본 논문에서는 복잡적응계 이론에 근거하여 공학교육인증제도와 글쓰기와의 관계를 분석하고 효과적인 공학적 글쓰기 교육 방법을 연구하였다. 인증제도 도입으로 인하여 공학교육은 창발현상을 지속적으로 유지하며 새로운 질서체계를 갖추어 나가고 있는 가운데 의사소통의 중요성을 부각시키고, 다양한 공학적 글쓰기 교육 모형을 요구하고 있다. 이에 대하여 본 연구는 상황학습방법과 글쓰기 포트폴리오 도입 방법을 제안하고, 이를 통해 학생들의 글쓰기 능력향상에 변화가 있었음을 확인하였다. 이러한 논의는 공학교육에서 새로운 공학적 글쓰기 교육 방안을 모색하는 계기가 될 것이다.
시스템 다이나믹스는 전통적인 단선론적 인과론을 극복하고 시스템의 동태적 특성을 파악하는데 상당한 공헌을 하였다. 그러나 이러한 시스템의 특성을 방정식에 의존하는 시뮬레이션 기법(Equation-Based Simulation:EBS)을 이용하여 분석하는 경우 방정식으로 묘사하기 어려운 복잡적응시스템(Complex Adaptive System)에서는 한계를 갖고 있다. 따라서 시스템의 동태적 특성을 좀더 정확히 파악을 하기 위해서는 시스템을 구성하는 개체(agent)들의 행동이 시스템 전체에 미치는 영향들을 모형화 함으로써 파악하는 것이 바람직하다고 할 수 있다. 본 연구는 이러한 개체지향 시뮬레이션(Agent-eased Simulation: ABS)의 기법을 복잡성과학의 패러다임을 소개함으로써 그 중요성을 설명하고자 한다. 특히 카오스 이론으로부터 복잡성과학으로의 발전 과정을 개념을 중심으로 논의함으로서 복잡적응시스템의 이해를 돕고자 한다. 또한 ABS가 실제로 전통적인 EBS가 묘사하는 생태계 시스템의 변화를 잘 묘사할 수 있다는 사실을 보여주기 위하여 3개체가 있는 Lotka-Voltera 모형을 Cellular Automata 라는 ABS에 기반 한 시뮬레이션 기법을 활용하여 그 사용가능성을 제시하고자 한다.
본 총설에서는 산림생태계의 생태수문시스템을 복잡계의 관점에서 바라 보았을 때, (1) 생태수문계의 구성 요소들이 상호작용을 통해 망을 형성하고 집단적인 반응을 하며, (2) 복잡정교한 정보 처리를 수행하고, (3) 자기-조직화 과정을 통해 적응해 가는 복잡계의 특징들을 볼 수 있을 것이라고 가정하였다. 제시된 과정망 그리기의 결과는 생태수문계에 관여하는 다양한 시공간 규모의 과정들이 실제로 관련 변수들 간의 되먹임과 정보 흐름의 망을 형성하고 있음을 명확히 보여준다. 또한 구성 변수들이 독특한 형태(즉, 차별화된 결합 형태, 방향성 및 시간 지연 규모)로 정보를 교환함으로써, 망 안에 또 다른 망을 형성하며 일관되게 조직화되어 특정한 하부계들을 구성하는 계층적(hierarchical) 구조를 잘 나타낸다. 이러한 하부계들이 종관 하부계(SS), 대기경계층 하부계(ABLS), 생물리 하부계(BPS), 생물리화학 하부계(BPCS) 등으로 다양하게 나타남을 보여준다. 주목할 점은, 이러한 하부계들이 서로 되먹임 고리들을 맺거나 끊음으로써 지역하부계(RS)와 같은 새로운 하부계의 집합체를 생성하거나, 또는 분리시킨다는 것이다. 이러한 과정은 바로 복잡계의 특성인 자기-조직화 과정의 증거로서, 생태계가 계층적으로 조직화되어 성장하고 발전하면서, 자연적/인위적 교란 속에서도 자기-조직화를 통해 동적 평형을 유지하며, 환경 변화에 적응하고 진화해 나감을 함축적으로 의미한다. 생태계의 건전성은 시스템의 자기-조직화 과정들이 유지될 때에 비로소 보존되는 것이기 때문에, 이러한 관점에서 과정망 연구방법은 의미있고 이치에 닿는다.
