• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.6
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• pp.1045-1054
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• 2012

Support vector machine is known to be the very useful statistical method in classification and nonlinear function estimation. In this paper we propose a monotone support vector regression (SVR) for the estimation of monotonically decreasing function. The proposed monotone SVR is applied to smooth the Kaplan-Meier estimate of survival function. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed monotone SVR using survival functions obtained by exponential distribution.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.6
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• pp.906-913
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• 2022

In this paper, we propose a new deep network architecture using nearest neighbor kernel for the estimation of dense depth map from its sparse map and corresponding color information. First, we propose to decompose the depth map signal into the structure and details for easier prediction. We then propose two separate subnetworks for prediction of both structure and details using classification and regression approaches, respectively. Moreover, the nearest neighboring kernel method has been newly proposed for accurate prediction of structure signal. As a result, the proposed method showed better results than other methods quantitatively and qualitatively.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.9
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• pp.2404-2414
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• 1998

An operating system should be easy to extend and to be customized to accomodate the diverse needs when it is to support multiple personalities. Though microkernel is the best as architecture for such customization, it raises performance issues due to its intrinsic overhead in interprocess communication. In this paper, we present a new !PC mechanism that overcomes the traditional IPC performance lag by providing a direct bridge between processes. The communication overhead is similar to the one of local procedure call, which is the known minimal overhead. Even in its worst case, our scheme is shown to pcrfonn better than the other alternative, the message passing scheme.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.21-23
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• 2012

최근 안드로이드 플랫폼을 탑재한 스마트폰이 널리 보급되면서 안드로이드 플랫폼에 대한 관심은 더욱 커지고 있다. 하지만 안드로이든 스마트폰은 종종 양질의 사용자 응답성을 제공하지 못하는 것으로 알려져 있다. 이는 안드로이드 상에서 대화형 태스크가 다른 태스크와 구별되지 않고 동일한 우선순위로 스케줄링 되기 때문에 사용자 입력을 처리하는 동안 여러 번의 선점을 당해 긴 응답시간을 초래할 수 있기 때문이다. 이 논문은 안드로이드 스마트폰의 사용자 응답성 향상을 위해 프레임워크 지원 우선순위 부스트 기법을 제시한다. 제안된 기법은 프레임워크 레벨에서 대화형 태스크를 식별하고 이를 커널에게 전달하며, 커널 레벨에서는 식별된 태스크의 우선순위를 선별적으로 부스트 시킴으로써 선점 없이 사용자 입력을 처리할 만큼 충분한 시간을 보장해 준다. 실험 결과는 제안된 기법이 기존 시스템보다 최대 22% 단축된 응답 시간을 보여 제안된 기법의 효용성을 입증하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.2
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• pp.141-148
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• 2011

Support vector machines have been extensively studied and utilized in pattern recognition area for years. One of interesting applications of this technique is music/speech classification for a standardized codec such as 3GPP2 selectable mode vocoder. In this paper, we propose a novel approach that improves the speech/music classification of support vector machines. While conventional support vector machine optimization techniques apply during training phase, the proposed technique can be adopted in classification phase. In this regard, the proposed approach can be developed and employed in parallel with conventional optimizations, resulting in synergistic boost in classification performance. We first analyze the impact of kernel width parameter on the classifications made by support vector machines. From this analysis, we observe that we can fine-tune outputs of support vector machines with the kernel width parameter. To make the most of this capability, we identify strong correlation among neighboring input frames, and use this correlation information as a guide to adjusting kernel width parameter. According to the experimental results, the proposed algorithm is found to have potential for improving the performance of support vector machines.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.4
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• pp.15-22
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• 2011

Principal component analysis (PCA) is a well-known method for dimensionality reduction and feature extraction while maintaining most of the variation in data. Although PCA has been applied in many areas successfully, it is sensitive to outliers and only valid for Gaussian distributions. Several variants of PCA have been proposed to resolve noise sensitivity and, among the variants, improved robust fuzzy PCA (RF-PCA2) demonstrated promising results. RF-PCA, however, is still a linear algorithm that cannot accommodate non-Gaussian distributions. In this paper, a non-linear algorithm that combines RF-PCA2 and kernel PCA (K-PCA), called improved robust kernel fuzzy PCA (RKF-PCA2), is introduced. The kernel methods make it to accommodate non-Gaussian distributions. RKF-PCA2 inherits noise robustness from RF-PCA2 and non-linearity from K-PCA. RKF-PCA2 outperforms previous methods in handling non-Gaussian distributions in a noise robust way. Experimental results also support this.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2227-2230
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• 2002

