생체 면역 시스템은 외부의 물질로부터 생명체를 지켜주는 방어 시스템으로 자기와 구별되는 외부 물질을 인식하여 생명체를 지켜준다. 본 논문에서는 이러한 생체 면역 시스템의 자기와 비자기를 구분하는 특징을 컴퓨터에 적용해서 자기(Self) 파일과 구분되는 비자기(Nonself) 파일을 인식 가능하도록 생체 면역 시스템의 T세포를 모델링하였다. 모델링한 T세포는 자기를 인식하는 MHC인식부와 비자기를 인식하는 항원인식부로 구성되어 있으며, 자기-비자기 검사를 요하는 파일과의 매칭을 통해 자기-비자기를 구분한다. MHC인식부와 항원인식부로 구성된 T세포의 자기-비자기 인식률이 항원인식부만을 사용한 자기-비자기 인식률에 비해 높아짐을 입증하였다.
생명체의 면역계는 외부에서 침입해 세포나 장기에 피해를 주는 물질인 항원을 스스로 자기세포와 구분해 인식하고 제거하는 기능을 가지고 있다. 이러한 면역계의 특징 중의 하나는 항원과 구별되는 자기 세포의 확실한 인식을 가지고 구분하는 자기/비자기(self/non-self) 인식방법이다. 이러한 기능을 가장 잘 보여주는 면역 T세포 중의 하나인 세포독성 T세포(T-cytotoxic Cell)는 자기세포를 인식하는 부분과 항원으로 인식하는 부분으로 구성되어 항원에 의해 감염된 자기세포를 찾아 제거하는 역할을 한다. 본 논문에서는 생명체의 면역계에서 중요한 역할을 하는 세포독성 T세포의 생성중의 자기인식 과정의 하나인 Positive Selection을 모델링하여 자기-인식 알고리즘 구현하였다. 구현한 알고리즘을 자기 공간의 국소변경과 블록변경에 대한 자기인식률을 통해 알고리즘의 유효성을 검증하며 응용 시스템으로 지문 인식에 적용하였다.
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.
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.
인간 및 다른 생물들의 DNA 서열이 밝혀짐에 따라 DNA 서열 정보를 이용할 수 있는 계산적 처리방식에 대한 요구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 DNA의 패턴을 분류할 수 있는 면역계 부정 선택에 기반한 알고리즘을 제안한다. 부정 선택은 면역세포 생성시 자신을 인식하지 않는 항원 인식부를 생성하기 위한 과정이다. 이 항원 인식부를 통해 자기와 비자기를 구별한다. 이것을 n개의 자기 또는 비자기 집단으로 확장하고 n개의 항원 집단을 구성하면 n개의 패턴 분류가 가능하다. 본 논문에서는 부정 선택에 기반한 DNA 염기 레벨에서의 패턴 분류방법과 아미노산 레벨에서의 패턴분류 방법을 제안한다.
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.
본 논문에서는 생명체의 면역계에서 중요한 역할을 하는 세포독성 T세포의 생성과정의 하나인 긍정선택(positive selection)과 부정 선택(negative selection)을 모델링하여 침입에 의한 데이터 변경과 바이러스에 의한 데이터 감염 등을 탐지할 때 가장 중요한 요소인 변경 검사 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘은 면역세포의 생성시 MHC 인식부를 형성해 주는 긍정 선택을 자기 인식 알고리즘으로 구현하여 컴퓨터에서 자기로 인식해야하는 파일이나 기능에 대해 MHC 인식부를 형성하고, 또한 항원 인식부를 형성하는 부정 선택을 이용해 변형 검지기(anomaly detector)를 구성한다. 따라서 제안한 알고리즘은 실제 면역세포와 마찬가지로 자신과 침입자 모두에 대한 인식기를 가지고 변경을 탐지하게 된다. 시뮬레이션을 통하여 자기파일의 일부가 변경되었을 때와 블록이 변경되었을 때에 대하여 두 가지 방법을 이용한 변경 검사 알고리즘의 특성과 유효성을 밝힌다.
본 논문에서는 생체의 면역계에서 중요한 역할을 하는 세포독성 T세포의 생성과정의 하나인 긍정 선택(positive selection)과 부정 선택(negative selection)을 모델링하였다. 그리고 침입에 의한 데이터 변경과 바이러스에 의한 데이터 감염 등을 탐지할 때 가장 중요한 요소인 변경 검사 알고리즘을 개발하였다. 제안된 방법은 자기를 인식하는 MHC 인식부와 비자기를 인식하는 항원 인식부를 생성하는 알고리즘이다. 따라서 제안한 방법은 실제 면역세포와 마찬가지로 자신과 침입자 모두에 대한 인식기를 가지고 변경을 탐지하게 된다. 시뮬레이션을 통하여 자기파일의 국소가 변경되었을 때와 블록이 변경되었을 때에 대하여 두 가지 방법을 이용한 변경 검사 알고리즘의 특성과 유효성을 밝힌다
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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