• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.754-756
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• 2005

진화 알고리즘이 최근 게임의 전략을 설계하기 위한 방법으로 많이 활용되고 있다. 이 방법은 후보 전략들이 서로 경쟁하면서 보다 나은 전략을 스스로 찾아나가는 방식으로 체커의 경우 마스터 수준의 컴퓨터 프로그램이 생성되기도 했다. 진화방식은 전문가의 도움을 최소화 하면서 높은 수준의 게임 전략를 생성해 낼 수 있다는 장점이 있는 반면에 손쉽게 정의될 수 있는 널리 알려진 전문지식을 찾는데 매우 많은 세대를 필요로 하기도 한다. 본 논문에서는 잘 정리되어져 있는 체커의 오프닝 마무리 지식을 진화 과정 중에 이용하여 진화의 속도와 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 일반진화와 종분화 진화 각각에 대해 전문지식을 삽입한 후 결과를 비교해 본다. 실험결과 종분화 진화에 전문지식을 삽입한 경우가 가장 좋은 성능을 보였으며 전문지식의 사용이 진화의 속도 및 성능 향상에 기여하는 것을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 추계학술대회 논문요약집
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• pp.149-149
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• 2003

• 한국과학교육학회지
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• 제35권2호
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• pp.259-265
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• 2015

본 연구는 종교에 따른 인식론적 신념, 진화지식 및 진화수용의 차이를 살펴보았다. 특히 기독교와 비기독교 학생들의 진화지식과 인식론적 신념과의 관계, 그리고 진화수용과 인식론적 신념과의 관계를 조사하였다. 본 연구에서의 인식론적 신념(episgemological belief)은 영역-특수적(domain-specific)인 '과학에 관한 인식론적 신념(scientific epistemological views)'과 상황-특수적(context-specific)인 '진화와 관련한 과학의 본성(evolution in relation to nature of science)'을 포함한다. 연구결과에 따르면, 기독교 학생들의 진화지식은 과학에 관한 인식론적 관점의 하위 영역 중 '과학의 이론 의존적 탐구(TL)'에 의한 설명력이 가장 큰 것으로 나타났으며, 진화와 관련한 상황-특수적(context-specific) 인식론적 관점인 '진화와 관련한 과학의 본성'이 추가되어 그 설명력이 증가하였다. 반면 비기독교 학생들의 진화지식은 일반적인 과학의 본성에 대한 이해로도 진화지식을 어느 정도 향상시킬 수 있었다. 또한 '진화와 관련한 과학의 본성'은 기독교 학생들과 비기독교 학생들 모두의 진화수용을 예측할 수 있는 변인으로 나타났으며, 기독교 학생들은 과학에 관한 인식론적 신념과 진화와 관련한 과학의 본성을 서로 다르게 인식하고 있어(p<.05) 일반적인 과학의 본성 교수로는 기독교 학생들의 진화지식이나 진화수용을 향상시키기 어려움을 나타냈다. 진화론이 가지는 상황-특수적(context-specific)인 과학의 본성에 대한 이해는 중등학교 학생들이 진화론을 이해하고 수용하는데 중요한 요인으로 작용한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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• pp.214-214
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• 2004

공작기계가 협력의 주체가 되는 생산시스템에서는 공작기계가 다양한 내외부적 요인들과 협력을 유지하면서 스스로 지식을 진화시킬 수 있는 M2M(Machine To Machine) 환경을 만들어 갈 수 있게 될 것이다. 본 연구에서는 지식진화형 지능공작기계의 개발을 위한 대화 모듈 에이전트 설계에 대한 내용을 소개한다. 지식진화형 지능 공작기계를 개발하기 위해서는 인간 전문가를 대신할 다양한 지식과 이에 적합한 지식처리가 필요하다. 그러기 위해서는 무엇보다 기계간 협력을 위한 에이전트의 요구가 필수적이다.(중략)

• 기술혁신학회지
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• 제14권2호
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• pp.320-342
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• 2011

