최근 컴퓨터와 인터넷의 급속한 발전과 더불어 컴퓨터의 데이터를 파괴하는 바이러스나 정보를 빼내기 위한 해킹 등이 만연하고 있다. 이에 컴퓨터의 데이터를 보호하기 위한 방법들이 연구중에 있는데 이 중 외부의 침입물질에 대해 자체적인 보호와 제거기능을 가지는 생체면역시스템을 이용한 컴퓨터면역시스템 구축에 대해 활발히 연구가 진행되고 있다. 생체 면역시스템은 바이러스나 병원균 등의 낮선 외부 침입자로부터 자신을 보호하고 침입자를 제거한다. 본 논문에서는 생체면역시스템의 면역세포 중 하나인 세포독성 T세포의 자기(Self)와 비자기(Nonself)를 구분하는 기능을 이용해 자기변경 검사 알고리즘을 구현하였다. 구현한 알고리즘은 자기로 인식하는 자기파일에서 자기를 구분하는 MHC 인식부를 구성한다. 이렇게 구성한 MHC 인식부는 자기파일을 대표하는 값을 이용하여 변경된 파일을 구분한다. 이 알고리즘을 변경된 자기파일에 적용함으로써 컴퓨터 해킹이나 바이러스에 의한 자기파일의 변경 검사의 유효성을 검증한다.
생체 면역시스템은 바이러스나 병원균 등의 외부 침입자로부터 자신을 보호한다. 본 논문에서는 이러한 기능을 컴퓨터 면역시스템에 적용하기 위하여 생체 면역시스템의 기본 요소인 T세포를 모델링 하였다. 모델링한 T세포는 MHC 인식부와 항원 인식부를 가지고 있으며, 매칭을 통하여 컴퓨터내의 랜덤 파일로부터 자기 파일과 비자기 파일을 구분할 수 있다. 모델링한 T세포의 유효성을 보이기 위해서 컴퓨터 바이러스의 문제에 적용하여 자기-비자기 구분이 가능함을 보인다.
최근 컴퓨터와 인터넷의 급속한 발전과 더불어 컴퓨터의 데이터를 파괴하는 바이러스나 정보를 빼내기 위한 해킹 등이 만연하고 있다. 이에 컴퓨터의 데이터를 보호하기 위한 방법들이 연구 중에 있는데 이 중 외부의 침입물질에 대해 자체적인 보호와 제거기능을 가지는 생체면역시스템을 이용한 컴퓨터면역시스템 구축에 대해 활발히 연구가 진행되고 있다. 생체 면역시스템은 바이러스나 병원균 등의 낮선 외부 침입자로부터 자신을 보호하고 침입자를 제거한다. 본 논문에서는 생체면역시스템의 면역세포 중의 하나인 세포독성 T세포의 자기(Self)와 비자기(Nonself)를 구분하는 기능을 이용해서 자기변경 검사 알고리즘을 구현하였다. 구현한 알고리즘은 자기로 인식하는 자기파일에서 자기를 구분하는 MHC 인식부를 구성한다. 이렇게 구성한 MHC 인식부는 자기파일을 대표하는 값을 이용하여 변경된 파일을 구분한다. 이 알고리즘을 변경된 자기파일에 적용함으로써 컴퓨터 해킹이나 바이러스에 의한 자기파일의 변경 검사의 유효성을 검증한다.
최근 컴퓨터의 사용이 보편화되면서 악의적 사용자에 의해 발생하는 컴퓨터 바이러스와 해킹에 의한 피해가 급속히 증가하고 있다. 남의 컴퓨터에 침입하는 해킹이나 데이터를 파괴하는 컴퓨터 바이러스에 의한 피해를 막기 위해 최근에 생명체의 면역시스템의 특징을 이용해 인공면역계를 구성해 시스템 침입탐지와 바이러스 탐지 및 치료에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 생체 면역계는 외부에서 침입해 세포나 장기에 피해를 주는 물질인 항원을 스스로 자기세포와 구분해 인식, 제거하는 기능이 있다. 이러한 면역계의 특징인 항원을 인식하는 기능은 자기세포의 확실한 인식을 가지고 있는 상태에서 다른 물질을 구분하는 자기/비자기(self/non-self) 인식방법으로 볼 수 있다. 본 논문에서는 생체 면역계에서 세포독성 T세포의 생성과정의 하나인 Positive Selection을 모델링하여 침입에 의한 데이터 변경과 바이러스에 의한 데이터 감염 등을 탐지할 때 가장 중요한 요소인 자기-인식 알고리즘을 구현하였다. 제안한 알고리즘은 큰 파일에서의 Detection을 구성하기 용이한 점을 가지며 극소변경과 블록변경에 대한 자기인식률을 통해 알고리즘을 유효성을 검증한다.
