사람의 지문은 그 인식성능과 종생불변성 및 만인부동성으로 인하여 신원인증을 위한 생채인식에서 가장 많이 이용되고 있다. 최근에는 지문인식의 신뢰성에 더하여, 그 인증속도가 지문인식을 각종 보안 어플리케이션에 응용하는데 있어서 매우 중요한 요소로 부각되고 있다. 본 논문에서는 생체면역계에서의 '자기-비자기' 구별과정에 착안한 빠르고 신뢰성 있는 지문인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 매칭알고리즘은 지문영상으로부터 추출된 특징점과 방향성분에 기반하여 만들어지는 자기공간(self-space)에 기반하여 이루어지는 1차 매칭과, 특징점의 기하학적 구조에 의하여 구성되는 로컬구조(local structure)에 의하여 구성되는 로컬구조에 의해 수행되는 2차 매칭의 두 단계로 구성되어 인식의 신뢰성을 유지하면서 인증속도를 향상시켰다.
인터넷 보급의 확산과 전자상거래의 활성화와 유.무선 인터넷의 보급에 따른 악의적인 사이버 공격의 시도의 성공사례가 증가하고 있다. 미로 인해 점차 더 많은 문제가 야기될 것으로 예상된다. 현재 일반적인 인터넷상의 시스템은 악의적인 공격에 적절하게 대응해오지 못하고 있으며, 다른 범용의 시스템들도 기존의 백신 프로그램에 의존하며 그 공격에 대응해오고 있다. 따라서 새로운 침입에 대하여는 대처하기 힘든 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 생체 자율분산시스템의 일부분인 T세포의 positive selection과 negative selection을 이용한 자기/비자기 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 네트워크 환경에서 침입탐지 시스템에 적용하여 기존에 알려진 침입뿐만 아니라 새로운 침입에 대해서도 대처할 수 있다
In this paper, we propose a method of cooperative control (T-cell modeling) and selection of group behavior strategy (B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system (DARS). An immune system is the living bodys self-protection and self-maintenance system. these features can be applied to decision making of the optimal swarm behavior in a dynamically changing environment. For applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B-cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody, and control parameter as a T-cell, respectively. When the environmental condition (antigen) changes, a robot selects an appropriate behavior strategy (antibody). And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robots using communication (immune network). Finally, much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based on clonal selection and immune network hypothesis, and it is used for decision making of the optimal swarm strategy. Adaptation ability of the robot is enhanced by adding T-cell model as a control parameter in dynamic environments.
사람의 지문은 그 인식 성능과 종생 불변성 및 만인 부동성으로 인하여 신원 인증을 위한 생채 인식에서 가장 많이 이용되고 있다. 최근에는 지문인식의 신뢰성에 더하여, 그 인증속도가 지문인식을 각종 보안 어플리케이션에 응용하는데 있어서 매우 중요한 요소로 부각되고 있다. 본 논문에서는 생체면역계에서의 자기 비자기구별 과정에 착안한 빠르고 신뢰성 있는 지문인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 매칭알고리즘은 지문영상의 특징점과 방향성분을 반영한 자기 공간 (self-space)과 MHC 인식부를 이용한 1차 매칭과, 특징점의 로컬 구조(local structure)를 이용한 2차 매칭의 두 단계로 구성된다. 이러한 2단계의 매칭을 통하여 인식의 신뢰성을 유지하면서 인증속도를 향상시켰다.
In this paper, we propose a method of cooperative control based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment.For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B lymphocyte(B cell), each environmental condition as an antigen, and a behavior strategy as an antibody respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental codintion changes, a robot select an appropriate beharior stategy. And its behavior stategy is stimulated and suppressed by other robot using communiation. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based on clonal selection and idotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm stragegy.
