근래에 게임이론 분야에서 진화계산법을 사용한 교섭게임 분석은 중요한 이슈 중에 하나이다. 본 논문에서는 이질적인 두 인공 에이전트 간의 공진화를 활용하여 교섭게임을 관찰한다. 두 인공 에이전트를 모델링하기 위해 사용된 전략은 진화전략의 종류인 입자군집최적화와 차분진화알고리즘이다. 교섭게임에서 각 전략이 최선의 결과를 얻기 위한 알고리즘 모수들을 조사하고 두 전략의 공진화를 관찰하여 어느 알고리즘이 교섭게임에 더 우수한지 관찰한다. 컴퓨터 시뮬레이션 실험 결과 입자군집최적화 전략이 차분진화알고리즘 전략보다 교섭게임에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
대학이 직면하고 있는 생존환경을 고려할 때, 대학의 생존전략은 생태계적 사고에 기반 하는 공진화 전략구축이 되어야 함을 이 연구는 강조한다. 따라서 대학은 지역혁신생태계의 핵심역할을 수행하기 위한 전략구축이 요청되는 바, 대학혁신생태계를 네 단계로 구분하고, 각 단계별 공진화전략을 구축하는 이론적 틀을 제시하는 것을 연구 목적으로 한다. 따라서 연구방법은 이론적 문헌연구에 초점을 두었으며, 대학혁신생태계 논리구축의 이론적 프레임워크는 Moore의 기업생태계 연구 모형(1996)을 원용 하였다. 대학의 생태계혁신전략은 네 개의 발전단계로 구분하고, 단계별 공진화 전략을 제시한다. 개척단계에서 대학의 공진화전략은 대학주도 혁신생태계의 가치창조를, 확장단계에서는 임계치 확보, 권위단계에서는 권위와 교섭력 지속, 마지막 쇄신단계에서는 성과의 지속적 개선을 제시하였다. 특히 대학의 혁신생태계 구축 및 확산의 가능성은 지역산업과 정부정책과의 연동성과 적실성을 강조하였다. 이러한 대학-지역 혁신생태계 모형은 정부 재정지원사업의 효과성을 제고할 수 있는 이론적 근거를 제시하였다는 측면에서, 그리고 개별 대학에게는 자신의 생태계구축 단계에 적합한 공진화 전략을 위한 틀을 제공한다는 측면에서 연구의 의의가 있다.
본 연구는 반도체 제품과 설비기술을 대상으로 제품-공정기술 공진화를 교차영향분석(cross impact analysis)을 통해 구체화하고, 공진화 관계를 기술 인텔리전스의 대표적 도구 중 하나인 기술레이더에 통합하는 방법을 제시한다. 교차영향분석을 통해 공정기술 발전과 제품특성 개선이 반복되는 공진화 경로와 축이 되는 세부기술들을 파악했다. 또한 공진화 관계를 기술레이더의 기술가치평가 프로세스에 반영해 가치평가와 연구개발 포트폴리오의 신뢰성을 제고했다. 학술적 측면에서 기술간 공진화를 세부기술 단위에서 구체화했으며, 기술 공진화 이론과 기술 인텔리전스의 접점을 제시했다는 의미가 있다. 실무적 측면에서는 반도체 관통전극-하이브리드 패키지 제품과 주요 후공정 기술간 공진화 및 기술레이더 분석 실례를 제시하고, 이를 통해 기술간 공진화 관계를 기존 기술전략 및 기획도구에 반영해 기업의 미래준비역량과 전략기획의 신뢰성을 제고하는 방법을 구체화했다는 점에서 가치가 있다.
본 논문에서는 ‘다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problem MOP)’를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론 적용시킨 ‘내쉬 유전자 알고리즘(Nash GA)’과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 알고리즘의 결과를 시뮬레이션을 통하여 비교 검토함으로써 ‘진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT)’의 두 가지 아이디어 -‘내쉬의 균형(Equilibrium)’과 ‘진화적 안정전략(Evolutionary Stable Strategy . ESS)’-에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해를 탐색할 수 있음을 확인한다.