본 연구는 아이템 현금거래를 단순한 정적인 체계로 접근하는 기존 연구와 달리, 거래의 진화과정에 대한 역사적 분석을 통해 아이템 현금 거래를 복잡적응계(CAS)로서 접근하였다. 아이템 현금거래는 가상경제와 현실경제 간의 융합을 보여주는 복합적 현상으로 시간에 따라 아이템의 생산과 소비 과정이 역동적으로 진화하고 있다. 본 연구는 첫째, 초기 아이템 거래가 단일한 행위자에 의해 설계된 의도적 체계가 아니라 내생적으로 창발하였음을, 둘째, 초기 거래 이후 아이템 거래는 다양한 행위자들(개인유저, 작업장, 게임 기업, 유저 커뮤니티, 중개인 등)이 자발적으로 참여하는 복잡하고 역동적인 체계로서 거래안전성과 효율성을 증가시키는 방향으로 자기조직화하고 있음을, 셋째, 복작접응계로서 아이템 거래 체계는 내부 행위자들의 욕구를 상호보완해주고 긍정적 피드백이 강력히 작동하고 있음을 분석하였다. 본 연구의 결과는 아이템 현금거래의 창발과 진화에 대한 이해가 부재한 인위적 규제가 체제 효율성을 왜곡시켜 비의도적인 정책 실패를 야기할 수 있다는 함의를 제공한다.
본 논문은 복잡 적응 시스템의 분석 및 모델링을 위해, 인공생명의 기본 패러다임인 셀룰라 오토마타를 선택하여, 무정형의 구조를 가지며 투명한 자료 전파 특성을 갖는 셀룰라 신경 회로망의 설계하고 개발하는데 중점을 두었다. 우선, 신경 회로망의 불규칙한 구조를 발생학적으로 다루어 무정형의 은닉층을 생성하고, 다윈의 진화론을 적용하여 구조적 진화 및 선택을 통해 최적화된 신경 회로망을 설계하였다. 주변 셀의 상태를 감지하여 자신의 상태를 수정해나가는 방식의 셀룰라 오토마타의 투명한 신호 전파 모델로 자료 및 오차의 역전파에 적용하도록 고안하였고, 라마르크의 용불용설을 활용한 오차의역전파 학습 알고리즘을 유도하였다. 이러한 복잡 적응계의 학습 과정을 유도하여 시뮬레이션에서 그 타당성을 입증하였다. 시뮬레이션에서는 신경 회로망의 XOR 문제와 다중 입력 다중 출력 함수에 대한 근사화 문제를 풀었다.
연속적이고 동적인 실세계에서의 경로 탐색 문제는 이동 로봇 분야에서 주된 문제 중 하나였다. 최근 컴퓨터 성능이 크게 발전하면서 컴퓨터 게임들이 실제에 가까운 연속적인 3차원 환경 모델을 사용하기 시작하였고, 그에 따라 보다 복잡하고 동적인 환경 모델 하에서 경로 탐색을 할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 강화 학습 기반의 경로 탐색 알고리즘인 평가치 반복(Value iteration) 알고리즘은 실시간 멀티에이전트 환경에 적합한 여러 장점들을 가지고 있으나, 문제가 커질수록 속도가 크게 느려진다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 연속적인 3차원 상황에서 빠르게 동적 변화에 적응할 수 있도록 하기 위하여 작은 세상 네트웍 모델을 사용한 환경 모델 및 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 3차원 게임 환경에서의 실험을 통해 제안된 알고리즘이 연속적이고 복잡한 실시간 환경 하에서 우수한 경로를 찾아낼 수 있으며, 환경의 변화가 관측될 경우 이에 빠르게 적응할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최동훈은 국내에서 학문적으로 활발하게 다뤄지지 않는 경향이 있다. 하지만 그의 작품들이 어떤 이유로 흥행에 성공하고 시장에서 살아남는가라는 관점에서 본다면 새롭게 다뤄볼 여지가 있어 보인다. 여기서는 최동훈의 오리지널 시나리오이면서 케이퍼필름 장르에 속하는 두 천만 관객 영화 <도둑들>과 <암살>을 분석 대상으로 삼아, "잘 짜여진 이야기"의 측면에서 그 성공 요인을 살펴보고자 한다. 흔히 웰메이드 영화는 장르 관습적인 면과 독창적인 면 모두를 갖추고 있다. 최동훈의 영화 역시 마찬가지다. <도둑들>과 <암살>은 케이퍼필름 장르 관습을 충실히 따른다. 동시에 이 두 영화는 여러 명의 캐릭터가 각자의 이야기 패턴을 가지고 창발적으로 작용하면서 자기조직화하는 복잡적응계적인 독창성도 있다. 그리고 <도둑들>과 <암살>에서는 관습적인 면과 독창적인 면이 적절하게 공존하기 때문에, 이 두 영화는 시장적응력이 가장 높은 상태인 혼돈의 가장자리에 있는 것으로 보인다.
