복잡 적응계와 미래연구

Complex Adaptive Systems and Future Studies

복잡계와 복잡 적응계의 기본 개념과 연구 방법을 소개하고 이러한 방법들을 미래연구에 적용하는 방법을 소개한다. 행위자들은 비선형적으로 상호 작용하면서 외부환경과 다른 행위자들의 행동에 적용한다. 행위자들의 협력적 상호작용은 한 행위자들에게는 존재하지 않는 창발현상을 나타낸다. 복잡 적응계는 열린계이고 평형에서 멀리 떨어진 비평형 시스템이다. 복잡 적응계의 동력학적 발전은 행위자 단계, 네트워크 단계 및 시스템 단계로 나눌 수 있다. 행위자 단계에서 행위자들은 자율적으로 행동, 학습, 적응, 지역 정보 습득, 진화 및 다양성의 속성을 갖는다. 네트워크 단계에서 행위자들 간의 상호작용은 동력학적 변화, 공진화, 비가역적 발전, 비선형성 및 되먹임 성질을 갖는다. 시스템 단계에서 전체 계는 동기화, 협력적 움직임, 복잡성과 패턴의 형성, 분산된 제어, 자기 조직화 현상을 나타낸다. 복잡 적응계의 행위자 기반모형, 시스템 다이내믹스, 비선형 동력학, 게임이론, 복잡계 네트워크 이론 등은 미래연구에 응용할 수 있다. 동력학적 모형과 행위자 기반 모형의 예로 갈등모형과 격리모형을 소개하고 미래연구와의 연관성을 논의한다.

We introduce the basic concepts and methods of complex systems and complex adaptive systems, and applications to the future studies. The complex adaptive systems is one of the complex systems related to the interacting adaptive nonlinear dynamic systems which show the emerging behaviors by the collective interaction of agents. The whole adaptive complex systems are an open and far from equilibrium systems. We classify the dynamic levels of the complex adaptive systems such as agent level, network level, and systems level. We introduce the properties of each level. In the agent level, the agents have some attributions as autonomous behavior, learning, adaption, evolution, local information, and diversity. In the network level, the systems show dynamical changes, coevolution, irreversible processes, non-linearity, and feedbacks. In the system level, we observe some emerging properties such as synchronization, collective motion, complexity, pattern formations, distributed control, and self-organizations. We apply the complex adaptive systems to the studies of the futures. In the future studies, we can apply agent-based model, dynamical models and nonlinear dynamics, system dynamics, game theory, complex networks etc. In a dynamical model and agent-based model we introduce the conflict dynamics and segregation model in a village.