본 연구는 시스템반도체의 기술혁신패턴의 진화를 지식의 생성방식의 진화와 이에 따른 기업간 관계의 진화라는 관점에서 분석하였다. 특히 설계도구인 EDA의 등장 이후에 지식의 생성방식이 변화하였고 이를 기반으로 기업유형의 진화, 기업간 관계의 진화 풍 기술혁신패턴이 진화하였음을 문헌자료에 대한 검토와 주요 기업에 대한 인터뷰를 통해 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 시스템반도체의 혁신활동은 과거 지식의 축적을 통한 설계활동 중심의 기술개발에서 지식 및 기술활용을 위한 탐색활동 중심의 혁신활동으로 진화하고 있다. 즉, 특정 기능의 구현을 통한 제품개발이 아니라 IP를 활용한 시스템 구축으로 제품개발이 이루어지는 설계활동의 분업화로 지식과 기술의 탐색활동이 중요해지고 있다. 둘째, 지식의 가치가 높아짐에 따라서 지식을 통한 신시장의 창출과 기업간 관계를 통한 신산업, 신기술의 개발이 일어나고 있다. 동시에 기존의 설계활동보다 설계비용 절감과 설계기간이 단축되면서 시장과 기술의 진화에 더욱 효과적으로 대응할 수 있는 기업유형으로 전문적 분업화가 일어나고 있다. 셋째, 지식의 활용측면이 점차적으로 강조됨에 따라 기업간 네트워크는 다른 기업과의 상호보완적인 기술개발구조를 구축하기 위해 다양하게 형성되고 있다. 이러한 논의는 국내외 기업간 네트워크를 전략적으로 활용하고, 시장창출과 지식활용 등 탐색활동을 위한 제반 전략이 강구되어야 함을 시사한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권2호
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• pp.17-25
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• 2002

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.685-689
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• 2009

진화연산은 최적화와 기계학습에 널리 사용되지만 또한 창조적이고 새로운 것을 만드는 데에도 사용될 수 있다. 본 논문에서는 지식을 표현하는 유연한 구조인 토픽맵에 주목하여, 새롭고 창의적인 토픽맵을 생성하는 토픽맵의 진화 시스템을 제안한다. 여기서는 만들어진 토픽맵이 유효한지에 대한 사람의 평가를 활용하는 대화형 진화 연산 방법(Interactive Evolutionary Computation)이 사용된다. 본 진화하는 토픽맵 시스템은 창의성을 도모하는 도구로서, 사용자들에게 새롭고 창의적인 지식을 떠올릴 수 있도록 도울 수 있을 것이다. 앞으로는 이 시스템에 보다 토픽맵에 정교한 사용자 인터페이스와 시각화 방법을 도입하고 기계학습을 활용하여 시스템의 진화 중에 나타나는 사용자의 피로를 크게 줄이는 방법을 연구할 것이다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2008년도 연합학회학술대회
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• pp.13-30
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• 2008

본 연구의 목적은 지식기반관점에서 인터넷 포탈에서의 지식공유 유형을 분석하는 것이다. 또한 사용자의 지식공유 행태를 고찰함으로써 인터넷 포탈의 진화과정에 대한 통찰을 얻고자 하는 것이다. 이를 위해 먼저 지식공여와 지식수집이라는 2가지 차원을 기반으로 지식공유 유형을 제시하고, 한국의 주요한 인터넷 포탈에 대한 사례분석을 통하여 제시한 유형을 검증하였다. 연구의 결과에서 협업, 축적 및 출판이라는 3가지 유형의 인터넷 포털 지식공유 유형이 도출되었다. 또한 사용자의 지식공유 행태는 인터넷 포탈 진화과정의 주요동인으로서 작용한다는 것을 제시하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권1호
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• pp.38-42
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• 2009

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.667-669
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• 2005

최근 새로운 데이터마이닝 방법인 지도 군집화가 소개되고 있다. 지도 군집화의 목적은 동일한 클래스가 한 군집에 포함되도록 하는 것이다. 지도 군집화는 데이터에 대한 배경 지식을 획득하거나 분류 방법의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 사용된다. 그러나 군집화 방법에서 파생된 지도 군집화 역시 군집화 개수 설정 방법에 따라 효율성이 좌우된다. 따라서 클래스 분포에 따라 최적의 지도 군집화 개수를 찾기 위해 진화알고리즘을 적용할 수 있으나, 진화알고리즘은 대용량 데이터를 처리할 경우 수행 시간이 증가되어 효율성이 감소되는 문제가 있다. 본 논문은 지도 군집화보다 강인한인 지도 퍼지 군집화를 효율적으로 생성하기 위해 진화성이 우수한 휴리스틱 분할 진화알고리즘을 제안한다. 휴리스틱 분할 진화알고리즘은 개체를 생성할 때 문제영역의 지식을 반영한 휴리스틱 연산으로 탐색 시간을 단축시키고, 개체 평가 단계에서 전체 데이터 대신 샘플링된 부분 데이터들을 이용하여 진화하는 분할 진화 방법으로 수행 시간을 단축시킴으로써 진화알고리즘의 효율성을 높인다. 또한 효율적으로 개체를 평가하기 위해 지도 퍼지 군집화 알고리즘인 지도 분할 군집화 알고리즘(SPC: supervised partitional clustering)을 제안한다. 제안한 방법은 이차원 실험 데이터에 대해서 정확성과 효율성을 분석하여 그 타당성을 확인한다.