• 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.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.12-20
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• 1998

제어 환경의 변화에 강건하게 대처할 수 있는 제어 시스템을 개발하기 위해서, 본 논문에서는 자연계의 면역 시스템과 다층 신경망을 결합한 제어 시스템을 제안한다. 제안한 제어 시스템은 면역 알고리즘을 이용하여 다층 신경망의 가중치를 조절한다. 면역 알고리즘은 초기 방어 단계인 선천성 면역 알고리즘과 적응 단계인 적응 면역 알고리즘으로 구성되어 있다. 과거에 학습한 경험이 있는 환경과 유사한 환경에 대해서 선천성 면역 알고리즘이 동작하고, 학습한 경험이 없는 새로운 제어 환경의 변하에 대해서는 적응 면역 알고리즘이 동작한다. 면역 알고리즘을 이용한 제어 시스템을 로봇 매니퓰레이터의 궤적 추종 제어에 적용하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통해 제어 시스템의 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.353-360
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• 2002

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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.319-322
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• 2003

본 논문에서는 PID제어기를 이용해 외란이 존재하는 이차 시스템을 제어하는 경우 외란 제거와 최적제어가 동시에 될 수 있는 PID 파라메터를 면역 알고리즘을 통해 구하였다. 지금까지 면역알고리즘을 적용한 최적화 문제에서는 외란이 존재하는 시스템에 대한 적용 사례가 매우 적었다. 그러므로 본 논문에서는 면역알고리즘이 외란이 존재하는 시스템에서 어떠한 성능을 가지는 알아보기 위하여 외란이 존재하는 이차 시스템에 적용하여 그 성능을 알아보았다. 외란제거를 위해 $H_\infty$-norm을 응용하여 제어시스템의 외란제거 조건들을 제시하고 이 조건들을 만족하는 PID 제어기를 설계하였다. 설계된 PID제어기의 최적 파라메터를 구하기 위해 면역 알고리즘을 적용하였고 최적 파라메터를 평가하기 위하여 ISE(integral of squared error)성능지수를 이용하여 만족할 만한 결과를 얻었다.

• 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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.478-481
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• 2002

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.

• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.161-164
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• 2001

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.320-324
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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 연구 중에 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 중의 하나인 세포독성 T세포의 자기(Self)와 비자기(Nonself)를 구분하는 기능을 이용해서 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.