유비쿼터스(Ubiquitous)는 공간적 진화과정을 그 축으로 하여 물리공간, 전자공간, 그리고 궁극적으로 유비쿼터스 공간인 이른바 '제3공간'을 창출한다. 물리공간의 비효율성과 전자공간의 불안정성을 극복한 제3공간은 언제, 어디서나 도처에 존재하는 유비쿼터스 네트워크(broadband network + mobile network + wireless network)와 센서(sensor), 칩(chip) 등과 같이 아주 작은 컴퓨터가 내재되어 있는 사물들(things)의 연결과 통합으로 구성된다.
본 논문에서는 고정비용수송문제와 같은 다양한 네트워크 최적화 문제들에 적용될 수 있는 새로운 진화 알고리즘을 소개한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 진화 알고리즘과 비교에서 두가지 다른 특징을 지닌다. 첫째, 해 표현법이 다르다. 초기에, 모든 유전인자 값이 '0'으로 설정된다. 둘째, 각 해들은 일치하는 적합도 값에 따라 일종의 라마크식(Lamarckian) 적응 과정을 수행한다. 제안하는 적응적 진화 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 고정비용수송문제에 적용하였으며 또한 동시에 제안하는 알고리즘을 최적화하기 위해 다양한 실험을 수행하였다. 결론적으로, 제안하는 알고리즘은 기존에 고정비용수송문제를 위해 제안된 가장 우수한 알고리즘보다 더 우수한 성능을 보여주었다.
최근 들어 생물학적 두뇌에 대한 관심이 높아지고 있으며, 그에 따라 인공두뇌의 개발이나 두뇌의 기능을 밝히고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 특히 셀룰라 오토마타는 간단한 규칙들의 조합으로 복잡한 현상을 표현하는 모델로 복잡한 두뇌를 표현하기에 적합한 모델로 복잡한 두뇌를 표현하기에 적합한 모델일 기대된다. 셀룰라 오토마타 상에서 특정한 기능을 갖도록 신경망 모듈들을 진화시킨 후, 이들을 결합하여 인공두뇌를 개발하고자 하는 시도가 있다. 본 논문에서는 이러한 접근방식의 유용성을 보여주기 위하여 적당한 크기의 셀룰라 오토마타 공간에서 신경망을 만들어내어 이동 로봇의 제어기를 진화방법으로 구성하고자한다. 실험결과 로봇이 벽과 충돌하지 않고 잘 움직일 수 있도록 진화된 제어기를 얻을 수 있었다. 또한 다각적인 분석과정을 통해 진화된 제어기의 구조와 그 작동과정으 밝혀내고자 하였다.
지금까지의 논의를 요약하면 sativa 와 glaverrima 는 독립적으로 분화되었고 sativa 중의 indica 와 japonica 도 원시야생종에서 독립적으로 진화되었는데 중국에서는 japonica와 같이 indica 도 진화되었는데 인도에서는 indica 만이 진화되었다. 벼농사의 시작은 1만년전에 불과하지만 벼 자체의 식물학적인 진화과정은 수백만년의 긴 여정이었다. 벼농사가 중국에서 시작되어 우리나라로 넘어오기까지에 5,000 년을 소요했는데 지금까지의 고고학적 증빙으로는 법금 5000-2300년 사이에 한반도 전역에 벼농사는 널리 전파되었다. 한국으로 전래되기까지의 경로와 연대를 추정하기에는 아직 자료가 많이 부족하다 특히 화분화석, 규화석, 고기후학, 고지리학 그리고 황해의 항해에 관한 자료가 아쉽다. Oka 가(1988) 인도부터 중국에 걸친 지역에서 고고학적 연구가 보다더 진전되기까지는 벼의 식물과 재배의 기원을 결정적으로 말할 수는 없을 것이라고 결논한 것은 이런 사정을 분명히 표현한 것으로 생각된다.
약 4억만년 전에 출현하였을 거미류의 진화를 생태학적인 측면에서 수중생활, 낙엽층 속에서의 생활, 토양틈사이에서의 생활, 땅속에서의 생활, 동굴에서의 생활, 지표위에서의 배회생활, 공중에서 거미그물을 치면서의 생활하는 과정과 그에 속하는 거미류의 종류와 형태변화 등에 관해 진화적인 측면에서 조사연구하여 정리 보고하고자 한다. 우리나라에 존재하지 않는 거미과명의 국명은 Kim (1998c)의 방식에 따랐다.
