본 논문은 생체시스템의 인공면역시스템을 이용한 Immunized PID 제어기를 구성하였으며, 상층부위에 제동시스템이 부착된 다층 건축물의 진동제어에 적용하였다. 인공면역시스템은 인체가 외부로부터 침투하는 바이러스, 병원균 등으로부터 보호하기 위하여 내부의 항체들이 이를 극복하기 위하여 행동하는 현상을 모델링한 것으로써 외란입력에 대한 적응성 및 강인한 응답특성을 가지고 있다. 본 논문에서 설계된 제어시스템은 항만의 건축물에 능동제어기로 적용하였으며, 바람이나 지진과 같은 환경적 부하로 인해 발생되는 건축물의 응답변위를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 나타내었다. 그리고, 기존의 진동제어에 널리 이용되는 제어기도 함께 적용하여 제안한 제어기 성능의 우수성을 입증하고자 함과 동시에 인공면역시스템을 응용한 제어기 설계에 대한 비젼도 제시하고자 한다.
This research aims to unravel the significant features of the human immune system, which would be successfully employed for a novel network intrusion detection model. Several salient features of the human immune system, which detects intruding pathogens, are carefully studied and the possibility and the advantages of adopting these features for network intrusion detection are reviewed and assessed.
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.
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.
This paper investigates the subject of intrusion detection over networks. Existing network-based IDS's are categorised into three groups and the overall architecture of each group is summarised and assessed. A new methodology to this problem is then presented, which is inspired by the human immune system and based on a novel artificial immune model. The architecture of the model is presented and its characteristics are compared with the requirements of network-based IDS's. The paper concludes that this new approach shows considerable promise for future network-based IDS's
The conventional structure for an action selector of an Autonomous Mobile Robot (AMR) has been criticized for a repeated action. To overcome this problem recently many researches have been focused on the reactive planning systems such as the biological immune system. In this paper, we propose a learning aritificial immune network, the learning method is to use Genetic Algorithm (GA). The computer simulation show that the usefulness of the learning immune network.
PID 제어기의 자동 동조 방법이 제어분야에서 많은 연구가 되어 왔으며, 제안된 제어기 또한 PID 제어기 자동동조에 관한 연구이다. 제안된 면역 알고리즘은 인간의 면역 체계를 모방한 최적화 알고리즘으로 기억 세포 메카니즘과 다른 면역 알고리즘에 비하여 덜 복잡한 구조를 가지고 있다. 이렇게 제안된 면역 알고리즘을 PID 제어기의 파라메터를 최적화하는데 사용하고자 한다. 현재까지 면역 알고리즘은 주로 시스템 파라메터의 변동이 없는 최적화 문제에 적용되어왔다. 그러므로 면역 알고리즘에서의 기억세포 메카니즘에 대한 유용성이 없으며, 또한 그에 대한 연구가 미진한 상태이다. 본 연구에서는 비선형 가변 시스템에 기억세포를 사용한 면역 알고리즘을 적용하고자 한다. 제안된 면역 알고리즘의 성능 평가를 위하여 비선형 직류 모터의 속도 제어에 적용하고, 그 결과를 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안된 면역 알고리즘이 가변 시스템 파리메에 대하여 빠른 수렴 성능과 좋은 제어 성능을 보임을 보이고자 한다.
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.
컴퓨터망의 확대 및 컴퓨터 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 침입자로부터 침입을 줄이기 위한 침입탐지시스템에 관한 연구가 활발하다. 본 논문은 멀티레벨에서 감사자료를 수집하고, 필터링하여 오용행위 탐지기법에 대한 선천성면역, 비정상행위 탐지기법에 대한 후천성 면역을 사용한 하이브리드 침입탐지 시스템이다. 다중호스트 기반에서 감사자료를 하나의 시스템으로 모아서 탐지하므로 하나의 호스트에서 탐지한 침입보다 여러 호스트에서 탐지가 가능하며, 비정상행위 탐지 기법에서 탐지한 침입은 오용행위 탐지 기법에서 신속하게 탐지할 수 있는 면역력을 가진 침입탐지 시스템의 설계 및 구현한다.
정보시스템에 대한 이용이 늘어남에 따라 소프트웨어 개발 요구와 개발 비용이 증가하게 되었다. 기존에는 통계적 알고리즘 기반의 회귀분석을 이용하여 소프트웨어 개발비용을 산정하였으나 오늘날은 기계학습 방법들이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기계학습 기술의 하나인 SVR를 사용하여 소프트웨어 비용을 산정하였고, 이 때 SVR에서 사용하는 파라미터들의 최적 조합을 면역계의 동작원리를 적용한 면역 알고리즘을 적용하여 최적 조합을 찾았다. 소프트웨어 비용산정을 위해 세대수, 기억세포수, 대립유전자수를 변경해 가면서 면역 알고리즘 기반의 SVR을 적용하였고, 그 실험 결과를 기존 연구된 다른 기계학습 방법과 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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