• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.161-163
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• 2001

In this paper, a method for optimal design of PID controller using the immune algorithm(IA) has been proposed to improve the stability of A.C.-D.C. power system. To design optimal PID controller, formulation of AC-DC system equation, selection of stability analysis model, formulation immune algorithm and application model of optimal PID controller are proposed in order of the paper. In case of various disturbance, computer simulations have been performed and the proposed IA-PID controller has been compared with base controller which is conventional control technique for dynamics. From simulation results, it is demonstrated that proposed IA-PID controller has good dynamic responses about the disturbance of power system and reliability as compared with the base control.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.151-151
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• 2000

The objective of this paper is to develop the new robust and adaptive control system against external environments as applying the probabilistic recognition which is one of the inherent properties of immune system, ability of learning and memorization, and regulation theory of immune network to the system under engineering point of view. In this paper, HIA(Humoral Immune Algorithm) PID controller using Neural Network Identifier was proposed to drive the autonomous guided vehicle(AGV) more effectively. To verify the performance of the proposed HIA PID controller, some experiments for the control of steering and speed of that AGV are performed.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.402-410
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• 2004

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템을 위하여 최적 면역 알고리즘의 개선된 클론선택에 기반을 둔 최적FNN 설계방법을 제안한다. FNN은 퍼지추론의 간략 추론과 학습방법으로는 오류역전파 알고리즘을 하였고 멤버쉽함수의 파라미터, 학습률 및 모멘텀 계수들을 선정하기 위하여 개선된 클론 선택을 사용하는 방법을 도입하였다. 제안한 알고리즘은 생체의 면역반응에 기초를 둔 면역알고리즘의 클론선택을 기본으로 분화율을 조절하여 성능을 개선하였다. 그 과정을 통하여 다양한 항체들을 생성하고 목적함수나 제한조건과 같은 항원들에 대하여 가장 높은 친화도를 가지는 항체를 최적 항체로 선택하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 가스로공정과 교통경로선택 공정을 사용한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.801-806
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• 2001

최근 컴퓨터의 사용이 보편화되면서 악의적 사용자에 의해 발생하는 컴퓨터 바이러스와 해킹에 의한 피해가 급속히 증가하고 있다. 남의 컴퓨터에 침입하는 해킹이나 데이터를 파괴하는 컴퓨터 바이러스에 의한 피해를 막기 위해 최근에 생명체의 면역시스템의 특징을 이용해 인공면역계를 구성해 시스템 침입탐지와 바이러스 탐지 및 치료에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 생체 면역계는 외부에서 침입해 세포나 장기에 피해를 주는 물질인 항원을 스스로 자기세포와 구분해 인식, 제거하는 기능이 있다. 이러한 면역계의 특징인 항원을 인식하는 기능은 자기세포의 확실한 인식을 가지고 있는 상태에서 다른 물질을 구분하는 자기/비자기(self/non-self) 인식방법으로 볼 수 있다. 본 논문에서는 생체 면역계에서 세포독성 T세포의 생성과정의 하나인 Positive Selection을 모델링하여 침입에 의한 데이터 변경과 바이러스에 의한 데이터 감염 등을 탐지할 때 가장 중요한 요소인 자기-인식 알고리즘을 구현하였다. 제안한 알고리즘은 큰 파일에서의 Detection을 구성하기 용이한 점을 가지며 극소변경과 블록변경에 대한 자기인식률을 통해 알고리즘을 유효성을 검증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4680-4697
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• 2017

In future, since the user experience plays a more and more important role in the development of today's communication systems, quality of experience (QoE) becomes a widely used metric, which reflects the subjective experience of end users for wireless service. In addition, the energy efficiency is an increasingly important problem with the explosive growth in the amount of wireless terminals and nodes. Hence, a QoE-aware energy efficiency maximization based joint user access selection and power allocation approach is proposed to solve the problem. We transform the joint allocation process to an optimization of energy efficiency by establishing an energy efficiency model, and then the optimization problem is solved by chaotic clone immune algorithm (CCIA). Numerical simulation results indicate that the proposed algorithm can efficiently and reliably improve the QoE and ensure high energy efficiency of networks.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.52-60
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• 2002

