자연계에서 볼 수 있는 복잡한 생물학적 디자인은 장기적인 목표를 달성하기 위해 의식적인 노력이나 우연에 의해 만들어지는 것이 아니라 적자생존의 원리하에서 일어난 작은 변화들이 축적되어 나타난 결과이다. 수백만년 동안의 자연 진화를 거치면서 만들어진 생물학적 디자인이 인간이 만든 어떤 것 보다도 뛰어난 사례가 많이 있다. 거의 완벽에 가까운 상어의 유선형 몸체 바이러스의 뛰어난 분자구조 박쥐의 전파 탐지 능력 인간의 눈 등은 진화에 의한 놀라운 결과물이다. 자연계의 생물학적 디자인이 진화를 통해 얻어진 본능적인 명령에 의해 결정되는 데 비해 인간은 본능을 넘어서 의식적으로 디자인을 창조할 수 있다.

인간의 디자인 과정은 전통적으로 반복적이며 시간이 걸리는 작업이다. 초기의 개념 또는 예비 디자인을 만들고 이를 분석 시험한 후 다시 디자인하거나 최적화해야 할 부분을 결정한다. 이러한 디자인 평가 및 최적화 과정은 목표를 만족시키는 디자인이 만들어질 때까지 반복되며 이 과정이 길어지면 그에 따라 비용도 증가한다. 따라서 이런 과정을 자동화하여 전체 디자인 과정에 걸리는 시간을 줄일 수 있는 소프트웨어가 있다면 대단히 유용할 것이다. 디자인을 보조하고 해석할 수 있는 컴퓨터 도구들이 오늘날 많이 사용되고는 있지만 이들은 기존 디자인을 개선하는데 주로 사용되고 있다. 컴퓨터가 다양한 형태의 디자인을 최적화하거나 새로운 디자인을 만들 수 있는 가능성을 보인 것은 적응 탐색 기법이 디자인 분야에 적용되기 시작한 최근의 일이다.

창조성은 자연 진화와 매우 유사하다. 자연이 진화를 통해 생물학적 디자인을 창조하는 것은 생물이 생존하기 위해 자신의 능력을 끊임없이 개선해서 주어진 환경에 적응하는 것으로 볼 수 있다. 적응력이 큰 생물의 유전자를 적절하게 조작(교배 돌연변이)해서 개체의 특성을 개선하려는 유전공학의 목표도 예외는 아니다. 자연 진화는 보잘것없는 것으로부터 새로운 디자인을 발생시키고 이를 평가해서 보다 좋은 디자인으로 발전시키는 능력을 갖고 있기 때문에 자연 진화원리를 모의하는 진화계산이 디자인을 창조하고 발전시키는 것(진화 디자인이라 부름)을 가능하게 한다. 아직까지 진화계산이 디자인 전체 과정 가운데 일부에 제한적으로 사용되고 있지만 거의 2년마다 2배로 증가하고 있는 컴퓨터 처리 능력과 인공지능의 발전으로 머지않아 전체 디자인 과정에 진화 디자인이 사용될 수 있을 것이다.

진화계산에 의한 탐색을 컴퓨터 프로그램으로 구현한 것을 진화알고리즘이라 한다. 진화알고리즘은 디자인 해를 진화시키고 탐색하기 위해 자연 진화와 유사한 진화계산 방법을 사용한다. 따라서 이 알고리즘은 탐색 공간에서 하나의 해를 가지고 동작하는 것이 아니라 해의 집단을 고려한다. 즉 임의의 값으로 초기화된 디자인 해 집단으로부터 시작해서 진화 과정에서 보다 우수한 디자인을 선택 번식시키고 열등한 디자인은 도태시켜 전체 집단의 성능을 개선한다. 진화알고리즘을 사용하여 문제를 해결하는 경우에는 문제의 해를 계산하지 않는다. 대신에 각 세대에서 우수한 해를 선택하고 이들의 유전정보를 서로 교환(교배)하고 임의로 변경(돌연변이)해서 더 우수한 해를 다음 세대에 발생한다. 이는 문제해결 방법을 알 필요가 없음을 의미하며 단지 발생된 해의 품질(적합도라 부름)을 평가할 수 있으면 된다. 즉 진화알고리즘으로 문제를 해결하기 위해서는 해의 품질에 대한 평가 기준(적합도 함수라 부름)만을 결정하면 된다. 물론 진화알고리즘을 얼마나 기술적으로 잘 만드느냐에 따라 알고리즘의 수렴성과 탐색능력이 영향을 받겠지만 결국은 최적해로 수렴할 것이다. 따라서 진화알고리즘은 문제에 독립적이며 강인해서 다양한 응용 문제에 적용이 가능하다.

