<시리즈> 신 가전 연구 새 조류 "진화연산" 해부 (상)

지난해 LG전자와 삼성전자는 일반인에게는 다소 생소한 유전자이론을 활용한 에어컨과 청소기를 선보였다.

이처럼 가전제품 개발에 새로운 비전을 제시하고 있는 유전자이론은 엄밀히 말하면 유전자 알고리듬(Genetic Algorithms;GA)이라고 하는 모델링 기법으로 진화프로그래밍(Evolutionary Programming;EP), 진화기법(Evolutionary Strategy ES 과 함께 지난해 6월 미국의 올랜도에서 열린 연산지능 국제회의 에서 제안된 "진화연산(Evolutionary Computa-tion;EC)"의 한 갈래인 것이다. 이 세가지 영역중 유전자알고리듬이 가전제품을 통해서 일반에 서서히 알려지고 있는 단계지만 진화프로그래밍이나 진화기법도 가전산업외에 산업전자, 설계및 건축학, 경영학, 나아가 예술, 범죄수사에 이르기까지 실로 광범위한 영역에서 최적해를 구하기 위한 새로운 수단으로 각광받고 있다. 진화연산의 발전 가능성을 점검해본다.

<편집자 주>진화연산을 간단히 설명하면 1858년 찰스 다윈이 진화론을 통해 발표한 자연계의 적자생존 원리에 컴퓨팅기술을 접목, 문제해결의 답을 구하고자 하는 인위적 최적화 기법이다.

다윈의 진화론에 따르면 모든 생명체는 각각이 처한 환경에서 살아남기 위해 주위의 다른 생명체의 모습이나 행동양식을 학습, 모방한다. 예를들면 나비 는 자신의 천적인 새의 공격으로부터 살아남기 위해 새에게 맛이 없거나 새가 싫어하는 다른 종류의 나비 색깔과 형태를 수백, 수천세대를 통해 모방한 다. 이는 유전학상으로 이 나비가 생존할 수 있는 유전정보가 염색체를 통해 후손에게 전달됨을 의미한다. 라마르크가 용불용열을 입증하기 위해 예로든 기린의 목도 역시 마찬가지다. 생명체가 존재한다는 것은 환경에 얼마나 자기자신을 잘 적응시키느냐에 달려 있다고 본 것이 진화론의 핵심이다. 진화 연산의 원리는 이와같은 자연계의 진화과정처럼 문제해결에 보다 적절한 해답들만을 선별하는 과정을 반복하여 최적의 해를 구해가는 방법론이다. 진화 연산의 세가지 영역인 유전자 알고리듬(GA), 진화프로그래밍(EP) 및 진화기 법(ES)의 공통개념은 자연계의 적자생존원리를 모방한 것이다. 단지 유전자 알고리듬이 염색체단위의 미시적인 진화를 응용하고 진화프로그래밍이개체단위의 행동변화를, 진화기법이 종단위의 행동변화를 중시한다는 데 차이가 있을 뿐이다.

진화연산은 최근에 들어서야 주목받고 있지만 학문적으로는 이미 50년대말프레이저 프리드베르그, 브래머만 등에 의해 유전자 알고리듬에 관한 연구 가 닻이 올려졌다. 그러나 학계에서 인정하는 유전자이론은 미시간대의 홀랜 드박사에 의해 시작되었고 같은해 드 종(de Jong)에 의해 최초로 최적화 문제에 적용되었다.

진화프로그래밍은 지난 66년 L.포겔이 첫선을 보였고 그의 아들 D.포겔에 의해 학문적 체계가 구축되었다. 또한 진화기법은 리헨베르크가 73년 소개를 하고 75년 쉬베펠이 틀을 잡은 것으로 알려지고 있다. 이 세가지 진화연산 기법은 근본원리는 같으나 활용상에 있어서 출발점이 다른데 유전자이론은 자연 또는 인공시스템에서의 적응과정을 모델링하기 위해 고안되었고 진화프 로그래밍은 단계별로 진행되는 사건의 예측문제를 풀기 위해, 진화기법은 가스배관 구조설계와 같은 공학적 실험문제를 해결하기 위해 응용이 시도되었다. 이들 세가지 진화연산기법의 알고리듬(문제해결을 위해 구성한 일련의 순서 도) 형성과정은 첫째, 어떤 문제를 해결하기 위한 후보해법으로 모집단을 구성하는 것으로 시작된다. 자연진화과정의 최초의 부모세대를 무작위로 창조 하는 것이다. 제1세대로 선발된 후보해법은 유전자이론상에서는 유전자가 되는 것이며 진화프로그래밍이나 진화기법에서는 개체나 종이 되는 것이다.

그 다음 제 1세대로 선발된 후보해법들이 문제해결에 얼마나 적절한가를 평가하게 되는데 이를 위해 성능평가(적합도)함수를 사용한다. 성능평가함수는 풀고자 하는 문제에 따라 달라지는데 에어컨과 같은 제어시스템을 예로들면 제어목표값과 제어량에 영향을 미치는 조건값과의 함수관계를 규정한 것으로보면 된다. 이것은 생명체가 환경에 얼마나 잘 적응하는가의 문제와 직결된 다. 성능평가함수를 사용하여 제1세대의 후보해법들은 적합도를 평가받게 되고 기준도달 여부에 따라 선택되거나 도태된다.

여기서 선택된 후보해법들이 다시 제 2세대의 후보해법(부모)이 되는 것이다. 즉 자연계의 진화를 의미하는 것으로 1세대보다 우성의 유전자나 개체가 살아남았음을 의미하는 것으로 보다 탁월한 문제해결 방법을 선별한 셈이다.

이다음 제2세대의 후보해법을 상대로 임의의 확률로 자기복제, 돌연변이, 교차시험을 거쳐 새로운 해법으로 변형시킨 다음 다시 적합도를 평가하는 방식으로 수백, 수천세대의 반복적인 진화작업을 하게 되면 문제해결에 가장적합한 최적의 해를 구할 수 있다는 것이 진화연산의 논리이다.

<유형오기자>