• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.278-286
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• 2020

죄수 딜레마 게임은 게임 이론의 대표적인 사례로 많은 경제학자, 사회과학자 및 컴퓨터 과학자가 관심을 가지고 연구하고 있다. 근래에는 죄수 딜레마 게임 분석을 위해 유전 알고리즘, 입자 군집 최적화 등의 진화 연산 기법을 적용한 계산적 접근에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 본 연구에서는 3가지의 서로 다른 이진입자 군집 최적화 기법을 사용하여 2명 또는 그 이상의 플레이어가 참여하는 반복 죄수 딜레마 게임에 대한 전략을 진화시켜보고자 한다. 반복 죄수 딜레마 게임에 3가지 버전의 이진 입자 군집 최적화를 적용하여 실험한 결과 자신의 이득을 최대화하기 위한 이기적인 참가들 사이에서도 상호 협력 관계가 구축될 수 있음을 확인하였나 참여자가 많을수록 상호 협력 관계가 구축이 어려워 짐을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권3호
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• pp.257-265
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• 2000

자연계의 많은 합리적인 이기적 개체들 사이에는 수많은 선택적 갈등이 존재한다. 반복적 죄수의 딜레마(Iterated Prisoner's Dilemma: IPD)게임은 합리적인 이기적 개체들 사이의 경쟁과 협동에 대한 선택적 갈등을 다루는데, 사회, 경제 및 생물 시스템에서 협동의 진화를 연구하는데 사용되어 왔다. 이제까지는 게임자의 수와 협동의 관계, 기계학습의 일환으로서의 전략학습, 그리고 이득함수가 협동에 미치는 영향 등에 관한 연구가 있었는데, 이 논문에서는 진화방식을 이용하여 이득함수에 따른 협동연합의 크기와 지역화가 NIPD(N-player IPD)게임에서 협동의 진화에 미치는 영향에 대해 밝히고자 한다. 시뮬레이션 결과 협동개체에 대한 이득함수의 기울기가 배반에 대한 이득함수의 기울기보다 급하거나 최소 연합의 크기가 작을수록 협동연합의 정도가 높게 나타나며 상호작용하는 이웃의 크기가 작을수록 협동연합의 정도가 높게 진화됨을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.310-312
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• 2002

반복적 죄수의 딜레마게임은 복잡한 사회현상들을 모델링 하기 위하여 주로 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 집단을 협동으로 진화시키는데 있어서 전략적 연합을 이용하는 방법과 전략적 연합에 속해 있는 전략들이 연합의 의사를 결정할 때 어떠한 방법을 선택할 경우 더 빠르고 안정적으로 진화하는가에 대한 실험 결과를 제시한다. 의사결정방법으로는 신경망으로 결합에 주로 사용되는 투표방법 Borda 함수, Condorect 함수, 평균방법 그리고 최고이득 함수방법 등을 사용하였다. 실험결과 최고이득 함수 방법이 가장 좋은 결과를 보였으며 결합 방법에 따라 다소 상이한 결과를 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.48-50
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• 1998

반복적 죄수의 딜레마(Iterated Prisoner's Dilemma, IPD)게임은 사회적, 경제적, 그리고 생물학적 시스템에서 협동의 진화를 연구하기 위한 대상으로 사용되어져 왔다. 이제까지 이기적이며 합리적인 개체들 사이에서의 협동의 진화에 대한 완전한 이해를 위하여 게임자의 수와 협동의 관계, 기계학습의 일환으로서의 전략학습, 그리고 이득함수가 협동에 미치는 영향 등에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 이 논문에서는 실험을 통해 이득함수에 따른 협동연합의 크기와 지역화가 NIPD(N-player IPD)게임에서 협동의 진화에 미치는 영향에 대해 밝히고자 한다. 시뮬레이션 결과 이득함수와 협동연합의 크기에 대한 실험에서는 협동개체에 대한 이득함수의 기울기가 배반개체에 대한 이득함수의 기울기보다 급하거나 최소 연합의 크기가 작을수록 협동연합의 정도가 높게 나타남을 알 수 있었다. 그리고 지역화 실험에서는 상호작용하는 이웃의 크기가 작을수록 협동연합의 크기가 크게 진화됨을 알 수 있었다.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제1권1호
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• pp.133-157
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• 2000