본 논문에서는 WWW을 이용한 전자상거래 환경(B2B, B2C, 등)에서 기업간(시스템 사이) 원활한 업무 협조와 just-in-time 서비스를 구현할 수 있도록, 능동 데이터베이스 기법을 이용한 전자상거래 시스템의 능동 kernel을 제안한다. 능동 커널은 고수준(high level)의 규칙 프로그래밍 언어(ECA rule)를 제공하므로 응용 프로그램과는 독립적으로 기업간 업무협조(coordination)와 사건 기반의 just-in-time 서비스를 구현할 수 있다. 따라서 시스템 관리자 및 프로그래머는 전자상거래 시스템간 조정 기능 구현과 유지보수를 쉽게 할 수 있다. 또한, 본 논문에서 제안하는 능동 커널은 기업의 방화벽(fire-wall)을 통해서도 적용될 수 있도록 HTTP 프로토콜을 이용하므로, platform 독립적인 구현을 통하여 기업간 시스템의 보안 유지와 독립성을 보장할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.325-327
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• 2006

현재 사용되고 있는 운영체제들은 그들의 기능을 확장하거나 교체하기 위해서 kernel extension을 사용해 왔다. 일반적으로 이러한 kernel extension들은 커널과 같은 주소공간에서 실행하기 때문에, 그것에서 발생하는 오류(fault)로 인해 전체 시스템이 망가지는 결과를 초래할 위험이 있다. 그래서 kernel extension의 안전한 실행에 관한 연구들은 kernel extension에서 발생한 오류를 전체 시스템으로부터 고립시키는 것이 주목적이었다. 하지만 이러한 방법들은 kernel extension의 어셈블리어로 된 코드를 분석하거나 사용하고 있는 커널의 소스 코드를 수정을 필요로 한다. 본 논문은 Sentry라는 kernel extension을 감시하기 위한 인터포지션 서비스를 제안한다. Sentry를 사용하기 위해서 별도의 커널 코드를 수정할 필요도 없으며, 이미 사용하고 있는 리눅스와 호환될 수 있는 특징을 지니고 있다. 그리고 kernel extension의 소스코드 및 어셈블리 코드에 대한 분석 없이 바이너리 파일을 직접 수정하여 kernel extension을 모니터링 할 수 있도록 한다. 게다가 Sentry는 재구성이 가능하기 때문에 얼마든지 kernel extension에 대한 보호정책을 동적으로 바꿀 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.131-133
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• 2016

본 논문은 연속적인 비디오 시퀀스에서 움직이는 객체의 영역을 효율적으로 분할하기 위하여 커널 기반 객체 추적과 Grab-Cut 알고리즘을 결합한 비디오 영역 분할 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 추적 목표 객체의 초기 위치를 사각영역으로 선택하면, 사각의 외부 영역을 배경색상으로 인지하고, 배경 색상을 고려한 목표 객체의 주요 색상을 분석한다. 이를 기반으로 커널기반 객체 추적 기법을 적용하여 빠르게 객체의 영역을 추출한다. 추적한 각 객체의 영역에서 중앙 객체 영역과 배경 영역의 색 정보를 초기값으로 하여 Grab-Cut 알고리즘을 수행하고 사각형 형태가 아닌 객체의 실루엣 최적화된 영역으로 분할한다. 제안 방법을 스포츠 방송, 광고, 영화 등의 특수 효과로 활용되고 있는 stromotion 영상 생성에 적용하기 위하여 프레임별 추출된 객체의 영상을 새로운 프레임 영상에 합성하는 작업을 수행하여, 초당 10 프레임의 처리 속도에서 원하는 스트로모션 효과 영상을 생성하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.489-492
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• 2002

인터넷 전자 상거래의 폭발적 증가와 더불어 개인 및 기업의 정보가 온라인 상으로 유출되는 경우가 증가하고 있다. 이에 따라. 새로운 하드웨어의 추가 없이 프로토콜 및 알고리즘의 변화에 유연한 인터넷 보안방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 사용자 영역과 상관없는 커널 스레드를 사용하고 커널 영역으로 포팅된 라이브러리를 참조하여 사용자의 웹 페이지 요청을 처리함으로써 응답시간과 서버 부하를 감소시키는 새로운 SSL(Secure Socket Layer) 처리 구조를 제안한다.