The notion of smart cities, presently, is a highly popular topic in urban policy circles. This concept is adopted by many cities across the world-with an aim of increasing urban smartness in various ways and areas. Productivity, innovation, liveability, wellbeing, accessibility, sustainability, governance, planning, and citizen participation are among these areas. Despite good policy intentions, smart city initiatives in practice had only limited impact in delivering the desired urban outcomes. This paper aims to investigate the smart city phenomenon and its planning practice approaches from an evolutionary perspective. The study places smart city plans and strategies of a number of cities across the globe under the microscope. The findings reveal that current smart city efforts are not adequate to combat the challenges of the Anthropocene epoch-that is already upon us. This paper concludes with a consolidated definition of smart and sustainable cities and considerations for moving towards Post-Anthropocentric urbanism-that is truly smart and sustainable urbanism-to avoid an imminent urban ecocide.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.6
no.4
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pp.71-80
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1996
This paper presents stabilization and position control of the Inverted-Pendulum system with cart by using Evolution Strategies that is one of the Evolutionary Computation and is effective in searching real number. The control input of the Inverted-Pendulum is the element of chromosome corresponding to the divided space of Inverted-Pendulum state variable x, x, 0, 0 . In general, the larger the length of the chromosome is, the longer the time of evolution to search optimal solution is. So in this paper, we propose a scheme that reduce the state space by half by taking the method, that is, converting only the sign of the control input without obtaining separately for the symmetrical sections of the Inverted-Pendulum to improve the speed of Evolution, and improved the efficiency of the entire system in addition to the improvement of the chromosome's evolution time by carrying out the chromosome's evolutional process by two steps one of which is that cart is positioned near the control point and the other cart is positioned far from that point. We propose another method that is Neural Network-Evolution StrategiedNN-ES) Controller. We verify the effectiveness of the proposed control scheme by computer simulations.
Marker-assisted gene pyramiding aims to produce individuals with superior economic traits according to the optimal breeding scheme which involves selecting a series of favorite target alleles after cross of base populations and pyramiding them into a single genotype. Inspired by the science of evolutionary computation, we used the metaphor of hill-climbing to model the dynamic behavior of gene pyramiding. In consideration of the traditional cross program of animals along with the features of animal segregating populations, four types of cross programs and two types of selection strategies for gene pyramiding are performed from a practical perspective. Two population cross for pyramiding two genes (denoted II), three population cascading cross for pyramiding three genes(denoted III), four population symmetry (denoted IIII-S) and cascading cross for pyramiding four genes (denoted IIII-C), and various schemes (denoted cross program-A-E) are designed for each cross program given different levels of initial favorite allele frequencies, base population sizes and trait heritabilities. The process of gene pyramiding breeding for various schemes are simulated and compared based on the population hamming distance, average superior genotype frequencies and average phenotypic values. By simulation, the results show that the larger base population size and the higher the initial favorite allele frequency the higher the efficiency of gene pyramiding. Parents cross order is shown to be the most important factor in a cascading cross, but has no significant influence on the symmetric cross. The results also show that genotypic selection strategy is superior to phenotypic selection in accelerating gene pyramiding. Moreover, the method and corresponding software was used to compare different cross schemes and selection strategies.
A brain-based evolutionary approach developed by reflecting the brain functions and authentic science is consisted of Affective, Behavioral, and Cognitive domains, and within each domain the processes of Diversifying, Evaluating, and Furthering are proceeded (ABC-DEF). Two core components of creativity of originality and usefulness are inherent in each step. So, this study analyzed scientific creativity with the originality and usefulness components in cognitive domain, which is composed of diversifying the meanings inherent in the results of observations or experiments (C-D), evaluating the meanings (C-E), and furthering (C-F) in learning of 'World of Plants' unit which includes two topics of 'Plants on Land' and 'Plants in Water and Special Environment'. A total of 20 fourth grade students at Y elementary school in Gyeonggi province participated in the study. The main results of this study are as follows. First, the scientific creativity in step C-D (Diversifying stage) was assessed according to the scientific creativity assessment formula. The scores of scientific creativity were quite different with topics and showed different pattern in the originality and usefulness components. Second, when the students compare and evaluate the values of each meaning (C-E stage), they weighed more on usefulness than originality, such as "because it is useful" or "because it solve many everyday problems". Third, the overall scores of scientific creativity in step C-F (Furthering stage), as compared with those of step C-D, were low and showed decrease in the average scores of originality from 9.8 to 7.5 points, whereas increase in the average scores of usefulness from 5.4 to 6.1 points. In conclusion, these results showed that, even though the levels were not so high, the students, as scientists, can exhibit the scientific creativity in the processes of diversifying, comparing and evaluating, and applying the meanings about the results obtained by observations or experiments. The specific and various strategies to help students express their potential scientific creativity more effectively need to be developed.
Analysis of bargaining games utilizing evolutionary computation in recent years has dealt with important issues in the field of game theory. In this paper, we investigated interaction and coevolution process among heterogeneous artificial agents using evolutionary computation in the bargaining game. We present three kinds of evolving-strategic agents participating in the bargaining games; genetic algorithms (GA), particle swarm optimization (PSO) and differential evolution (DE). The co-evolutionary processes among three kinds of artificial agents which are GA-agent, PSO-agent, and DE-agent are tested to observe which EC-agent shows the best performance in the bargaining game. The simulation results show that a PSO-agent is better than a GA-agent and a DE-agent, and that a GA-agent is better than a DE-agent with respect to co-evolution in bargaining game. In order to understand why a PSO-agent is the best among three kinds of artificial agents in the bargaining game, we observed the strategies of artificial agents after completion of game. The results indicated that the PSO-agent evolves in direction of the strategy to gain as much as possible at the risk of gaining no property upon failure of the transaction, while the GA-agent and the DE-agent evolve in direction of the strategy to accomplish the transaction regardless of the quantity.
