본 연구는 태깅된 웹 이미지의 검색에서 태그들의 의미정보를 미리 추출하여 검색 시에 이용하고자 하는 것이다. 일반적으로 웹 이미지의 태그들은 사용자들에 의해 순서 구분 없이 무작위로 매겨지며 많게는 그 수가 100여개에 이른다. 본 논문에서는 이 태그들 간에 의미정보가 많이 공유된 것일수록 해당 이미지를 설명하는 중요 태그가 될 것임에 착안하여 이미지와 태그 정보가 업 로드되는 시점에 중요도에 따른 우선 태그를 결정하고 이를 검색에 활용하는 방법을 소개한다 제안된 방법은 워드넷에 기반하여 태그의 연관성점수를 계산하고 이를 이용하여 다단계 검색으로 태징된 웹 이미지를 검색한다. 평가를 위하여 제안된 방법으로 검색된 결과와 검색어와 태그의 단순 비교방식인 기존의 검색을 비교하였으며 실험 결과, 정확도와 재현율에서 본 시스템의 우수함을 확인할 수 있었다.
하나의 reader와 여러 tag로 구성된 RFID 망에서 tag의 응답 간 충돌을 중재하기 위해 tag가 응답하도록 여러 슬롯을 마련해 주는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA 방식이 소개되었다. 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에서는 tag 인식의 효율이 극대화되기 위해 프레임 별 슬롯의 수가 최적화되어야 한다. 이러한 최적화는 tag의 수를 필요로 하나 reader는 tag의 수를 알기 힘들다. 본 논문에서는 별도로 tag의 수를 추정하지 않고 슬롯의 수에 대해 직접 Bayes action을 취하는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에 기초한 tag 인식 방식을 제안한다. 구체적으로 Bayes action은 tag의 수가 갖는 사전 분포, 어떤 tag도 응답하지 않은 슬롯의 수에 대한 관찰값, 그리고 인식률을 반영한 손실 함수를 결합한 결정 문제를 풀어 구한다. 또한 tag의 수가 갖는 사전 분포의 진화를 통해 각 프레임에서 이러한 Bayes action을 지원한다. 모의 실험 결과로부터 진화하는 사전 분포와 Bayes action의 쌍은 robust 방식을 이루어 tag의 수의 참값과 초기 추측값의 큰 괴리에도 불구하고 일정 수준의 인식률을 얻을 수 있음을 관찰한다. 또한 제안하는 방식은 tag의 수에 대한 고전적인 추정값을 사용하는 방식에 비해 높은 인식 완료 확률을 얻을 수 있음을 확인한다.
RFIDs have not become widespread as expected partly due to the cost, size, read range, and reliability problems of tags. The success rate of reading must be improved in order for RFIDs to be widely adopted. Quality control of tags is crucial to meet this requirement. In this study, we designed and implemented a high-performance reader used in inspection equipment that conducts prior inspection of tags. To improve performance of the developed reader, the baseband modem and command processor (CP) were designed using H/W logic and implemented with FPGA. The inspection of small pitch inlays was made possible through the antenna shielding device and H/W command processor function. This equipment enables accurate evaluation of performance and identification of tags satisfying a given read range. By contributing to sort out defective tags, the results can ultimately lead to more stable RFID services.
폭소노미 (foxonomy) 분위기 태그를 이용한 음악 검색 시 내부적으로 단어 태그 대신에 수치 태그 (AV 태그: Arousal과 Valence 값으로 이루어진 태그)를 이용하면 폭소노미의 문제점 중의 하나인 유사어 문제점을 일부 해결할 수 있다. 하지만 이를 위해서는 두 가지 선행 작업이 제대로 이루어져야 하는데, 그 첫 번째가 단어 태그를 수치 태그로 변환하는 작업이며 그 두 번째가 검색 대상인 음악을 수치 태그로 표현하는 작업이다. 첫 번째 작업에 대해서는 이전 연구를 통하여 그 유의성을 보였기 때문에 본 논문에서는 두 번째 작업에 대해서 그 유의성을 밝히고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 음악과 AV값 간의 관계를 정의하는 음악-분위기 매핑테이블을 제안하고, ANOVA 검증을 이용하여 분석 하였다. 실험 결과, 동의어 포함 유무에 무관하게 음악 구간의 A값과 V값 모두 12개 음악의 분위기에 대하여 분포차가 발생하고, 모두 제 1종 오류확률 P<0.001를 만족하였다. 결론적으로 음악의 분위기에 따라 AV 값 분포가 다르다는 것을 확인할 수 있었다.
