• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.85-88
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• 2016

대비 강화는 컴퓨터 비젼, 영상 처리, 패턴인식에서 전처리 과정으로 이용되며 그 역할이 중요하다. 2차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법은 인접 픽셀 간의 정보를 이용해 대비를 강화시키기 때문에 1차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법보다 우수하다. 2차원 히스토그램 기반 알고리즘에서 2차원 히스토그램의 인접픽셀 간의 화소값 차이에 따라 가중치를 주는 커널 (kernel)이 사용된다. 이러한 커널은 영상 마다 같은 가중치를 곱해주기 때문에 원하는 대비를 시켜주지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문은 2차원 히스토그램을 1차원 히스토그램으로 정사영을 시켜 평균값과 표준편차를 통해 2차원 히스토그램을 통계학적으로 분석한다. 그리고 선형회귀법을 이용하여 2차원 히스토그램의 통계적 정보에 따른 적응적 가중치 커널을 제안하고, 이를 이용하여 효율적 대비 강화를 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 알고리즘에 비해 대비 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.78-80
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• 1999

마이크로 커널 구조는 필수 불가결한 커널 기능만을 가지게 되며, 운영체제의 기능성은 서버로 동작하게 된다. 따라서 모노리틱 운영체제에 비해서 커널 기능의 확장 및 개발이 용이하다는 장점을 가지게 된다. 본 연구에서는 기존에 제시된 마이크로 커널의 접근방식에서 추가적으로 멀티미디어를 지원할 수 있는 멀티미디어 마이크로 커널(M3K)을 구현하고 있다. 특히 M3K는 멀티미디어의 실시간 특성 및 기능을 제공할 수 있는 구조로서 컴포넌트에 기반한 커널 프레임워크를 사용하고 있다. 본 논문은 M3K 마이크로 커널을 구현함에 있어서 커널 구조 자체를 컴포넌트화시켜 필요한 기능만을 선택적으로 결합해서 사용할 수 있는 방법을 제시하고 있으며, 현재 동작중인 쓰레드 컴포넌트의 아키텍처 위주로 설명한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.79-87
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• 2012

Huh (2002)는 확률밀도함수가 하나의 불연속점을 가질 때, 한쪽방향커널함수를 이용하여 확률 밀도함수의 오른쪽과 왼쪽 커널추정량을 제시하여 그 차를 최대로 하는 점을 불연속점의 위치추정량으로 제안하였다. 커널추정량의 평활모수인 띠폭의 선택의 중요함은 익히 알려져 있다. 최대가능도 교차타당성은 확률밀도함수의 커널추정량에서 띠폭 선택의 기준으로 널리 쓰여지고 있다. 본 연구에서는 한쪽방향커널함수를 이용한 확률밀도함수의 오른쪽과 왼쪽 커널추정량들의 띠폭의 선택 방법을 Hart와 Yi (1998)의 한쪽방향교차타당성의 방법론을 최대가능도교차타당성에 적용하여 제안하고자 한다. 소표본 모의실험을 통하여 연구결과를 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.243-248
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• 2003

본 논문에서는 학습 자료로부터 비선형 특징추출과 분류를 위한 점진적인 커널 주성분 분석 방법(IKPCA)을 제안한다. 일괄처리 방식의 커널 주성분 분석 방법은 학습 자료의 크기가 클 경우 과도한 계산량이 문제가 된다. 또한 새로 추가 되는 학습 자료가 있을 경우 고유벡터를 계산하기 위해 고유공간 전체를 다시 계산해야 하는 문제점이 있다. IKPCA는 이러한 문제점들을 고유공간 모델의 점진적인 계산과 경험 커널사상에 의해 해결하였다. IKPCA는 일괄처리방식의 커널 주성분 분석에 비해 기억공간 요구량에 있어 효율적이며 학습 자료의 재학습에 의해 성능을 쉽게 향상시킬 수 있다. 비선형 자료에 대한 실험을 통해 IKPCA는 일괄처리방식의 커널 주성분 분석 방법에 비해 특징추출과 분류 문제의 성능에 있어 유사한 결과를 나타내었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.423-426
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• 2014