지문은 종생불변성, 만인부동성, 그리고 사용상의 편리함 때문에 신원인증을 위한 생체인식에 많이 사용되고 있다. 최근에는 기하학구조에 기반한 특이점 매칭방식이 제안되어 인식성능이 매우 높고 잡음에 강한 특성이 있으나 매칭 회수가 많아 인식속도가 느린 단점이 있다. 따라서 기존의 방식은 소수의 지문에 대한 1:다 매칭이나 1:1매칭에 주로 사용된다. 본 논문에서는 기존의 문제점들을 개선하기 위하여 생체 면역계의 자기-비자기 인식 능력에 주목하였다. 생체 면역계는 자기-비자기의 구별 능력을 바탕으로 바이러스나병원균 등의 낮선 외부침입자로부터 자신을 보호하고 침입자를 식별, 제거하는 시스템이다. 본 논문에서는 생체 면역계를 이루는 면역세포 중의 하나인 세포독성 T세포의 생성과정에서 자기, 비자기를 구별하기 위한 MHC 인식부를 형성하는 과정에 착안한 빠르고 신뢰성 있는 지문 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 방식은 지문에 존재하는 특이점(minutiae)인식을 통해 1단계로 global 패턴을 생성하고 2단계로 기하학적인 구조를 만들며, 인식시 global 패턴을 인식한 MHC 인식부에 대해서만 2차 local 매칭을 수행함으로써 매칭 속도가 매우 빠르며 지문의 비틀림이나 회전 등에 대하여 강인하게 인식된다.
본 논문에서는 fault tolerant 하드웨어에서 가장 기본이 되는 온라인 하드웨어 테스트 시스템 구현을 위하여 새로운 인공면역 알고리즘을 제안한다. 인공 면역 알고리즘은 알려진 자기(self) 정보만을 이용하여 항체 즉 tolerance condition을 가장 최적으로 생성하는 알고리즘이다. 이를 위하여 본 논문에서는 생체 면역 시스템의 중요한 원리인 antibody diversity 원리를 적용한 새로운 tolerance condition 생성 알고리즘을 제안한다. 또한 생체 면역 시스템에서의 중요한 세포인 APC (Antigen Presenting Cell)를 Quine-McCluskey 방법으로 구현한 후 유전자 알고리즘을 통해 tolerance condition을 자동 생성하는 알고리즘을 구현한다. 이렇게 제안된 알고리즘은 FSM(Finite State Machine)의 가장 전형적인 예인 십진카운터에 적용한 후 컴퓨터 모의 실험을 통해 그 성능을 확인한다.
최근 컴퓨터와 인터넷의 급속한 발전과 더불어 컴퓨터의 데이터를 파괴하거나 바이러스를 이용해 정보를 빼내기 위한 해킹 등이 만연하고 있다. 이에 컴퓨터의 데이터를 외부 침입물질에 대해 자체적인 보호와 제거 기능을 가진 생체 면역시스템을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체 면역 시스템은 바이러스나 병원균 등의 낮선 외부의 침입자로부터 자신을 보호하기 위해 크게 선천성 면역과 후천성 면역을 제공한다. 본 논문은 선천성 면역에는 오용탐지기법과 후천성 면역에는 비정상행위 탐지 기법을 이용한 하이브리드 침입탐지 시스템을 제안한다. 감사 자료 수집은 멀티레벨 파라미터 모니터링을 통해 감사 자료를 수집한다. 선천성 면역에서는 피부와 여러 가지 감각 기관의 분비물을 이용하듯이 방화벽과 같은 비슷한 기능을 하는 서비스 제한 에이전트와 기존에 알려진 버그와 해킹 기법을 시나리오 지식베이스를 이용하는 오용탐지 기법을 사용한다. 그리고, 후천성 면역에서는 유전자 알고리즘을 이용해 침입을 탐지하고 대응한다.
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.
While the crane system operate in port, one of main objective is to transport containers to the goal position as soon as possible. Because this is one of the biggest problem in terms of productivity of port, the container crane is operated by an expert operator until now. However recently an automatic control system with high performance is required to improve the performance of the crane system and to make high productivity. Therefore we developed an optimal controller based on Humoral Immune Algorithm with PID controller. The proposed system has a real time structure and can improve the performance such as anti-sway problem. Some computer simulations are implemented to assess the characteristics of the proposed controller.
In this paper, we propose an adaptive mechanism based on humoral immune algorithm and neural network identifier technique. It is also applied for an autonomous guided vehicle (AGV) system. When the immune algorithm is applied to the PID controller, there exists the case that the plant is damaged due to the abrupt change of PID parameters since the parameters are almost adjusted randomly. To slove this problem, we use the neural network identifier technique for modeling the plant humoral immune algorithm (HIA) which performs the parameter tuning of the considered model, respectively. Finally, the experimental results for control of steering and speed of AGV system illustrate the validity of the proposed control scheme. Also, these results for the proposed method show that it has better performance than other conventional controller design method such as PID controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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