The Object Directory Service(ODS) of the mobile RFID is the core technology of the object information service for the object information retrieval among objects with RFID tags. The ODS service returns an URL information of a specific object application service after recognizing the mRFID tag in real time. The general ODS service is suitable for the global mRFID environment, but it is not good in the local networks and private networks that information security is needed. This paper proposes a new ODS service algorithm for the improvement of the general ODS service algorithm.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.3
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pp.285-290
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2006
In this paper we propose a novel personalized paper search system using the relevance among user's queried keywords and user's behaviors on a searched paper list. The proposed system builds user's individual relevance network from analyzing the appearance frequencies of keywords in the searched papers. The relevance network is personalized by providing weights to the appearance frequencies of keywords according to users' behaviors on the searched list, such as 'downloading,' 'opening,' and 'no-action.' In the experimental section, we demonstrate our method using 100 users' search information in the University of Suwon.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.4
no.4
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pp.100-110
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1999
The decision method for the selection of search engine and the number of returned documents for meta search engine proposed in this paper could provide a solution to reduce network traffic and to maintain the precision ratio. The experiments are performed to evaluate the proposed scheme using currently popular search engines and most frequently used queries.
유비쿼터스 센서 네트워크 관련 기술이 급속히 발전하고 센서가 여러 분야에서 활용됨에 따라 센싱되는 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센싱되는 데이타는 계통적 오차와 측정 방법의 부적합 등으로 인한 불확실성을 가지며, 또한 센싱하는 환경 및 제약으로 인해 데이터가 유사하거나 반복되는 제한성을 가진다. 그러나 기존의 연구들은 센싱되는 데이타의 이러한 특성을 고려하지 못함으로 인해 검색이 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 불확실한 데이타를 고려한 기존의 인덱스를 확장하여 유비쿼터스 센서 네트워크에서 센싱되는 데이타 중 제한성을 가지는 데이타를 그룹화함으로써 효율적인 검색을 지원하는 그룹화 기법을 제시한다. 본 논문은 센싱된 데이타를 그룹화하는 기법으로써 처음에 그룹으로 설정된 영역을 이용해 그룹화하는 최초 그룹화 기법, 한 그룹 내에 최대한 많은 데이타를 그룹화하는 최적 그룹화 기법, 센싱된 데이타를 최대한 근접하게 그룹화하는 최근접 그룹화 기법을 제시한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 본 논문에서 제시한 그룹화 기법을 이용한 인덱스에 대한 검색 성능의 우수성을 입증한다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2016.05a
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pp.475-476
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2016
최근 소셜 네트워크 서비스의 이용이 증가함에 따라 서비스의 질을 극대화하기 위하여 신뢰할 만한 글들을 사용자에게 제공하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 사용자의 행위를 기반으로 악의적 사용자들을 배제하고 신뢰성 높은 사용자들을 검색하는 기법을 제안한다. 신뢰성 높은 사용자들을 검색함으로써 사용자들에게 신뢰할 만한 글들을 제공할 수 있고 소셜 네트워크의 특성을 함께 고려함으로써 기존 연구보다 정확하게 검색 가능하게 하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.77-80
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2000
정보 검색은 사용자가 원하는 요구에 가장 적합한 정보를 검색할 수 있도록 되어야 한다. 질의어가 문서에 대하여 어느 정도의 유사성을 가지고 존재하느냐를 기준으로 문서를 순서화 한다. 실제 순서화된 문서들을 보면 질의어와는 다른 문서들이 순서화 되는 경우를 볼 수 있다 본 논문에서는 순서화 되는 문서들 중에서 그 문서들이 질의어와 어느 정도 가까운지를 확장 퍼지 개념 네트워크에 근거한 문서 검색을 위한 퍼지 순위 처리를 위한 방법을 제시한다 확장 퍼지 개념 네트워크에는 개념들 사이에 4가지의 퍼지 관계를 사용한다. 퍼지 양의 관계, 퍼지 음의 관계, 퍼지 일반화, 및 퍼지 세분화 등이 있다. 확장 퍼지 개념 네트워크는 관계 행렬과 관련 행렬로 모델화 한다.
With the dynamic and mobile nature of ad hoc networks, links may fail due to topology changes. So, a major challenge in ad hoc network is dynamically to search paths from a source to destination with an efficient routing method, which is an important issue for delay-sensitive real-time application. The main concerns of graph theory in communications are finding connectivity and searching paths using given nodes. A topology of the nodes in ad hoc networks can be modeled as an adjacency matrix. In this paper, based on this adjacency matrix, we propose new path search algorithms using a sequence of matrix calculation. The proposed algorithms can search paths from a destination to a source using connectivity matrix. Two matrix-based algorithms for two different purposes are proposed. Matrix-Based Backward Path Search(MBBS) algorithm is designed for shortest path discovery and Matrix-Based Backward Multipath Search(MBBMS) algorithm is for multipath search.
Recently, the rapid growth of Internet technology and the deployment of high speed networks make many kinds of multimedia services possible. Preexisting multimedia services are designed based on the client/server model which has the problems such as the network failure and the low speed communication due to the high load on the central server. In order to solve these problems, peer-to-peer networks are introduced and expanded through Internet environments. In this paper, we propose a pure peer-to-peer network based resource discovery mechanism for multimedia services. In the proposed scheme, each host maintains the location information of resources which are recently requested by other hosts as well as that oi the replicas of local resources. The proposed scheme has the faster response time and incurs the smaller traffic than the preexisting discovery schemes in pure peer-to-peer network environments. Also, by decentralizing the location information and differentiating the reply path, our proposed scheme can solve the search result loss problem that occurs when the network is unsettled.
As the multimedia data increase a lot with the rapid development of the Internet, an efficient retrieval technique focusing on individual users is required based on the analyses of such data. However, user modeling services provided by recent web sites have the limitation of text-based page configurations and recommendation retrieval. In this paper, we construct the user preference model with a Bayesian network to apply the user modeling to video retrieval, and suggest a method which utilizes probability reasoning. To do this, context information is defined in a real office environment and the video scripts acquired from established cameras and annotated the context information manually are used. Personal information of the user, obtained from user input, is adopted for the evidence value of the constructed Bayesian Network, and user preference is inferred. The probability value, which is produced from the result of Bayesian Network reasoning, is used for retrieval, making the system return the retrieval result suitable for each user's preference. The usability test indicates that the satisfaction level of the selected results based on the proposed model is higher than general retrieval method.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.14
no.3
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pp.50-57
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2009
We propose a network node search scheme to address the network fragmentation due to high node mobility in the VANET. VANET is very similar to MANET in that a multi-hop ad-hoc network is configured by wireless communication between vehicles without any network infrastructure. However, high speed mobility, high node density, and frequent topology change induce frequent network fragmentation so that overall network traffic can be increased. In this paper, new broadcasting protocol called an adaptive relay node search protocol is proposed to decrease the network fragmentation. It reduces the network fragmentation and network traffic by researching nodes outside the dangerous area only in case of network fragmentation. Simulation results show that the proposed protocol decreases network fragmentation by up to 39.9% and increase informed rate by up to 41.9% compared to the existing broadcasting protocol.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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