'저가의 고속 무선데이터 서비스'를 지향하는 이동통신 기술진화의 경제성, 최근 모바일 데이터 트래픽의 급증에 따른 3세대 이동통신 망으로의 대응 한계 등에 따라 국내외에서 LTE 및 4세대 이동통신으로 진화가 본격화되고 있다. 차세대 이동통신 망으로의 조기 진화 시 발생하는 참여주체간 효용의 trade-off 문제, 이동통신 사업자의 망 진화 요인분석 등의 차세대 이동통신 망으로의 진화과정에서 발생하는 주요 이슈를 검토하고, 4세대 이동통신용 주파수 조기 확보, 차세대 망 투자에 대한 정책적 인센티브 제공 등 국내 차세대 이동통신 망 투자를 촉진할 수 있는 정책방향을 제시한다.
정보시스템의 개발전략에는 대표적으로 총괄적, 점증적, 진화적 개발전략이 있다. 현재 규모가 큰 사업의 경우, 점증적, 진화적 개발전략을 사용하여 정보시스템을 개발하고 있지만, 개발전략을 적용하기 위한 세부적인 지침이 너무 일반적이거나 부재한 것이 현실이다. 또한, 개발전략에 따른 개발 수명주기 단계별 산출물 관리 체계의 효율성 저하로 사업관리에 어려움이 있었다. 따라서 효율적인 정보시스템 사업추진 및 관리를 위해서 개발전략에 대한 세부적인 지침과 개발 산출물에 대한 관리체계의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 점증적, 진화적 개발전략에 대한 일반 지침을 제시하였고, 개발전략에 따른 개발 수명주기 단계 산출물을 효율적으로 관리하는 체계를 제안하였다.
전기기기 최적 설계에 있어서 결정론적 최적화 방법은 국부해를 빠른 속도로 찾을 수 있지만 최적값에 대한 보장이 어려우므로 비결정론적 방법인 진화전략 알고리즘을 많이 사용한다. 전기기기 최적화에 쓰이는 많은 확률적 알고리즘 중에서 진화 전략 알고리즘은 시뮬레이티드 어닐링과 유전 알고리즘을 결합한 방법으로, 전체 최적점 탐색이 가능할 뿐만 아니라 알고리즘이 비교적 간단하면서도 빠른 수렴 특성을 갖고 있다. 그리고, 종류 또한 다양하다. 진화 전략 알고리즘 중에서 중요한 것은 수렴속도와 성공률에 기여하는 파라미터들을 잘 선정하는 것이다. 본 논문에서는, 진화 전략 알고리즘의 중요한 인자인 자식 세대의 개수인 ${\lambda}$값과 ${\alpha}$값을 변화시켜 가면서 변수 개수에 따른 최적화된 조합을 제시한다. 본 논문의 결과는 전기기기 최적 설계에 응용하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 진화 전략 알고리즘(Evolution Strategy Algorithm)를 이용한 L1B4 선형 초음파 모터(L1B4-USM)의 최적 설계 기법을 제시하고자 한다. 유한요소법(Finite Element Method)을 정식화 하였고, 2차원 유한요소법을 L1B4-USM의 임피던스와 모드의 해석을 통해 검증 하였다. 검증된 2차원 유한 요소 해석을 통한 선형 초음파 모터의 임피던스 해석, mode 해석 및 최적 모드의 탐색 프로그램, 자동 요소분할 프로그램 그리고 진화 전략 알고리즘을 수행하였다. 이를 통해 선형 초음파 모터의 L1모드, B4 모드 각각이 발생하는 공진주파수를 일치시키며, 최대 속도를 얻기 위한 최적 설계기법을 완성 하였고, 최적화된 형상의 L1B4-USM를 설계하였다.
