산림생태계의 에너지, 물질, 정보의 교환 과정과 그 변화를 이해하려면 먼저 생태계의 구조와 기능이 어떻게 상호작용하는지를 이해해야 한다. 생태계의 기능은 한, 두 가지의 특징에 의해서만 이루어지는 것이 아니다. 그렇기 때문에 그 기능을 파악하고 적절히 이용하거나 대응하기 위해서는 한 생태계와 주변 환경 전체를 바라볼 수 있는 시스템 사고가 필요하다. 이에 우리는 생태계의 '구조'를 파악함으로써 생태계의 '상태'를 이해하고자 한다. 본 연구에서는 Ruddell and Kumar (2009)의 접근법을 따라, 어떻게 한 생태계의 상태를 파악할 수 있는가라는 질문을 광릉활엽수림에 적용하여 답하고자 한다. 즉, 우리는 산림생태계가 열린 복잡계라고 가정하고, 생태계 내에서 다양한 프로세스들 간의 시시각각 변하는 네트워크의 구조가 각 시점의 시스템의 상태를 나타내는 지표가 될 수 있다고 가정하였다. 이 연구에서는 그 구조적 특징을 정량화하여 나타내는데 초점을 맞추었다. 각각의 프로세스를 대표하는 상태 변수들 간의 정보 흐름의 양과 방향, 시간 규모를 계산해냄으로써 네트워크 구조를 파악하고자 하였다. 온대 산악지형 활엽수림인 GDK의 2008년 순생태계교환량(NEE), 총일차생산량(GPP), 생태계호흡량(RE), 현열플럭스(H), 잠열플럭스(LE), 하향단파복사(Rg), 강수량(Precipitation), 기압(Pressure), 기온(T), 포차(VPD)의 시계열 자료를 월별로 나누어 최장 18 시간 규모의 정보 흐름을 계산하였다. 정보 흐름의 구조를 파악하기 위하여 변수들 간의 전이엔트로피(Transfer entropy)와 상호정보(Mutual Information)를 계산하는 방법을 사용하였다. 또한 시계열 자료를 이용함으로써 변수들 간에 정보가 전달되는 시간 규모의 특성을 파악할 수 있었다. 최종적으로, 계산한 정보 흐름을 시각화하여 프로세스 네트워크 구조를 나타내었다. 결과는 월별로 생태계의 정보 흐름의 종류, 방향과 시간 규모, 그에 따른 프로세스 간 상호 작용의 특징 등을 보여준다. 이를 통해 계절적 환경 변화에 따라 시스템의 네트워크 구조와 상태가 어떻게 변화하는지 이해할 수 있을 것이다. 이 연구는 추후 우리 연구실에서 생산한 8 년 자료에 적용함으로써 다양한 날씨 및 기후변화와 환경 변화에 따라 생태계의 구조와 상태가 어떻게 변화하는지 연구하는 시작점이 될 것이다. 이 접근법은 단위나 차원에 무관하게 다양한 종류의 자료에 적용할 수 있는 반면에, 일관성 있게 정의된 시스템의 상태 및 그 상태를 구성하는 주요 하부 시스템들의 네트워크 상태를 이해하는데 이용될 수 있다. 본 연구는 비평형 열역학과 복잡계의 관점에서 바라 본 시스템 사고를 적용하려 하는 여러 연구 분야에 새로운 도전을 촉발할 좋은 선행연구가 될 것이라 기대된다.
본고에서는 수많은 구성요소가 하나의 계를 이루면서 단순하지 않은 방식으로 서로 얽혀있는 상호작용을 하는 복잡계 연결망에서의 정보 확산에 관한 연구 동향을 살펴보고자 한다. 특히 복잡계 연결망 이론은 실생활에서 나타나는 다양한 연결구조와 이와 관련된 사회현상을 자연과학의 이론을 통해 분석 및 해석하는 분야로, 다양한 학제간의 융합연구로 각광받고 있다. 특히 복잡계 연결망의 최근 연구 결과를 비롯하여 실생활에 존재하는 다양한 대용량 자료를 활용한 사회 동역학과 정보 확산에 관한 최근 연구 동향 분석을 통해 재해의 확산 및 재난 상황에서의 행동 양상 형성 및 전파 등의 연구에 활용하고자 한다.
Fractal geometry based upon the latest complex theory shows different features of design pattern quite different from the past. It is not yet sure which kind of effects it would bring about in the future, we think that it would help to create various spaces and organic design vision. Therefore we will look into the significances and adaptabilities in space design by studying fractal design principles of today's new model in space design
복잡계 과학의 발달에 따라 많은 사회 네트워크들이 분석되고 있다. 우리는 연결선수, 중간성(betweenness), 결집계수와 같은 링크수를 중심으로 네트워크의 구조적 분석에서 나아가 복잡한 네트워크 속에서 핵심 되는 중심 모듈을 찾아 분석하였다. K-core알고리즘은 복잡계 네트워크를 가중치가 낮은 링크와 노드를 단계적으로 제거하여 복잡한 네트워크의 의미를 분석함에 있어 핵심이 되는 모듈을 얻는데 용이하다. 이에 소설, 영화, 과학 교과서, 단백질 상호작용 네트워크와 같은 다양한 분야에 이 알고리즘을 직접 적용해보았다. 그 결과, 각기 복잡한 네트워크로부터 핵심이 되는 모듈을 찾아낼 수 있었고, 전체 네트워크에서는 발견하기 힘든 유용한 정보들을 도출할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 k-core 알고리즘을 통해 핵심 네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출할 수 있는 가능성을 제시하였다.
