Vaccine is one of the best known and most successful applications of immunological theory to human health and it protects human life through inducing the immune response in systemic compartment. However, when we consider the fact that mucosal epithelium is exposed to diverse foreign materials including viruses, bacteria, and food antigens and protects body from entry of unwanted materials using layer of tightly joined epithelial cells, establishing the immunological barrier on the lining of mucosal surfaces is believed to be an effective strategy to protect body from unwanted antigens. Unfortunately, however, oral mucosal site, which is considered as the best target to induce mucosal immune response due to application convenience, is prone to induce immune tolerance rather than immune stimulation. Since intestinal epithelium is tightly organized, a prerequisite for successful mucosal vaccination is delivery of antigen to mucosal immune induction site including a complex system of highly specialized cells such as M cells. Consequently, development of efficient mucosal adjuvant capable of introducing antigens to mucosal immune induction site and overcome oral tolerance is an important subject in oral vaccine development. In this review, various approaches on the development of oral mucosal adjuvants being suggested for effective oral mucosal immune induction.
This Paper proposes a new artificial immune approach to hardware test. A Novel Algorithm of generating tolerance conditions is suggested based on the principle of the antibody diversity. Tolerance conditions in artificial immune system correspond to the antibody in biological immune system. The suggested method is applied to the on-line monitoring of a typical FSM (a decade counter) and its effectiveness is demonstrated by the computer simulation.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.12a
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pp.185-188
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2001
According as many people use a computer newly, damage of computer virus and hacking is rapidly increasing by the crucial users. To block hacking that is intrusion of a person's computer and the computer virus that destroys data, a study for intrusion-detection of system and virus detection using a biological immune system is in progress. In this paper, we make a model of positive selection and negative selection of self-recognition process that is ability of T-cytotoxic cell that plays an important part in biological immune system. So we embody a self-nonself distinction algorithm in computer. To prove the efficacy of self-recognition algorithm, we use simulations by a cell change and a string change of self file.
A new herbal composition. HemoHIM, was developed using irradiated animal models and was successfully applied as an immune-improving agent. In a view that the protection and recovery of immune, hematopoietic and self-renewal tissues are essential for radioprotective agents, HemoHIM was developed based on a novel combination of three edible herbs (Angelica Radix, Cnidii Rhizoma. Paeonin Radix) that meet all those requirements. HemoHIM significantly protected the immune and hematopoietic system and enhanced their recovery in y-irradiated mice. For the application of HemoHIM as a health functional food and a supplementary agent for the cancer patients, the efficacy of HemoHIM to improve the immune functions was further evaluated in immune-depressed animals and humans. Animal studies demonstrated that HemoHIM significantly improved the immune functions in cyclophosphamide-treated mice, aged mice, and dexamethasone-treated mice. In human studies, HemoHIM enhanced the immune activity and cytokine secretion in sub-healthy volunteers, and alleviated the severe leukocyre depression in cancer patients during radiation and chemotherapy. Based on these results, HemoHIM was approved by Korea FDA as a material of health functional food for immune function improvement and will be commercially available soon. This case of HemoHIM research and development suggested that irradiated animals can be good models for biological degenerations such as immune depression, self-renewal tissue damage, and aging for the development of biological modulators.
Immune system is an evolutionary biological system to protect innumerable foreign materials such as virus, germ cell, and etcetera. Immune algorithm is the modeling of this systems response that has adaptation and reliability when disturbance occur. In this paper, immune algorithm is proposed to control four wheels steering AGV(Automated Guided Vehicle) in container yard. The adaptive immune system is applied to the PID controller. For design the PID controller using immune algorithm, we tune PID parameters by off-line manner, in order to avoid the damage from abrupt control force. Repeatedly, the PID parameters are adjusted to be accurate by on-line fine tuner of immune algorithm. And then the computer simulation result from the viewpoint of yaw rate and lateral displacement are analyzed and compared with result of conventional PID controller.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2002.03a
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pp.229-234
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2002
Immune system is an evolutionary biological system to protect Innumerable foreign materials such as virus, germ cell, and et cetera. Immune algorithm is the modeling of this system'response that has adaptation and reliableness when disturbance occur. In this paper, immune algorithm controller was proposed to control four wheels steering(4ws) Automated Guided vehicle(AGV) in container yard. And then the simulation result was analysed and compared with the results of NN-PID controller.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.5
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pp.259-267
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2003
In this paper, we propose a nonlinear variable PID controller using a cell-mediated immune response. An immune feedback response is based on the functioning of biological T-cells. An immune feedback response and P-controller of conventional PID controllers resemble each other in role and mechanism. Therefore, we extend immune feedback mechanism to nonlinear PE controller. And in order to choose the optimal nonlinear PID controller games, we also propose the on-line tuning algorithm of nonlinear functions parameters in immune feedback mechanism. The trained parameters of nonlinear functions are adapted to the variations of the system parameters and any command velocity. And the adapted parameters obtained outputs of nonlinear functions with an optimal control performance. To verify performances of the proposed control systems, the speed control of nonlinear BC motor is performed. The simulation results show that the proposed control systems are effective in tracking a command velocity under system variations.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.1
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pp.23-26
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2003
This paper proposes a new artificial immune approach to hardware test. A novel algorithm of generating tolerance conditions is suggested based on the principle of the antibody diversity. Tolerance conditions in artificial immune system correspond to the antibody in biological immune system. The suggested method is applied to the on-line monitoring of a typical FSM (a decade counter) and its effectiveness is demonstrated by the computer simulation.
Seo, Jae-Yong;Won, Kyoung-Jae;Kim, Seong-Hyun;Cho, Hyun-Chan;Jeon, Hong-Tae
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.6
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pp.12-20
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1998
As an approach to develope a control system with high robustness in changing control environment conditions, this paper will propose a robust control system, using multilayer neural network and biological immune system. The proposed control system adjusts weights of the multilayer neural network(MNN) with the immune algorithm. This algorithm is made up of two major divisions, the innate immune algorithm as a first line of defence and the adaptive immune algorithm as a barrier of self-adjustment. Using the proposed control system based on immune algorithm, we will work out a design for the controller of a robot manipulator. And we will demonstrate the effectiveness of the control system of robot manipulator with computer simulations.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.50
no.11
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pp.522-531
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2001
Recently conventional artificial intelligence(AI) approaches have been employed to build action selectors for the autonomous mobile robot(AMR). However, in these approaches, the decision making process to choose an action from multiple competence modules is still an open question. Many researches have been focused on the reactive planning systems such as the biological immune system. In this paper, we attempt to construct an action selector for an AMR based on the artificial immune network and internet. The information from vision sensors is used for antibody. We propose a learning method for artificial immune network using evolutionary algorithm to produce antibody automatically. The internet environment for an AMR action selector shows the usefulness of the proposed learning artificial immune network application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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