디지털미디어의 고급화와 대중화가 동시에 진행되는 시점에서 추진되어야 할 디지털콘텐츠의 진화모델은 미국 3D 디지털애니메이션 제작업체의 제작기술 및 공정기술의 진화모형과 온라인게임의 신속한 진화모형에서 그 개념을 도출할 수 있었다. 우선, 모바일콘텐츠의 공급모델을 통해서 제작기술의 진화가 디지털콘텐츠의 진화를 선도하지 못할 때 발생하는 문제점을 살펴보았고, 그에 따라 디지털콘텐츠의 진화모델은 콘텐츠 자체의 제작기술개발과 공정기술 개발이 동시에 병행되어야 함을 보여주었다. 이러한 진화의 속도를 극대화시키기 위해 진화되는 모든 제작시스템 및 진행시스템은 모듈화를 기반으로 추진되어야 하며, 이러한 모듈화는 지속적이고 고정적인 플랫폼의 통합을 통해 구체화되어야 한다고 분석되었다. 제작시스템의 모듈화는 제작기술의 모듈화를 가져오게 되고, 기술의 모듈화는 부분적인 진화의 속도를 배가시키고, 그에 따른 검증과정과 상품화과정의 속도까지도 병행발전시키게 된다.
한 종에 속하는 개체의 행동 양상은 다양한 변이를 가진다. 같은 종 내에서 다른 행동적 표현형이 유지되는 현상은 진화적으로 적소 특화나 빈도의존성 선택으로 설명할 수 있는데, 아직 명확하게 밝혀진 것은 아니다. 특히 극단적인 행동 양상으로서의 정신병리가 높은 비율로 관찰되는 현상은 진화심리학의 난제 중 하나다. 행동 양상의 다양한 변이 및 정신병리를 진화적인 견지에서 접근하기 위한 몇 가지 틀이 제안될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 개체 간 행동 양상 변이에 관한 진화적 접근을 중심으로 동물 모델과 성격 요인모델, DSM-IV 다축 모델, FSD 모델, RDoC 모델 등을 간략하게 설명하고, 그 연구에 적용할 때 예상되는 장단점을 논의하고자 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.
공진화 알고리즘은 두 개 이상의 개체군이 상호작용하며 진화하는 알고리즘이다. 기존의 진화 알고리즘이 하나의 개체군으로 구성된 정적인 적합도 지형에서 해를 찾는 방식임에 반해 공진화 알고리즘은 두개 이상의 개체군이 동적인 적합도 지형을 제공하여 더 강건하고 빠른 수렴성을 보인다. 본 논문에서는 GA가 풀기 어려운 GA-hard problem을 풀기 위하여 저자가 제안한 3가지 공진화 모델을 설명한다. 첫번째 모델은 찾고 자하는 해와 환경을 각각 경쟁하는 개체군으로 구성해 진화하는 방법으로 사용자의 환경설정에 의해 지역적 해를 찾는 것을 방지하는 경쟁적 공진화 알고리즘이다. 두 번째 모델은 찾고자하는 해와 이를 보조하는 스키마를 각각 개체군으로 구성해 진화하는 스키마 공진화 알고리즘이다. 세 번째 알고리즘은 해를 구성하는 부분을 두 개의 개체군으로 나누고 두 개체군이 서로 게임을 통해 진화하도록 하는 게임이론에 기반한 공진화 알고리즘이다.
신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴가에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.
본 논문에서는 u-Korea를 구축하기 위한 유비쿼터스 서비스의 단계별 진화모델을 개발하고자 한다. u-Korea 서비스의 단계별 모델을 개발하기 위하여 우선 유비쿼터스 소요 기술을 분류하여야 하고 이것은 네트워크, 미들웨어, 단말 및 응용으로 구성된 각 계층 유비쿼터스 기술구조로 구분될 수 있다. 그리고 각 기술의 발전 방향 등을 토대로 각 계층에 대한 로드맵을 작성 한다. 다음 단계에서는 소요 기술의 개발 수준과 구성 요소를 기반으로 유비쿼터스 서비스를 위한 참조모델을 제안하고, 각 서비스의 지능화 수준과 서비스 기술 로드맵에 따라 첫번째 P-to-M 커뮤니케이션, 두 번째 상황인지, 세 번째 자율성 단계로 유비쿼터스 서비스의 점진적 3단계 발전 방안을 제시한다. 그 후 제시된 진화 방법에 따라서 보건 복지 분야의 국내외 유비쿼터스 서비스 사례를 분석하고, 점진적으로 개발되어지는 유비쿼터스 모형을 적용하여 보도록 한다.
