• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.486-488
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• 2006

RFID 기술의 신속한 확산을 위해서는 태그의 저가격화, 초소형화, 저전력화, 보안 및 프라이버시 문제, 태그식별자의 표준화, 다중태그 식별문제등이 우선적으로 해결되어야 한다. 특히, 식별영역 내에 다수의 태그가 존재할 경우에 다중태그 식별(multi-tag identification)을 위한 충돌방지(anticollision) 알고리즘은 RFID 시스템 구축에 있어서 반드시 해결해야 하는 핵심기술이다. 기존의 충돌방지 알고리즘들은 구현의 복잡성과 낮은 성능이 문제로 제기되고 있으며 지금까지 충돌방지와 관련하여 진행된 대부분의 연구들은 각각 고유한 형태의 태그식별자 체계를 기반으로 진행되어 왔으며 태그식별성능에 대한 비교연구도 부족한 상태이다. 본 논문에서는 저비용(low-cost) RFID 시스템에서 현재 표준화가 진행되고 있는 96비트 EPC (Electronic Product Code) 코드를 기반으로 병원 환경에서 태그에 우선순위를 부여하여 충돌이 발생하면 우선순위가 가장 높은 것부터 읽어들일 수 있는 그룹 트리 알고리즘을 제안하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.7
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• pp.1032-1042
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• 2009

This research is for early extraction and utilization of semantic information from the tags in tagged Web image retrieval. Generally, users attach a tag to a Web image with little thought of the order, up to over 100 ones. In this paper, we suggest a method of selecting prior tags based on their importance when tagged images are uploaded, and using them in image retrieval. Ideas came from the recognition of the important tags which give a better description of the image as the tags sharing more semantic information with other tags of the same image. This method includes calculation of relation scores between tags based on WordNet and multilevel search of tagged images with the scores. For evaluation, we compared the suggested method and other retrieval methods searching images with simple matching of tags to a given keyword. As the results, we found the superiority of our method in precision and recall rate.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.11
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• pp.1305-1314
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• 2013

The existing tag based system deducts a retrieval result with low accuracy through the usage of a single tag matching by using tags tagged in contents. And the system doesn't provide effectively contents related information which the tags have, as the users place tags on contents without considering the priority and associative relation between tags. For a solve of above problems, this paper suggests a tag ranking system which extracts semantic similarity between tags and re-ranks the tags tagged in contents. In order to evaluate the performance of suggested system, this paper experiments and compares the ranking result of this paper's tag ranking system with the result of baseline method using tags tagged in images and frequency method adapting tag co-appearance frequency.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.267-272
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• 2009

웹 2.0 이라 불리는 현 웹의 패러다임은 개방, 공유, 참여로 압축하여 말할 수 있다. 이 속에서는 사용자의 참여와 공유로 콘텐츠가 생산 또는 재생산된다. 이러한 콘텐츠는 사용자의 관심을 반영하기 때문에 사용자가 어떠한 콘텐츠를 만들어 냈는지, 수집했는지 등을 분석하면 사용자의 관심 범주를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 소셜 북마킹 서비스를 이용하며 생성한 태그를 바탕으로 사용자의 관심 범주를 추출하여 이를 통해 개인화 콘텐츠 제공 서비스를 제안한다. 우선, 웹 서비스에서 제공하는 피드를 이용하여 사용자가 생성한 태그 중 가장 많이 쓰인 10개의 태그와 그것들과 관련 있는 태그들만 모아서 관심 범주을 추출하기 위한 태그 집합을 구성한다. 구성된 태그 집합을 바탕으로 피어슨 상관 계수를 통해 태그 간 동시 사용률을 조사한다. 이후 사용자 흥미에 부합하는 콘텐츠를 검색하기 위해 조사된 동시 사용률을 바탕으로 검색 키워드 그룹을 추출한다. 이렇게 만들어진 키워드 그룹들은 사용자의 평소 관심사와 관련된 콘텐츠를 검색하는데 사용되며, 이를 통해 사용자의 관심 있는 내용의 콘텐츠를 사용자의 특별한 검색 절차 없이 제공받는다. 이러한 방식을 통해 사용자가 원하는 정보를 입력하는 절차 없이도 웹에 축적된 사용자의 정보를 사용하여 자동으로 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.99-106
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• 2007

본 연구는 국어의 모든 언어적 특성을 기술하고 이를 실제 형태소 분석에 적용할 수 있도록 다차원 해석 사전을 이용하는 형태소 분석 시스템인 moHANA(Morphological Hangul Analyzer)에 관한 연구이다. moHANA의 해석 사전은 태그정보 사전, 어휘 사전 그리고 문법 사전으로 구성된다. 태그정보 사전은 기존 형태소 해석기의 일차원적인 품사 정보와 달리 어류 태그정보, 형태적 정보, 통사적 정보, 의미적 정보 및 화용 정보의 5 차원 벡터 정보로 작성된다. 어휘 사전은 어휘와 그 어휘가 가질 수 있는 태그정보를 우선 순위에 기반하여 순서열로 가지며, 문법 사전은 특수 문법 연산자를 이용하여 태그정보 사전에 정의된 각각의 태그가 연결 가능한지 여부를 규정하는 문법이 구축되어 있다. 형태소가 가지는 태그정보를 다차원으로 정의하고 이에 따른 문법 규칙의 표현을 통해 보다 자세한 형태소 분석 및 새로운 형태소 태그의 삽입과 삭제의 용이함을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.737-740
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• 2014

