수정된 커널 주성분 분석 기법의 분류 문제에의 적용

김병주,심주용,황창하,김일곤,Kim, Byung-Joo,Sim, Joo-Yong,Hwang, Chang-Ha,Kim, Il-Kon 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.3

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. 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.

뇌동맥류 파열 환자의 수술후 인지기능과 기억력장애에 관한 연구

김병주,최창화,김대진,Kim, Byung Joo,Choi, Chang Hwa,Kim, Dae Jin 대한신경외과학회 2001 Journal of Korean neurosurgical society Vol.30 No.7

Objectives : The mortality rate of subarachnoid hemorrhage(SAH) has been reduced recently due to refinement of microsurgical technique and improved perioperative management. Also, many survivors of SAH show excellent neurological recoveries. However, we found that a high proportion of the survivors do not fully regain their premorbid status in cognitive and memory function. Object of this study is to evaluate which factors might influence on cognitive and memory impairment in ruptured aneurysmal SAH patients. Methods : In this prospective study, a series of 66 patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage(SAH) from 1996 to 1998, most of whom had a "good" or "fair" neurological outcome, were assessed with various tests of cognition and memory function. All patients underwent clipping operation by pterional approach. Right side approach was performed in 16 case and left 21 cases. K-WAIS(Korean-Wechsler Adult Intelligence Scale) was used as method of cognition and memory function test. The time interval between SAH and assessment varied between 4 months and 8 months, averaging 6.2 months. Statistical analyses were carried out for each test score to see whether aneurysm site(A-com : non A-com), route of approach, age and sex, vasospasm, Hunt-Hess grade and Fisher CT group at admission, Glasgow Outcome Scale(GOS) at discharge affect cognitive and memory function. Results : Aneurysm site was not shown to be associated with performance on any test, and the initial grade (Hunt-Hess grade, Fisher CT group) of SAH and vasospasm had only minimal predictive values. The grade at discharge( GOS) was proved to be the best predictor of impairment of cognition and memory function within 1 year after operation. Conclusion : The authors conclude that the diffuse effects of SAH are more important than focal neuropathology in relation to cognitive impairment in this group of patients.

뇌실-복강 단락 원위도관의 심장내전위 - 증례보고 -

김병주,차승헌,박동준,송근성,최창화,이영우,Kim, Byung Joo,Cha, Seung Heon,Park, Dong June,Song, Geun Sung,Choi, Chang Hwa,Lee, Young Woo 대한신경외과학회 2000 Journal of Korean neurosurgical society Vol.29 No.2

Ventriculoperitoneal(V-P) shunt has been used as a popular method for surgical treatment of hydrocephalus. But complications such as infection, mechanical obstruction and failure of flow rate sometimes make painful stress to neurosurgeons and patients. Of particular, migration of distal V-P shunt catheter to extraperitoneal space has rarely been reported. Even rarer is intracardiac migration of distal V-P shunt catheter. Authors report a such case and discuss the possible mechanism and preventive method.

이동 로봇을 위한 온라인 동시 지도작성 및 자가 위치 추적 알고리즘

김병주,Kim, Byung-Joo 한국데이터정보과학회 2011 한국데이터정보과학회지 Vol.22 No.6

본 연구에서는 실제 환경에 적용 가능한 지능형 자율 이동 방법을 개발하기 위해 위치정보를 사용하지 않고 지도 작성이 가능한 지능형 이동 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 온라인으로 동작하면서 위치 정보를 사용하지 않고 지도 작성이 가능 할 뿐 아니라 현실 세계에 적용 가능하기 위해 많은 계산량을 요구하지도 않는다. 이는 이동 로봇의 실세계 주행과 같은 대용량의 이미지 처리가 필요한 경우에는 매우 유용하게 사용될 수 있다. 토이 자료와 대용량 자료에 대해 제안한 알고리즘을 적용한 결과 기존의 방법에 비해 적은 메모리와 새로운 입력에 대해 고유공간을 새로 계산하지 않아도 되어 로봇의 현실세계의 주행에도 문제가 없는 것으로 판단되었다. In this paper we propose an intelligent navigation algorithm for real world problem which can build a map without localization. Proposed algorithm operates online and furthermore does not require many memories for applying real world problem. After applying proposed algorithm to toy and huge data set, it does not require to calculate a whole eigenspace and need less memory compared to existing algorithm. Thus we can obtain that proposed algorithm is suitable for real world mobile navigation algorithm.

점진적인 주성분분석기법을 이용한 고차원 자료의 특징 추출

김병주,Kim Byung-Joo 한국정보통신학회 2004 한국정보통신학회논문지 Vol.8 No.7

고차원 자료를 효율적으로 처리하기 위해서는 특징 추출 기법이 필요하다. 주성분분석 방법은 대표적인 특징추출 방법이지만 학습 자료의 차원이 큰 경우에는 고유공간을 계산하기 위해 많은 기억공간과 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 고차원 자료의 특징 추출을 위해 점진적인 주성분분석 방법을 사용한다. 제안한 방법에 대해 신경망에서 점진적인 주성분분석을 하는 대표적인 방법인 APEX모델과 실험을 통해 비교해 본 결과 제안된 방법이 APEX 모델 보다 성능이 우수함을 나타내었다. High dimensional data requires efficient feature extraction techliques. Though PCA(Principal Component Analysis) is a famous feature extraction method it requires huge memory space and computational cost is high. In this paper we use incremental PCA for feature extraction on high dimensional data. Through experiment we show that proposed method is superior to APEX model.

