• 한국비블리아학회지
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• 제29권3호
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• pp.297-320
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• 2018

본 연구는 이미지에 대한 접근 및 검색을 향상시키고, 이미지에 대한 설명 제공 도구로서의 태그를 효과적으로 생성하기 위한 방안을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위해 이미지 태그를 생성하는 두 가지 방법인 휴먼 태깅과 머신 태깅의 특징을 조사하고 휴먼 태그와 머신 태그의 속성을 비교 분석하였다. 머신 태그는 일반적 속성이 가장 높았으며, 특정적 속성과 시각적 요소는 일부 나타났고, 추상적 속성은 거의 나타나지 않았다. 휴먼 태그도 일반적 속성이 가장 높았으나 휴먼 태그 생성자가 명칭을 알 수 있는 객체 및 장면에 대해서는 특정적 속성의 비중이 높았으며, 감정과 정서, 추상적 개념의 주제뿐 아니라 사건, 장소, 시간, 관계 등이 다양한 태그로 표현되었다. 본 연구를 통해 생성된 태그 집합은 머신러닝 알고리즘을 개선하기 위한 트레이닝 데이터세트를 구성하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제1권1호
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• pp.19-31
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• 2007

RFID tag is detected by an RFID antenna and information is read from the tag detected, by an RFID reader. RFID tag detection by an RFID reader is very important at the deployment stage. Tag detection is influenced by factors such as tag direction on a target object, speed of a conveyer moving the object, and the contents of an object. The water content of the object absorbs radio waves at high frequencies, typically approximately 900 MHz, resulting in unstable tag signal power. Currently, finding the best conditions for factors influencing the tag detection requires very time consuming work at deployment. Thus, a quick and simple RFID tag detection scheme is needed to improve the current time consuming trial-and-error experimental method. This paper proposes a back-propagation learning-based RFID tag detection prediction scheme, which is intelligent and has the advantages of ease of use and time/cost savings. The results of simulation with the proposed scheme demonstrate a high prediction accuracy for tag detection on a water content, which is comparable with the current method in terms of time/cost savings.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권1호
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• pp.57-60
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• 2021

Industry 4.0 is continuous automation by applying the latest smart technologies to traditional manufacturing industries. It means that large-scale M2M (Machine-to-Machine) communication and IoT (Internet of Things) technologies are well integrated to build efficient production systems by analyzing and diagnosing various issues without human intervention. Edge computing is widely used for M2M services that handle real-time interactions between devices at industrial machinery tool sites. Here, secure data transmission is required while interacting. Thus, this paper focused on a method of creating and maintaining secret key and security tag used for message authentication between end-devices and edge-device.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.259-263
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• 2015

다수 사용자들이 이용하는 범용 어플리케이션에 존재하는 원격권한 획득이 가능한 취약점을 악용한 공격이 증가하고 있다. 특히, 플래시 플레이어는 브라우저, 오피스 등 다양한 플랫폼에서 사용이 되고 있어, 공격의 주요 대상이 되고 있으며 이를 대응하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구는 ActionScript에 대한 사전 분석된 특성을 이용해 탐지하기 때문에 신종/변종 탐지에 한계가 있다. 한계점의 개선을 위해 본 논문에서는 사전 분석된 특성을 사용하지 않고 플래시의 Tag빈도를 기계학습을 적용해 악성/정상 플래시에 대한 분류방법을 제안하며, 실험을 통해 제안한 방법이 기존 연구의 한계점을 극복하고 신종/변종 악성 플래시를 효과적으로 탐지 할 수 있음을 검증한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.133-141
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• 2008

소셜웹은 정보를 공유하고 사용자간 연결 정도를 높이기 위해 현재의 웹을 소셜 플랫폼으로 변화시키고 있다. 본 논문은 여러 소셜웹 사이트에 산재되어 있는 소셜 데이터를 중재하고 연결하는 방법을 제공하기 위해 딜리셔스, 플리커, 유튜브와 같은 대표적인 소셜 태깅 사이트의 태깅 데이터를 분석한다. 그 결과로 서로 다른 태깅 데이터를 통합하고 서로 다른 소셜 메타데이터를 연결하기 위한 태그 온톨로지를 제안한다. 또한 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그 그룹과 사용자 그룹 정보를 획득한 후 태그 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로는 학습된 태그 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.17-25
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• 2022

