• 전자통신동향분석
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• 제27권5호
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• pp.134-149
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• 2012

본고에서는 차세대 스마트 인프라 준거틀로서 '만물지능통신 기반 초연결 인프라' 개념을 제시한다. 동 개념이 대두하게 된 근거 기반으로 기술적 관점에서 스마트 기술혁신과 인프라 혁신 간의 상호관계성, 문명사적 관점에서 정보 교통 에너지 인프라 간의 공진화 과정을 거시적으로 개관한다. 그리고 초연결 클라우드 컴퓨팅, 만물지능통신망과의 선순환 관계에서 기존 인프라의 고도화와 동시에 정전교(情電交) 초연결 인프라의 탄생과 발전 방향을 모색한다. 또한 EU의 중장기 R&D 전략의 공통성과 도출을 위한 분산화된 협업시스템으로 부상하고 있는 SoS(System of Systems) 모델을 초연결 인프라의 프로토타입으로 검토한다. 이러한 작업을 기반으로 '물리적 인프라의 추상화' 그리고 '추상화한 인프라의 현실 세계로의 실체화'라는 관점에서 초연결 인프라로의 재편 메커니즘을 분석하고, 초연결 인프라를 지향한 공통 플랫폼과 그 실현을 위한 기술적 정책적 함의를 도출한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.71-72
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• 2014

공간정보산업의 분석은 전통적으로 산업가치사슬 분석방법에 기초해 수행되어 왔으나 가치사슬 접근방법의 난점으로 이에 근거한 기업 전략과 정부정책의 성과가 미미한 실정이다. 최근 다양한 분야에서 전통적인 산업분석의 틀을 벗어나 기업생태계와 플랫폼의 개념을 이용해 기업 및 산업 활동을 조망하려는 시도가 활발하다. 본 연구의 목적은 동태적 혁신이론에 기반하여 생태계내 구성주체들과 플랫폼이 공진화하면서 공간정보생태계가 형성되고 발전하는 과정을 표현할 수 있는 단계적 진화 모델을 제시하는 것이다. 이를 바탕으로 공간정보생태계 조성을 위한 기업의 전략과 정부 정책 수립에 주는 시사점을 도출하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.491-496
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• 2002

다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problems : MOPs)는 공학적인 문제를 풀고자 할 때 자주 접하게 되는 대표적인 문제 중 하나이다. 공학자들이 다루는 실세계 최적화 문제들은 몇 개의 경합하는 목적 함수(objective function) 들로 이루어진 문제일 경우가 많다. 본 논문에서는 다목적 함수 최적화 문제의 정의를 소개하고 이 문제를 풀기 위한 몇 가지 접근법을 소개한다. 먼저 서론에서는 파레토 최적해(Pareto optimal solution) 의 개념을 이용한 기존의 최적화 알고리즘과 이와는 달리 게임 이론(Game Theory) 으로부터 도출된 최적화 알고리즘인 내쉬 유전자 알고리즘(Nash Genetic Algorithm Nash GA) 그리고 본 논문에서 제안하는 공진화 알고리즘의 기반이 되는 진화적 안정 전략 (Evolutionary Stable Strategy : ESS) 의 이론적 배경을 소개한다. 또 본론에서는 다목적 함수 최적화 문제와 파레토 최적 해의 정의를 소개하고 다목적 함수 최적화 문제를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT) 에 적용시킨 내쉬 유전자 알고리즘과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 가지 알고리즘을 대표적인 다목적 함수 최적화 문제에 적용하고 결과를 비교 검토함으로써 진화적 게임 이론의 두 가지 아이디어 내쉬의 균형(Equilibrium) 과 진화적 안정전략 에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해 를 탐색할 수 있음을 확인한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.293-303
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• 2016

근래에 진화 연산을 활용한 교섭 게임의 분석은 게임 이론 분야에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 본 논문은 교섭 게임에서 진화 연산을 사용하여 이기종 인공 에이전트 간의 상호 작용 및 공진화 과정을 조사하였다. 교섭게임에 참여하는 진화전략 에이전트들로서 유전자 알고리즘(GA), 입자군집최적화(PSO) 및 차분진화알고리즘(DE) 3종류를 사용하였다. GA-agent, PSO-agent 및 DE-agent의 3가지 인공 에이전트들 간의 공진화 실험을 통해 교섭게임에서 가장 성능이 우수한 진화 계산 에이전트가 무엇인지 관찰 실험하였다. 시뮬레이션 실험결과, PSO-agent가 가장 성능이 우수하고 그 다음이 GA-agent이며 DE-agent가 가장 성능이 좋지 않다는 것을 확인하였다. PSO-agent가 교섭 게임에서 성능이 가장 우수한 이유를 이해하기 위해서 게임 완료 후 인공 에이전트 전략들을 관찰하였다. PSO-agent는 거래 실패로 인해 보수를 얻지 못하는 것을 감수하고서라도 가급적 많은 보수를 얻기 위한 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였으며, 반면에 GA-agent와 DE-agent는 소량의 보수를 얻더라도 거래를 성공시키는 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.27-35
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• 2021

인공생명체 연구는 자연 생명과 관련된 시스템이나 그 과정들, 진화 등을 평가해 다양한 응용과학 분야에 활용된다. 이러한 인공생명체의 원활한 활동을 위해 물리적 신체 설계와 행동 제어전략을 진화시키는 연구가 활발히 진행되었다. 그러나 형태와 신경망을 공진화시키는 것은 어렵기에 최적화된 움직임을 가진 인공생명체는 한 가지 형태에 한 가지 움직임만을 가지며 주변 환경 상황은 고려하지 않는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 포식자-피식자 모델을 이용하여 형태와 신경망을 공진화하는 인공생명체가 환경적응형 움직임을 갖게 한다. 그런 다음 포식자-피식자 계층 구조를 최상위 포식자-중간 포식자-최하위 피식자 3단계로 확장하여 초기 개체군 밀도에 따라 시뮬레이션의 안정성을 판별하며 형태 진화와 개체군 역학 간의 상관관계를 분석한다.

