• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.9
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• pp.801-806
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• 2001

According as many people use a computer newly, damage of computer virus and hacking is rapidly increasing by the crucial users A computer virus is one of program in computer and has abilities of self reproduction ad destruction like a virus of biology. And hacking is to rob a person's data in a intruded computer and to delete data in a person s computer from the outside. To block hacking that is intrusion of a person s computer and the computer virus that destroys data, a study for intrusion-detection of system and virus detection using a biological immune system is in progress. In this paper, we make a model of positive selection and negative selection of self-recognition process that is ability of T-cytotoxic cell that plays an important part in biological immune system. So we embody a self-nonself distinction algorithm in computer, which is an important part when we detect an infected data by computer virus and a modified data by intrusion from the outside. The composed self-recognition process distinguishes self-file from the changed files. To prove the efficacy of self-recognition algorithm, we use simulation by a cell change and a string change of self file.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.7
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• pp.17-24
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• 2009

Increasing use of information system has led to larger amount of developing expenses and demands on software. Until recent days, the model using regression analysis based on statistical algorithm has been used. However, Machine learning is more investigated now. This paper estimates the software cost using SVR(Support Vector Regression). a sort of machine learning technique. Also, it finds the best set of parameters applying immune algorithm. In this paper, software cost estimation is performed by SVR based on immune algorithm while changing populations, memory cells, and number of allele. Finally, this paper analyzes and compares the result with existing other machine learning methods.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.4
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• pp.402-410
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• 2004

In this paper, an optimal design method of clonal selection based Fuzzy-Neural Networks (FNN) model for complex and nonlinear systems is presented. The FNNs use the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. Also Advanced Clonal Selection (ACS) is proposed to find the parameters such as parameters of membership functions, learning rates and momentum coefficients. The proposed method is based on an Immune Algorithm (IA) using biological Immune System and The performance is improved by control of differentiation rate. Through that procedure, the antibodies are producted variously and the parameter of FNN are optimized by selecting method of antibody with the best affinity against antigens such as object function and limitation condition. To evaluate the performance of the proposed method, we use the time series data for gas furnace and traffic route choice process.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.417-422
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• 2002

인공면역시스템을 이용한 침입탐지시스템 개발을 위해 적용한 동적 클론 선택(Dynamic Clonal Selection) 알고리즘과 그의 문제점을 소개하고 보다 개선된 동적 클론 선택 알고리즘을 제안한다. 이전 연구에서 침입탐지시스템이 흔히 접하게 되는 상황, 즉 과거 안정적으로 관찰되었던 정상행위가 합법적인 요인들로 인하여 갑작스러운 변화를 보일 경우 과거 생성되었던 기억탐지자가 정상행위를 비정상행위로 오류 판단하는 것을 막기 위하여 인간면역시스템의 체세포 돌연변이 (somatic hypermutation)를 이용하여 유전자 라이브러리를 진화시키는 방법을 첨가한 동적 클론 선택 알고리즘을 소개한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.2
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• pp.164-170
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• 2004

This paper proposes a Distributed Autonomous Robotic System(AIS) based on Artificial Immune System(AIS) and Distributed Genetic Algorithm(DGA). The behaviors of robots in the system are divided into global behaviors and local behaviors. The global behaviors are actions to search tasks in environment. These actions are composed of two types: dispersion and aggregation. AIS decides one among above two actions, which robot should select and act on in the global. The local behaviors are actions to execute searched tasks. The robots learn the cooperative actions in these behaviors by the DGA in the local. The proposed system is more adaptive than the existing system at the viewpoint that the robots learn and adapt the changing of tasks.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2005.05a
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• pp.151-156
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• 2005