최근 종단 장치(Edge Device)의 수가 증가함에 따라 빅데이터가 생성되었고 특히 정제되지 않은 HTML 문서가 증가하고 있다. 따라서 자연어 처리 모델을 이용해 HTML 문서 내에서 중요한 정보를 찾아내는 기계 독해(Machine Reading Comprehension) 기술이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 기계 독해의 여러 연구에서 준수한 성능을 보이는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델이 HTML 문서 구조의 깊이를 효과적으 로 학습할 수 있는 HTDE(HTML Tag Depth Embedding Method)를 제안하였다. HTDE는 BERT의 각 입력 토큰에 대하여 HTML 문서로부터 태그 스택을 생성하고 깊이 정보를 추출한다. 그리고 BERT의 입력 임베딩에 토큰의 깊이를 입력으로하는 HTML 임베딩을 더한다. 이 방법은 문서 구조를 토큰 단위로 표현하여 주변 토큰과의 관계를 식별할 수 있기 때문에 HTML 문서에 대한 BERT의 정확도를 향상시키는 효과가 있다. 마지막으로 실험을 통해 BERT의 기존 임베딩 기법에 비해 HTML 구조에 대한 모델 예측 정확도가 향상됨을 증명하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권10호
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• pp.27-34
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• 2006

본 논문은 3[Cm] 이내의 Tag-to-Reader 잡음 공간에서도 기계 ID 인식을 정확하게 보장하는 초소형($1.4{\times}2.8[Cm^2]$) 13.56[MHz] RFID Reader를 구현하였다. 그 RFID 시스템의 작동을 위하여, 먼저, 본 논문은 13.56[MHz] RFID Air Interface ISO/IEC 규격을 따르는 전파 전파에서 후방 산란의 페이딩 모델과 Loop Antenna를 설계하였고, 다음으로 초소형 RFID RF 이슈들을 측정하고 분석하여 자동으로 경로 선택된 RF 스위칭 회로와 펌웨어의 작동 관계를 제안하였으며, 끝으로, 초소형 Reader의 본체로서 국제표준규격 ISO/IEC 18000-3이 정의한 13.56[MHz] RFID 신호의 반송과 동시에 $1{\sim}2$개 기계 ID 정보의 추출과 오류 예방을 위하여 제작된 DSP(Digital Signal Processor) 보드와 소프트웨어 기능을 제시하였다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.13-21
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• 2009

Interactive Graphic Robotics Integrated Programming(IGRIP) can handle various types of robot models and can exchange graphic or numerical data easily with other CAD software. In a cutting process of shape-steels, however. IGRIP is inconvenient because the users must generate all the tag points manually. In this study we developed an automation program module in order to generate the tag points automatically in IGRIP This program can read and analyze the macro data containing the information for cutting processes of shape-steels and can generate automatically the parts, the devices, the tag points and the Graphic Simulation Language(GSL) program files useful in IGRIP.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권3호
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• pp.159-165
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• 2015

The need for the recognition of music emotion has become apparent in many music information retrieval applications. In addition to the large pool of techniques that have already been developed in machine learning and data mining, various emerging applications have led to a wealth of newly proposed techniques. In the music information retrieval community, many studies and applications have concentrated on tag-based music recommendation. The limitation of music emotion tags is the ambiguity caused by a single music tag covering too many subcategories. To overcome this, multiple tags can be used simultaneously to specify music clips more precisely. In this paper, we propose a novel technique to rank the proper tag combinations based on the acoustic similarity of music clips.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.25-31
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• 2009

본 연구는 제조업 분야의 생산공정관리 시스댐에 RFID를 적용하여, 투입된 인원과 생산 기계설비의 정확한 Cost Center 정보를 얻기 위한 RFID 리더기 응용기술 개발 및 데이터 전송장치에 관한 것이다. RFID Tag를 이용해 각 공정에 투입시 Tag를 RFID리더에서 체크하고 해당 공정을 마쳤을 때 다시 RFID리더에 자신의 Tag를 인식시킴으로써 공정별 투입된 시간을 정확히 산출, 자동으로 전송할 수 있도록 했다. 또한 그 동안 ERP시스탬이나 POP시스템에 누락되었던 생산기계설비의 워밍업 시간, 청소시간, 정전, 고장등의 시간을 계산하기 위해 각 공정별 생산기계설비에 고유한 RFID리더를 설치하고 기계설비도 하나의 객체로 인정하고 Tag를 발행하여 각각의 상황을 입력하는 터치스크린을 함께 설치해 기계설비의 정확한 Cost center 정보를 획득 할 수 있게 되었다.