디자인을 평가할 수 있는 기준이 존재한다면 진화알고리즘은 문자열로 표현할 수 있는 모든 것을 진화시킬 수 있다. 즉 공학적 디자인 이미지 사진 소리와 영화들은 모두 문자열로 변환될 수 있어서 이들은 진화 디자인의 대상이 된다. 지난 10여년에 걸쳐 다양한 분야에서 진화디자인이 만들어졌지만 그 대부분은 기존의 디자인을 최적화한 것이고 새롭고 창의적인 디자인을 만드는 것은 가장 최근에 연구되고 있는 흥미로운 분야이다.

진화 예술은 창의적인 진화 디자인 가운데 가장 성공적인 형태로 진화 디자인 가운데 예술성을 그 특징으로 한다. 가령 미적인 이미지를 만드는 진화 예술 시스템을 생각해보자. 이 시스템은 임의의 값으로 초기화된 이미지 집단을 컴퓨터 화면에 보인다. 공학분야의 경우에는 목적에 따라 다양한 형태의 적합도 평가 방식이 존재하지만 예술성을 평가할 기준을 컴퓨터 프로그램으로 만드는 데는 아직 한계가 있기 때문에 진화 예술에서는 작품에 대한 적합도(예술성)를 사용자가 직접 평가한다. 즉 사용자가 직접 이미지를 선택함으로써 자신이 선호하는 작품이 생존해서 더 좋은 작품으로 진화하도록 한다. 진화 예술 시스템은 평가를 통해 선택된 이미지들을 서로 교배하고 돌연변이해서 다음 세대의 이미지를 만들어낸다. 이렇게 만들어진 이미지는 이전 세대의 것 보다는 미적으로 개선된 것이다. 사용자는 다시 평가에 참여하고 자연 진화를 모의하는 유전연산에 의해 새로운 세대의 이미지가 발생한다. 이런 과정은 사용자가 원하는 이미지가 만들어질 때까지 반복될 수 있다. 물론 초기 집단으로 임으로 만든 이미지 대신에 이전에 만들었던 작품이나 아직 완성되지 않은 작품을 사용할 수도 있다. 공학분야의 진화 디자인과는 달리 진화 예술에서는 인간의 접합도 평가에 의해 진화가 이루어지기 때문에 진화알고리즘은 최적해를 구하기 위해서가 아니라 끊임없이 새로운 것을 발생시키기 위해 사용된다. 이를 위해 대부분의 진화 예술 시스템은 교배 연산자를 사용하지 않고 돌연변이 연산자만을 사용함으로써 지속적으로 새로운 변화를 추구할 수 있다. 이런 개념은 기존의 예술 방식에도 많이 존재한다. 가령 캐논 푸가와 주제에 의한 변주는 이전의 음악 소재를 체계적으로 변화시켜서 새로운 음악 소재를 만든다는 점에서 돌연변이와 유사한 면이 있다.

