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Glossary

Ratio vs Rate, Conversion Rate vs. Conversion Ratio

단축 주소: https://bit.ly/sl-glossary

시스템다이내믹스는 공학 개념에서 시작했기 때문에 독특한 용어들이 사용됩니다. 좀더 쉽게 설명하도록 하겠습니다. 이 페이지에서 Control + F 기능을 이용해서 원하는 내용을 찾아 보시기 바랍니다.

Soft Data vs. Hard Data

공학 기반의 모델링에서 "soft data"와 "hard data"는 데이터의 정확도나 확신도에 따라 구분하는 개념입니다. "soft data"는 불확실하거나 간접적으로 추론된 데이터를 의미하며, "hard data"는 직접 측정하거나 검증된 신뢰할 수 있는 데이터를 의미합니다.

한국어로 표현하자면 다음과 같은 방식을 고려해 볼 수 있습니다:

- soft data: "연한 데이터" 또는 "부드러운 데이터"

- hard data: "단단한 데이터" 또는 "강력한 데이터"

하지만 위의 번역은 직역적이기 때문에 실제 업계에서 사용될 때 의미 전달이 제대로 이루어지지 않을 수 있습니다. 따라서, 다음과 같이 좀 더 의미를 고려한 표현을 사용하는 것이 좋을 것 같습니다:

- soft data: "불확실 데이터" 또는 "간접 데이터" 또는 "수치화되지 않은 데이터"

- hard data: "확실한 데이터" 또는 "직접 데이터" 또는 "수치화된 데이터"

SD는 soft data의 영역을 중요하게 다룹니다. soft data 영역에 바로 mental model이 있기 때문입니다.

Ratio vs Rate, Conversion Rate vs. Conversion Ratio

"Rate"는 일반적으로 시간에 따른 변화나 이벤트 발생 빈도를 설명하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 한 시간 동안 일어난 사건의 수, 일 년 동안 발생한 사고의 수 등을 설명할 때 "rate"가 사용됩니다. 따라서, "conversion rate"는 시간 경과에 따른 A에서 B로의 변화를 설명하려는 경우에 적합할 수 있습니다.

반면에 "Ratio"는 두 수치 사이의 상대적인 관계를 나타냅니다. 즉, 한 수치가 다른 수치에 비해 얼마나 큰지를 설명하는 데 사용됩니다. 따라서 "conversion ratio"는 A분노의 양에 대한 B의 양을 비교하려는 경우에 적합할 수 있습니다.

따라서, 특정 시간에 A가 얼마나 자주 B로 변하는지를 나타내려면 "conversion rate"를, A의 정도와 B의 정도 사이의 비율을 나타내려면 "conversion ratio"를 사용하는 것이 좋습니다. 하지만, 여전히 어떤 표현을 사용할지는 당신의 특정 상황과 목적에 달려 있습니다.

주위점!
"ratio"를 사용할 때 고려해야 할 주요 사항은, 관계가 선형적인지 아닌지입니다. 즉, 한 변수가 증가함에 따라 다른 변수도 동일한 비율로 증가하는가요? 만약 그렇지 않다면, "conversion ratio"는 올바른 표현이 아닐 수 있습니다. "Conversion ratio"는 특히 한 변수가 다른 변수에 (반)비례하여 변할 때 가장 유용합니다. 예를 들어, 웹사이트의 클릭 수가 판매 수에 직접적으로 영향을 미칠 때 "conversion ratio"를 사용하곤 합니다. ratio는 비율이라는 개념이라는 한계 때문에 두 변수 사이가 선형관계이어야 합니다.

비선형 관계에서는 "correlation"이라는 표현을 사용할 수 있습니다. "Correlation"은 두 변수 사이의 통계적 관계를 나타내며, 이는 선형적일 필요가 없습니다. 비선형적인 A와 B 사이의 관계를 설명하고 싶다면, "correlation between A and B" 이라는 표현이 적합합니다. 이렇게 하면 A와 B 사이에 어떤 관계가 있는지, 그리고 A가 증가하면 B도 증가하는 경향이 있는지 등의 정보를 제공할 수 있습니다.

Conversion rate from anger (unit A) to action (unit B)"에서, 분모는 일반적으로 전체 분노의 양(unit A)을 나타냅니다. 분자는 그 분노가 행동(unit B)으로 전환된 양을 나타냅니다.

Verification vs Validation

검증, 유효화 등으로 다양하게 번역되기도 합니다. 하지만, 원래의 맥락을 이해할 필요가 있습니다.

verification은 개발된 소프트웨어가 명세서에 따라 정확히 구현되었는지 확인하는 단계이며, validation는 최종 사용자의 요구사항과 기대에 부합하는지 확인하는 단계입니다.
verification은 개발 단계 중 하나로, 개발된 소프트웨어가 명세서에 명시된 요구사항을 만족하는지 여부를 확인하는 프로세스입니다. 즉, 소프트웨어가 올바르게 구현되었는지 확인하는 과정을 의미합니다. 이 단계에서는 문서, 모델, 설계, 코드 등의 작업이 올바르게 이루어졌는지를 검토하고 확인합니다. validation는 개발된 소프트웨어가 최종 사용자의 요구사항과 기대에 부합하는지 확인하는 프로세스입니다. 즉, 소프트웨어가 실제 사용 환경에서 올바르게 동작하는지를 평가하는 것을 의미합니다. 이 단계에서는 사용자가 필요로 하는 기능과 성능을 충족시키는지를 확인합니다

수학 기호를 텍스트로 전환하는 LaTeX

LaTeX에서 `\mathrm`은 "math roman"의 약자로서, 수학 모드에서 텍스트를 로마체(일반 텍스트)로 표시하기 위해 사용됩니다.

수학 모드에서는 변수나 식별자는 기본적으로 이탤릭체로 나타나는데, 특정 상황에서는 이탤릭체가 아닌 일반 로마체를 사용해야 할 때가 있습니다. 예를 들어, 특정 상수나 함수명, 단위 등을 표시할 때 이를 사용하곤 합니다.

`\mathrm` 없이 수식을 작성하면:

\[ \frac{P}{(C-P)} = \frac{P(0) \exp(g^* t)}{C-P(0)} \]

에서 `P`, `C`, `g`, `t` 등의 문자들은 모두 이탤릭체로 표시됩니다.

`\mathrm`을 사용하여 작성하면:

\[ \frac{\mathrm{P}}{(\mathrm{C}-\mathrm{P})} = \frac{\mathrm{P}(0) \exp(\mathrm{g}^* \mathrm{t})}{\mathrm{C}-\mathrm{P}(0)} \]

에서 `P`, `C`, `g`, `t` 등의 문자들은 모두 일반 로마체로 표시됩니다.

따라서 `\mathrm`의 사용 여부는 문맥이나 수식의 의도에 따라 결정되어야 합니다. 일반적으로 변수명은 이탤릭체로, 상수나 단위, 특정 함수명들은 로마체로 표현하는 것이 일반적입니다.

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