• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.55-56
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• 2015

근래에 게임이론 분야에서 진화계산 기법을 사용한 분석은 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 교섭게임에서 입자군집최적화와 차분진화알고리즘 간의 공진화 과정을 관찰하고 상호 경쟁에서 얻는 이득을 비교하여 두 알고리즘의 성능을 분석한다. 실험결과 입자군집최적화가 차분진화알고리즘에 비해 교섭게임에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.85-88
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• 1998

진화이론은 생명체들간의 투쟁과 적자생존의 원칙에 근거를 두고 있다. 그 중 협동으로의 진화는 공생이나 기생관계에 있는 생물들에서 발견되어 사화학, 생물학, 경제학 등의 분야에서 계속적인 관심의 대항이 되어 왔다. 특히 생명체들간에 존재하는 끊임없는 경쟁과 협동의 관계를 시뮬레이션하는 죄수의 딜레마 게임은 지금까지 많은 연구가 진행되어왔다. 죄수의 딜레마 게임이 시작된 근거는 협동으로의 진화에 관한 연구에서 시작되었다고 볼 수 있다. 대부분의 연구가 2명이 하는 죄수의 딜레마 반복게임인 2IPD에 집중되어 있는데 2IPD는 실제 세계에 적용시키는데 한계가 있기 때문에 보다 실세계에 가까운 형태를 모델링하는 N명 죄수의 딜레마 반복 게임(NIPD)에 관한 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 진화 알고리즘을 이용하여 NIPD게임에서 게임자의 수와 협동으로의 진화와의 관계, 즉 죄수의 수가 증가함에 따라 협동의 정도는 어떻게 나타나는 가에 대해 고찰한다. 여러차례의 반복 시뮬레이션 결과 게임자의 수가 적을때는 대부분이 협동으로 진화하나 게임자의 수가 증가할수록 협동으로의 진화가 어렵다는 사실을 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제32권5호
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• pp.554-566
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• 2014

VMS의 운영적인 제공 목표는 운전자들의 경로선택을 통한 효율적인 시스템을 운영하는 것이다. VMS 정보 제공문제를 포함한 교통문제들은 게임이론을 통해 모형화 될 수 있지만 대다수의 연구들은 게임이론을 통하여 동일한 정보를 제공받더라도 운전자의 반응이 다양하게 나타나는 점을 반영하지 못하였다. 본 연구는 VMS교통정보에 대한 운전자들의 정보에 대한 반응을 진화적 게임모형을 활용하여 분석하고자 하였다. 실제 소통정보 및 VMS 정보 제공이력을 기초로 VMS정보에 따른 운전자들의 행동특성을 진화 게임이론에 적용해보았다. 분석결과 운전자들의 경로선택 비율은 VMS정보를 통한 기대통행시간과 진입교통량에 따라 달라지는 보수에 의해 결정되었다. VMS 정보는 진화적 게임의 보수에 영향을 미친다. 운전자들이 최초 어떠한 비율로 경로를 선택하더라도, 주기가 지남에 따라 진화적으로 안정한 상태로 수렴될 수 있는 것을 확인하였다. 또한 VMS정보가 과도한 통행시간이나 과소 통행시간을 제공할 경우 진화적으로 안정화되지 못하여 혼란이 가중될 수 있는 것으로 분석되었다. 결론적으로 교통문제와 같이 다른 운전자의 전략을 정확히 예측할 수 없고, 운전자 집단 간의 반복, 경험에 의해 합리적인 정보판단을 수행하는 경우, 진화 게임이론을 통해 전략적인 VMS 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대할 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.395-398
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• 2002

본 논문에서는 ‘다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problem MOP)’를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론 적용시킨 ‘내쉬 유전자 알고리즘(Nash GA)’과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 알고리즘의 결과를 시뮬레이션을 통하여 비교 검토함으로써 ‘진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT)’의 두 가지 아이디어 -‘내쉬의 균형(Equilibrium)’과 ‘진화적 안정전략(Evolutionary Stable Strategy . ESS)’-에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해를 탐색할 수 있음을 확인한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.549-557
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• 2014

근래에 게임이론 분야에서 진화계산법을 사용한 교섭게임 분석은 중요한 이슈 중에 하나이다. 본 논문에서는 이질적인 두 인공 에이전트 간의 공진화를 활용하여 교섭게임을 관찰한다. 두 인공 에이전트를 모델링하기 위해 사용된 전략은 진화전략의 종류인 입자군집최적화와 차분진화알고리즘이다. 교섭게임에서 각 전략이 최선의 결과를 얻기 위한 알고리즘 모수들을 조사하고 두 전략의 공진화를 관찰하여 어느 알고리즘이 교섭게임에 더 우수한지 관찰한다. 컴퓨터 시뮬레이션 실험 결과 입자군집최적화 전략이 차분진화알고리즘 전략보다 교섭게임에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.57-68
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• 2011

