• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.399-404
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• 2005

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.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권10호
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• pp.65-77
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• 2004

In this paper, we propose an adaptive mechanism based on immune algorithm and neural network identifier technique. It is also applied fur an autonomous guided vehicle (AGV) system. When the immune algorithm is applied to the PID controller, there exists the case that the plant is damaged due to the abrupt change of PID parameters since the parameters are almost adjusted randomly. To solve this problem, we use the neural network identifier (NNI) technique fur modeling the plant and humoral immune algorithm (HIA) which performs the parameter tuning of the considered model, respectively. After the PID parameters are determined in this off-line manner, these gains are then applied to the plant for the on-line control using an immune adaptive algorithm. Moreover, even though the neural network model may not be accurate enough initially, the weighting parameters are adjusted to be accurate through the on-line fine tuning. Finally, the simulation and experimental result fur the control of steering and speed of AGV system illustrate the validity of the proposed control scheme. These results for the proposed method also show that it has better performance than other conventional controller design methods.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.75-81
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• 2004

징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.451-456
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• 2004

징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.169-174
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• 2003

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.

• 대한화장품학회지
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• 제50권2호
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• pp.119-129
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• 2024

인체 피부 림프계는 간질액을 배출하고 면역 시스템을 활성화하는 중요한 역할을 한다. 자외선과 자연적인 노화와 같은 환경 요인들은 종종 이러한 림프관의 구조적 변화를 일으키며, 이로 인해 피부 기능 장애를 발생시키기도 한다. 그러나 이러한 연구를 위한 동물 실험 대체 방안이 없기 때문에 여전히 연구를 진행하기엔 적합하지 않은 제한 사항들이 존재한다. 인체 피부 림프계를 더 잘 이해하고 림프관 형성에 관련된 분자 및 생리학적 변화를 조사하기 위해, 생체 모방 미세유체 플랫폼인 'skin-lymph-on-a-chip'을 제작하여, 새로운 체외 인체 피부 림프 모델을 개발하였다. 간단히 말해, 이 플랫폼은 체외에서 분화된 일차 정상 인간 표피 각질형성세포(NHEKs)와 피부 림프 내피세포(HDLECs)를 공동 배양하는 것을 의미한다. 약 500 시간 동안 자연 발효를 통해 확보하고 집약된 인삼 뿌리 추출물인 Lymphanax^TM의 림프관 형성 효과를 평가하기 위해 해당 시스템에 적용하였고, 분자 수준 요인들의 변화는 딥러닝 기반 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 결론적으로, Lymphanax^TM는 skin-lymph-on-a-chip에서 건강한 림프관 형성을 촉진하였고, 그 성분들이 칩내에서 분화된 NHEKs를 거의 침투하지 않는 결과를 통해, HDELCs에 간접적으로 영향을 미쳤음을 확인하였다. 전반적으로, 이 연구는 기존과 차별화된 체외 인체 피부 림프모델 시스템의 확보와 더불어 이를 통한 Lymphanax^TM의 림프 활성화 효과에 대한 새로운 관점을 제공한다.