The procedure of the arbitration which is the tag collision is essential because the multiple tags response simultaneously in the same frequency to the request of the Reader. This procedure is known as Anti-collision and it is a key technology in the RFID system. In this paper, we propose the Bit Pattern Prediction Algorithm(BPPA) for the efficient identification of the multiple tags. The BPPA is based on the tree algorithm using the time slot and identify the tag quickly and efficiently using accurate bit pattern prediction method. Through mathematical performance analysis, We proved that the BPPA is an O(n) algorithm by analyzing the worst-case time complexity and the BPPA's performance is improved compared to existing algorithms. Through MATLAB simulation experiments, we verified that the BPPA require the average 1.2 times query per one tag identification and the BPPA ensure stable performance regardless of the number of the tags.
일반적으로 객체지향 모델링으로 UML을 이용한 설계방법이 많이 사용되고 있다. 그러나 UML을 이용한 메타데이터의 생성은 서로 다른 환경에서 언어와 이에 관련된 세부적인 기능들에 대한 표현의 차이점으로 쉽지가 않다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 패턴 및 클래스에 대한 부분을 정형화, 표준화하기 위한 방법으로 XML Metadata Interchange Format(XMI)를 이용하였다. 그리고 메타모델의 설계를 위해서 XMI 메타모델 중 사용의 빈도수가 많은 4개의 엘리먼트(element)만을 선택하여 메타데이터를 생성하였다. 생성된 메타데이터를 저장하기 위해서 DB를 이용한 저장소를 설계하였으며, 패턴 및 각 클래스 구성에 대한 정보를 추가하고 질의어(query)를 이용하여 메타데이터의 재사용 및 확장이 용이하도록 하였다
개인 통신 방법의 수단으로 전자 메일이 널리 사용되고 있으나, 업무에 직접 관련이 없는 쓸모없는 상업용 메일도 대량으로 유포되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 작성한 프로파일을 이용하여 메일을 자동으로 그룹핑(grouping) 하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 연구 방법은 단어의 빈도수만을 이용하는 단일 속성을 이용하므로 높은 정확률을 얻을 수 없었다. 그러나 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 사용자의 폴더에 수신된 메일의 분류 체계에서 추출된 사용자 프로파일을 이용하여 그룹핑 되는 메일의 정확률을 높이고자 한다. 본 논문에서 적극적으로 이용하는 정보는 다중 속성(송신처, 문서의 주제, 문서의 유형 정보, 시간제한 표현의 어구 등) 값이다. 사용자의 프로파일을 이용함으로써 새로 도착한 메일이 사용자에게 중요한가 혹은 중요하지 않은가의 자동 판단이 가능하도록 시스템을 설계하였다. 학습 데이터를 네 가지 형태로 나누어 실험한 결과 Rocchio와 Widrow-Hoff의 상관계수가 각각 0.40과 0.43인 것 보다 본 논문의 방법이 0.52로 보다 높은 상관계수를 나타내 빈도수만을 이용하는 기존의 연구보다 정확한 방법임을 알 수 있었다.
최근 GPS 기능을 내장한 스마트폰의 보급이 확대됨에 따라 위치를 기반으로 하는 다양한 응용 서비스들이 제공되고 있다. 기존의 보행자 길안내 서비스는 차량 길안내 서비스를 확장하여 경로 질의를 처리하고 있으나, 인도에 대한 적절한 경로 안내가 어려울 뿐 아니라 차량을 위한 도로 네트워크 저장구조는 관심지점 위주의 경로 질의 처리에 문제를 야기한다. 또한, 저장 장치의 입출력 빈도수를 증가시켜 스마트 폰의 전력 소모를 가중시키게 된다. 본 논문에서는 보행자 경로의 정확한 표현을 위해 보행자 도로 네트워크 모델을 정의하고 저장 장치의 입출력 빈도수를 줄이기 위한 관심지점 기반 보행자 도로 네트워크 저장 구조를 제안한다. 제안 기법은 보행자 도로의 특성과 요구사항에 따른 관심지점 기반의 정확한 경로 탐색을 지원한다. 또한, 관심지점을 고려한 데이터 구조를 제공하여 경로 탐색 질의 처리 비용을 감소시켜 스마트폰의 전력 소모를 줄일 수 있다.
본 논문에서는 리더간 간섭이 EPCglobal Generation-2(Gen-2) RFID(Radio Frequency Identification) 시스템의 성능에 미치는 영향을 물리 계층과 MAC 계층을 모두 고려하여 분석하였다. 이를 위해 기존의 태그 충돌만을 고려한 Gen-2 프로토콜 성능 분석 연구에 리더간 간섭을 추가하여, 실제 UHF RFID 시스템 운용 상황과 유사한 환경에서 성능을 분석할 수 있는 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 DTMC(Discrete Time Markov Chain) 모델에 다른 리더에 의해 발생하는 리더간 간섭 확률을 결합한 것으로, 간섭 리더의 수에 따른 QSR(Query Success Rate)와 TIS(Tag Identification Speed)의 변화를 정량적으로 분석할 수 있다. 시뮬레이션을 검증하기 위하여 이론치와 비교한 결과, 100개 이상의 태그를 갖는 경우 이론치와 차이를 보이지 않았다. 분석 결과, EPCglobal Gen-2 프로토콜에서 간섭 리더 1기당 TIS가 10 tags/sec씩 감소되는 것을 확인하였다.