This paper deals with the social system from the point of system thinking consisting the fundamental construct of system dynamics. The Bertalanffy's general system theory, having been criticized because of its ambiguity, and the complex science theory, emerging system theory, are integrated by using the system thinking which is characterized with three concepts, 'feedback thinking', 'dynamic thinking', 'operational thinking'. In the integration, system thinking suggests the dynamic pattern of the social system have not only an equilibrium status but also complex status. The science of complexity gives an implication to system dynamics the important of the uncertainty and complexity if we interpret the social system as an open system. To show more concrete description, I simulate the cooperation model based on the iterated prisoner dilemma. The simulation results show the diverse patterns of cooperation and betrayal. Especially the sensitivity of initial payoff will cause the chaotic strategic landscapes as the game gose on. These results mean that we should not give the hasty prescription to control social system artificially. Because social system retains the self-organizing force in itself.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.101-110
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• 2004

사회시스템이나 경제시스템 같이 동적으로 변하는 시스템에서는 그 구성원들 간에 복잡한 상호작용(행동)이 나타나게 되는데 구성원들의 행동은 변화하는 환경에 따라 적응하는 경향을 보인다. 그리고 이들의 행동양상은 흔히 생물학 분야의 조건반사에 비유되기도 한다. 본 논문에서는 복잡한 사회 현상을 모델링하고 분석하기 위하여 반복적 죄수의 딜레마 게임 상에서 에이전트들의 전략적 연합을 통하여 변화하는 환경에 잘 적응하는 일반화 능력이 우수한 에이전트들을 자동 생성하는 방법을 제안한다. 또한 에이전트에 신뢰도를 부여하여 연하의 의사결정에 참가하게 함으로써 일반화 성능을 향상시키는 방법을 소개한다 실험결과, 전략적 연합을 이용하여 진화된 에이전트들은 테스트 에이전트들에 비하여 일반화 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.478-481
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• 2010

본 논문에서는 경제학, 사회학, 수학 분야에서 수십년 전부터 연구해오던 죄수의 딜레마 게임의 협동진화에 대해 고찰해보고자 한다. 반복적 죄수의 딜레마 게임은 게임이론의 가장 기본적인 이론으로써, 사회적 상호작용, 경제활동, 국제관계 등 다양한 현상들을 모델링 하기 위한 하나의 방법이다. 그 중에 N명이 참가하는 반복적 죄수 딜레마 게임의 전략은 유전 알고리즘(Genetic Algorithms, GAs)을 통해 진화적으로 만들어 낼 수 있으며, 이 경우에 그 결과를 일반적인 내쉬 균형 이 아닌, 모든 개체들이 유전알고리즘을 통해 협동으로 수렴하도록 유도할 수 있다는 사실은 상당히 시사하는 바가 크다. 기존에 주로 연구되어오던 죄수의 딜레마 게임은 협동으로의 수렴과정에서 일반적으로 순위기반선택(Rank-based selection)과 1점 교배기법(1point crossover)을 사용한다. 그러나 순위기반선택은 모든 개체에 순위을 매겨야 하기 때문에, 개체수가 커질수록 성능이 저하되며, 1점 교배기법은 개체 값이 분산되어있을 경우, 최적해(Optimal solution)을 찾기 힘들다는 단점이 있어, 개체수가 많은 경우에 적용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 토너먼트 선택기법(Tournament selection)과 자기 적응형 교배기법(Self-adaptive crossover)을 적용한 새로운 기법을 제안한다. 또한 기존 기법과 비교 실험을 통해 제안기법이 기존기법에 비해 평균 수렴시간과 수렴 횟수에서 뛰어난 성능을 보이고 있음을 확인하였다.