• 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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• 제7권3호
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• pp.229-240
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• 2011

Recent developments in Smart Structures with very large scale embedded sensors and actuators have introduced new challenges in terms of data processing and sensor fusion. These smart structures are dynamically classified as a large-scale system with thousands of sensors and actuators that form the musculoskeletal of the structure, analogous to human body. In order to develop structural health monitoring and diagnostics with data provided by thousands of sensors, new sensor informatics has to be developed. The focus of our on-going research is to develop techniques and algorithms that would utilize this musculoskeletal system effectively; thus creating the intelligence for such a large-scale autonomous structure. To achieve this level of intelligence, three major research tasks are being conducted: development of a Bio-Inspired data analysis and information extraction from thousands of sensors; development of an analytical technique for Optimal Sensory System using Structural Observability; and creation of a bio-inspired decision-making and control system. This paper is focused on the results of our effort on the first task, namely development of a Neuro-Morphic Engineering approach, using a neuro-symbolic data manipulation, inspired by the understanding of human information processing architecture, for sensor fusion and structural diagnostics.

• 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.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권5호
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• pp.506-516
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• 2015

Wireless sensor networks (WSNs) are generally comprised of densely deployed sensor nodes, which results in highly redundant sensor data transmissions and energy waste. Since the sensor nodes depend on batteries for energy, previous studies have focused on designing energy-efficient medium access control (MAC) protocols to extend the network lifetime. However, the energy-efficient protocols induce an extra end-to-end delay, and therefore recent increase in focus on WSNs has led to timely and reliable communication protocols for mission-critical applications. In this paper, we propose an energy efficient and delay guaranteeing node scheduling scheme inspired by biological systems, which have gained considerable attention as a computing and problem solving technique.With the identification of analogies between cellular signaling systems and WSN systems, we formulate a new mathematical model that considers the networking challenges of WSNs. The proposed bio-inspired algorithm determines the state of the sensor node, as required by each application and as determined by the local environmental conditions and the states of the adjacent nodes. A control analysis shows that the proposed bio-inspired scheme guarantees the system stability by controlling the parameters of each node. Simulation results also indicate that the proposed scheme provides significant energy savings, as well as reliable delay guarantees by controlling the states of the sensor nodes.

• 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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• 제8권1호
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• pp.74-90
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• 2014

Routing in mobile wireless sensor networks (MWSNs) is an extremely challenging issue due to the features of MWSNs. In this paper, we present a novel bio-inspired trusted routing protocol (B-iTRP) based on artificial immune system (AIS), ant colony optimization (ACO) and Physarum optimization (PO). For trust mechanism, B-iTRP monitors neighbors' behavior in real time and then assesses neighbors' trusts based on AIS. For routing strategy, each node proactively finds routes to the Sink based on ACO. When a backward ant is on the way to return source, it senses the energy residual and trust value of each node on the discovered route, and calculates the link trust and link energy of the route. Moreover, B-iTRP also assesses the availability of route based on PO to maintain the route table. Simulation results show how B-iTRP can achieve the effective performance compared to existing state-of-the-art algorithms.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권9호
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• pp.416-424
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• 2007

생태계 모방형 시스템[1]은 생태계에서 여러 객체들의 진화 및 협동 과정을 모방한 계산 모델로써, 기존의 알고리즘으로는 해결하기 어려운 문제들을 해결할 수 있는 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, 이런 시스템은 많은 수의 객체가 진화 및 협동을 하는 과정을 필요로 하기 때문에 이런 시스템에 바탕을 둔 응용 시스템을 설계/분석하는데 많은 시간을 필요로 한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 생태계 모방형 시스템의 동작을 확인할 수 있는 시뮬레이터를 여러 대의 PC상에서 동작하는 OMNeT++[2]를 확장하여 설계/구현하고, 몇 가지 응용 시뮬레이션을 통하여 그 유용성을 증명한다. 제안한 병렬 시뮬레이터에서는 Ecogent라는 객체가 진화/협동할 수 있는 기능을 제공하는 ERS 플랫폼을 OMNeT++에서 제공하는 기능으로 사상하여 여러 개의 플랫폼 상에서의 Ecogent가 동시에 진화/협동할 수 있게 함으로써 시뮬레이션 시간을 단축시킨다. 시뮬레이션 과정과 결과는 시뮬레이션 모니터 GUI를 통해서 실시간으로 확인할 수 있으며, 또한 시뮬레이션 결과의 체계적인 관리를 위하여 각 시뮬레이션 결과는 데이타베이스를 통해 저장되고 관리된다. 본 논문에서는 4개의 PC로 이루어진 PC cluster상에서 다양한 응용에 대한 생태계 모방형 시스템의 시뮬레이션 및 분석을 통하여 그 유용성을 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.94-102
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• 2012

There have been many homing navigation algorithms for robotic system. In this paper, we suggest a bio-inspired navigation model. It builds path integration based on optical flow. We consider two factors on robot movements, translational movement and rotational movement. For each movement, we found distinguishable optical flows. Based on optical flow, we estimate ego-centric robot movement and integrate the path optimally. We can determine the homing direction and distance. We test this algorithm and evaluate the performance of homing navigation for robotic system.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권10호
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• pp.2035-2046
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• 2015

최근 네트워크 단말 수가 증가하고 네트워크 환경이 빠르게 변함에 따라 분산처리 방식의 자원할당 기법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 멀티 홉 환경에서 생체모방 알고리즘을 활용하여 분산적인 방법으로 TDMA 자원을 할당받는 Multi-Hop DESYNC 알고리즘(MH DESYNC)을 제안한다. 본 논문에서는 이를 위한 프레임 구조와 자원 할당의 기준 척도가 되는 firing 메시지 구조를 정의하고 관련된 동작 절차를 제안한다. 이를 통해 멀티 홉 환경에서 발생할 수 있는 hidden-node 문제와 firing 신호의 충돌이 발생하였을 때, 충돌 문제를 해결하는 방안을 제시하였다. 모의실험을 통해 멀티 홉 환경에서 제안한 MH DESYNC 알고리즘이 hidden-node 문제를 효과적으로 해결하고 각 노드가 주위 노드와 공평하게 자원을 할당하고 CSMA/CA 알고리즘 보다 데이터 전송율 측면에서 우수한 성능을 나타내는 것을 확인 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.27-29
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• 2007

패턴 인식 문제를 푸는데 있어 특징 선택을 해주는 것은 패턴 인식의 성능 향상을 위해 중요한 과정 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 생태계 모방 알고리즘 2 가지를 선택하여 특징 선택 문제에 적용하여 보고, 그 성능을 비교 분석하였다. 데이터의 특징을 줄여주는 기능과 패턴 인식 성능의 향상 여부를 중심으로 평가하였으며, 이를 통해 생태계 모방 알고리즘이 특징 선택 문제에 효과적으로 사용될 수 있는지에 대해 논의해보고, 두 방법의 장단점과 특징에 대해 생각해 본다.