RFID(무선 주파수 인식기술)은 무선 주파수를 사용하여 전자 태그를 자동으로 인식하는 기술이며 인식영역 내의 모든 태그를 빠르게 인식하기 위하여 RFID 리더는 충돌 방지 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 태그 충돌을 중재하는 트리 기반의 TPAE(Tag Prediction Algorithm using Extra bit) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 태그 아이디에서 모든 아이디 비트를 하나씩 식별하지 않아도 전체 태그를 식별할 수 있다. 리더는 태그 아이디에 추가 비트 정보를 이용한다. 만약 두 개나 다수 개의 비트에 충돌이 발생한다면, 추가 비트를 검사하여 '1'의 개수를 파악한다. 실험에서, 제안된 알고리즘은 태그 아이디 길이와 태그 개수에 상관없이 쿼리 트리 알고리즘과 이진 검색 알고리즘 보다 약 50%의 질의 반복 횟수를 감소한다.
This study quantifies the dynamic interrelationship between the KOSPI index return and search query data derived from the Naver DataLab. The empirical estimation using a bivariate GARCH model reveals that negative contemporaneous correlations between the stock return and the search frequency prevail during the sample period. Meanwhile, the search frequency has a negative association with the one-week- ahead stock return but not vice versa. In addition to identifying dynamic correlations, the paper also aims to serve as a test bed in which the existence of profitable trading strategies based on big data is explored. Specifically, the strategy interpreting the heightened investor attention as a negative signal for future returns appears to have been superior to the benchmark strategy in terms of the expected utility over wealth. This paper also demonstrates that the big data-based option trading strategy might be able to beat the market under certain conditions. These results highlight the possibility of big data as a potential source-which has been left largely untapped-for establishing profitable trading strategies as well as developing insights on stock market dynamics.
어떠한 질문에 대한 구체적 해답을 얻고 싶은 경우, 일반적인 정보 검색이 가지는 문제점은 검색 결과가 사용자가 찾고자 하는 답이라 하기 보다는 해답을 포함하는(또는 포함하지 않는) 문서의 집합이라는 점이다. 사용자가 후보문서를 모두 읽을 필요 없이 빠르게 원하는 정보를 얻기 위해서는 검색의 결과로 문서집합을 제시하기 보다는 실제 원하는 답을 제공하는 시스템의 필요성이 대두된다. 이를 위해 기존의 TF-IDF(Term Frequency-Inversed Document Frequency)기반의 정보검색의 방삭에 자연언어처리(Natural Language Processing)를 이용한 질문의 분류와 문서의 사전 표지(Tagging)를 사용할 수 있다. 본 연구에서는 매년 NIST(National Institute of Standards & Technology)와 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)주관으로 열리는 TREC(Text REtrieval Conference)중 1999년에 열린 TREC-8의 사용자의 질문(Question)에 대한 답(Answer)을 찾는 ‘Question & Answer’문제의 실험 환경에서 질문을 특징별로 분류하고 검색 대상의 문서에 대한 사전 표지를 이용한 정보검색 시스템으로 사용자의 질문(Question)에 대한 해답을 보다 정확하고 효율적으로 제시할 수 있음을 실험을 통하여 보인다.
The structure of a Web site can prevent the search robots or crawling agents from confusion in the midst of huge forest of the Web pages. We formalize the view on the World Wide Web and generalize it as a hierarchy of Web objects such as the Web as a set of Web sites, and a Web site as a directed graph with Web nodes and Web edges. Our approach results in the optimal hierarchical structure that can maximize the weight, tf-idf (term frequency and inverse document frequency), that is one of the most widely accepted content centric measures in the information retrieval community, so that the measure can be used to embody the semantics of search query. The experimental results represent that the optimization model is an effective alternative in the dynamically changing Web environment by replacing conventional heuristic approaches.
대규모 DNA 데이타베이스를 대상으로 원하는 서열을 빠르게 검색하기 위해 인덱싱 기법을 많이 사용하고 있다. 그러나 대부분의 인덱싱 기법은 원래 데이타베이스보다 더 큰 저장공간을 사용하고 DBMS와의 밀 결합이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 완전 매치, 와일드카드 매치, k-미스매치와 같은 근사 매치 질의 처리를 위해 작은 공간을 사용하는 디스크 기반의 효율적인 인덱싱 기법과 질의 처리 기법을 제안한다 인덱싱을 위해서 DNA 염기서열에 일정 크기의 슬라이딩 윈도우를 위치시킨 후, 윈도우 내에서 각 문자의 출현 빈도를 이용해 서명을 추출해서 R*-트리와 같은 다차원 공간 인덱스에 저장한다. 특히 윈도우 내의 각 위치에 따라서 가중치를 줌으로써 서명들이 인덱스 공간에 집중되는 현상을 억제한다. 제안된 질의 처리방법은 질의 시퀀스를 다차원 사각형으로 변환하고 그 사각형과 중첩되는 서명들을 인덱스로부터 찾아낸다 제안된 방법을 실제 생물학자들이 사용하는 데이타를 이용해 실험한 결과 서픽스 트리 기반의 방법에 비해서 완전 매치인 경우 3배 이상, 와일드카드 매치인 경우 2배 이상, k-미스매치인 경우 수십 배 이상의 성능향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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