Code in Life Code in Life

1. 진화 알고리즘은 반드시 효율적인가?유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 문제 해결 로직을 자동으로 진화시키는 알고리즘으로, 사람이 직접 작성하지 않아도 컴퓨터가 자체적으로 프로그램을 생성할 수 있도록 설계된 시스템이다. 이 기술은 특히 수식 추론, 제어 로직 설계, 신호 처리 등 다양한 분야에서 실험적으로 활용되며, 많은 가능성을 보여주고 있다.그러나 이 강력한 기술은 항상 깔끔하고 효율적인 결과를 만들어내는 것은 아니다. 실제 GP 실험에서는 시간이 지날수록 프로그램이 불필요하게 커지고 복잡해지는 현상이 자주 관찰된다. 이처럼 진화 과정에서 프로그램의 크기만 커지고, 기능적 성능은 거의 개선되지 않는 현상을 우리는 ‘블로트(Bloat)’라고 부른다. 겉으로 보기엔 복잡하고..

1. 진화는 지형 위를 걷는다유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)은 적합도(Fitness)를 기준으로 개체를 선택하고 진화시키는 구조를 갖는다. 이 적합도는 단순한 숫자 이상의 의미를 지닌다. GA에서 적합도는 탐색 공간의 ‘지형’을 형성하며, 알고리즘이 어디로, 어떻게 이동할지를 결정짓는 역할을 한다. 이 지형은 ‘적합도 지형(Fitness Landscape)’이라 불리며, 유전 기반 탐색의 본질을 이해하는 핵심 개념이다.적합도 지형이란, 탐색 가능한 모든 해답(개체)들을 좌표 공간 위에 올려두고, 각 해답의 적합도를 높이로 표현해 3차원 지형처럼 구성한 것을 의미한다. 이 지형은 매끄러운 언덕처럼 부드러울 수도 있고, 수많은 골짜기와 봉우리가 흩어진 험난한 지형처럼 파편화되어 있을 ..

1. 진화는 언제나 무작위에서 시작된다유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 포함한 대부분의 진화적 탐색 알고리즘은 ‘초기 세대’를 생성하는 과정에서 무작위(randomness)를 의도적으로 활용한다. 알고리즘을 처음 설계하거나 실험을 실행할 때, 초기 개체(population)는 특정한 규칙 없이 전역 탐색 공간에서 무작위로 선택된 해답들로 구성된다. 이처럼 시작부터 의도적인 불확실성을 도입하는 방식은 단순한 선택이 아니라, 알고리즘 전체 성능을 좌우하는 핵심 전략 중 하나다.초기 상태의 무작위성은 진화 알고리즘이 특정 지역에만 갇히지 않고, 탐색 공간 전체를 폭넓게 살펴볼 수 있는 발판이 된다. 만약 알고리즘이 특정 패턴이나 구조에 바이어스를 둔 채 시작된다면, 초반부터 편향된 탐색..

1. 진화는 조합의 예술이다유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)은 무작위성에 기반해 수많은 해답 후보를 생성하지만, 그 작동 방식은 단순한 시도와 오류에 그치지 않는다. 오히려 GA의 핵심은 ‘좋은 해답’을 만들어 내는 과정에서 발생하는 효율적인 유전자 조합의 유지와 확산이다. 알고리즘은 매 세대마다 다양한 유전자 정보를 재조합하고 평가하며, 그중 문제 해결에 효과적인 조합은 점점 더 널리 퍼지게 된다.이러한 조합은 단일 유전자의 성능보다는, 유전자들 간의 상호작용과 조화에 의해 결정된다. 즉, 개별 요소보다 복합적인 유전자 구성이 문제 해결 능력에 더 큰 영향을 준다. 그래서 유전 알고리즘은 효과적인 유전자 묶음, 즉 ‘성공적인 조합’을 어떻게 만들고, 유지하며, 다음 세대로 전달할 ..

1. 유전 알고리즘 속 구조적 반복의 의미유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)은 생물학적 진화 과정을 모방한 탐색 및 최적화 기법이다. 이 알고리즘은 다양한 해답 후보들을 동시에 유지하며, 반복적인 선택과 교차, 돌연변이 과정을 통해 점점 더 나은 해답을 찾아나간다. 이러한 진화 과정은 겉보기에는 무작위처럼 보이지만, 내부에는 일정한 규칙성과 구조가 존재한다. 이때 그 규칙성을 수학적으로 분석하고 설명하기 위한 이론이 바로 스키마 이론(Schema Theory)이다.스키마란, 간단히 말해 유전자 문자열에서 특정 위치의 값에 대한 패턴을 정의한 추상적 표현이다. 예를 들어, 바이너리 유전자 10101에서 1*0**와 같은 표현은 고정된 위치의 값을 특정하고, 나머지 위치는 어떤 값이 와도..

1. 유전 프로그래밍의 학습은 평가에서 시작된다유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 인간이 직접 코드를 작성하지 않아도, 컴퓨터가 자동으로 문제를 해결할 수 있는 프로그램을 진화시키는 알고리즘이다. GP는 생물의 자연 선택 개념을 본떠, 수많은 프로그램 후보 중에서 더 나은 해답을 조금씩 선택하고 진화시키며 결과적으로 최적 해답에 가까운 프로그램을 생성한다.이러한 진화의 전 과정에서 중심에 있는 개념이 바로 ‘적합도(Fitness)’다. 적합도는 각 프로그램 개체가 주어진 문제를 얼마나 잘 해결하고 있는지를 수치적으로 평가하는 기준이다. 이 값은 진화의 다음 단계를 결정짓는 기준이 되기 때문에, 적합도의 설계 방식은 GP 전체 성능과 진화 방향에 지대한 영향을 미친다.이번 글에서..

1. 유전 프로그래밍이 ‘탐색’하는 것은 무엇일까?유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 생물학적 진화를 본떠서 문제 해결 코드를 자동으로 생성해내는 강력한 진화 알고리즘이다. 이 기술은 단순히 하나의 정답을 찾는 것이 아니라, 다양한 해답이 될 수 있는 코드 구조의 공간을 탐색한다는 특징을 가진다. 즉, 유전 프로그래밍은 기존의 기계학습처럼 파라미터를 조정하는 것이 아니라, 아예 프로그램 자체의 형태와 논리를 조합하고 수정하는 과정을 통해 문제를 해결한다.그렇다면 GP는 어떤 공간을 탐색하고 있을까? 그 공간은 바로 수많은 가능성으로 구성된 프로그램의 구조적 조합 공간, 즉 탐색 공간(search space)이다. 이 공간 안에는 문제를 해결할 수 있는 수많은 프로그램들이 존재할..

1. 두 기술은 모두 ‘학습’을 목표로 하지만현대 인공지능 분야에는 수많은 알고리즘이 존재하지만, 이들 대부분은 '학습'이라는 공통된 목표를 갖는다. 입력된 데이터를 분석하고, 주어진 문제를 해결할 수 있는 패턴이나 함수를 찾아내는 것이 목적이다. 이 과정에서 널리 사용되는 기술이 바로 머신러닝(Machine Learning)이다. 머신러닝은 통계적 기법을 기반으로 하며, 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 다양한 방식으로 데이터를 분석한다.한편, 머신러닝과는 전혀 다른 철학과 원리에서 출발한 기술이 하나 더 있다. 바로 유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)이다. 이 기술은 생물학의 진화 원리를 모방하여 문제를 해결하는 구조를 스스로 진화시킨다. GP는 머신러닝처럼 데이터를 분석하..