• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.22-28
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• 2015

본 논문에서는 셀 수준의 진화 프레임워크를 이용하여 인공개체의 행동로직을 진화하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여 셀 수준의 진화 프레임을 구현하였으며 이 프레임 상에서 인공개체가 먹이를 먹기 위해 행동로직을 진화하는 것을 살펴보았다. 인공개체의 행동로직 진화를 관찰하기 위하여 행동결정 로직 프레임을 제안하여 적용하였다. 테스트결과 인공개체가 빠른 세대 내에 먹이를 잘 먹는 로직으로 진화하는 것을 관찰할 수 있었다. 또한 여러 번의 실험을 통하여 대부분의 실험에서 거의 동일한 행동양식을 보이는 것으로 진화하는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 진화 알고리즘을 이용한 알고리즘이나 하드웨어의 진화와는 다른 방법으로서 기본적으로 접근 방법에 차이점이 있다. 이런 결과로 보았을 때 본 논문에서 제안한 프레임워크가 셀 수준의 진화를 관찰해볼 수 있는 좋은 도구가 될 수 있음을 알 수 있다.

• 정신신체의학
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• 제27권1호
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• pp.1-12
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• 2019

한 종에 속하는 개체의 행동 양상은 다양한 변이를 가진다. 같은 종 내에서 다른 행동적 표현형이 유지되는 현상은 진화적으로 적소 특화나 빈도의존성 선택으로 설명할 수 있는데, 아직 명확하게 밝혀진 것은 아니다. 특히 극단적인 행동 양상으로서의 정신병리가 높은 비율로 관찰되는 현상은 진화심리학의 난제 중 하나다. 행동 양상의 다양한 변이 및 정신병리를 진화적인 견지에서 접근하기 위한 몇 가지 틀이 제안될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 개체 간 행동 양상 변이에 관한 진화적 접근을 중심으로 동물 모델과 성격 요인모델, DSM-IV 다축 모델, FSD 모델, RDoC 모델 등을 간략하게 설명하고, 그 연구에 적용할 때 예상되는 장단점을 논의하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.348-350
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• 1998

시뮬레이션 환경이나 실제 환경에서 이동 로봇의 제어에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 연구 중에서 이동 로봇이 장애물을 피한다거나, 움직이는 물체를 잡는 등의 행동을 유전자 알고리즘 등의 진화 알고리즘으로 만들어내는 연구가 최근 활발하다. 이전의 연구에서는 셀룰라 오토마타 상에서 진화의 방법으로 신경망을 성장시키는 모델을 제시하고, 그 유용성을 입증하고자 이동로봇의 제어에 적용하여 나름대로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 이러한 진화의 방법은 환경에 제한된 제어기를 만들어 내는 문제점이 있어 본 논문에서는 점증적인 진화의 방법을 이용하여 좀더 다양한 환경에 적응할 수 있는 제어기를 만들어 내고자 한다. 점증적 방법은 초기에 간단한 행동으로 해결할 수 있는 환경에 맞도록 제어기를 진화시킨 다음, 점차 복잡한 행동이 요구되는 환경에서 제어기를 점증적으로 진화시킨다. 실험 결과, 점증적 진화의 방법이 좀더 효율적으로 로봇을 진화시키고 환경의 변화에 보다 강한 것을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.35-38
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• 2003

최근 컴퓨터 게임의 확산과 함께 보다 나은 가상환경 생성을 위한 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다 다양한 환경에서 지능적으로 행동하는 인공 캐릭터의 설계를 위해 다양한 인공지능 기술이 적용되고 있다. 하지만 게임의 캐릭터 설계에 적용된 휴리스틱이나 규칙기반 시스템 등의 기존 인공지능 기술은 게임 개발자에 의존적이기 때문에 플레이어가 쉽게 캐릭터의 행동패턴을 파악하여 게임의 흥미를 저하시키는 단점이 있다 따라서 진화연산이나 신경망 등의 학습기반 인공지능 기술의 게임에의 적용이 모색되고 있다 특히 진화를 이용한 지능기술은 자연계의 복잡성과 의외성을 모방하여 최적화된 지능보다는 속임수/의외성 등의 창의적인 지능행동의 생성을 가능하게 하며 새로운 게임전략의 생성, 게임 캐릭터의 성격형성 및 다양한 행동 생성 등에 매우 유용하다. 본 논문에서는 진화기술의 게임에의 효과적인 적용을 위해 진화엔진을 설계 및 제작하고 인공지능 시뮬레이터에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.28-31
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• 2002

본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안한다. 이것은 자연계의 생물이 진화와 학습을 통해 환경에 적응해 나가는 방식과 유사하다. 또한 본 논문에서는 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다 포섭 구조는 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다. 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경 망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다. 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇을 이용해 실제 환경에서 구현함으로서 그 유효성을 입증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.6-8
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• 1999

시뮬레이션 환경이나 실제 환경에서 이동 로봇 제어기를 진화 알고리즘으로 만들어내는 연구가 최근 활발하다. 이전의 연구에서는 기존의 단순한 진화 알고리즘이 환경에 제한된 제어기를 만들어 내는 문제점을 해결하기 위한 방법으로 셀룰라 오토마타 기반 신경망의 점증적 진화방법을 제시하였다. 점증적 진화 방법은 초기에 간단한 행동으로 해결할 수 있는 환경에 맞도록 제어기를 진화시킨 다음, 점차 복잡한 행동이 요구되는 환경에서 제어기를 점증적으로 진화시킨다. 실험결과, 점증적 진화의 방법이 좀 더 효율적으로 로봇을 진화시키고 환경의 변화에 보다 강한 것을 알 수 있었다. 그러나 이전연구에서의 점증적 진화 방법은 한 단계에서 진화가 끝난 후 다음 단계로 넘어갈 개체를 사람이 선택해야 하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 다양한 방법을 제시하고 실험을 통해 그 유용성을 보이고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제12권3호
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• pp.67-82
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• 2006

