Surrogate Model

Surrogate Model 모델이란, 복잡한 시스템의 수많은 입출력 특성을 실제 모형과 유사하게 만드는 것을 목적으로 하여, 

추상화 된 모델을 통해서 실제 시스템의 입력과 출력의 관계를 실멓하기 위한 모델이다. 

보통 자동차 충돌 실험과 같이 실제 실험이 비용이 드는 경우에 활용한다. 

Surrogate model은 실제 시스템에서 보고 싶은 관계를 설정하고 이를 시뮬레이션 할 수 있도록 설계되어야 하며, 

이 모델은 설계 자동화, 매개변수 분석, 최적화, 민감도 분석 등에 활용된다. 

이는 meta model, response surface model(RSM), 에뮬레이터, auxiliary model, repro-model 이라고도 불린다. 

이 모델은 인공지능에도 많이 활용되고 있다. 

인공지능을 해석함에 있어 surrogate model은 인공지능의 신경망 모델을 해석하기 위해서 입력값과 출력 값들의 관계를 파악할 수 있도록 의사결정 트리 혹인 선형 모델을 만들고 이를 surrogate model로 두어, 해당 인공 신경망 모델의 특성을 이해하는데 활용된다. 

즉, 시스템을 대상으로 직접 하기에 비용이 많이 들거나, 복잡한 시스템을 대상으로 입력과 출력의 관계 또는 매개변수로 인해 발생하는 출력 변화 등 시스템의 응답의 경향성을 뽑아내기 위해 사용되는

추상화를 이용한 도구라고 할 수 있다.