• 제목/요약/키워드: 인공면역 시스템

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분류자 시스템과 인공 면역 네트워크에 기반한 자율 분산 로봇 시스템 개발 (Distributed Autonomous Robotics System based on Classifier System and Artificial Immune Network)

  • 황철민;박창현;심귀보
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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    • pp.85-88
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    • 2004
  • 본 논문에서는 인공 면역 네트워크와 분류자 시스템을 이용한 자율 분산 로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 각 로봇의 행동은 전역행동과 지역행동으로 구성된다. 전역행동은 작업을 찾고 수행하기 위해 필요한 환경을 조성하는데 필요한 전반적인 행동들을 결정하고, 지역 행동은 작업을 수행할 때 각 로봇들이 어떤 방식으로 동작하는가를 결정한다. 이때 전역 행동은 인공 면역 네트워크를 이용하여 결정되며 작업을 빠른 속도로 탐색하며 탐색한 작업 주위로 적절한 수의 로봇이 집합하도록 한다. 또한 지역 행동은 분류자 시스템을 이용하여 결정되며 작업을 수행하는데 적절한 로봇의 역할을 결정한다.

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인공 생체 면역시스템을 이용한 정보보안계층모델

  • 진현수
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.249-253
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    • 2002
  • 인공 면역 시스템을 사용한 정보통신시스템의 기억구조의 바이러스 침투경로를 확인하고 이를 대처하는 면역체계의 임파구를 T임파구와 B임파구라 할때 바이러스가 경유된 기억 구조를 기존의 정보 공유체제에서 전송 경유체계로 구성하여 바이러스의 침투 경유사항을 스스로 느낄 수 있게끔 항원체계를 구축한다. 항원 시스템은 항체 구조를 사용하여 항체 구조 내에 존재하는 임파구와 생체면역 체계를 형성하는 항원 시스템간의 혈청 시스템 구조를 형성하는데 혈액 구조내부의 항원 임파구와 항체 임파구를 조직하여 생체 내부에서 생체바이러스를 퇴치하는 방법으로 정보공유 및 전송시스템의 기억구조의 바이러스를 퇴치하게 된다.

인공 면역계를 이용한 자기변경 검사 알고리즘 (Self-Change Detection Algorithms using the Artificial Immune System)

  • 선상준;전호병;박세현;심귀보
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.183-186
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    • 2001
  • 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.

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인공 면역 시스템과 분산 유전자 알고리즘에 기반한 자율 분산 로봇 시스템 (Distributed Autonomous Robotic System based on Artificial Immune system and Distributed Genetic Algorithm)

  • 심귀보;황철민
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.164-170
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    • 2004
  • 본 논문에서는 인공 면역 시스템과 분산 유전자 알고리즘에 기반하여 동작하는 자율분산로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 로봇들의 행동은 전역행동과 지역행동으로 분류된다. 전역행동은 환경에서 작업을 탐색하는데 이를 빠르게 수행하기 위하여 집합과 분산의 두 가지 행동으로 이루어져 있다. 이때 인공 면역 시스템은 로봇이 어떤 행동을 선택하여 행동할 것인가를 결정한다. 지역행동은 탐색된 작업을 수행하는 부분으로서 어떤 로봇들이 협조행동을 할지를 학습하고, 학습한 결과에 따라 작업을 수행하는 행동을 한다. 이를 위해 분산 유전자 알고리즘을 이용하여 각 로봇들은 주어진 작업에 대하여 학습을 한다. 제안된 시스템에서 학습 알고리즘은 주어지는 작업의 변화로봇들은 주어진 작업을 수행하기 위해 학습을 하고, 주어진 작업이 변할 경우 스스로 대처한다는 면에서 기존의 자율 분산 시스템보다 적응성에서 향상된 시스템이다.

컴퓨터 면역시스템 개발을 위한 생체 면역시스템 모델링 (Biological Immune System Modeling for Development of Computer Immune System)

  • 선상준;심재윤;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.127-131
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    • 2001
  • 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.

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Antibody Diversity 원리와 Antigen Presenting Cell을 구현한 새로운 인공 면역 시스템 (A New Artificial Immune System Based on the Principle of Antibody Diversity And Antigen Presenting Cell)

  • 이상형;김은태;박민용
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제41권4호
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    • pp.51-58
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    • 2004
  • 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.

네트워크 침입탐지를 위한 인공면역 시스템의 동적 클론선택 연구 (Towards an Artificial Immune System for Network Intrusion Detection: An Investigation of Dynamic Clonal Selection)

  • 김정원;최종욱;김상진
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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    • pp.847-849
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    • 2002
  • 인공면역시스템에서 중요한 특징중의 하나는 지속적으로 변화하는 환경에서 자기(self)의 유동적인 패턴을 동적으로 학습하고 비자기(non-self)에 대한 새로운 패턴을 예측하는데 있다. 본 논문은 자기적 용(self-adaptation)의 인공면역체계 특성을 기반으로하여 설계된 dynamics(동적 클론선택 알고리즘, dynamic clonal selection algorithm)의 역할을 논한다. 시스템의 세가지 중요한 변수인 자기내성 기간(Tolerisation Period). 연역 반응 임계값(activation threshold). 수명(life span)에 따라 변화하는 dynamics의 성능을 네트워크 침입에서 흔히 발견되는 시나리오를 모의실험하여 평가한다

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퍼지추론과 면역 메커니즘을 기반으로 한 인공 색채-감성처리 (The Artificial Color-Emotion Process Based on Fuzzy Reasoning and Immune Mechanism)

  • 손창식;정환묵
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.206-209
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    • 2003
  • 본 논문에서는 퍼지추론과 면역 네트워크의 세 가지 메커니즘을 바탕으로 인간의 외부 자극(색상정보)에 따른 내부 감성상태를 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 인간의 내부 감성상태는 심리학에서 많이 사용하는 색채심리를 바탕으로 추론을 하였으며 추론된 값은 색상 정보의 정도에 따른 감성상태이다. 이러한 감성상태의 값들 간에 유사성을 계산하여 면역 네트워크에 세 가지 메커니즘에 적용하여 인공적인 감성상태를 인식할 수 있는 방법을 나타내었다.

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면역알고리즘을 이용한 오델로 게임전략 탐색 (The search of the Othello game strategies using the immune algorithm)

  • 이근혜;강태원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.598-600
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    • 2004
  • 기존의 연구 논문 중 비결정론적인 알고리즘인 유전자 알고리즘이나 인공신경망 등을 오델로 게임에 적용하여 자동학습을 시킨 예는 많으나 면역알고리즘을 모델로 게임에 적용한 예는 찾기가 어렵다 본 논문에서는 생리학의 면역시스템의 특징을 그대로 적용한 면역알고리즘을 모델로 게임에 적용하여 게임전략 생성에 관하여 연구한다. 생리학의 면역시스템은 자기조절능력이 있다는 외과 재 감염시 빠르게 대응할 수 있다는 특징이 있다. 면역알고리즘을 이용하여 탐색된 전략을 유전자알고리즘 그리고 기존에 연구되어진 게임전략 등과 실험하여 그 결과를 비교.연구한 결과 면역알고리즘을 적용하여 탐색된 모델로 게임전략이 가장 높은 승률을 보인다.

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