본 논문에서는 서로 다른 진화 전략의 병렬화를 구현하기 위해 섬 모델을 도입하고 자원 간의 균형을 유지하기 위해 Monod 모델을 활용하는 PDE-EM이라는 생태 모델 알고리즘을 기반으로 한 새로운 병렬 DE를 제안하도록 한다. 각 섬은 동일한 자원으로 서로 다른 전략으로 진화한다. 지정된 세대 수마다 섬의 진화 정도에 따라 등급이 매겨지고, Monod 모델을 활용하여 각 섬에 다양한 자원이 할당된다.
본 연구는 e-커머스의 진화 과정을 정리하면서 초기의 사업모델부터 최근 페이스북을 중심으로 나타나고 있는 새로운 형태의 커머스인 스마트 커머스의 출현까지 지난 20여 년 동안 국내 전자상거래 산업이 어떻게 진화되어 왔는지를 단계별로 고찰하였다. 연구자들은 단계별 진화 과정을 나선형 진화 이론을 적용, 비즈니스 모델의 진화, 플랫폼의 진화, 고객 서비스 가치의 진화, 분석과 평가 등 네 가지 진화 요인을 중심으로 설명하였고, 또 단계별 진화 과정에서 축적된 기술과 경험의 축을 중심으로 사업자의 관점과 사용자의 관점에서 탐색과 활용 이론을 적용, 혁신적인 기술과 고객의 피드백을 분석, 혁신적인 비즈니스 모델을 제시하였다. 연구자들은 산업의 진화 연구를 통해 미래를 예측할 수 있다는 측면에서 본 연구가 e-커머스 산업과 정책에 대한 이론적, 실무적 공헌 점이 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 인공생명의 연구와 더불어 최근 행해지고 있는 진화의 발생에 기반을 둔 신경망의 설계방법에 대하여 알아보고, 이렇게 생성된 신경망의 특징 및 앞으로의 발전 가능성을 알아본다. 또한 기초적인 연구결과로서 셀룰라 오토마타와 진화연산을 결합한 신경망의 설계방법을 제안한다. 제안한 방법은 셀룰라 오토마타를 이용해 세포의 발생과정을 모델링 하였고 진화를 통하여 원하는 구조의 신경망을 얻어낸다. 신경망을 발생모델로 설계함으로 생기는 이점은 신경망의 크기가 커지더라도 복잡성이 증가하지 않는다는 것이다. 따라서 궁극적으로 인공 뇌와 같이 고도로 복잡한 시스템의 개발을 가능하게 한다.
본 논문은 차분진화 알고리즘을 이용한 다중 손상된 RC 슬라브 교량에 대한 시스템 인식(System Identification)기법을 소개한다. 제안된 기법을 이용하여 이동하중에 의한 교량의 동적응답을 기반으로 손상유무, 위치, 크기가 추정된다. ABAQUS를 이용한 손상된 3차원 슬라브 모델을 실험대상으로 하여, 모델로부터 동적응답을 찾아내었다. 차분진화 알고리즘(Differential Evolutioinary algorithm)을 기반으로 동적응답과 Bi-variate Gaussian 함수로 강성저하된 2차원 유한요소 MZC모델을 이용하여 손상된 위치와 크기, 이동하중의 크기와 속도가 추정되었다. 차분진화 알고리즘을 이용한 RC교량의 손상위치와 이동하중에 대한 추정은 3%이내의 오차를 보였고, 이로부터 제안된 방법의 효율성과 정확성이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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