• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.3
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• pp.243-248
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• 2003

An incremental kernel principal component analysis (IKPCA) is proposed for the nonlinear feature extraction from the data. The problem of batch kernel principal component analysis (KPCA) is that the computation becomes prohibitive when the data set is large. Another problem is that, in order to update the eigenvectors with another data, the whole eigenspace should be recomputed. IKPCA overcomes these problems by incrementally computing eigenspace model and empirical kernel map The IKPCA is more efficient in memory requirement than a batch KPCA and can be easily improved by re-learning the data. In our experiments we show that IKPCA is comparable in performance to a batch KPCA for the feature extraction and classification problem on nonlinear data set.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• v.14 no.2
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• pp.93-111
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• 2010

The purpose of this paper is to obtain new complexity results for a second-order cone optimization (SOCO) problem. We define a proximity function for the SOCO by a kernel function. Furthermore we formulate an algorithm for a large-update primal-dual interior-point method (IPM) for the SOCO by using the proximity function and give its complexity analysis, and then we show that the new worst-case iteration bound for the IPM is $O(q\sqrt{N}(logN)^{\frac{q+1}{q}}log{\frac{N}{\epsilon})$, where $q{\geqq}1$.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.79-81
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• 2006

커널(Kernel)을 이용한 분류 방법은 넓은 마진(large margin) 분류기로서 SVM(Support Vector Machine)을 주로 사용하게 된다 하지만, 이 방법은 라그랑제 파라미터(Lagrange Parameter)의 최적화 과정을 포함함으로써 학습 과정을 쉽지 않게 만든다. 이 최적화 과정은 특히 DNA computing과 같은 단순한 과정의 설계를 통해 결과를 얻어야 하는 새로운 계산 모델에 커널을 적용하고자 했을 경우 큰 장벽이 된다. 본 논문에서는 넓은 마진을 목표로 하는 최적화 과정이 아닌 다른 라벨(label)의 데이터간의 경계 파악을 위한 간단한 커널 갱신 방법의 도입을 통해 분류기를 설계한다. 이 방법을 가우시안 커널에 적용시켜 본 결과, 반복을 통해 데이터의 구조를 찾아갈 수 있는 특성을 보여주며, 결국 넓은 마진의 최적화된 파라미터를 찾게 됨을 보여준다. 본 논문에서는 이 최적화 방법을 DNA 분자를 이용한 커널 생성 모델인 DNA 커널에 적용시켰을 때 잘 알려진 AML/ALL 데이터를 잘 분류해 냄을 보여준다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• v.6 no.1
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• pp.109-118
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• 2008

We present two estimators for discrete non-Gaussian and nonstationary probability density estimation based on a dynamic Bayesian network (DBN). The first estimator is for off line computation and consists of a DBN whose transition distribution is represented in terms of kernel functions. The estimator parameters are the weights and shifts of the kernel functions. The parameters are determined through a recursive learning algorithm using maximum likelihood (ML) estimation. The second estimator is a DBN whose parameters form the transition probabilities. We use an asymptotically convergent, recursive, on-line algorithm to update the parameters using observation data. The DBN calculates the state probabilities using the estimated parameters. We provide examples that demonstrate the usefulness and simplicity of the two proposed estimators.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.3
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• pp.645-650
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• 2015

Image restoration is required when the image is blurred due to out of focus or motion during the image acquisition. This type of image restoration is known as ill-posed inverse problem because the estimate of an original image should be derived from only one blurred image. This paper introduces a reference image to facilitate the restoration process. The experimental result shows that computation time is significantly reduced, compared with other methods. The proposed method obtains the estimate of the kernel used in blurring processing. New cost function is defined to update both the image and the kernel alternately. In the last stage, Wiener filter produces the estimate of an original image using the kernel and the reference image.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06a
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• pp.343-344
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• 2008

