KAIST, "진화연산연구회" 창립총회및...응용분야 소개

다윈의 진화론을 컴퓨터공학에 접목시켰다는 이른 바 "진화연산"(Evolution ary Computation EC)에 대한 연구가 국내에서도 본격화 된다. 한국과학기술 원(KAIST) 김종환 교수를 중심으로 한 국내 32명의 공학자들은 5일 KAIST에 서 진화연산연구회 창립총회 및 워크숍을 개최하고 일반인들은 물론 학자들 에게조차도 다소 낯설게 느껴지는 진화연산에 대해 소개하는 자리를 마련했다. 발표자들은 진화연산기법 적용사례 발표를 통해 전자산업은 물론 산업의 전분야에서 이 기법이 폭넓게 응용될 수 있는 가능성을 제시함으로써 참석자 들의 많은 관심을 모았다. 진화연산의 기본개념과 응용분야 등을 요약 소개 한다. <편집자주> 진화연산이란 말 그대로 컴퓨터의 계산과정 속에 "진화"라는 개념을 도입한 것. TV를 만들기 위한 전자부품 자동실장(SMT)공정을 예로 들어 보자.

두개의 부품흡착기를 갖고 있는 부품자동실장기(칩 마운터)가 동일한 콘덴서 50개와 동일한 저항기 1백개를 기판위에 삽입한다고 할 때 1백50개의 부품을 삽입하는 순서에 대한 경우의 수는 몇가지나 될까.

굳이 계산해 보지 않더라도 0의 개수를 셀 수도 없을 만큼 천문학적인 수치 가 나온다.

그렇다면 이렇게 많은 경우의 수 중에서 1백50개의 부품을 가장 빨리 삽입할 수 있는 경우를 어떻게 찾아야 할까.

가장 단순한 방법은 모든 경우를 실행해 보고 그 속도를 일일이 측정해보는방법일 것이다.

그러나 지금까지 개발된 가장 빠른 컴퓨터로도 이같은 경우의 수를 일일이계산해 보는 데에는 수만년 아니 수억년이 걸릴 지도 모르는 것이 현실이다.

여기에 진화연산의 출발점이 있다.

진화연산연구회 김종환 회장은 "수억년이 걸릴 수 있는 계산을 단 몇분만에해치울 수 있는 것이 진화연산의 매력"이라고 말한다.

진화연산에는 크게 세 가지 기법이 있다.

유전자알고리듬(Genetic Algorithm GA) .진화기법(Evolutionary Strategy ES .진화프로그래밍 Evolutionary Pr-ogramming EP)이 그것이다.

이번 워크숍에서는 GA분야에 6편, EP분야에 5편의 논문이 각각 발표됐다.

GA는 염색체 단위에서의 진화를 중요시하고 있으며 ES는 개체단위에서의 행동의 변화를, EP는 종 단위에서의 행동변화를 진화의 가장 중요한 현상으로 본다. 하지만 이들의 공통적인 개념은 어떤 주어진 문제를 푸는 데에 자연계의 적자생존의 원리를 사용하고 컴퓨터를 통한 모의진화실험을 통해 복잡한 문제 를 해결하는 데 있다.

위에서 예로 든 부품자동삽입공정에서 진화프로그래밍기법을 도입해 보자.

컴퓨터 속에 주어진 문제와 성능평가함수(여기서는 속도)를 입력한다. 그리고 수많은 경우의 수 중에서 한가지 경우(1세대)를 지정한다.

컴퓨터는 눈 깜짝할 사이에 1세대의 속도를 계산해 낼 것이다. 그러나 억세게 운이 좋지 않다면 임의로 지정한 1세대의 속도는 만족스럽지 않을것이다.

컴퓨터는 이때 돌연변이를 일으켜 제2세대를 생성한다. 2세대의 속도가 1세 대보다 빠르다면 1세대는 도태할 것이며 그렇지 않다면 1세대가 살아남아 다시 3세대를 만들게 된다.

컴퓨터는 더 느리게 변했던 방향으로는 더이상 변이를 일으키지 않으며 더 빠른 세대를 찾기 위한 돌연변이를 계속 하게 된다. 천문학적인 경우의 수를모두 탐색하지 않고도 가장 정확하게 해답을 알아낼 수 있는 것은 진화연산 의 이같은 기법 때문이다.

진화연산의 응용범위는 실로 무궁무진하다. 초고집적반도체 설계와 같은 전자산업분야에서부터 교량설계, 몽타쥬작성, 전력망설계 등에 진화연산이 이용될 수 있다.

진화연산이 각광받기 시작한 것은 90년대 들어서면서부터이다. 물론 컴퓨터 기술의 발전에 힘입은 바다. 하지만 그 시초는 1957년 호주의 A.S 프레이저 1962년 미국의 L.J 로겔에 의해서였다고 한다.

<대전=최상국기자>