가상 로봇의 행동 진화를 위해서 규칙 구성자와 연결 구성자를 구성하여 분류 규칙과 진화 신경망을 형성하는 혼합형 행동 진화 모델(Hybrid Behavior Evolution Model)을 제안한다. 본 모델에서는 행동 지식을 두 수준에서 표현하였다. 상위 수준에서는 규칙 구성자와 연결 구성자를 구성하여 표현력을 향상시켰다. 하위 수준에서는 행동 지식을 비트 스트링 형태의 염색체로 표현하여, 이들 염색체를 대상으로 유전자 연산을 적용하여 학습을 수행시켰다. 적합도가 최적인 염색체를 추출하여 가상 로봇을 구성하였다. 구성된 가상 로봇은 주변 상황을 인식하여 입력 정보와 규칙 정보를 이용하여 패턴을 분류하였고, 그 결과를 신경망에서 처리하여 행동하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 HBES(Hybrid Behavior Evolution System)를 개발하여 가상 로봇의 먹이 수집 문제에 적용하였다. 제안한 시스템을 실험한 결과, 동일한 조건의 진화 신경망보다 학습 시간이 적게 소요되었다. 그리고, 규칙이 적합도 향상에 주는 영향을 평가하기 위해서, 학습이 완료된 염색체들에 대해서 규칙을 적용한 것과, 그렇지 않은 것을 각각 수행하여 적합도를 측정하였다. 그 결과, 규칙을 적용하지 않으면 적합도가 저하되는 것을 확인하였다. 제안된 모델은 가상 로봇의 행동 진화에 있어서 기존의 진화 신경망 방식 보다 학습 성능이 우수하고 규칙적인 행동을 수행하는 것을 확인하였다.

• 인지과학
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• 제15권4호
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• pp.67-75
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• 2004

인간이 진화의 산물이라면 인간의 두뇌도 당연히 진화의산물이다. 따라서 인간의 두뇌를 연구하는 데에는 진화적 관점이 필수적으로 요구된다. 그래서 나는 이 짤막한 논문에서 우리 인간을 제외한 다른 동물도 사고의 능력을 갖추고 있다는 사실을 증명해줄 수 있는 직접 또는 간접적 증거들을 제시하고 그러한 정보들이 우리 두뇌의 진화를 이해하는 데 어떤 함의가 있는지 논의하고자 한다. 동물의 인지 능력을 엿볼 수 있는 대표적인 행동들로 도구의 사용, 동물들이 만드는 각종 구조물, 진화의 역사 동안 한번도 전하지 못했던 새로운 문제에 대한 해결책, 속임수, 언어, 그리고 복잡한 사회구조에 대한 이해 등에 대해 동물행동학자들의 관찰 견과를 간략히 소개한다. 아울러 지난 몇 년간 본인이 추진해온 한국영장류 연구소(Institute of Primate Research and Conservation: iPRC)의 건립 계획과 연구 목표를 간략하게나마 밝히고자 한다.

• 통합자연과학논문집
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• 제1권1호
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• pp.5-13
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• 2008

본 논문은 국지적 상호작용 하에서 행위자들간에 특성의 차이에 근거한 구별짓기가 협조적 행위의 진화에 미치는 영향을 분석한다. 이 논문에서는 이러한 구별짓기의 성향이 왜, 그리고 어떤 메커니즘을 통해서 진화해나가는지를 보이고자 시도할 것이다. 아울러 구별짓기 성향과 함께 내부인과 외부인을 향한 행동을 다르게 함으로써 어떻게 내부인에 대한 이타적 협조행동을 발생시키는지, 더 나아가 구별짓기의 근거가 되는 행위자들의 여러 특성들(생물학적 혹은 문화적)은 어떻게 변화해 나가고 이들 특성의 변화가 구별짓기와 협조적 행동에 어떤 효과를 가져오는지를 살펴보고자 한다. 더 나아가 본 논문에서는 구별짓기가 협조적 행위의 진화에 영향을 미치는 과정을 장/단기로 구분함으로써 구별짓기의 효과를 보다 명확히 규명하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.137-139
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• 2000

이동로봇을 위한 제어기를 개발하려는 폭넓은 연구가 진행되어 왔다. 특히, 몇몇 연구가들은 유전자 알고리즘이나 유전자 프로그래밍과 같은 진화 알고리즘을 사용하여 장애물 피하기, 포식자 피하기, 이동하는 먹이 잡기 등의 기능을 수행하는 이동로봇 제어기를 개발하였다. 이러한 연구 선상에서, 우리는 이동로봇을 제어하기 위해 셀룰라 오토마타 상에서 진화된 CAM-Brain을 적용하는 방법을 보여왔다. 그러나, 이러한 접근방법은 로봇이 복잡한 환경에서 적합한 행동을 수행하도록 만드는데 한계가 있었다. 본 논문에서는, Maes의 행동선택 방법론을 이용하여 간단한 행동을 하도록 진화된 모듈들을 결합함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 실험 결과는 이러한 접근방법이 복잡한 환경을 위한 신경망 제어기를 개발하는데 가능성이 있음을 보여주었다.