• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.325-326
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• 2010

• 한국통신학회논문지
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• 제37B권11호
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• pp.1022-1032
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• 2012

본 논문에서는 OFDMA 기반의 무선 메쉬 네트워크에서 다수의 노드 간 발생하게 되는 주파수 비동기 문제를 해결하기 위해 생체모방 알고리즘(bio-inspired algorithm)을 이용하여 인접 노드 간 지역적인 주파수 동기화를 통해 메쉬 네트워크 전체를 하나의 주파수로 수렴시켜 나가는 분산 주파수 동기화 방식을 제안한다. 메쉬 네트워크의 주파수 수렴 특성은 네트워크의 규모와 구성 노드들의 배치에 따라 서로 다르기 때문에 특정 토폴로지의 경우 주파수 수렴을 위해 많은 시간이 소요될 수 있다. 제안하는 기법은 가중치 적용을 통하여 메쉬 토폴로지 형태에 크게 의존하지 않는 빠른 주파수 동기화를 이룰 수 있음을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권6호
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• pp.528-534
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• 2013

센서 네트워크에서 기본적으로 고려되어야 하는 것은 센서 노드의 에너지 소모 문제이다. 이를 해결하기 위해 많은 연구들이 진행되어 왔지만 에너지 소모 문제와 더불어 트레이드오프 관계를 갖는 지연 문제도 간과할 수 없는 부분이다. 본 논문은 생체시스템을 모방하여 무선 센서망에서 에너지의 소모와 지연시간을 줄이기 위한 BISA(Bio-inspired Scheduling Algorithm)를 제안한다. BISA는 에너지 효율성이 높은 라우팅 경로를 탐색하고 다중채널을 이용하여 데이터 전송의 경로를 다중화하여 데이터 전송을 위한 에너지 소모와 지연시간을 최소화한다. 모의실험을 통해 제안한 방식이 효율적으로 에너지를 소모함과 동시에 요구지연시간을 보장함을 확인한다.

• Advances in robotics research
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• 제2권1호
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• pp.1-11
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• 2018

To monitor the environment and determine the source of a pollutant gradient using a multiple robot swarm, we propose a hybrid algorithm that combines two bio-inspired algorithms mimicking chemotaxis and pheromones of bacteria. The algorithm is implemented in virtual robot agents in a simulator to evaluate their feasibility and efficiency in gradient maps with different sizes. Simulation results show that the chemotaxis controller guided robot agents to the locations with higher pollutant concentrations, while the pheromone marked in a virtual field increased the efficiency of the search by reducing the visiting redundancy. The number of steps required to reach the target point did not increase proportionally as the map size increased, but were less than those in the linear whole-map search method. Furthermore, the robot agents could function with simple sensor composition, minimum information about the map, and low calculation capacity.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1-7
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• 2014

무선센서 네트워크(WSNs)는 일반적으로 수많은 센서노드들이 배치되어 데이터를 전송하며, 불필요한 데이터 전송으로 인해 에너지 낭비를 초래한다. 기존의 연구들은 주로 에너지 소모문제를 해결하는데 집중되었다. 하지만 실시간으로 정보전송이 필요한 어플리케이션에 대해서는 지연 보장 역시 고려되어야 한다. 본 논문은 생체시스템을 모방하여 무선센서망에서 에너지의 소모와 연시간을 줄이기 위한 BISA(Bio-inspired Scheduling Algorithm)를 제안한다. BISA는 에너지 효율성이 높은 라우팅경로를 탐색하고 다중채널을 이용해 데이터 전송경로를 다중화함으로써 데이터 전송을 위한 에너지소모와 지연시간을 최소화한다. 실험결과를 통해 제안한 알고리즘의 기존방식 보다 적은 에너지를 사용하며 동시에 요구지연 시간을 보장함을 확인한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1317-1341
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• 2021

Nowadays, the Internet of Things (IoT) is adopted to enable effective and smooth communication among different networks. In some specific application, the Wireless Sensor Networks (WSN) are used in IoT to gather peculiar data without the interaction of human. The WSNs are self-organizing in nature, so it mostly prefer multi-hop data forwarding. Thus to achieve better communication, a cross-layer routing strategy is preferred. In the cross-layer routing strategy, the routing processed through three layers such as transport, data link, and physical layer. Even though effective communication achieved via a cross-layer routing strategy, energy is another constraint in WSN assisted IoT. Cluster-based communication is one of the most used strategies for effectively preserving energy in WSN routing. This paper proposes a Bio-inspired cross-layer routing (BiHCLR) protocol to achieve effective and energy preserving routing in WSN assisted IoT. Initially, the deployed sensor nodes are arranged in the form of a grid as per the grid-based routing strategy. Then to enable energy preservation in BiHCLR, the fuzzy logic approach is executed to select the Cluster Head (CH) for every cell of the grid. Then a hybrid bio-inspired algorithm is used to select the routing path. The hybrid algorithm combines moth search and Salp Swarm optimization techniques. The performance of the proposed BiHCLR is evaluated based on the Quality of Service (QoS) analysis in terms of Packet loss, error bit rate, transmission delay, lifetime of network, buffer occupancy and throughput. Then these performances are validated based on comparison with conventional routing strategies like Fuzzy-rule-based Energy Efficient Clustering and Immune-Inspired Routing (FEEC-IIR), Neuro-Fuzzy- Emperor Penguin Optimization (NF-EPO), Fuzzy Reinforcement Learning-based Data Gathering (FRLDG) and Hierarchical Energy Efficient Data gathering (HEED). Ultimately the performance of the proposed BiHCLR outperforms all other conventional techniques.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권6호
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• pp.1273-1293
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• 2010