본 논문에서는 MTM(Mobile Trusted Module)과 커널상에 저장된 무결성 검증 파일을 이용하여 스마트폰의 부트로더 이미지 및 커널 이미지, 커널이 로딩되며 실행되는 실행파일, 라이브러리 파일 등의 무결성을 안전하고 효율적으로 검증하는 방법을 제안한다. 부트로더 이미지와 커널 이미지, 외부로부터 악의적으로 변경되거나 수정될 경우 심각한 문제를 일으킬 수 있는 실행 파일이나 라이브러리 파일 등의 무결성 검증은 MTM 을 이용하여 안전하게 처리하고, 그 외 파일들의 무결성 검증은 커널상에 저장된 무결성 검증 파일을 이용하여 처리함으로써 MTM 기반 무결성 검증 기능을 모든 파일에 적용하는 경우에 발생될 수 있는 처리 시간 지연, 성능 저하 등의 문제점을 방지할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제6권2호
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• pp.227-235
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• 1993

순서쌍으로 주어진 자료 $(x_i, y_i), i=1,2,\cdots,n$ 들에 대한 독립변수와 관련된 추정은 회귀분석과는 달리 교정(calibration)이라고 불리워진다. 본 논문에서는 정규상 등과 같은 가정을 하지않고 비모수적인 커널방법을 이용하여 교정함수를 추정하고 추정된 교정함수의 붓스트랩 신뢰대를 이용한 독립변수의 구간추정을 제안하고자 한다. 교정과 커널방법에 대해 설명하였으며 독립변수의 추정에 대한 문헌적 고찰과 함께 붓스트랩 신뢰대에 대하여 첨언하였고 실제 자료를 통하여 다른방법과 비교, 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.21-22
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• 2011

의료 기기, 항공 제어, 군 장비 등에서 쓰이는 임베디드 시스템은 특정한 목적만을 수행하기 위해 따로 설계된 시스템을 말한다. 이러한 임베디드 시스템에서는 정확한 시간을 예측하여 정해진 시간 안에 처리하기 위한 실시간성이 제공되어야 한다. 리눅스는 다수의 사용자가 이용하는 안정되고 검증된 운영체제로서 임베디드 시스템에서 많이 사용되며, 실시간성을 제공하기 위해 RTAI, RT-Linux를 이용한다. 하지만 RTAI는 Hard Real-time을 제공하지 못하는 문제점을 가지고 있고, RT-Linux의 경우 Hard Real-time은 제공하지만 많은 어셈 코드를 수정해야 하기 때문에 개발의 어려움이 있다. 또한 리눅스 커널에 실시간적 요소를 직접 추가하는 방법도 있지만 커널 코드를 수정할 때 마다 커널 컴파일을 해줘야 하는 문제점이 있다. 이에 따라 리눅스 상에서 실시간성을 제공해 주면서, 개발의 편의성을 제공 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 실시간성을 제공하기 위한 타이머 핸들러 부분을 커널 코드로부터 분리하여 실시간성을 제공 해주며, 개발의 편의성을 제공할 수 있는 방법을 설계 및 구현하였다.

• 한국음향학회지
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• 제31권3호
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• pp.188-196
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• 2012

본 논문에서는 커널 주성분 분석 (KPCA, kernel principal component analysis)으로 강화한 화자 특징을 이용하여 복수의 분류기를 학습하고 이를 앙상블 결합하는 화자 식별 방법을 제안한다. 이 때, 계산량과 메모리 요구량을 줄이기 위해 전체 화자 특징 벡터 중 일부를 랜덤 선택하여 커널 주성분 분석의 기저를 추정한다. 실험 결과, 제안한 방법이 그리디 커널 주성분 분석 (GKPCA, greedy kernel principal component analysis)보다 높은 화자 식별률을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.202-207
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• 2010

본 논문에서는 감성 점수가 명시적으로 부여되지 않은 온라인 영화평에 대해 자동으로 감성을 분류하는 방법을 제안한다. 긍정이나 부정과 같은 감성 극성 분류를 위해 문자열 커널의 확장 모델인 음절 커널에 기반한 지지벡터기계를 분류기로 사용한다. 실험을 통하여 띄어쓰기나 철자 오류 같은 문법적인 오류가 빈번한 온라인 영화평에 대한 감성 분류에서 제안한 음절 커널 방법이 효과적임을 보인다.