• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.179-181
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• 2012

본 연구는 NAND 플래시 기반의 임베디드 시스템에 warm-start 개념을 도입하여 재부팅 시간을 단축시키는 방법에 관한 연구이다. NAND 플래시 기반의 임베디드 시스템에서는 부팅 시 커널 이미지를 NAND 플래시에서 DRAM으로 로드하는 과정이 필요하다. 최근 SoC (System-On-Chip)는 "software reset" 기능을 지원하며 DRAM의 내용을 훼손하지 않고 시스템을 리셋하는 것이 가능하다. 우리는 이 기능을 이용하여 DRAM 상에 이미 로드되어 있는 커널 요소를 재부팅 시에도 다시 사용하도록 구현하고, 그에 따라 중복된 커널 요소의 로드를 제거했다. 이 기법을 우리는 KWS(Kernel-Warm-Start) 라는 이름으로 정의했다. KWS 에서는 부팅이 재부팅인 경우 필요한 커널 요소만을 로드한다. 결과적으로 재부팅 시 커널 요소의 로드 크기를 89.29% 감소시킬 수 있었고, 재부팅 시간을 첫 번째 부팅에서 75.47% 단축할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.83-86
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• 2005

커널함수를 이용한 클러스터링 방법은 일반적인 목적함수 기반의 클러스터링 방법에 비해 고리모양과 같은 복잡한 모양의 데이터를 클러스터링할 때 훨씬 효율적이다. 그러나, 커널기반의 클러스터링 방법은 거리함수를 계산하기 위하여 커널함수를 연산해야 하기 때문에 클러스터 수가 많아지면, 일반적인 목적함수 기반의 클러스터링 방법에 비하여 계산량이 급격히 증가하는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위하여 커널기반의 클러스터링 기법에 계층적인 클러스터링 모델을 적용한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.275-278
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• 2002

Vapnik이 제안한 Support Vector Machine은 두 개의 부류를 갖는 데이터에 대한 분류에는 매우 좋은 성능을 보인다는 점은 이미 잘 알려져 있다. 하지만 부류의 개수가 3개 이상인 다중 패턴을 갖는 데이터에 대한 분류에는 SVM을 적용하기가 쉽지 않다. Support Vector Machine의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Zhu는 3개 이상의 부류를 갖는 데이터의 패턴 분류를 위하여 Import Vector Machine을 제안하였다. 이 모형은 Support Vector Machine을 이용하여 해결하기 어려운 다중 패턴 분류를 가능케 한다. Import Vector Machine은 커널 로지스틱 기반의 함수만을 사용하지만 본 논문에서는 다수의 커널 함수를 적용하여 가장 성능이 우수한 커널 함수를 찾아내어 최종 분류를 수행하게되는 bagging 기법을 적용하였다 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해, 더욱 정확한 분류를 수행함을 실험 결과를 통해 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1714-1717
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• 2010

디바이스 드라이버는 커널의 대부분을 차지하기 때문에 디바이스 드라이버에 문제가 발생하면 시스템에 심각한 영향을 미치게 된다. 따라서 디바이스 드라이버의 고장 분리 기술은 운영체제의 신뢰도 향상을 위해서 매우 중요하다. 동적 코드 변환 기법(Binary Translation)은 기계어 코드의 수준에서 기존의 디바이스 드라이버의 명령어 집합을 다른 명령어 집합으로 변환하여 실행하도록 하는 기법이다. 이 기법을 통해 우리는 각 명령어의 변환 과정에서 디바이스 드라이버의 모든 행위를 감시할 수 있다. 따라서 동적 코드 변환기법은 디바이스 드라이버의 고장을 분리하며 악의적인 메모리 접근을 제한하는 장점을 가지고 있다. 또한 커널 코드의 수정과 디바이스 드라이버의 수정이 요구되지 않는다. 이 논문에서 우리는 동적 코드 변환 기법을 설계하고 구현하였다. 그리고 동적 코드변환 기법을 이용한 몇 가지 실험을 통해, 디바이스 드라이버를 수행 시 발생하는 오버헤드와 고장 분리 가능 여부를 평가해 보았다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.349-352
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• 2000

본 연구에서는 연성 실시간 태스크 즉 비디오, 오디오와 같은 태스크의 실시간 적인 특성을 만족시키기 위하여 현재 각광 받고 있는 리눅스 커널을 사용하여 연성 실시간 커널을 개발하고자 한다. 리눅스 파일시스템의 디스크 스케줄링 은 오디오와 비디오와같은 연성 실시간 태스크의 실시간 요건을 고려하지 않았다. 본 연구에서는 우선 주기 당 일정 대역폭을 요구하는 멀티미디어 서비스를 지원하기 위해 디스크 대역폭 예약이 가능한 디스크 스케줄링 기법을 제시하여 태스크간 공정한 디스크 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.428-430
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• 2003