• 대한산업공학회지
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• 제28권1호
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• pp.87-98
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• 2002

A competitive coevolutionary algorithm is a probabilistic search method that imitates coevolution process through evolutionary arms race. The algorithm has been used to solve adversarial problems. In the algorithms, the selection of competitors is needed to evaluate the fitness of an individual. The goal of this study is to compare and analyze several competition strategies in terms of solution quality, convergence speed, balance between competitive coevolving species, population diversity, etc. With two types of test-bed problems, game problems and solution-test problems, extensive experiments are carried out. In the game problems, sampling strategies based on fitness have a risk of providing bad solutions due to evolutionary unbalance between species. On the other hand, in the solution-test problems, evolutionary unbalance does not appear in any strategies and the strategies using information about competition results are efficient in solution quality. The experimental results indicate that the tournament competition can progress an evolutionary arms race and then is successful from the viewpoint of evolutionary computation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.665-666
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• 2022

미분 진화는 연속 최적화 문제에 대한 효율적인 알고리즘이다. 그러나 대규모 최적화 문제를 해결하기 위해 미분 진화를 적용하면 성능이 빠르게 저하되고 런타임이 기하급수적으로 증가한다. 이 문제를 극복하기 위해 Spark(SparkDECC라고 함)를 기반으로 하는 새로운 협력 공진화 미분 진화를 제안한다. 분할 정복 전략은 SparkDECC에서 사용된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.62-72
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• 2015

본 연구는 비즈니스 생태계의 관점에서 신규 진입자의 중요성을 논의하고, 한국 영화 산업 내 신생 기업의 성장 전략을 사례연구를 기반으로 분석하였다. 비즈니스 생태계가 발전적인 공진화를 지속하기 위해서는 다수의 참여자가 각각의 고유한 역량을 기반으로 하여 상호 역량을 보완하고 연계시키는 것이 필요하며, 특히 생태계 전체의 건강성 향상을 위해서는 경쟁력을 갖춘 신생기업의 진입과 성장이 중요하다. 한국 영화산업은 현재 대기업들에 의한 수직 통합으로 인해 신생 기업들의 진입이 제한적이고, 제약된 거래에 대한 우려의 목소리가 높다. 영화 산업도 지속적으로 성장하고 경쟁력을 갖추려면 산업의 구성원들이 공존할 수 있는 공정한 환경을 만들어야 하며, 틈새시장에서 성공하는 신생 기업들의 수가 더욱 증가해야 한다. 본 논문에서는 영화 산업의 배급 분야에서 최근 신생 기업으로서 대표적인 성공 사례로 손꼽히는 넥스트엔터테인먼트월드(NEW)의 기존 기업과 차별화되는 투자 기준, 독특한 마케팅 전략, 작은 규모를 오히려 강점으로 전환한 능력, 조직 내의 빠른 의사결정 프로세스, 그리고 영화산업에서 오랜 경험을 갖춘 대표이사와 구성원의 역량이라는 성공 요인들을 기반으로 하여, 신생기업의 성공의 필요성과 한국영화산업의 건강성을 제고할 수 있는 시사점을 제시하였다. 그리고 연구결과를 바탕으로 시사점과 연구의 한계점 및 향후 연구방향을 제시하였다.

• 과학기술학연구
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• 제16권1호
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• pp.63-89
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• 2016

이 글에서는 새롭게 부상하고 있는 전환연구의 관점에서 우리나라 혁신정책담론 중의 하나인 탈추격론을 재해석하는 작업을 수행했다. 탈추격론의 지향점, 주요 연구 대상, 시스템 혁신에 대한 논의를 전환연구의 관점에서 확장하여 지속가능성, 산업과 사회의 공진화, 전환관리 등의 개념을 탈추격론에 도입했다. 이를 통해 탈추격 혁신과 정책은, 기존 시스템의 개선과 최적화가 아니라 탈추격 지속가능 시스템으로의 전환을 지향하고, 사회 환경문제의 해결을 수반하는 탈추격 혁신을 진행해야 하며, 탈추격과 지속가능성의 맹아를 담고 있는 니치를 전환의 관점에서 전략적으로 관리해야 한다는 점을 지적하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.2067-2077
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• 2011

최근 IT, BT, NT를 중심으로 기술간 융합이 가속화 되고, 다양한 기술이 복합적으로 활용되는 산업분야가 증가하면서 기술간 경쟁관계 분석에 대한 전략적, 정책적 필요성이 커지고 있으나 기술간 동태적 관계를 분석한 연구는 그리 많지 않다. 본 연구는 기술경쟁 관점에서 기술혁신 과정을 다룬다. 특히, 최근 정부가 우리 경제의 새로운 성장 비전으로 발표한 3대 분야 17개 신성장 동력 기술을 대상으로 하여 이들 기술들의 공진화 과정을 분석 한다. 분석을 위해서 대표적 기술혁신 자료인 특허정보를 활용하고, 동태적 경쟁확산모형으로 폭넓게 활용되고 있는 Lotka-Volterra 모형을 적용한다. 연구결과는 기술혁신 과정에 있어 3대 분야 간, 17개 신성장 동력 기술 간, 신성장 기술 내 세부기술 간 동태적 관계를 분석함으로써, 효과적인 국내 기술정책 수립과 연구개발 우선순위 선정 등의 전략적 의사결정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.