본 연구는 체육교과 진화에 관해 생태학적으로 조망해 보고 논의 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2007년 개정 체육과 교육과정을 통해서 의미를 모색해보았다. 교육과정을 토대로 체육교과의 진화를 조망한 이유는 개정 체육과 교육과정에는 체육교육의 목표, 가치, 체육교육의 철학적 배경을 담고 있기 때문이다. 본 연구를 통해 타나난 결과는 다음과 같다. 첫째, 현장교사에 대한 역할 강화를 위한 적극적 지원이 강조되어야 한다. 둘째, 체육교과에서 전술이 강조되어야 한다. 셋째, 운동을 단순히 기능 혹은 운동신경수준이 아닌 가드너가 제시한 지능으로 해석하는 것이 필요하다. 넷째, 체육교과의 정상화를 위해서는 현재 고등학교 2, 3학년에서 체육교과 필수 지정에 대한 노력이 필요하다.
This study aims to understand how and why each stage of capitalism grows and changes into the new direction in the moment of crisis, based on the systems thinking approach through the causal loop feedback structure. To achieve the research purpose, it classifies the evolution process of the capitalistic economic system into 4 types: Capitalism 1.0(Classical Laissez-Faire Capitalism), 2.0(Revised Capitalism), 3.0(Neo-liberalism), and 4.0(New Capitalism for the Future). This study focuses particularly on by which feedback structure the growth, crisis, and new transition of capitalism could be explained. The main research results are as follows. The intended positive feedback structure caused the growth at each early stage of capitalism. After that time, as a result of the uncontrolled growth, the negative feedback structure controlling its growth operated on the one hand, while the positive feedback structure amplifying the crisis did on the other hand. The study suggests the Resilient Capitalism as the new evolutional direction of Capitalism 4.0. It can contribute to strengthening its resilience by which all the economic players can recover promptly and flexibly from the crises such as the failure of competition and unemployment.
우리나라는 최근 숲이 우거져 있어 산불이 발생하면 대형화 위험성이 증대하고, 인력접근이 제한되어 항공기에 의한 진화율이 90% 이상이 된다. 그러므로 항공기 특히 헬기의 산불진화 활용성은 점차 증대 될 전망이다. 아울러 산불진화의 전 과정에 있어서 헬기 물 살포 기술은 안전한 헬기운항과 효율적인 산불진화의 성공요인으로서 특히, 표준화된 물 살포 기술은 매우 필요하다. 그러나 아직 헬기 물 살포 기술이 표준화 되지 않으므로 인하여 산불진화의 효율성과 안전성이 떨어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 산불 현장 공중진화 경험을 바탕으로 11개의 헬기 물 살포 유형을 제안하였다.
일반적으로 혁신체제론은 혁신주체, 제도 및 상호 네트워킹을 통한 상호학습을 통해 혁신역량이 향상되게 되며, 궁극적으로 이를 통해 혁신체제 자체가 진화한다고 설명하고 있다. 본 연구는 기존 산업들과 정책적 산업적 차별화된 특성을 갖는 고령친화산업이라는 신산업 분야에 대한 '혁신체제의 형성 및 진화과정'을 동태적 관점에서 살펴봄으로써 향후 사회문제 해결과 관련된 유사분야(보건, 환경, 안전 등)의 혁신활동 수행에 따른 국가 R&D 정책에 시사점을 제시하는데 그 목적을 두고 있다. 연구결과, 공공성과 수익성의 결합이라는 고령친화산업의 특성으로 인해 기존 산업과 상이한 새로운 혁신체제의 형성 및 진화과정을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구는 기존의 전통산업에 치우쳐져 있던 혁신체제 연구에 있어 새로운 산업분야를 소개함으로써 보다 다양한 산업에 대한 혁신체제연구의 확장에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 유전 알고리즘의 성능 향상을 위해 교배(Crossover) 기법의 중요 매개변수인 교배 교차점(Crossover Point)의 수를 개체군(Population)의 진화 과정 중에 적응적으로 변화 할 수 있는 자기-적응형(Self-Adaptive) 교배 기법을 제안한다. 이를 위해 제안 교배 기법은 전체 개체군을 다수개의 작은 개체군들로 군집화(Grouping)하여 일차적으로 서로 다른 교차점을 갖는 교배 기법을 적용시키고, 그 후 각 군집의 개체(Individual)들의 선택률을 기반으로 군집들간의 경쟁을 수행한다. 이는 유전 알고리즘이 개체군의 진화 과정 중에 문제에 적합한 교차점을 갖는 교배 기법을 적응적으로 사용할 수 있도록 한다. 또한 제안 교배 기법은 진화 과정 중에 교차점이 지속적으로 변화되므로 알고리즘 초반에는 높은 탐색 능력을 보유하게 되고 후반에는 높은 부분-해(Building-Block) 보존 능력을 지니게 되어, 최적 해(Optimal Solution)로의 수렴 능력이 향상된다. Deceptive 문제를 통해 제안 자기-적응형 교배 기법과 기존 (고정 교차점) 교배 기법의 성능을 비교 하였으며, 실험 결과로부터 제안 교배의 성능 우위를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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