본 연구는 새롭게 탄생한 온라인 게임 기업이 시장 성장주기(도입기-성장기-성숙기)에 따라 어떻게 다원화 전략을 행하여 왔는가를 자원기반이론과 진화이론의 관점에서 실증적 사례 분석을 통해 그 역사적 진행 과정을 체계적으로 분석하였다. 초기 온라인 게임 기업들은 진입 조건(장르, 기술력, 이용자특성)에 따라 다른 전략(기술역량기반, 서비스역량기반)을 통해 성장하였다. 이후 성장기에 이들 기업들은 제품 다원화를 위해 자원기반(기술기반전략, 서비스기반전략)에 따라 경로의존적 제휴 전략(보완적, 대체적 제휴)을 수행하여왔다. 그러나 성숙기에 이들 기업들은 기존 경로의존적 전략을 뛰어넘어 이용가능한 모든 자원 역량을 동원하는 통합 전략을 자연적으로 선택함으로서 시장 성장주기에 탄력적으로 적응하였다. 이러한 분석 결과는 진화이론과 자원기반이론을 복합적으로 적용하여 새롭게 탄생한 산업에서 시장의 단계별 성장주기에 따라 온라인 게임 기업의 제휴 전략 패턴이 어떻게 자기조직화 하고 있는지 분석함으로써 새로운 산업적, 정책적, 이론적 모델이 요구되고 있음을 제시하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권3호
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• pp.228-233
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• 2010

최근 데이터 서비스에 대한 수요가 폭발적으로 증가하는데 반해, 사용가능한 자원은 한정되어 있기 때문에 효율적인 자원 관리가 네트워크 성능을 증가시키기 위한 중요한 요소가 되고 있다. 특히 무선 네트워크에 있어서 제한된 자원의 효율적 활용을 통해 더 많은 수요를 수용함으로써 소비자의 만족도를 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 진화게임을 이용한 적응적 전력제어를 통한 효율적인 자원 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 네트워크의 채널 상황에 따라 적응적 분산방식으로 전송전력 수준을 조정하여 현재 네트워크 상황에 유연하게 대응함으로서 효율적인 네트워크 관리를 수행한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존에 제안된 전력제어 기법에 비해 본 논문에서 제안한 방법이 다양한 네트워크 환경 하에서 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.305-310
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• 2010

최근 세계화의 흐름 속에 경제영역에서 더 높은 수준의 국가간 협력과 공조를 필요로 하는 실정이다. 하지만 복잡한 이해관계 속에서 적절한 무역 전략을 취하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 무역정책의 방향을 수립함에 참고하기 위한 방법으로, 국제 무역의 주체가 되는 국가를 진화 에이전트로 구성하고 이차원 공간상에 배치시켜 국제무역현상을 모델링 하였다. 국가 에이전트는 다양한 속성을 기반으로 구성되며, 진화 연산을 적용하여 무역 전략을 국제무역정세에 따라 동적으로 변화하도록 하였다. 국제무역에서 중요한 요인인 국가협력관계와 상대적 무역정책에서 파생되는 무역이익은 게임이론을 적용하여 모델링하였다. 다수의 실험을 통하여 본 모델링 방법이 실제 무역 현상을 재현함을 확인하였으며, 특히 상대 국가별 발전 정도에 따라 정책을 변화시키는 것이 자국의 이익을 추구에 중요한 요소임을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.293-303
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• 2016

근래에 진화 연산을 활용한 교섭 게임의 분석은 게임 이론 분야에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 본 논문은 교섭 게임에서 진화 연산을 사용하여 이기종 인공 에이전트 간의 상호 작용 및 공진화 과정을 조사하였다. 교섭게임에 참여하는 진화전략 에이전트들로서 유전자 알고리즘(GA), 입자군집최적화(PSO) 및 차분진화알고리즘(DE) 3종류를 사용하였다. GA-agent, PSO-agent 및 DE-agent의 3가지 인공 에이전트들 간의 공진화 실험을 통해 교섭게임에서 가장 성능이 우수한 진화 계산 에이전트가 무엇인지 관찰 실험하였다. 시뮬레이션 실험결과, PSO-agent가 가장 성능이 우수하고 그 다음이 GA-agent이며 DE-agent가 가장 성능이 좋지 않다는 것을 확인하였다. PSO-agent가 교섭 게임에서 성능이 가장 우수한 이유를 이해하기 위해서 게임 완료 후 인공 에이전트 전략들을 관찰하였다. PSO-agent는 거래 실패로 인해 보수를 얻지 못하는 것을 감수하고서라도 가급적 많은 보수를 얻기 위한 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였으며, 반면에 GA-agent와 DE-agent는 소량의 보수를 얻더라도 거래를 성공시키는 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였다.