Immune-inspired intrusion detection is a promising technology for network security, and well known for its diversity, adaptation, self-tolerance, etc. However, scalability and coverage are two major drawbacks of the immune-inspired intrusion detection systems (IIDSes). In this paper, we propose an IIDS framework, named GEP-IIDS, with improved basic system elements to address these two problems. First, an additional bio-inspired technique, gene expression programming (GEP), is introduced in detector (corresponding to detection rules) representation. In addition, inspired by the avidity model of immunology, new avidity/affinity functions taking the priority of attributes into account are given. Based on the above two improved elements, we also propose a novel immune algorithm that is capable of integrating two bio-inspired mechanisms (i.e., negative selection and positive selection) by using a balance factor. Finally, a pruning algorithm is given to reduce redundant detectors that consume footprint and detection time but do not contribute to improving performance. Our experimental results show the feasibility and effectiveness of our solution to handle the scalability and coverage problems of IIDS.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권4호
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• pp.384-393
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• 2015

This paper proposes an insect behavior-inspired routing algorithm for large-scale wireless mesh networks. The proposed algorithm is adapted from the behavior of an insect called Bombyx mori, a male silkmoth. Its unique behavior is its flying technique to find the source of pheromones. The algorithm consists of two steps: the shortest-path algorithm and the zigzag-path algorithm. First, the shortest-path algorithm is employed to transmit data. After half of the total hops, the zigzag-path algorithm, which is based on the movement of the male B. mori, is applied. In order to adapt the biological behavior to large-scale wireless mesh networks, we use a mesh topology for implementing the algorithm. Simulation results show that the total energy used and the decision time for routing of the proposed algorithm are improved under certain conditions.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.331-340
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• 2008

특징 선택은 기계 학습에서 분류의 성능을 높이기 위해 사용되는 방법이다. 여러 방법들이 개발되고 사용되어 오고 있으나, 전체 데이터에서 최적화된 특징 부분집합을 구성하는 문제는 여전히 어려운 문제로 남아있다. 생태계 모방 알고리즘은 생물체들의 행동 원리 등을 기반으로하여 만들어진 진화적 알고리즘으로, 최적화된 해를 찾는 문제에서 매우 유용하게 사용되는 방법이다. 특징 선택 문제에서도 생태계 모방 알고리즘을 이용한 해결방법들이 제시되어 오고 있으며, 이에 본 논문에서는 생태계 모방 알고리즘을 이용한 특징 선택 방법을 개선하는 방안을 제시한다. 이를 위해 잘 알려진 생태계 모방 알고리즘인 유전자 알고리즘(GA)과 파티클 집단 최적화 알고리즘(PSO)을 이용하여 데이터에서 가장분류 성능이 우수한 특징 부분집합을 만들어 내도록 하고, 최종적으로 개별 특징의 사전 중요도를 설정하여 생태계 모방 알고리즘을 개선하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 개별 특징의 우수도를 구할 수 있는 mRMR이라는 방법을 이용하였다. 이렇게 설정한 사전 중요도를 이용하여 GA와 PSO의 진화 연산을 수정하였다. 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안한 방법들의 성능을 검증하였다. GA와 PSO를 이용한 특징 선택 방법은 그 분류 정확도에 있어서 뛰어난 성능을 보여주었다. 그리고 최종적으로 제시한 사전 중요도를 이용해 개선된 방법은 그 진화 속도와 분류 정확도 면에서 기존의 GA와 PSO 방법보다 더 나아진 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제8권1호
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• pp.119-137
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• 2011

A bio-inspired two-mode structural health monitoring (SHM) system based on the Na$\ddot{i}$ve Bayes (NB) classification method is discussed in this paper. To implement the molecular biology based Deoxyribonucleic acid (DNA) array concept in structural health monitoring, which has been demonstrated to be superior in disease detection, two types of array expression data have been proposed for the development of the SHM algorithm. For the micro-vibration mode, a two-tier auto-regression with exogenous (AR-ARX) process is used to extract the expression array from the recorded structural time history while an ARX process is applied for the analysis of the earthquake mode. The health condition of the structure is then determined using the NB classification method. In addition, the union concept in probability is used to improve the accuracy of the system. To verify the performance and reliability of the SHM algorithm, a downscaled eight-storey steel building located at the shaking table of the National Center for Research on Earthquake Engineering (NCREE) was used as the benchmark structure. The structural response from different damage levels and locations was collected and incorporated in the database to aid the structural health monitoring process. Preliminary verification has demonstrated that the structure health condition can be precisely detected by the proposed algorithm. To implement the developed SHM system in a practical application, a SHM prototype consisting of the input sensing module, the transmission module, and the SHM platform was developed. The vibration data were first measured by the deployed sensor, and subsequently the SHM mode corresponding to the desired excitation is chosen automatically to quickly evaluate the health condition of the structure. Test results from the ambient vibration and shaking table test showed that the condition and location of the benchmark structure damage can be successfully detected by the proposed SHM prototype system, and the information is instantaneously transmitted to a remote server to facilitate real-time monitoring. Implementing the bio-inspired two-mode SHM practically has been successfully demonstrated.