이 논문은 최근 자연과학 분야에서는 물론이요 사회과학과 더불어 인문예술 영역에 이르는 방대한 학문 영역에서 영향력을 행사하고 있는 복잡계 패러다임의 특성과 전망을 고찰하고자 한 것이다. 흔히 '전체론적 세계관'이라든가 '심층생태학적 관점' 등으로 대변되는 복잡성 패러다임은 개방체계적 사고의 연장선상에 위치한 것으로서, 일차적으로는 개방성, 성장성, 가형성, 否(부)의 엔트로피, 적극적 환류, 자기규제성, 자기목적성, 등종착성과 같은 개방체계적 속성을 함유한다. 그러나 지난 20여 년간 학제적 경계를 초월해 활발히 진전된 복잡계론은 종전의 개방체계론적 논의 수준을 넘어서는 새로운 착상이나 증거를 지속적으로 축적해 온 바, 여기서는 (1) 복잡계 이론이 형성되고 발전되어온 전개과정을 간략히 개관하고, (2) 비평형성, 비선형성, 소산구조 자기조직성, 프랙탈 기하학, 자동생산성 및 공진화와 같은 복잡계의 주요 특성들을 논의하며, (3) 니클라스 루만의 체계이론을 사례로 복잡계 패러다임의 사회과학적 적용을 검토한 후, (4) 복잡계 패러다임의 함의와 전망을 진단해 보고자 한다.
대형구조물의 국부구조계를 구성하는 후판, 선체이중저구조와 같은 복판팬널등의 진동문제에 있어서 전단변형 및 회전관성효과가 매우 크므로 정확한 진동해석을 위해서는 이들 구조계를 상기 효과를 고려한 Mindlin판유추 구조계로 취급하여야 한다. 또한, 이들 구조계의 실제 경계조건은 일반적으로 단순지지와 고정의 중간상태이므로 경계조건을 회전에 대한 탄성구속으로 다룰 필요가 있다. 그러나 4변모두 단순지지 경계조건을 갖는 Mindlin판을 제외하고는 엄밀해를 구하기 어려워 근사적 방법의 사용이 불가피한데, 한 방법으로 Rayleigh-Ritz 방법이 널리 이용된다. Rayleigh-Ritz 방법에 의한 Mindlin판유추 구조계의 진동해석에 있어서 진동파형가정함수로서 통상 Timoshenko보함수가 이용된다. 이 경우 전단변형의 효과가 고려되어야 하므로 횡방향처짐 및 굽힘회전각에 대한 2개의 함수계가 도입되어야 하므로 실제 연산이 Euler보함수를 이용한 박판유추 구조계의 진동해석 때 보다도 훨씬 더 복잡하다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 연산의 복잡성을 줄이기 위해 진동파형가정함수로서 Timoshenko보함수 성질을 갖는 다항식 도출방안을 제시하였고, 이를 이용하여 주변경계조건이 회전에 대해 탄성구속된 Mindlin판유추 구조계의 진동해석 및 감도해석을 정식화하여, 등방성 후판 및 실선이중저구조의 1/8축척 모델을 대상으로 일련의 수치계산을 수행하여 이의 정확도 및 효율성을 검증하였다.
강화 학습(Reinforcement Learning)을 실제 문제에 적용하는 데 있어 가장 큰 문제는 차원성의 저주(Curse of dimensionality)였다 문제가 커짐에 따라 목적을 이루기 위해서 더 많은 단계의 판단이 필요하고 이에 따라 문제의 해결이 지수적으로 어려워지게 된다. 이를 해결하기 위해 문제를 여러 단계로 나누어 단계별로 학습하는 계층적 강화 학습(Hierarchical Reinforcement Learning)이 제시된 바 있다 하지만 대부분의 계층적 강화 학습 방법들은 사전에 문제의 구조를 아는 것을 전제로 하며 큰 사이즈의 문제를 간단히 표현할 방법을 제시하지 않는다. 따라서 이들 방법들도 실제적인 문제에 바로 적용하기에는 적합하지 않다. 최근 이루어진 복잡계 네트워크(Complex Network)에 대한 연구에 착안하여 본 논문은 자기조직화하는 생장 네트워크(Self organizing growing network)를 기반으로 한 간단한 환경 표현 모델을 사용하는 강화 학습 알고리즘을 제안한다 네트웍은 복잡계 네트웍이 갖는 성질들을 유지하도록 자기 조직화되고, 노드들 간의 거리는 작은 세상 성질(Small World Property)에 따라 전체 네트웍의 큰 사이즈에 비해 짧게 유지된다. 즉 판단해야할 단계의 수가 적게 유지되기 때문에 이 방법으로 차원성의 저주를 피할 수 있다.
우리는 복잡한 네트워크 세상에 살고 있다. 점점 더 그 의존도가 높아지고 있는 인터넷을 포함하여 사실 우리 주위에서 일어나는 자연현상과 사회적 현상은 자세히 관찰해 보면 그 내면에는 매우 복잡한 네트워크(network)를 형성하여 있고 그 구성 개체들은 서로 유기적인 관계(interaction)를 가지고 활동하고 있다는 것을 알 수 있다.(중략)
해양동물의 성장, 호흡 및 동화효율 등의 생태ㆍ생리적 연구는 에너지 흐름의 역학적 구조를 이해하고 생태계의 기능을 파악하는데 있어 유용한 수단이 된다. 생태계는 복잡한 먹이사슬과 같은 영양학적 구조와 집단간 에너지 흐름의 양에 밀접하게 관련되어 있으며, 이러한 복잡한 먹이망 속에서 그 물질의 전환에 따른 에너지 흐름을 파악하기 위해서 에너지 수지를 분석하는 것이 매우 중요하다 (Klekowski and Ducan, 1975). (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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