기후변화는 전 지구적인 환경문제 중 하나이며 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 4차 평가보고서에서는 인류가 직면한 최대 위협이라고 하였다. 또한, IPCC는 현재 기후변화에 의한 영향은 명백히 나타나고 있으며 향후 기후변화에 의한 기상이변 예측과 적응 정책 및 조치가 중요하다고 권고하였다. 적응 정책 및 조치를 위한 기후변화의 영향분석은 우리나라에서도 많이 진행하고 있으나 개별 및 분류의 선형의 순차적 관계에 따라 개발 및 적용되고 있다. 기후변화는 자연생태계와 인간 활동의 복잡한 상호작용에 의해 발생하기에 개별적 연구 보다는 타 부문의 영향 및 결과가 환류되고 반영되어야 한다. 따라서 기후변화 영향평가는 농업, 물, 산림, 생태, 건강 등 다양한 부문 내/간 상호작용을 고려할 수 있는 통합 평가 방법이 필요하다. 통합 평가를 위해 플랫폼 개발은 필수적이며, 신속한 분석을 위해서는 개별 부문의 상세모델을 모방한 메타모델이 필요하다. 본 연구에서는 미래 기후변화에 따른 영향을 통합적으로 평가하기 위한 메타모델을 개발하고, 상호 연결을 통해 다양한 연계양상을 평가하고자 한다.
본 연구는 클러스터 진화의 분석에 있어서 클러스터 적응주기 모델의 의의와 한계점을 비판적으로 검토하고, 이를 토대로 향후 클러스터 진화 분석을 위한 연구 과제를 제시하고자 하였다. 1980년대 이전까지 클러스터를 비롯한 산업집적지 연구는 특정 시점에서 경제 공간의 양상에 주목하는 '정태적 관점'을 기초로 이루어졌지만, 최근에는 '복잡적 응계'의 '진화'에 주목하는 '동태적 연구'로 패러다임이 전환되었다. 이에 역동적 지속적으로 진화하는 클러스터에 적절한 분석도구로 적응주기 모델이 주목받게 되었으나, 클러스터 및 그 진화의 속성에 맞게 수정 및 보완되어 클러스터 적응주기 모델이 등장하게 되었다. 클러스터 적응주기 모델은 자원축적, 상호의존성 그리고 회복력의 측면에서 클러스터 진화의 특성을 규명하고, 클러스터 진화 경로를 6가지로 구분하여 살펴 볼 수 있는 포괄적인 분석틀이지만, 모델의 확대 및 심화를 위해서 이론적 경험적 연구 측면에서 더욱 활발한 논의와 보완이 요구된다. 따라서 향후 클러스터 진화 분석에 있어서의 연구 과제로는 클러스터 진화 모델의 구체화 및 정교화, 회복력 개념의 강조 그리고 경험적 연구를 통한 모델의 적용가능성과 유용성의 검증을 제시하고자 한다.
본 논문은 움직임 추정기법 중의 하나인 차영상 분석 기법을 기반으로한 이동 물체 추적 시스템을 제안한다. 실세계와 같은 복잡한 환경에서의 적응성을 높이기 위해 동적인 배경 추출 방법을 제안하고, 이를 바탕으로한 차영상 분석 기법을 이용하여 이동 물체를 탐지한 후 개선된 인공신경망의 경쟁학습 모델인 ART2 학습알고리즘을 이용하여 추적한다. 또한 이동 물체의 평가도 값이 아닌 RGB 컬러정보를 이용한 물체의 특징 벡터를 구한다. 이러한 특징 벡터들은 이동 물체의 모양이나 명암의 변화를 반영한다. 이러한 정보의 변화에 적응성을 갖게 하기위해 개선된 ART2를 사용한다. 그리고 실제 환경에서 보행자를 탐지, 추적하는 실험 결과 Gray 영상보다 정확한 추적이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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