인터넷의 급속한 확장으로 인해 네트워크 공격기법의 패러다임의 변화가 시작되었으며 새로울 공격 형태가 나타나고 있으나 대부분의 침입 탐지 기술은 오용 탐지 기술을 기반으로 하는 시스템이주를 이루고 있어 알려진 공격 유형만을 탐지하고, 새로운 공격에 능동적인 대응이 어려운 실정이다. 이에 새로운 공격 유형에 대한 탐지력을 높이기 위해 인체 면역 메커니즘을 적용하려는 시도들이 나타나고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 네트워크 패킷에 대한 정상 행위 프로파일을 생성하고 생성된 프로파일을 자기공간화 하여 인체면역계의 자기, 비자기 구분기능을 이용해 자기 인식 알고리즘을 구현하여 이상행위를 탐지하고자 한다. 자기인식 알고리즘의 하나인 Negative Selection Algorithm을 기반으로 anomaly detector를 생성하여 자기공간을 모니터하여 변화를 감지하고 이상행위를 검출한다. DARPA Network Dataset을 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 침입 탐지율을 통해 알고리즘의 유효성을 검증한다.
인터넷 보급의 확산과 전자상거래의 활성화 그리고 유ㆍ무선 인터넷의 보급에 따른 악의적인 사이버 공격의 시도가 점점 증가하고 있다. 이로 인해 점차 더 많은 문제가 야기될 것으로 예상된다. 현재 일반적인 인터넷상의 시스템은 악의적인 공격에 적절하게 대응해오지 못하고 있으며, 다른 범용의 시스템들도 기존의 백신 프로그램에 의존하며 그 공격에 대응해오고 있다. 따라서 새로운 침입에 대하여는 대처하기 힘든 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 생체 자율분산시스템의 일부분인 T세포의 positive selection과 negative selection을 이용한 자기/비자기 인식 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 네트워크 환경에서 침입탐지 시스템에 적용하여 기존에 알려진 침입뿐만 아니라 새로운 침입에 대해서도 대처할 수 있다.
This paper proposes a distributed autonomous control method of swarm robot behavior strategy based on artificial immune system and an optimization strategy for artificial immune system. The behavior strategies of swarm robot in the system are depend on the task distribution in environment and we have to consider the dynamics of the system environment. In this paper, the behavior strategies divided into dispersion and aggregation. For applying to artificial immune system, an individual of swarm is regarded as a B-cell, each task distribution in environment as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-cell respectively. The executing process of proposed method is as follows: When the environmental condition changes, the agent selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other agent using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. In order to decide more accurately select the behavior strategy, the optimized parameter learning procedure that is represented by stimulus function of antigen to antibody in artificial immune system is required. In this paper, particle swarm optimization algorithm is applied to this learning procedure. The proposed method shows more adaptive and robustness results than the existing system at the viewpoint that the swarm robots learning and adaptation degree associated with the changing of tasks.
The objective of this research was to evaluate the immune response to Salmonella Gallinarum experimentally infected layers fed with Guanosine 5'-monophosphate-chelated calcium and iron feed additives. Hy-Line brown, 34 week-olds layers were assigned to 3 groups; Group 1: basal diet feed, Group 2 (CaFe-GMP): basal diet feed mixed with chelated calcium and iron, and Group 3 (Fe-OCHT): basal diet feed mixed with chitosan for 4 weeks. There were challenged with 1.0×108 CFU/mL of the cultured Salmonella Gallinarum (SG) by oral administration on 28th feeding days. After SG challenge, Flow cytometric profiles showed that the CD4+/CD8+ T lymphocyte activation of Group 2 was much higher than Group 1 and Group 3 (P<0.05). In addition, the levels of interleukin-2 (13.37 mg/dl) and interferon-γ (2.35 mg/dl) in Group 2 were higher than Group 1 and Group 2. Populations of Lactic acid bacteria (3.5×1010 CFU/g) from cecum was highest observed in group 2. Re-isolation of SG from cecum in group 2 (8×105 CFU/g) was lower than group 1 (1.83×1010 CFU/g). The result of this study demonstrated that CaFe-GMP feed additive may be one of the potential candidates to control salmonellosis and functional feeds in layers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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