본 논문에서는 비선형 역학 시스템에서 복합적 지능 알고리즘을 이용하여 시스템의 제어 성능을 개선시키는 방법에 대하여 논의하였다. 기존의 비선형 제어를 위한 뉴럴 네트워크 및 유전자 알고리즘은 학습이 종료된 후에 고정된 상태에서는 훌륭한 제어를 보여주지만, 환경 변화와 같은 변이 인자가 발생되면 제어가 제대로 되지 않으며 재학습을 해야만 한다. 이때 재학습에 드는 시간이 많이 걸리는 문제점이 있다. 제안하는 시스템에서는 변이 인자가 발생되었을 때의 상황을 항원으로 하는 면역 시스템을 기존 제어시스템에 추가하여 사용함으로써 보다 안정적이며 빠른 제어 수행이 가능함을 보일 것이다. 또한 기존에 하드웨어로 구성하기 어려웠던 유전 알고리즘을 하드웨어로 구성하기 쉽도록 유전 인자를 메모리 주소로 하는 알고리즘을 만들게 되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.171-174
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• 2001

기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 점점 복잡해져 가는 네트워크, 다양화되고 지능화되는 해킹 기술과 바이러스의 공격으로부터 시스템을 보호하기 위해 처리해야 하는 정보의 양과 복잡한 알고리즘으로 인해 실시간 서비스의 구현이 힘들다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 시스템, 네트워크 리소스의 효율적인 분배를 통해 실시간으로 침입자를 탐지할 수 있는 네트워크 토폴로지 즉, 디지털 면역 네트워크(Digital Immune Network, DIN)를 제시한다. DIN은 침입의 탐지를 위하여 생체 면역 시스템의 B세포, T세포 개념의 알고리즘이 적용되고, 견고성 향상을 위해 메쉬 네트워크 구조가 적용되어 호스트 연합(Host Alliance)을 구성함으로써 호스트들의 병렬처리를 통해 리소스 낭비를 막고 실시간 서비스가 제공될 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.1
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• pp.52-60
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• 2002

According as many people use a computer newly, damage of computer virus and hacking is rapidly increasing by the crucial users. A computer virus is one of program in computer and has abilities of self reproduction and destruction like a virus of biology. And hacking is to rob a person's data in a intruded computer and to delete data in a Person s computer from the outside. To block hacking that is intrusion of a person's computer and the computer virus that destroys data, a study for intrusion detection of system and virus detection using a biological immune system is in progress. In this paper, we make a model of positive and negative selection for self recognition which have a similar function like T-cytotoxic cell that plays an important role in biological immune system. We embody a self-nonself distinction algorithm in computer, which is an important part when we detect an infected data by computer virus and a modified data by intrusion from the outside. And we showed the validity and effectiveness of the proposed self recognition algorithm by computer simulation about various infected data obtained from the cell change and string change in the self file.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2003.11a
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• pp.137-140
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• 2003

본 논문에서는 PID제어기를 이용해 외란이 존재하는 2차시스템 특성을 갖는 전동기를 제어하는 경우 외란제거와 최적제어가 동시에 될 수 있는 PIB파라메터를 면역알고리즘을 통해 구하였다. 외란제거를 위해 $H{\infty}-norm$을 응용하여 제어시스템의 외란제거 조건들을 제시하고 이 조건들을 만족하는 전동기 제어용 PID제어기를 설계하였다. 설계된 PID제어기의 최적 파라메터를 구하기 위해 면역 알고리즘을 적용하였고 최적 파라메터를 평가하기 위하여 ITSE(Integral of time weighted squared error)성능지수를 이용하여 만족할 만한 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.177-181
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• 2003

PID(Proportional-Integral-Derivative)제어기는 제어악고리즘의 단순성과 실 현장에서의 강인성 등으로 산업용 보일러의 제어시스템서 주로 이용되어 왔다. 그러나 다중 루프를 가진 보일러 시스템에서는 루프간의 상호 간섭 영향 등으로 부하 변화에 따라 요구되는 증기(steam)압력, 증기 유량(steam flow)변화 등을 동시에 만족하도록 급수 유량, 연교 유량, 공기 유량 등을 PlH제어기만으로 제어하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 보일러 시스템의 다목적 성능 최적화에 각각의 적합도 함수 $f_{a}$ , $f_{b}$, $f_{c}$를 정의하고 면역 알고리즘을 이용해 최적화를 구하고 그 결과에 대한 특성과 유효성을 검토하였다.다.다.