최근 컴퓨터의 사용이 보편화되면서 악의적 사용자에 의해 발생하는 컴퓨터 바이러스와 해킹에 의한 피해가 급속히 증가하고 있다. 남의 컴퓨터에 침입하는 해킹이나 데이터를 파괴하는 컴퓨터 바이러스에 의한 피해를 막기 위해 최근에 생명체의 면역시스템의 특징을 이용해 인공면역계를 구성해 시스템 침입탐지와 바이러스 탐지 및 치료에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 생체 면역계는 외부에서 침입해 세포나 장기에 피해를 주는 물질인 항원을 스스로 자기세포와 구분해 인식.제거하는 기능이 있다. 이러한 면역계의 특징인 항원을 인식하는 기능은 자기세포의 확실한 인식을 가지고 있는 상태에서 다른 물질을 구분하는 자기.비자기 인식방법으로 똘 수 있다. 본 논문에서는 생체 면역계에서 세포독성 T세포의 생성과정의 하나인 Negative 및 Positive Selection을 모델링하여 침입에 의한 데이터 변경과 바이러스에 의한 데이터 감염 등을 탐지할 때 가장 중요한 요소인 자기 인식 알고리즘을 구현한다. 제안한 알고리즘은 큰 파일에서의 Detection을 구성하기 용이한 점을 가지며 국소(cell)변경과 블록(string)변경에 대한 자기인식률을 통해 알고리즘의 유효성을 검증한다.

• 유체기계공업학회:학술대회논문집
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• 유체기계공업학회 1999년도 유체기계 연구개발 발표회 논문집
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• pp.324-332
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• 1999

This paper presents the artificial life algorithm which is remarkable in the area of engineering for optimum design. As artificial life organisms have a sensing system, they can find the resource which they want to find and metabolize it. And the characteristics of artificial life are emergence and dynamical interacting with environment. In other words, the micro interaction with each other in the artificial life's group results in emergent colonization in the whole system. In this paper, therefore, artificial life algorithm by using above characteristics is employed into functions optimization. The effectiveness of this proposed algorithm is verified through the numerical test of single and multi objective functions. The numerical tests also show that the proposed algorithm is superior to genetic algorithm and immune algorithm for the Multi-peak function. And artificial life algorithm is also applied to optimum design of high-speed, short journal bearings and verified through the numerical test.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2126-2128
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• 2001

This paper suggests that the immune network algorithm based on fuzzy set can effectively be used in tuning of a PID controller for multivariable process or nonlinear process. The artificial immune network always has a new parallel decentralized processing mechanism for various situations, since antibodies communicate to each other among different species of antibodies/B-cells through the stimulation and suppression chains among antibodies that from a large-scaled network. In addition to that, the structure of the network is not fixed, but varies continuously. On the other hand, a number of tuning technologies have been considered for the tuning of a PID controller. As a less common method, the fuzzy and neural network or its combined techniques are applied. However, in the case of the latter, yet, it is not applied in the practical field, in the former, a higher experience and technology is required during tuning procedure. Along with these, this paper used the fuzzy set in order that the stimulation and suppression relationship between antibody and antigen can be more adaptable controlled against the external condition, including noise or disturbance of plant. The immune network based on fuzzy set suggested here is applied for the PID controller tuning of multivariable process with two inputs and one output and is simulated.

• 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.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.465-470
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• 2012

This paper proposes a distributed autonomous control method of swarm robot behavior strategy based on artificial immune system and an optimization strategy for artificial immune system. The behavior strategies of swarm robot in the system are depend on the task distribution in environment and we have to consider the dynamics of the system environment. In this paper, the behavior strategies divided into dispersion and aggregation. For applying to artificial immune system, an individual of swarm is regarded as a B-cell, each task distribution in environment as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-cell respectively. The executing process of proposed method is as follows: When the environmental condition changes, the agent selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other agent using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. In order to decide more accurately select the behavior strategy, the optimized parameter learning procedure that is represented by stimulus function of antigen to antibody in artificial immune system is required. In this paper, particle swarm optimization algorithm is applied to this learning procedure. The proposed method shows more adaptive and robustness results than the existing system at the viewpoint that the swarm robots learning and adaptation degree associated with the changing of tasks.