본 논문은 기존의 정전력 제어 대신에 용접품질을 향상시키기 위해 새로운 제어기법을 제안하였다. 제안된 방식을 구현하기 위해 미분기하학 이론을 근거로 한 비선형 피드백 선형화 기법을 이용하여 스폿용접 시스템을 선형시스템으로 한 후 진화전략을 이용하여 PI제어기의 최적 이득을 얻는다. 진화전략은 제어파라미터 최적화 문제를 풀기 위한 방법으로 자연진화의 원리를 모방한 알고리즘이다. 시뮬레이션과 실험결과는 진화전략에 의한 가변전력 제어의 성능이 기존의 제어방법보다 훨씬 더 우수하다는 것을 보여준다.
본논문에서는 라마르크 진화와 볼드윈 효과를 진화전략에 적용하여 진화전략의 수렴성에 대해서 고찰한다. 또한 진화전략의 탐색법으로 랜덤 지역탐색법과 강화 지역 탐색법을 제안한다. 랜덤지역탐색은 미리 정한 일정한 회수의 지역탐색을 랜덤하게 수행하는 것이고 강화 지역탐색은 주어진 범위내에 존재하는 모든개체의 적합도를 평가하여 가장 적합도가 높은 개체 주변을 탐색하는 것이다. 이러한 관점에서 라마르크 진화와 볼드윈 효과를 기본으로 하는 강화 지역탐색은 단순히 랜덤하게 주변개체의 적합도를 탐색하는 것이 아니라 해 공간상에서 적합도가 높아지는 방향으로 지역 탐색을 행함으로써 랜덤 지역탐색에 비해 보다 효과적으로 주변 개체를 탐색할 수 있어 전역적 탐색능력의 향상은 물론 수렴속도의 향상은 가져 올수 있었다. 결과적으로 진화과정에 학습을 도입함으로써 진화만으로 최적해를 탐색할때보다 그성능이 향상됨을 볼 수 있다, 제안한 방법은 다양한 함수최적화 문제에 적용하여 그 시뮬레이션을 통해 학습이 진화에 미치는 영향에 대해서 고찰한다.
2007년 본격적으로 시장에 출시된 터치폰은 시장의 관심을 받으며, 휴대전화의 한 영역으로 자리매김하였다. 전세계 휴대전화 시장에서 터치폰이 차지하는 비중은 급속도로 증가하고 있다. 삼성전자는 시장에 후발주자로서 터치폰 시장에 진입하였음에도 불구하고, 2009년 3분기 기준 전세계 터치폰 시장의 23.9% 점유율을 차지하며 1위를 차지하고 있다.터치폰에서의 선전으로 삼성전자는 전세계 휴대전화 판매량의 20.3%를 달성하며 2위 자리를 확고히 하고 있다. 이러한 상승 추세는 지속될 것으로 보이며, 터치폰에서의 성공에는 TouchWiz UX가 중심에 있다고 할 수 있다. 본 세션에서는 TouchWiz UX를 통한 삼성 터치폰의 성공 전략에 대해 소개하고자한다. 우선 TouchWiz UX가 탄생할 수 있었던 배경으로서 당사의 디자인 철학이자 UX 다지인 철학을 간단하게 소개한다. "Creating Emotional Journey"라는 슬로건 아래 "Desire", "Intrigue", "Delight"라는 핵심철학을 공유하고 있다. 다음으로 TouchWiz UX를 성공 시킬 수 있었던 UX 추진 전략을 "Good UX 전략", "브랜드화 전략", "진화 전략", "확산 전략" 으로 나누어 소개한다. 첫째, Good UX 전략에서는 "Simple", "Robust", "Reliable"의 3대 원칙하에 사용성이 높고 감성을 자극하는 UX를 만들기위해 노력하였다. 둘째, 브랜드화 전략에서는 UX를 마케팅에 적극적으로 활용하여 TouchWiz라는 UX 브랜드를 탄생시켰다. 셋째, 진화 전략에서는 TouchWiz 1.0에서 2.0으로 진화하는 과정에서 핵심적인 부분은 유지하면서 발전시켜 나가는 전략을 선택하였다. 넷째, 확산 전략에서는 TouchWiz UX가 각기 다른 OS, Platform, 사업자에 따라 공통화, 차별화를 병행하여 확산하였다. 마지막으로, 내년에 소개될 TouchWiz 3.0에 대해 전략과 키워드를 간단히 소개한다.
