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요소 간 상호작용의 동적격리를 내포한 창발적 시스템 설계법

전문가 제언: ○ 최근 복잡계에 대한 연구는 수많은 구성요소가 서로 상호작용을 하는 네트워크 또는 시스템에 대한 연구로 확산되었다. 복잡계의 경우 어떻게 개체 간 상호협동에 의하여 집단적 패턴이 창발적으로 생성되는가 하는 것은 시스템과 기능적인 측면에서 매우 중요한 과제이다.

○ 자연계에서의 광범위한 복잡성의 발현과 보편성, 변동성의 규칙성, 환경으로부터의 자극과 요동, 적응과 진화를 규명하는 것은 매우 중요한 과제로 미국 과학재단에서는 3대 과제 중의 하나로 환경 속에서의 생체 복잡성의 이해를 추진하고 있다.

○ 유전적 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)은 분석적으로 풀 수 없는 문제에 대한 해결을 찾는 알고리즘으로 제안 중에 하나의 제안이 주어진 요구에 상응할 때까지 해결제안을 변화시키거나 서로 연합시키는 진화적 알고리즘에 속한다.

○ MAS(Multi-Agent System)는 하나의 에이전트로 해결 못하는 복잡한 문제해결을 위해 여러 에이전트 간의 협동을 통해 작업을 수행하며, 하나의 독립에이전트는 모든 기능을 다 갖출 수 없기에 다른 에이전트와 협동하여 응용 에이전트들 간 메시지를 전달하고 각 에이전트의 제어를 수행하는 조정 에이전트를 필요로 한다. 조정 에이전트의 학습은 다른 에이전트가 보이는 반응과 정보 등을 수집, 분석하여 전체 시스템의 효율이 최대화되도록 에이전트들의 기능과 역할 분담을 조정한다.

저자: Koichi NAKAYAMA, Hirokazu MATSUI, Naomi INOUE
자료유형: 학술정보