최근 시스템의 복잡도가 증자함에 따라 보안 취약점 문제가 더욱 많이 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해 보안 패치가 배포되고 있지만, 시스템 서비스의 중단이 필요하고 패치 자체의 안정성이 검증되지 못해 패치의 적용이 늦어지는 문제가 발생한다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 업데이트성이 없는 커널을 위한 함수 단위 동적 업데이트 시스템인 DUNK를 설계 하였다. DUNK는 서비스 중단 없는 업데이트를 가능케 하고, 보안 기법인 MAFIA를 이용해 안전한 업데이트를 수행한다. MAFIA는 바이너리 패치 코드의 접근 행위를 분석함으로써 패치된 함수가 기존 함수의 접근 권한을 상속받도록 하고, 이를 검증하는 기술을 제공한다. 본 논문에서는 DUNK의 설계와 MAFIA의 알고리즘 및 수행에 대해 기술한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.20 no.2
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• pp.126-133
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• 2017

The conventional hand-crafted features used to track objects have limitations in object representation. Convolutional neural networks, which show good performance results in various areas of computer vision, are emerging as new ways to break through the limitations of feature extraction. CNN extracts the features of the image through layers of multiple layers, and learns the kernel used for feature extraction by itself. In this paper, we use the feature map extracted from the convolution layer of the convolution neural network to create an outline model of the object and use it for tracking. We propose a method to adaptively update the outline model to cope with various environment change factors affecting the tracking performance. The proposed algorithm evaluated the validity test based on the 11 environmental change attributes of the CVPR2013 tracking benchmark and showed excellent results in six attributes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.920-923
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• 2009

기존의 동적 커널 업데이트 시스템에서 주로 사용되는 함수 단위의 재구성 기법으로는 트랩과 점프가 있다. 이러한 기법들을 사용하면 커널 서비스의 중단 없이 함수 단위로 커널을 업데이트할 수 있는 이점이 있다. 하지만 커널 업데이트 후, 프로세서가 분기 명령어를 처리하는 과정에 두 가지 문제점이 존재한다. 업데이트 함수에 업데이트가 필요한 함수 내의 분기 명령어 오퍼랜드 값을 그대로 복사하면 의미 없는 메모리 주소로 분기하게 된다. 또한 분기 명령어로 short jump를 사용하면, 현재 위치에서 8 비트 범위를 벗어난 주소공간에 존재하는 분기 함수에는 접근을 할 수 없는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 short jump 대신 long jump를 사용하는 방식을 제안하였다. 이를 위해 업데이트가 필요한 함수의 분기 명령어가 갖고 있는 오퍼랜드 값을 추출하여, 업데이트 함수의 분기 명령어가 정상적으로 동작할 수 있도록 오퍼랜드 값을 수정해주는 동적 커널 업데이트 시스템을 설계하고 구현하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.1
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• pp.54-63
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• 2011

This paper proposes a new equation to calculate computer-generated hologram (CGH) in a high speed and its cell-based VLSI (veri large scale integrated circuit) architecture. After finding the calculational regularity in the horizontal or vertical direction from the basic CGH equation, we induce the new equation to calculate the horizontal or vertical hologram pixel values in parallel. We also propose the architecture of the CGH cell consisting of a initial parameter calculator and update-phase calculator(s) on the basis of the equation and implement them in hardware. Also we show a hardware architecture to parallelize the calculation in the horizontal direction by extending CGH. In the experiments we analyze the used hardware resources. These analyses makes it possible to select the amount of hardware to the precision of the results. Here, for the CGH kernel and the structure of the processor, we used the platform from our previous works.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.12b
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• pp.565-568
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• 2011

Google Android framework consists of an operating system and software platform for mobile devices. Using a general-purpose Linux operating system in mobile device has some advantages but also security risks. Security-Enhanced Linux (SELinux) is a kernel-based protection approach which can help to reduce potential damage from successful attacks. However, there are some challenges to integrate SELinux in Android. In this research, we do a study on how to do the integration and find out four challenges. The first one is that the Android file system (yaff2) does not support security namespace for extended attribute (xattr) which is required by SELinux. The second one is that it's difficult to apply SELinux policy to Dalvik process on which an Android application runs on. The third one is that Android lacks methods, tools and libraries to interact with SELinux. The last one is how to update the SELinux policy automatically when installing or removing an application. In this paper, we propose solutions for the above limitations that make the SELinux more adaptive and suitable for Android framework.