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생성형 AI(LMM) 보조 시뮬레이션을 통한 다인 죄수의 딜레마에서 가장자리 표시와 초기 전략 분포의 ESS 형성 효과

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영문명
Effects of Edge Marking and Initial Strategy Distributions on ESS Formation in the Multi-Player Prisoner’s Dilemma through an LMM-Assisted Simulation
발행기관
한국과학영재교육학회
저자명
송상헌(Sanghun Song)
간행물 정보
『과학영재교육』제17권 제2호, 347~361쪽, 전체 15쪽
주제분류
사회과학 > 교육학
파일형태
PDF
발행일자
2025.08.31
4,600

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

본 연구는 생성형 AI(LMM)를 연구 도구로 통합한시뮬레이션을 통해, 공간적 구조와 초기 전략 분포가반복 다인 죄수의 딜레마에서 협력의 진화안정성(ESS) 에 미치는 영향을 분석하였다. 폴리오미노 타일링 기반2D·3D 보드에서 비등방성 수(��)와 가장자리 표시를 통해 규칙 기반 전략(C/D/TFT)과 최고득점 이웃 모사 갱신 규칙으로 동역학을 관찰하였다. LMM은 플레이어가아니라 실험 자동화·코드 생성·시각화를 지원하는 도구로만 사용하였다. 주요 결과는 다음과 같다. (1) 구조변수(비등방성, 가장자리 표시)가 초기 전략 비율보다협력 안정성을 더 강하게 좌우하였다. 특히 가장자리표시는 동일 ��에서 ESS 도달 라운드를 뚜렷이 단축시켰고, 효과 크기(Hedges’��)는 모두 매우 큰 효과였다. (2) ��가 커질수록 ESS 도달 시간이 유의하게 증가하여 전략다양성·공간 분화가 협력 유지를 뒷받침함을 시사한다. 본 연구는 수학적 모델링·전략적 사고 과제에 적용 가능한 AI-보조 실험 템플릿을 제안한다. 다만 시뮬레이션 중심의 해석으로 학습자의 실제 인지·전략 형성에대한 질적 근거는 제한적이므로, 현장 실증 연구가 요구된다.

영문 초록

We analyze how spatial structure and initial strategy distributions shape the evolutionary stability of cooperation (ESS) in repeated multi-player Prisoner’s Dilemma, using simulations where a large multimodal model (LMM) serves as a research tool (for automation, code generation, and visualization), not as a player. On 2D/3D polyomino tilings, we manipulate the anisohedral number (��) and edge marking, and observe dynamics under rule-based strategies (C/D/TFT) with a best-performing-neighbor imitation update rule. Results show: (1) Structural factors (anisohedrality, edge marking) outweigh initial strategy shares in determining cooperative stability. In particular, edge marking markedly reduces rounds-to-ESS within each ��, with very large effect sizes (Hedges’ ��) (2) Higher �� leads to longer time to ESS, indicating that strategy diversity and spatial differentiation support sustained cooperation. We propose an AI-assisted experimental template applicable to mathematical modeling and strategic reasoning tasks. A limitation is the lack of qualitative evidence on learners’ cognition and strategy formation; classroom-based validation is warranted.

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 결과 및 논의
Ⅴ. 결론 및 제언
참고문헌

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APA

송상헌(Sanghun Song). (2025).생성형 AI(LMM) 보조 시뮬레이션을 통한 다인 죄수의 딜레마에서 가장자리 표시와 초기 전략 분포의 ESS 형성 효과. 과학영재교육, 17 (2), 347-361

MLA

송상헌(Sanghun Song). "생성형 AI(LMM) 보조 시뮬레이션을 통한 다인 죄수의 딜레마에서 가장자리 표시와 초기 전략 분포의 ESS 형성 효과." 과학영재교육, 17.2(2025): 347-361

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