최근 SNS 사용자가 급증하면서 매우 다양하고 방대한 양의 글이 여러 종류의 SNS를 통해 생성되고 있다. 그중 트위터는 정보의 전달 및 확산에 상당히 유용한 도구로 사용되고 있다. 이러한 트위터의 사용자 트윗은 뉴스, 음악, 사진, 여행 등 다양한 형태로 등장한다. 또한 트위터는 해시태그라는 사용자 정의 태그를 사용하는데 이는 트윗의 키워드 및 핵심을 쉽게 표현할 수 있도록 해주는 효과적인 수단이다. 최근 상당히 많은 양의 트윗의 생성에도 불구하고 이를 다양한 카테고리별로 분류할 수 있는 연구가 많이 진행되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 해시태그를 이용해 트윗의 핵심을 파악하고 수많은 트윗을 다양한 토픽별로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 우선 다양한 카테고리의 인기 해시태그가 포함된 트윗을 수집하고 수집한 트윗에서 해시태그별 키워드를 추출한다. 그리고 코사인 유사도를 통해 해시태그별 내용 유사도를 파악하여 각 카테고리 내의 해시태그가 얼마나 유사한 내용을 지니고 있는지 파악한다. 마지막으로 사용자 트윗이 입력되면 모든 카테고리와 유사도를 비교하여 가장 유사도가 높은 카테고리를 찾아 추천해준다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입을 구현하고 실험을 통해 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.311-312
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• 2011

유비쿼터스 환경에서 위치추적 서비스를 구현하기 위해서는 위치 정보 및 이를 기반으로 한 주변의 상황에 대한 정보와 최적화된 위치 서비스 제공이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 오차해결 기법은 실제 위치하는 측정태그와 보정태그와의 거리계산을 통하여 최적의 위치 값을 추출해내는 기법으로써 우선적으로 앤커에 수신된 태그의 위치 값 계산을 한 후 보정태그와의 거리 오차 계산을 통하여 위치 값을 보정한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.48-460
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• 2001

국어사전의 뜻풀이말은 표제어의 의미를 기술할 뿐만 아니라, 상위/하위개념, 부분-전체개념, 다의어, 동형이의어, 동의어, 반의어, 의미속성 등의 많은 의미정보를 내재하고 있다. 본 연구는 뜻풀이말에서 다양한 의미정보를 획득을 위한 기본적인 도구로서 국어사전의 뜻풀이말 구문분석기를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 우선 국어사전의 뜻풀이말을 대상으로 일정한 수준의 품사 및 구문 부착 말 뭉치를 구축하고, 이 말뭉치들로부터 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 통계적 방법에 기반한 문법규칙과 확률정보를 자동으로 추출한다. 본 연구의 뜻풀이말 구문분석기는 이를 이용한 확률적 차트파서이다. 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 문법규칙 및 확률정보는 파싱 과정의 명사구 중의성을 해소한다. 또한, 파싱 과정에서 생성되는 노드의 수를 줄이고 수행 속도를 높이기 위한 방법으로 문법 Factoring, Best-First 탐색 그리고 Viterbi 탐색의 방법을 이용한다. 문법규칙의 확률과 왼쪽 우선 파싱 그리고 왼쪽 우선 탐색 방법을 사용하여 실험한 결과, 왼쪽 우선 탐색 방식과 문법확률을 혼용하는 방식이 가장 정확한 결과를 보였으며 비학습 문장에 대해 51.74%의 재현률과 87.47%의 정확률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.204-206
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• 1998

여러 언어들로 작성된 웹문서들을 다국어 기계번역기에서 번역하기 위해서는 우선 해당 웹문서가 어떠한 언어로 작성되었는지를 알아내야 한다. 코드 분석을 통하여 웹문서를 작성한 언어를 알게되면 해당 언어를 번역하는 기계번역기를 작동시킬 수 있다. 또한, 웹문서에서 기계번역의 대상은 HTML 태그를 제외한 일반 문장이다. 따라서, 웹용 기계번역의 전처리기에서 웹문서에서 HTML 태그를 분리하여야 하며 번역이 완료된 후 번역된 문서에 HTML 태그를 복원하여 웹브라우저에서 번역된 문서를 볼 수 있어야 한다. 본 논문에서는 웹용 다국어 기계번역을 위한 전처리기의 태그관리기와 코드인식기를 설명한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.44 no.4
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• pp.1-9
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• 2007

in this paper, we propose the Adaptive Decision Algorithm for RFID Tag Anti-Collision. We study the RFID Tag anti-collision technique of ALOHA and the anti-collision algorithm of binary search. The existing technique is several problems; the transmitted data rate included of data, the recognition time and energy efficiency. For distinction of all tags, the Adaptive Decision algorithm identify smaller one ,each Tag_ID bit's sum of bit '1'. In other words, Adaptive Decision algorithm had standard of selection by actively, the algorithm can reduce unnecessary number of search even than the exisiting algorithm. The Adaptive Decision algorithm had performance test that criterions were reader's number of repetition and number of transmitted bits for understanding tag. We showed the good performance of Adaptive Decision algorithm better than exisiting algorithm.