This article aims to search for moral educational implication of J. D. Greene's recent neuro-scientific approaches to deontological ethics. Recently new technique in neuroscience such as fMRI is applied to moral and social psychological concepts or terms, and 'affective primacy' and 'automaticity' principles are highlighted as basic concepts of the new paradigm. When these principles are introduced to ethical theories, it makes rooms of new and different interpretations of them. J. D. Greene et al. claim that deontological moral judgments or theories are just a kind of post hoc rationalization for intuitions or emotions by ways of neuroscientific findings and evolutionary interpretation. For example, Kant's categorical imperative in which a maxim should be universalizable to be as a principle, might be a product of moral intuition. Firstly this article tries to search for intellectual backgrounds of the social intuitionalism where Greens' thought originates. Secondly, this article tries to collect and summarize his arguments about moral dilemma responses, personal-impersonal dilemma catergorizing hypothesis, fMRI data interpretations by ways of evolutionary theory, cultural and social psychological theories, application to deontological and consequential theories, and his suggestion that deontological ethics shoud be rejected as a normative ethical thought and consequentialism be a promising theory etc. Thirdly, this tries to analyse and critically exam those aspects and argumentation, especially from viewpoints of the ethicists whose various strategies seek to defeat Greene's claims. Fourthly, this article criticizes that his arguments make a few critical mistakes in methodology and data interpretation. Last, this article seeks to find its implications for moral education in korea, in which in spite of incomplete argumentation of his neuroscientific approach to morality, neuroethics needs to be introduced as a new approach and educational content, and critical materials as well.
In circumstances that case studies of management strategy for the domestic media company were rare, this study was performed case analysis of CJ E&M, representative new media/contents company in Korea. An evolutionary perspective is applied to diversification of the business and the external environmental analysis/resource based view are applied to capability evaluation since the inauguration as analysis frameworks. Unlike other media companies, CJ E&M have increased synergies of scale through horizontal, vertical diversification and superior contents strategies. furthermore, there are many advantages of enthusiasm of the leadership, expertise, high human configuration, creative corporate culture, effective contents portfolio. However, it is necessary to note that too much emphasis on competition and the performance of the organization may make organizational atmosphere rigid and weaken the global competitiveness.
Purpose - Research on the ability of domestic public institutions to conduct business is being conducted. Research on government support policy for public technology projects, emphasizes technology creation. Public agencies are encouraging evolutionary barriers at the stage of realistic business. This paper presents the policy possibilities by presenting policies and strategies based on corporate public policy. Research design, data, and methodology - In this study, we surveyed the actual state of public technology commercialization based on the data on state of technology commercialization of public institutions. We collected and analyzed the literature data to enhance the competitiveness of technology commercialization by identifying success cases of public technology commercialization. In Korea, there are not many research papers that provide policy alternatives for technical commercialization of public research institutes. Therefore, in this paper, we review various government policies and check the status of technology commercialization to increase its value. Results - As a result of this study, it is suggested that various policy development is necessary for the commercialization of public technology, because it is important to increase the value of technology users, suppliers, investors and customers through various network activation. In particular, it is necessary to establish differentiated Korean public technology commercialization model for the proliferation of public technology commercialization by presenting methodical model of technical commercialization. Conclusions - Through this study, it is important to raise the competitiveness of domestic public technology commercialization, to create economic value, and to improve the performance of technology commercialization. Therefore, it is necessary to contribute to the creation of research achievement, research method of excellent technology, and method of commercializing technology, and to create achievement of technical commercialization in the future. In addition, from the viewpoint of commercialization of technology, strategies for creating value through utilization of public technology should be prepared, and a plan for mutual prosperity among domestic companies should be prepared. Policy alternatives of various public technology commercialization to build national competitiveness have been developed, and various examples of performance for the performance of public technology commercialization should be derived.
Modem soft computing methods, such as neural networks, evolutionary models and fuzzy logic, are mainly inspired by the problem solving strategies the biological systems use in nature. As such, the soft computing methods are fundamentally different from the conventional engineering problem solving methods, which are based on mathematics. In the author's opinion, these fundamental differences are the key to the full understanding of the soft computing methods and in the realization of their full potential in engineering applications. The main theme of this paper is to discuss the fundamental differences between the soft computing methods and the mathematically based conventional methods in engineering problems, and to explore the potential of soft computing methods in new ways of formulating and solving the otherwise intractable engineering problems. Inverse problems are identified as a class of particularly difficult engineering problems, and the special capabilities of the soft computing methods in inverse problems are discussed. Soft computing methods are especially suited for engineering design, which can be considered as a special class of inverse problems. Several examples from the research work of the author and his co-workers are presented and discussed to illustrate the main points raised in this paper.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.690-693
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2003
The purpose of two player game is that a player beats an enemy. In order to win to various enemies, a learning of various strategies is indispensable. However, the optimal action to overcome the enemies will change when the game done over and again because the enemy's actions also change dynamically. Sol it is din-cult that the player aquires the optimal action and that the specific player keeps winning to various enemies. Species who have a competition relation and affect other's existence is called a coevolution. Coevolution has recently attracred considerable interest in the community of Artificial Life and Evolutionary Computation(1). In this paper, we apply Classifier System for agent team to two player game. A reward and a penalty are given to the used rules when the agent achieve specific action in the game and each team's rulebase are evaluated based on the ranking in the league. We show that all teams can acquire the optimal actions by coevolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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