인유두종바이러스(human papillomavirus: HPV)는 감염되었을 때 각종 악성 종양을 유발할 수 있는 작은 DNA 바이러스이다. 고위험군에 속하는 HPV의 감염은 암으로 진행될 수 있는 가능성이 크다. 본 논문은 HPV를 분류할 수 있는 기계 학습 기법을 제안하고자 한다. 제안된 학습 기법은 단백질 서열을 효과적으로 분류할 수 있는 커널(kernel) 방법에 기반을 두고 있다. 위험군 분류는 감염의 메커니즘의 이해와 유전자칩과 같은 새로운 의학 도구의 개발 등에 있어서 중요한 정보를 제공해 줄 수 있다. 실험 결과는 중요한 부위의 탐색에 의한 커널 기반의 학습 방법이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.2B
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• pp.129-137
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• 2003

Multimedia streams, like MPEG continuously retrieve multimedia data because of their incessant playback. While these streams need an efficient support of kernel, the current buffer cache mechanism of Linux kernel such as Unix operating system was designed apt for small files, which is aperiodically requested as well as time uncritical. But, in case of continuous media, the CPU must enormously copy memory from kernel address space to user address space. This must lead to a large CPU overhead. This overhead both degrades system throughput and cannot guarantee QOS. In this paper, we have designed and implemented two memory copy reduction schemes in Linux kernel, direct I/O and one copy. The direct I/O skips the buffer cache layer of Linux kernel and results in dramatic reduction of CPU memory copy overhead. And, the one copy provides a fast disk-to-network data path without copying to user address space. The experimental results show considerable reduction of CPU overhead and throughput improvements.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.3
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• pp.297-305
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• 2008

Recently, kernel methods have attracted great interests in the areas of pattern classification, function approximation, and anomaly detection. The role of the kernel is particularly important in the methods such as SVM(support vector machine) and KPCA(kernel principal component analysis), for it can generalize the conventional linear machines to be capable of efficiently handling nonlinearities. This paper considers the problem of combining radar and rain gauge observations utilizing the regression approach based on the kernel-based gaussian process and support vector learning. The data-assimilation results of the considered methods are reported for the radar and rain gauge observations collected over the region covering parts of Gangwon, Kyungbuk, and Chungbuk provinces of Korea, along with performance comparison.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.5
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• pp.722-729
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• 2010

Prediction problems are widely used in medical domains. For example, computer aided diagnosis or prognosis is a key component in a CDSS (Clinical Decision Support System). SVMs with nonlinear kernels like RBF kernels, have shown superior accuracy in prediction problems. However, they are not preferred by physicians for medical prediction problems because nonlinear SVMs are difficult to visualize, thus it is hard to provide intuitive interpretation of prediction results to physicians. Nomogram was proposed to visualize SVM classification models. However, it cannot visualize nonlinear SVM models. Localized Radial Basis Function (LRBF) was proposed which shows comparable accuracy as the RBF kernel while the LRBF kernel is easier to interpret since it can be linearly decomposed. This paper presents a new tool named VRIFA, which integrates the nomogram and LRBF kernel to provide users with an interactive visualization of nonlinear SVM models, VRIFA visualizes the internal structure of nonlinear SVM models showing the effect of each feature, the magnitude of the effect, and the change at the prediction output. VRIFA also performs nomogram-based feature selection while training a model in order to remove noise or redundant features and improve the prediction accuracy. The area under the ROC curve (AUC) can be used to evaluate the prediction result when the data set is highly imbalanced. The tool can be used by biomedical researchers for computer-aided diagnosis and risk factor analysis for diseases.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.8
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• pp.1058-1065
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• 2004

Embedded system is widely used in various applications from simple monitor to a set-top box with CPU, memory and hard disk drives. Specially, embedded OS is ported in moveable or small machinery since it ordinarily transmits multimedia data. In this paper, we propose Null copy scheme on the embedded linux system for multimedia service, which can reduce memory copy overhead from user address space to kernel one, and vice versa. Since embedded system for networked multimedia service has low level computing power as well as memory, the Null copy scheme can provide more improved QoS. Our image transmission experiment results on embedded linux target board(CPU utilization an Deadline miss rates) installed a web camera have shown that the proposed scheme can increase fast response and lower CPU overhead.