±¹³»¼­ ºÏ½á¸Ó¸® [408,793]±Ç ÀÐÀ½
Çؿܼ­ ÇÁ¸®ºä [0]±Ç ÀÐÀ½
±Û·Î¹ú Æ®·»µå [2]±Ç ÀÐÀ½
¹Ìµð¾î ºê¸®Çνº [75]±Ç ÀÐÀ½

[40]±Ç ³»¼­Àçºñ¿ì±â

[GT] ¿¡³ÊÁö¸¦ ¼öÈ®Ç϶ó! ¿¡³ÊÁö
»èÁ¦
»ç¹° ÀÎÅͳÝÀ¸·Î ¿¬°áµÉ ÀåÄ¡µé¿¡°Ô ÇÊ¿äÇÑ ÀÚüÀûÀΠ¼ÒÇü ¿¡³ÊÁö¿ø! ¹èÅ͸®´Â ¸¸Á·½º·´Áö ¾Ê´Ù. ¹èÅ͸®´Â Á¾Á¾ ±³Ã¼ È¤Àº ÀçÃæÀüµÇ¾î¾ß Çϱ⠶§¹®ÀÌ´Ù. ÀÌ¿¡ ÇöÀç ´Ù¾çÇÑ ±â¼ú ¼Ö·ç¼ÇµéÀÌ °í·ÁµÇ°í ÀÖ°í, ±×Áß °¡Àå À¯¸íÇÑ ¼Ö·ç¼Ç Áß Çϳª°¡ ¹Ù·Î ÀüÀڱ⠿¡³ÊÁö ÇϺ£½ºÆÃ(electromagnetic energy harvesting)ÀÌ´Ù.
Companies Learn and
»èÁ¦
Most organisms behave like complex adaptive systems.  As their parts sense and respond to conditions outside the system that constantly change, each part interacts with and influences the other parts in the system.  Ultimately, this yields new patterns of behavior for the overall system. 
µðÁöÅÐÀÌ ¸ô°í ¿Â Ȳ±Ý½Ã´ë, ±×¸®°í
»èÁ¦
¿À´Ã³¯ °ý¸ñÇÒ¸¸ÇÑ ±â¼ú °æÁ¦ ºÕÀº ÇöÀçÀÇ °æÁ¦°¡ ¾ÕÀ¸·Î 2040³â Àü¿¡ ÇØ°áÇؾߠÇϴ Æı«Àû ½ºÆ®·¹½º¸¦ ¹Ì¸® ¿¹°íÇÏ°í ÀÖ´Ù. Æ¯È÷, Àα¸ Åë°è, ±â¼ú ¹× ºÒÆòµîÀÌ ´õ¿í ±×·¸´Ù. °Å´ëÇÑ º¯ÇõÀ» ¾ÕµÎ°í ¿ì¸®°¡ Á÷¸éÇÏ°í Àִ ¹®Á¦µéÀº ¹«¾ùÀΰ¡? ÁßÀå±âÀû Àü¸ÁÀº?
ÃÊ°í·ÉÈ­ ½Ã´ë, °æÁ¦¼ºÀåÀ» ²ø¾î³»´Â
»èÁ¦
1964¡­2012³â µ¿¾È Àü ¼¼°è °æÁ¦ÀÇ ¿¬Æò±Õ ¼ºÀå·üÀº 3.6%¿´´Ù. ±×·¯³ª ¾ÕÀ¸·Î 50³â°£ ¿¹ÃøµÇ´Â ¼ºÀå·üÀº ¿¬Æò±Õ 2.1%¿¡ ºÒ°úÇÏ´Ù. ´õ±¸³ª ¸ÆŲÁö´Â ³ë·ÉÈ­¿¡ µû¸¥ Àα¸ °¨¼ÒºÐÀ» º¸ÃæÇÏ·Á¸é ¾ÕÀ¸·Î »ý»ê¼ºÀ» ¿ÀÈ÷·Á 80% ´Ã·Á¾ß ÇÑ´Ù°í ÁÖÀåÇÑ´Ù. ¼ºÀåÀÇ °¡¼ÓÈ­°¡ ¾ÕÀ¸·Î °¡´ÉÇÑ ÀÏÀϱî? À̸¦ À§ÇØ ÇؾߠÇÒ ÀÏÀº ¹«¾ùÀΰ¡?
Genetic Algorithms A
»èÁ¦
A significant challenge in managing today¡¯s enterprise is quickly and effectively choosing among a large number of complex options and alternatives with subtle trade-offs.  Fortunately, new computer applications using genetic algorithms can do a much better job at making these choices than a person using traditional analytical techniques.