본 논문에서는 동적으로 변화하는 제어 환경에 잘 대처하여 제어를 수행할 수 있는 면역 귀환 신경망 제어 시스템을 소개한다. 시스템 내외부의 제어 환경 변화를 병원체라 규정하고 이러한 변화들에 대처할 수 있는 제어 입력을 병원체에 대한 항체로 규정하여 제어를 수행한다. 항체는 이전의 제어 정보들을 이용하여 생성되며, 만일 시스템 안에 항체가 생성되지 않은 병원체가 침투할 경우 면역 시스템은 유전자 조작으로 새로운 항체를 생성한다. 이같은 면역제어 시스템을 로봇 매니퓰레이터에 적용하여 효율성을 입증한다.
In this paper we will develope the immunized recurrent neural network control system with high robustness in dynamically changing environmental conditions. The variation of internal parameters of a system and external(or internal) disturbances can be considered as antigen, and the control input which can be regarded as antibody can be generated against uncertainties. The antibody will be generated from previous control informations and if a antibody for an antigen can not be generated from the corresponding information. the immune system produces another antibody by genetic operations. We apply this concept to a robot manipulator and evaluate the effectiveness of the above proposed system.
