• 전자공학회논문지 IE
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• v.48 no.4
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• pp.7-12
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• 2011

This paper described a metal mount RFID tag that works reliably on metallic surface. The proposed method is to use commercial RFID tags, Styrofoam103.7 material is attached on back side of RFID tag. Styrofoam103.7 material which has 2.5 mm thickness and 1.03 relative permittivity, was attached on back side of RFID tag. In order to verify the performance of proposed method, we evaluated the experiment on the supply chain system of electric transformers using RFID. The experimental results on supply chain of electric transformers show that the proposed tags can communicate with readers from a distance of 2 m. The results of recognition rates are comparable to commercial metallic mountable tags.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.10
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• pp.1173-1178
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• 2016

Since the introduction of BitTorrent protocol in 2001, everything can be downloaded through file sharing, including music, movies and software. As a result, the copyright holder suffers from illegal sharing of copyright content. In order to solve this problem, countries have enacted illegal share related law; and internet service providers block pirate sites. However, illegal sites such as pirate bay easily reopen the site by changing the domain name. Thus, we propose a technique to easily detect pirate sites that are reopened. This automated technique collects the domain names using the google search engine, and measures similarity using Longest Common Subsequence (LCS) algorithm by comparing the tag structure of the source web page and reopened web page. For evaluation, we colledted 2,383 domains from google search. Experimental results indicated detection of a total of 44 pirate sites for collected domains when applying LCS algorithm. In addition, this technique detected 23 pirate sites for 805 domains when applied to foreign pirate sites. This experiment facilitated easy detection of the reopened pirate sites using an automated detection system.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.5
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• pp.263-272
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• 2008

The proposed system can achieve more safety of RFID system with the 2-step authentication procedures for the enhancement about the security of general RFID systems. After it has authenticated RFID tag, additionally, the proposed system extract the characteristic information in the user image for acquisition of the additional authentication information of the user with the camera. In this paper, the system which was proposed more enforce the security of the automatic entrance and exit authentication system with the cognitive characters of RFID tag and the extracted characteristic information of the user image through the camera. The RFID system which use the active tag and reader with 2.4GHz bandwidth can recognize the tag of RFID in the various output manner. Additionally, when the RFID system have errors. the characteristic information of the user image is designed to replace the RFID system as it compare with the similarity of the color, outline and input image information which was recorded to the database previously. In the experimental result, the system can acquire more exact results as compared with the single authentication system when it using RFID tag and the information of color characteristics.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.139-140
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• 2022

최근 소셜 네트워크 서비스 시장이 급속히 성장함에 따라 SNS 사용자 또한 지속적으로 증가하고 있다. 그러나, 광고성 게시물도 함께 증가함에 따라 해시태그 기반 검색의 정확도가 감소하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 SNS 검색 활동의 정확도와 효율성을 개선하기 위하여 SNS 해시태그 기반 재검색 시스템을 제안한다. 제안 시스템을 적용하면 SNS 사용자의 검색 활동의 정확도와 효율성이 증가할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.29-34
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• 2007

월드와이드웹에서의 정보를 재사용, 공유할 수 있도록 기준을 제시한 XML은 많은 곳에서 사용 중에 있으며, 널리 확산되고 있다. 사용자 정의태그를 이용한 XML의 특징은, 같은 도메인의 문서라도 사랑의 인식이 아닌 컴퓨터와 같은 기계적으로는 다르게 인식될 수 있다는 문제점을 드러내기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 시소러스와 온톨로지 등을 이용해 XML 문서간 유사도를 측정하는 방법을 제시하며 이를 바탕으로 제작한 프로그램인 #XML Similarity Calculation# 를 이용하여 제시한 방법이 타당하다는 것을 증명하게 된다. 또한 주어진 예시자료를 가지고 이 프로그램의 성능평가를 통해 정확성과 효율성을 평가하고 앞으로의 연구방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.31-36
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• 2010