최근 스마트폰 확산과 함께 모바일 시장이 개방적인 PC진영으로 편입되면서 ICT 산업구조가 복잡한 개방적 생태계로 재편성되고 있다. 이에 본고에서는 가치 네트워크(Value Network) 관점에서 타 산업 사업자간 상생적 협력관계 구축을 통한 수익배분 모델 등 주요 글로벌 ICT 리더들의 사업전략을 분석하고, 단말 및 서비스 플랫폼을 중심으로 하는 새로운 ICT 생태계의 진화방향을 전망하고자 한다. 특히 앱스 토어를 기반으로 하여 단말 플랫폼을 확장하는 애플의 전략 과 웹을 기반으로 하는 서비스 플랫폼을 통해 이용자의 접점을 확장하는 구글의 사업전략을 비교 분석하여 향후 글로벌 ICT 산업의 전망과 시사점을 제시하고자 한다.
이 연구는 단봉 전역 최적화 성능이 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘을 제안한다. 기존 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘은(ACDE) 개체의 다양성을 보장하여 다봉 전역 최적화 문제에 우수한 "DE/rand/1" 돌연변이 전략을 사용했다. 그러나 이 돌연변이 전략은 수렴 속도가 느려 단봉 전역 최적화 문제에 단점이 있다. 제안 알고리즘은 "DE/rand/1" 돌연변이 전략 대신 수렴 속도가 빠른 "DE/current-to-best/1" 돌연변이 전략을 사용했다. 이때, 개체의 다양성이 부족하여 발생할 수 있는 지역 최적해로의 수렴을 방지하기 위해서 매개변수 초기화 연산이 추가됐다. 매개변수 초기화 연산은 특정세대를 주기로 실행되거나 또는 선택 연산에서 모든 개체가 진화에 실패하는 경우 실행된다. 매개변수 초기화 연산은 각 개체들의 매개변수에 탐험적 특성이 높은 값을 할당하여 넓은 공간을 탐색할 수 있도록 보장한다. 성능 평가 결과, 개선된 적응적 코시 분포 차분 진화 알고리즘이 최신 차분 진화 알고리즘들에 비해 특히, 단봉 전역 최적화 문제에서 성능이 개선됨을 확인했다.
기존의 기술 진화 경로 연구는 주로 거시적 동향 분석 수준에서 이루어져 왔으며 포괄적인 기술정책 방향 수립에는 시사점이 있었으나, 기업 기술 및 특허전략에는 활용가치가 낮았다. 2000년대부터 논문 및 특허 등의 데이터를 활용해 미시적인 기술의 진화 경로를 분석하고, 기업 기술전략에 적용하려는 연구가 증가하고 있다. 그러나 대부분 과거 진화 경로의 서술에 그치고 있으며 기술의 진화 또는 파생-융합 등의 변화에 대한 분석은 전문가의 정성적 판단에 상당부분 의존하고 있다. 본 연구에서는 특허 인용 네트워크를 구축해 미시적 기술의 진화 경로를 도출하고, 기술의 진화와 파생을 동적 기술트리를 통해 분석하는 방법론을 제시한다. 동적 기술트리 분석은 기술의 핵심요소를 체계화하고, 신기술 요소의 신규성과 확장성을 평가해 차세대 기술진화와 파생에 대한 정량적 판단을 가능하게 한다. 이를 통해 차세대 신기술과 파생기술에 대하여 파악, 평가, 비교하고 나아가 예측의 토대를 구축한 것이 본 연구의 의의이다. 본 연구의 결과는 기술 및 특허전략과 포트폴리오 구축의 신뢰성을 높일 수 있는 좋은 도구가 될 것이다. 본 연구에서 제안한 방법론을 이용하여 최근 전력산업에서 기존 교류 송전의 대안으로 주목을 받고 있는 초고압 직류송전 시스템 기술을 대상으로 실증분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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