• 기술혁신학회지
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• 제15권3호
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• pp.481-499
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• 2012

본 연구는 다음과 같은 분석결과를 제시한다. 먼저 우리나라 10개 산업의 기술생태지형을 결정하는 상호연관관계 K는 9개로 나타났다. 이러한 주성분요인분석결과는 K=N-1의 기술생태지형 구조를 가지고 있음을 보여준다. 둘째, Kauffman NK모형에 따른 우리나라 기술생태지형은 K=N-1인 경우로 다 극점을 존재하는 적응체계로 매우 울퉁불퉁한 기술생태지형을 가지고 있다고 볼 수 있다. 따라서 우리나라의 기술생태계경우에 기술 또는 산업의 수 N이 증가함에 따라서 국소 최적 점의 수는 매우 빠르게 증대할 수 있다. 도출된 분석결과에 따를 경우에 매우 많은 국소 최적 점을 가진 기술생태지형에서 기술탐색과정은 전체 최적 기술조합 또는 기술개발에 효율적으로 도달하기 어려우며, 우리나라 기술생태지형은 매우 복잡한 진화 및 발전체계를 갖고 있음을 의미한다. 본 연구결과의 기술 정책적 시사점은 우리나라 산업간 그리고 기술간에 보다 너무 높은 상호연관성은 기술생태지형에서 효율적이고 창조적 기술개발에 어려움을 수반할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.253-261
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• 2004

게임 이론은 의사 결정 문제와 관련 된 연구와 함께 정립 된 수학적 분석법으로써 1928년 Von Neumann이 유한개의 순수전략이 존재하는 2인 영합게임은 결정적(deterministic)이라는 것을 증명함으로써 수학적 기반을 정립하였고 50년대 초, Nash는 Von Neumann의 이론을 일반화하는 개념을 제안함으로써 현대적 게임이론의 장을 열었다. 이후 진화 생물학 연구자들에 의해 고전적인 게임 이론의 가정에 해당하는 참가자들의 합리성(rationality) 대신 다윈 선택(Darwinian selection)에 의해 게임의 해를 탐색하는 것이 가능하다는 것이 밝혀지게 되었고 진화 생물학자 Maynard Smith에 의해 진화적 안정 전략(Evolutionary Stable Strategy: ESS)의 개념이 정립되면서 현대적 게임 이론으로써 진화적 게임 이론이 체계화 되었다. 한편 이와 같은 진화적 게임 이론에 관한 연구와 함께 생태계의 공진화를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션이 1991년 Hillis에 의해 처음으로 시도되었으며 Kauffman은 다른 종들 간의 공진화적 동역학(dynamics)을 분석하기 위한 NK 모델을 제안하였다. Kauffman은 이 모델을 이용하여 공진화 현상이 어떻게 정적 상태(static state)에 이르며 이 상태들은 게임 이론에서 소개되어진 내쉬 균형이나 ESS에 해당한다는 것을 보여주었다. 이후, 몇몇 연구자들 게임 이론과 진화 알고리즘에 기반한 연산 모델들을 제시해 왔으나 실용적인 문제의 적용에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 이에 본 논문에서는 게임 이론에 기반 한 공진화 알고리즘을(Game theory based Co-Evolutionary Algorithm: GCEA) 제안하고 이 알고리즘을 이용하여 공진화적인 문제들을 효과적으로 해결할 수 있음을 확인하는 것을 목표로 한다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제2권4호
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• pp.463-474
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• 2004

Game theory is a method of mathematical analysis developed to study the decision making process. In 1928, Von Neumann mathematically proved that every two-person, zero-sum game with many pure finite strategies for each player is deterministic. In the early 50's, Nash presented another concept as the basis for a generalization of Von Neumann's theorem. Another central achievement of game theory is the introduction of evolutionary game theory, by which agents can play optimal strategies in the absence of rationality. Through the process of Darwinian selection, a population of agents can evolve to an Evolutionary Stable Strategy (ESS) as introduced by Maynard Smith in 1982. Keeping pace with these game theoretical studies, the first computer simulation of coevolution was tried out by Hillis. Moreover, Kauffman proposed the NK model to analyze coevolutionary dynamics between different species. He showed how coevolutionary phenomenon reaches static states and that these states are either Nash equilibrium or ESS in game theory. Since studies concerning coevolutionary phenomenon were initiated, there have been numerous other researchers who have developed coevolutionary algorithms. In this paper we propose a new coevolutionary algorithm named Game theory based Coevolutionary Algorithm (GCEA) and we confirm that this algorithm can be a solution of evolutionary problems by searching the ESS. To evaluate this newly designed approach, we solve several test Multiobjective Optimization Problems (MOPs). From the results of these evaluations, we confirm that evolutionary game can be embodied by the coevolutionary algorithm and analyze the optimization performance of our algorithm by comparing the performance of our algorithm with that of other evolutionary optimization algorithms.