통합되었다.
• 지속적인 개발은 고급 최적화 기법을 활용한 크리깅 향상 및 대량의 불확실성 데이터에 대한 실시간 시각화 향상에 집중하고 있으며, 이는 국가 연구 자금(ANR Chorus 프로젝트)으로 지원받고 있다.