본 연구는 신기술의 지속가능성장을 위한 전략적 시사점을 도출하고자 기술과 사회의 공진화 과정에서 수반되는 하이프 현상 이면의 동태적 구조를 파악하는데 초점을 두고 있다. 특히 지속가능성이란 맥락에서 다음과 같이 일련의 문제를 제기하고 하이프 시스템 관리모델을 개발하고 시뮬레이션을 통해 그에 대한 답을 찾고자 하였다. 하이프 현상은 왜 발생하며 공진화의 최종 수렴수준을 높이기 위해서는 어떤 조치가 필요한가? 지속성장성을 담보하기 위한 정책수단들은 무엇이며 정책 개입시점은 언제라야 하는가? 본 연구의 결과는 학술적으로 뿐만 아니라 정책입안자에게도 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
게임 이론은 의사 결정 문제와 관련 된 연구와 함께 정립 된 수학적 분석법으로써 1928년 Von Neumann이 유한개의 순수전략이 존재하는 2인 영합게임은 결정적(deterministic)이라는 것을 증명함으로써 수학적 기반을 정립하였고 50년대 초, Nash는 Von Neumann의 이론을 일반화하는 개념을 제안함으로써 현대적 게임이론의 장을 열었다. 이후 진화 생물학 연구자들에 의해 고전적인 게임 이론의 가정에 해당하는 참가자들의 합리성(rationality) 대신 다윈 선택(Darwinian selection)에 의해 게임의 해를 탐색하는 것이 가능하다는 것이 밝혀지게 되었고 진화 생물학자 Maynard Smith에 의해 진화적 안정 전략(Evolutionary Stable Strategy: ESS)의 개념이 정립되면서 현대적 게임 이론으로써 진화적 게임 이론이 체계화 되었다. 한편 이와 같은 진화적 게임 이론에 관한 연구와 함께 생태계의 공진화를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션이 1991년 Hillis에 의해 처음으로 시도되었으며 Kauffman은 다른 종들 간의 공진화적 동역학(dynamics)을 분석하기 위한 NK 모델을 제안하였다. Kauffman은 이 모델을 이용하여 공진화 현상이 어떻게 정적 상태(static state)에 이르며 이 상태들은 게임 이론에서 소개되어진 내쉬 균형이나 ESS에 해당한다는 것을 보여주었다. 이후, 몇몇 연구자들 게임 이론과 진화 알고리즘에 기반한 연산 모델들을 제시해 왔으나 실용적인 문제의 적용에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 이에 본 논문에서는 게임 이론에 기반 한 공진화 알고리즘을(Game theory based Co-Evolutionary Algorithm: GCEA) 제안하고 이 알고리즘을 이용하여 공진화적인 문제들을 효과적으로 해결할 수 있음을 확인하는 것을 목표로 한다.
차등 진화는 연속 최적화 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘이다. 그러나 대규모 최적화 문제를 해결하기 위해 차등 진화를 적용하면 성능이 급격히 저하되고 런타임이 기하급수적으로 증가한다. 따라서 Spark(SparkDECC로 알려짐)를 기반으로 하는 새로운 협력 공진화 차동 진화가 제안된다. 분할 정복 전략은 SparkDECC에서 사용된다.
The present paper deals with a multiobjective optimization method based on the co-evolutionary genetic strategy. The co-evolutionary strategy carries out the multiobjective optimization in such way that it optimizes individual objective function as compared with each generation's value while there are more than two genetic evolutions at the same time. In this study, the designs that are out of the given constraint map compared with other objective function value are excepted by the penalty. The proposed multiobjective genetic algorithms are distinguished from other optimization methods because it seeks for the optimized value through the simultaneous search without the help of the single-objective values which have to be obtained in advance of the multiobjective designs. The proposed strategy easily applied to well-developed genetic algorithms since it doesn't need any further formulation for the multiobjective optimization. The paper describes the co-evolutionary strategy and compares design results on the simple structural optimization problem.
본 연구에서는 문헌고찰을 통해 생태계와 공간정보생태계 모형 개발을 위한 기본 요건을 도출한 후에 이를 전제로 공간정보산업을 중심으로 공간정보생태계 모형을 개발 제시하였다. 다음으로, 국내 공간정보산업 발전이 미진한 근본적 원인이 생태계가 비활성화되어 효율적이지 못한 데 있으므로, 향후 공간정보생태계를 활성화하는 데 필요한 관련 기관들의 역할을 논의하였다. 특히 국내 공간정보생태계 활동주체의 대표 격이라고 할 수 있는 대한지적공사가 공익성과 사익성을 동시에 추구하는 이중적인 기관특성을 유지한 채, 미래지향적인 역할과 기능 재정립을 통해 생태계의 타 구성주체와 상호협력하면서 함께 발전하는 공진화 전략 대안을 4가지로 요약해 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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