복셀 맵을 이용한 단백질 표면 원자의 발견 알고리즘

김병주,김구진,성준경,Kim, Byung-Joo,Kim, Ku-Jin,Seong, Joon-Kyung 한국정보처리학회 2012 정보처리학회논문지 A Vol.19 No.2

본 논문에서는 단백질 분자로부터 표면 원자를 효율적으로 발견하는 알고리즘을 제안한다. 표면 원자란, 주어진 probe solvent $P$가 단백질 분자와 충돌하지 않고 접한다고 가정할 때, $P$와 접할 수 있는 원자의 집합을 의미한다. 단백질 분자를 구성하는 원자들은 반데르바스 반경을 갖는 구의 집합으로 표현되며, probe solvent 역시 구로 대응된다. $P$의 반경에 대해 분자의 오프셋 곡면을 구하여 표면 원자를 발견하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 구의 오프셋 곡면에 대해 복셀 맵(voxel map)을 구성하여 효율적으로 분자의 오프셋 곡면을 구하며, GPU (graphic processor unit)를 활용한 병렬처리를 수행하여 최대 6,412개의 원자를 갖는 분자에 대해 42.87 millisecond 내에 표면 원자를 발견한다. In this paper, we propose an efficient method to extract surface atoms from a protein molecule. Surface atoms are defined as a set of atoms who can contact given probe solvent $P$, where $P$ does not collide with the molecule. The atoms contained in the molecule are represented as a set of spheres with van der Waals radii. The probe solvent also is represented as a sphere. We propose a method to extract the surface atoms by computing the offset surface of the molecule with respect to the radius of $P$. For efficient computation of the offset surface of a molecule, a voxel map is constructed for the offset surfaces of the spheres. Based on GPU (graphic processor unit) acceleration, a data parallel algorithm is used to extract the surface atoms in 42.87 milliseconds for the molecule containing up to 6,412 atoms.

누낭 비강 문합술에 의한 만성 누낭염의 치료 성적

김병주(Byung Joo Kim),유용석(Yong Seok Yoo),장한기(Han Ki Chang) 대한안과학회 1991 대한안과학회지 Vol.32 No.9

자동차용 냉각팬의 설계와 시스템 개선을 통한 저소음화 연구

김병주(Byung Joo Kim),강상규(Sang Kyu Kang),김규영(Kyu Young Kim),이덕주(Duck Joo Lee),이재영(Jae Young Lee),이덕호(Duck Ho Lee),신동수(Dong Su Shin) 한국소음진동공학회 2003 한국소음진동공학회 학술대회논문집 Vol.2003 No.11

위장관 질환의 연구전략수립을 위한 최근 5년간 한의약논문의 체계적 고찰

김병주(Byung Joo Kim),홍진우(Jin Woo Hong),황민우(Min Woo Hwang),채한(Han Chae),권영규(Young Kyu Kwon) 한의병리학회 2009 동의생리병리학회지 Vol.23 No.6

APEX 기반 침입 탐지 시스템 개발에 관한 연구

김병주(Byung-Joo Kim) 한국정보전자통신기술학회 2017 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.10 No.1

정보 처리 기술의 컴퓨터 및 네트워크 의존도가 심화됨에 따라 컴퓨터 및 네트워크에 대한 침입 사례가 갈수록 증가하고 있다. 시스템 및 네트워크의 침입을 방지하기 위하여 호스트와 네트워크 기반 침입차단시스템(방화벽 등)이 개발되었지만 기존의 규칙 기반의 침입차단시스템만으로는 보안 관리에 많은 어려움이 있다. 이러한 이유로 인해 시스템 및 네트워크 자원에 대한 침입을 실시간으로 탐지하고 이에 대처하는 침입탐지시스템 개발에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 비선형 자료에도 적용 가능하며 수렴성이 보장된 실시간 특징 추출 방법으로 APEX 알고리즘과 점증적 LS-SVM 분류기를 결합한 실시간 침입탐지 시스템을 개발하였다. 일반적으로 실시간 처리 방식은 메모리의 효율성이 좋고 학습 자료의 추가를 허용하는 장점이 있지만 일괄처리 방식에 비해 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 따라서 제안한 시스템은 정확도 면에서도 일괄 처리 방식과 비슷한 성능을 나타내고 있어 상용화가 가능한 시스템이다. Attacking of computer and network is increasing as information processing technology heavily depends on computer and network. To prevent the attack of system and network, host and network based intrusion detection system has developed. But previous rule based system has a lot of difficulties. For this reason demand for developing a intrusion detection system which detects and cope with the attack of system and network resource in real time. In this paper we develop a real time intrusion detection system which is combination of APEX and LS-SVM classifier. Proposed system is for nonlinear data and guarantees convergence. While real time processing system has its advantages, such as memory efficiency and allowing a new training data, it also has its disadvantages of inaccuracy compared to batch way. Therefore proposed real time intrusion detection system shows similar performance in accuracy compared to batch way intrusion detection system, it can be deployed on a commercial scale.