최근 대두되고 있는 웹2.0의 특징은 일반 사용자들이 능동적으로 정보를 생산해내고 공유하는데 있다. 웹 2.0의 참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소로 인식되고 있는 폭소노미(Folksonomy)는 과거 택소노미(Taxonomy)와 같이 전문가에 의하여 구축되는 분류 체계가 아닌 사용자들이 협동적으로 태그(Tag)들을 만들고 관리하는 소셜 태깅(Social Tagging)에 의한 분류 시스템이다. 최근 이러한 폭소노미를 활용하여 이미지를 공유하고 검색하고자 하는 다양한 시도들이 진행되고 있다. 그러나 Flickr와 같은 태그 기반 이미지 공유 시스템에서는 태그의 문법적, 의미적 모호성과 이미지에 대한 태그들의 중요성 또는 상관관계를 고려하지 않아 태그 기반 검색 시 정확성 및 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 폭소노미에 기반한 이미지 공유 데이터베이스에서 적합한 태그들을 태그 전달(Tag Propagation)하거나 확률 및 출현빈도에 기반하여 태그 랭킹을 수행하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있지만 여전히 만족할만한 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 이미지 공유 데이터베이스에서 유사한 이미지들로부터 이미지에 보다 적합한 태그들을 부여하기 위해서, WordNet을 활용하여 태그들 간의 의미관계에 기반한 효율적인 태그 랭킹 기법을 제안한다. 또한, 신뢰성 있는 태그 기반 검색을 위하여 제안한 태그 랭킹 기법이 현재 이미지 공유 시스템의 랭킹 결과보다 정확성을 높일 수 있음을 실험 예제를 통하여 확인하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.27-40
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• 2023

With the increase in the spread of smart devices and the impact of COVID-19, the consumption of media contents through smart devices has significantly increased. Along with this trend, the amount of media contents viewed through OTT platforms is increasing, that makes contents recommendations on these platforms more important. Previous contents-based recommendation researches have mostly utilized metadata that describes the characteristics of the contents, with a shortage of researches that utilize the contents' own descriptive metadata. In this paper, various text data including titles and synopses that describe the contents were used to recommend similar contents. KLUE-RoBERTa-large, a Korean language model with excellent performance, was used to train the model on the text data. A dataset of over 20,000 contents metadata including titles, synopses, composite genres, directors, actors, and hash tags information was used as training data. To enter the various text features into the language model, the features were concatenated using special tokens that indicate each feature. The test set was designed to promote the relative and objective nature of the model's similarity classification ability by using the three contents comparison method and applying multiple inspections to label the test set. Genres classification and hash tag classification prediction tasks were used to fine-tune the embeddings for the contents meta text data. As a result, the hash tag classification model showed an accuracy of over 90% based on the similarity test set, which was more than 9% better than the baseline language model. Through hash tag classification training, it was found that the language model's ability to classify similar contents was improved, which demonstrated the value of using a language model for the contents-based filtering.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.16 no.3
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• pp.363-372
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• 2013

When retrieving music with folksonomy tags, internal use of numeric tags (AV tags: tags consisting of Arousal and Valence values ) instead of word tags can partially solve the problem posed by synonyms. However, the two predecessor tasks should be done correctly; the first task is to map word tags to their numeric tags; the second is to get numeric tags of the music pieces to be retrieved. The first task is verified through our prior study and thus, in this paper, its significance is seen for the second task. To this end, we propose the music mapping table defining the relation between AV values and music and ANOVA tests are performed for analysis. The result shows that the arousal values and valence values of music have different distributions for 12 mood tags with or without synonymy and that their type I error values are P<0.001. Consequently, it is checked that the distribution of AV values is different according to music mood.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.4
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• pp.709-716
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• 2020

In social media, when posting a post, tag information of an image is generally used because the search is mainly performed using a tag. Users want to expose the post to many people by attaching the tag to the post. Also, the user has trouble posting the tag to be tagged along with the post, and posts that have not been tagged are also posted. In this paper, we propose a method to find an image similar to the input image, extract the label attached to the image, find the posts on instagram, where the label exists as a tag, and recommend other tags in the post. In the proposed method, the label is extracted from the image through the model of the convolutional neural network (CNN) deep learning technique, and the instagram is crawled with the extracted label to sort and recommended tags other than the label. We can see that it is easy to post an image using the recommended tag, increase the exposure of the search, and derive high accuracy due to fewer search errors.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.232-236
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• 2007

모바일 RFID 는 ‘모바일’과 'RFID’ 특징의 결합이라는 강력한 장점을 가지고 있어서 사용자 정보에 대한 파악과 사용자의 위치 및 상황에 따른 광고에 다양하게 활용될 수 있다. 이에 본 연구에는 태그 매치 광고를 중심으로 한 모바일 RFID 광고 비즈니스 모델을 설계한다. 이를 위해 모바일 RFID 서비스의 특징 및 서비스 유형을 분류하는 것에서부터 연구를 시작하여, 모바일 RFID 광고의 정의 및 유형을 분류한다. 이후 모바일 RFID를 활용한 태그 매치 광고를 중심으로 시나리오를 제시하고, 비즈니스 모델의 프로세스 분석 및 각 사업 참여자들의 역할 및 제공가치와 인센티브를 고찰한다. 본 비즈니스 모델의 타당성을 논증하기 위해 태그 매치 광고와 유사성이 있는 온라인 광고 모델 및 모바일 광고에 대하여 검토한다.