이 책에서는 진화계산의 기본 원리를 간략히 알아보고 진화계산 원리를 컴퓨터 알고리즘으로 만든 6가지의 진화알고리즘을 개념 중심으로 설명하였다. 또한 함수 최적화 진화 디자인 및 진화 예술에 대한 적용 사례를 통해 진화알고리즘의 활용 방식과 능력을 알아보았다. 다양한 진화알고리즘의 동작특성 적용상의 장단점 및 활용분야를 파악하여 전체적으로 진화계산을 이해할 수 있도록 하는 것이 이 책을 쓴 동기였기 때문에 각 분야별 주제를 깊이 있게 다루지는 못했지만 보다 깊이 있는 지식 탐구가 가능하도록 주제별로 많은 참고문헌을 인용하려고 노력하였다. 진화알고리즘을 처음 프로그래밍하는 분을 위해서 간단한 진화알고리즘에 대한 객체지향 프로그램을 설명과 함께 부록에 수록했다.

진화계산은 여러 학문에 관련이 있는(interdisipl-
inary) 컴퓨터 과학의 한 분야로 기존에 생각할 수 없었던 창의성을 발휘할 수 있는 도구로써 21세기 지식기반 사회에서 유용하게 사용될 것이다. 이 책이 진화계산을 전공하거나 응용하고자 하는 사람에게 조그마한 도움이라도 되었으면 한다.

책을 내면서 아쉬움 부끄러움과 함께 뿌듯함이 교차한다. 책을 내는 작업이 쉽지는 않았지만 새로운 시작을 위한 준비로써 치룬 값진 대가로 생각한다. 진화 디자인 및 진화 예술 응용 사례에서 디자인 이미지를 사용하도록 허락해준 Don Hopkins Jeanine Graf Jeffrey Ventrella Jon McCormack
Marek Michalski Penousal Machado Peter Bentl-
ey와 Wolfgang Banzhaf에게 감사를 표한다. 일에 전념할 수 있도록 성원해준 가족 격려와 함께 값진 조언을 해준 정인(情人)들과 책 출판에 정성을 다한 내하 출판사 임직원에게 고마움을 전합니다.

2002년 저자 씀


“정신을 완전히 발달시키려면 예술의 과학을 공부하고 과학의 예술을 공부하라. 보는 법을 배워라. 모든 것은 다른 모든 것들과 연결되어 있음을 깨달으라.”
- Leonardo Da Vinci

황희수 저

제1장 진화계산의 소개

1.1 진화계산이란 무엇인가?
1.2 탐색 기법
1.3 왜 진화계산인가?
1.4 진화계산은 어디에 쓰이나?
1.5 책의 구성

제2장 유전알고리즘

2.1 표준 유전알고리즘
2.2 병렬 유전알고리즘
2.3 복합 유전알고리즘
2.4 활용 분야

제3장 진화전략

3.1 개체의 데이터 구조
3.2 돌연변이
3.3 재결합(교배)
3.4 진화 과정
3.5 활용 분야

제4장 진화프로그래밍

4.1 개체의 데이터 구조
4.2 돌연변이
4.3 진화 과정
4.4 활용 분야

제5장 유전프로그래밍

5.1 단순 유전프로그래밍
5.2 발전된 유전프로그래밍
5.3 병렬 유전프로그래밍
5.4 활용 분야

제6장 분류시스템

6.1 단순 분류시스템
6.2 활용 분야

제7장 차분 진화알고리즘

7.1 차분 진화 체계
7.2 차분 진화알고리즘의 사용 규칙

제8장 진화알고리즘의 적용

8.1 최적화 문제
8.2 진화 디자인 문제

제9장 함수 최적화

9.1 최적화 탐색 기법
9.2 진화알고리즘에 의한 함수 최적화
9.3 퍼지 목적 프로그래밍

제10장 진화디자인

10.1 디자인과 진화알고리즘
10.2 디자인 파라메타 최적화
10.3 디자인 창조
10.4 진화 디자인에서 발현행동

제11장 진화 예술

11.1 진화 대상 객체 모델
11.2 진화 이미지
11.3 진화 음악
11.4 진화 유기체
11.5 진화 예술 프로그램

[용어 정의]

[INDEX]