• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.402-410
• /
• 2004

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템을 위하여 최적 면역 알고리즘의 개선된 클론선택에 기반을 둔 최적FNN 설계방법을 제안한다. FNN은 퍼지추론의 간략 추론과 학습방법으로는 오류역전파 알고리즘을 하였고 멤버쉽함수의 파라미터, 학습률 및 모멘텀 계수들을 선정하기 위하여 개선된 클론 선택을 사용하는 방법을 도입하였다. 제안한 알고리즘은 생체의 면역반응에 기초를 둔 면역알고리즘의 클론선택을 기본으로 분화율을 조절하여 성능을 개선하였다. 그 과정을 통하여 다양한 항체들을 생성하고 목적함수나 제한조건과 같은 항원들에 대하여 가장 높은 친화도를 가지는 항체를 최적 항체로 선택하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 가스로공정과 교통경로선택 공정을 사용한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.801-806
• /
• 2001

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권7호
• /
• pp.17-24
• /
• 2009

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.

• 전력전자학회:학술대회논문집
• /
• 전력전자학회 2003년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.137-140
• /
• 2003

본 논문에서는 PID제어기를 이용해 외란이 존재하는 2차시스템 특성을 갖는 전동기를 제어하는 경우 외란제거와 최적제어가 동시에 될 수 있는 PIB파라메터를 면역알고리즘을 통해 구하였다. 외란제거를 위해 $H{\infty}-norm$을 응용하여 제어시스템의 외란제거 조건들을 제시하고 이 조건들을 만족하는 전동기 제어용 PID제어기를 설계하였다. 설계된 PID제어기의 최적 파라메터를 구하기 위해 면역 알고리즘을 적용하였고 최적 파라메터를 평가하기 위하여 ITSE(Integral of time weighted squared error)성능지수를 이용하여 만족할 만한 결과를 얻었다.

• 한국마린엔지니어링학회:학술대회논문집
• /
• 한국마린엔지니어링학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.225-230
• /
• 2001

In this paper, a method for optimal design of PID controller using the immune algorithm(IA) has been proposed to improve the stability of A.C.-D.C. power system. The process of this study is composed of formulation of basic controls on HVDC transmission system, mathematical model preparation for stability analysis, and supplementary signal control by an optimal PID controller using the IA. The dynamic property was verified through computer simulations regarding transient stability.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.417-422
• /
• 2002

인공면역시스템을 이용한 침입탐지시스템 개발을 위해 적용한 동적 클론 선택(Dynamic Clonal Selection) 알고리즘과 그의 문제점을 소개하고 보다 개선된 동적 클론 선택 알고리즘을 제안한다. 이전 연구에서 침입탐지시스템이 흔히 접하게 되는 상황, 즉 과거 안정적으로 관찰되었던 정상행위가 합법적인 요인들로 인하여 갑작스러운 변화를 보일 경우 과거 생성되었던 기억탐지자가 정상행위를 비정상행위로 오류 판단하는 것을 막기 위하여 인간면역시스템의 체세포 돌연변이 (somatic hypermutation)를 이용하여 유전자 라이브러리를 진화시키는 방법을 첨가한 동적 클론 선택 알고리즘을 소개한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.164-170
• /
• 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.

• 한국반도체및디스플레이장비학회:학술대회논문집
• /
• 한국반도체및디스플레이장비학회 2005년도 춘계 학술대회
• /
• pp.151-156
• /
• 2005

본 논문에서는 비선형 역학 시스템에서 복합적 지능 알고리즘을 이용하여 시스템의 제어 성능을 개선시키는 방법에 대하여 논의하였다. 기존의 비선형 제어를 위한 뉴럴 네트워크 및 유전자 알고리즘은 학습이 종료된 후에 고정된 상태에서는 훌륭한 제어를 보여주지만, 환경 변화와 같은 변이 인자가 발생되면 제어가 제대로 되지 않으며 재학습을 해야만 한다. 이때 재학습에 드는 시간이 많이 걸리는 문제점이 있다. 제안하는 시스템에서는 변이 인자가 발생되었을 때의 상황을 항원으로 하는 면역 시스템을 기존 제어시스템에 추가하여 사용함으로써 보다 안정적이며 빠른 제어 수행이 가능함을 보일 것이다. 또한 기존에 하드웨어로 구성하기 어려웠던 유전 알고리즘을 하드웨어로 구성하기 쉽도록 유전 인자를 메모리 주소로 하는 알고리즘을 만들게 되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.171-174
• /
• 2001

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.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.52-60
• /
• 2002

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 인식방법으로 똘 수 있다. 본 논문에서는 생체 면역계에서 세포독성 T세포의 생성과정의 하나인 Negative 및 Positive Selection을 모델링하여 침입에 의한 데이터 변경과 바이러스에 의한 데이터 감염 등을 탐지할 때 가장 중요한 요소인 자기 인식 알고리즘을 구현한다. 제안한 알고리즘은 큰 파일에서의 Detection을 구성하기 용이한 점을 가지며 국소(cell)변경과 블록(string)변경에 대한 자기인식률을 통해 알고리즘의 유효성을 검증한다.