The distribution of tags is an important factor that affects the performance of radio-frequency identification (RFID). To study RFID performance, it is necessary to obtain RFID tags' coordinates. However, the positioning method of RFID technology has large errors, and is easily affected by the environment. Therefore, a new method using optical measurement is proposed to achieve RFID performance analysis. First, due to the possibility of blurring during image acquisition, the paper derives a new image prior to removing blurring. A nonlocal means-based method for image deconvolution is proposed. Experimental results show that the PSNR and SSIM indicators of our algorithm are better than those of a learning deep convolutional neural network and fast total variation. Second, an RFID dynamic testing system based on photoelectric sensing technology is designed. The reading distance of RFID and the three-dimensional coordinates of the tags are obtained. Finally, deep learning is used to model the RFID reading distance and tag distribution. The error is 3.02%, which is better than other algorithms such as a particle-swarm optimization back-propagation neural network, an extreme learning machine, and a deep neural network. The paper proposes the use of optical methods to measure and collect RFID data, and to analyze and predict RFID performance. This provides a new method for testing RFID performance.
하나의 reader가 tag의 군집에 둘러싸여 있는 별 형태의 RFID 망을 고려한다. 이러한 RFID 망에서 reader는 tag에 저장된 정보를 얻기 전에 tag의 응답 간 충돌을 중재하면서 tag를 인식하여야 한다. 이러한 목적으로 tag가 응답하도록 프레임마다 정적으로 일정 수의 슬롯을 마련해 주는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에 기반한 tag 인식 방식을 제안한다. 제안 방식의 인식성능을 평가하기 위해 주요 성능 척도로 인식 완료 확률과 기대 인식 완료 시간을 선정한다. 이어서 이러한 성능 척도를 계량적으로 계산할 수 있는 방법을 제안한다. 특히 tag가 많지 않은 경우 성능 척도를 closed form으로 도출한다. 다음 인식 시간에 대한 제약 하에서 인식 완료 확률을 최대화하거나 기대 인식 완료 시간을 최소화하는 최적의 시간 구조를 찾는 문제를 구성한다. 마지막으로 이러한 문제를 풀어서 프레임 당 tag가 응답하기 위한 슬롯의 최적 수를 구한다. 계량적 결과로부터 tag가 응답하기 위한 슬롯의 유한한 최적 수가 존재함을 확인한다. 또한 인식 완료 확률을 최대화하는 최적 슬롯 수는 인식 시간에 대한 제약이 약해지면서 기대 인식 완료 시간을 최소화하는 최적의 슬롯 수로 접근하는 경향을 보임을 관찰한다.
The speech synthesis technology is widely used and its application area is also being broadened to an automatic response service, a learning system for handicapped person, etc. However, the sound quality of the speech synthesizer has not yet reached to the satisfactory level of users. To make a synthesized speech, the existing synthesizer generates rhythms only by the interval information such as space and comma or by several punctuation marks such as a question mark and an exclamation mark so that it is not easy to generate natural rhythms of people even though it is based on mass speech database. To make up for the problem, there is a way to select rhythms after processing language from a higher level information. This paper proposes a method for generating tags for controling rhythms by analyzing the meaning of sentence with speech situation information. We use the Systemic Functional Grammar (SFG) [4] which analyzes the meaning of sentence with speech situation information considering the sentence prior to the given one, the situation of a conversation, the relationship among people in the conversation, etc. In this study, we generate Semantic Speech Control Tag (SSCT) by the result of SFG's meaning analysis and the voice wave analysis.
Morphological analysis and POS tagging require a dictionary for the language at hand . In this fashion though it is impossible to analyze a language a dictionary. We also have difficulty if significant portion of the vocabulary is new or unknown . This paper explores the possibility of learning morphology of an agglutinative language. in particular Korean language, without any prior lexical knowledge of the language. We use unsupervised learning in that there is no instructor to guide the outcome of the learner, nor any tagged corpus. Here are the main characteristics of the approach: First. we use only raw corpus without any tags attached or any dictionary. Second, unlike many heuristics that are theoretically ungrounded, this method is based on statistical methods , which are widely accepted. The method is currently applied only to Korean language but since it is essentially language-neutral it can easily be adapted to other agglutinative languages.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.1929-1945
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2011
RFID technologies have attracted a lot of attention in recent years because of their cost/time-effectiveness in large-scale logistics, supply chain management (SCM) and other various potential applications. One of the most important issues of the RFID-based systems is how quickly tags can be identified. Tag collision arbitration plays a more critical role in determining the system performance especially for passive tag-based ones where tag collisions are dealt with rather than prevented. We present a novel tag collision arbitration protocol called Optimum Frame-Slotted Aloha (OFSA). The protocol has been designed to achieve time-optimal efficiency in tag identification through an analytic study of tag identification delay and tag number estimation. Results from our analysis and extensive simulations demonstrate that OFSA outperforms other collision arbitration protocols. Also, unlike most prior anti-collision protocols, it does not require any modification to the current standards and architectures facilitating the rollout of RFID systems.
Lee, Sung Chul;Kim, Nam Jung;Park, Jae Eun;Yu, Seong Gu;Moon, Junghoon
Agribusiness and Information Management
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제4권1호
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pp.32-40
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2012
In recent times, NFC technology adaptations for smartphones have been increasing. This study proposes the adaptation of agri-food business models based on NFC technology and presents the basic technological characteristics of NFC. An NFC tag can store more information than prior tagging technology methods, such as QR codes, and provides a better user experience. Based on the unique features of NFC, this study suggests an NFC business model application for the agri-food business.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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