MES는 산업전반에서 시스템의 정보를 빠르게 공유하고 의사결정에 도움을 주며, 생산현장에서의 신속한 정보 획득과 처리를 하여, 종합적 정보 관리를 효율적으로 할 수 있다. 실시간 정보처리를 위한 MES는 최근 많은 관심을 가지고 있는 RFID의 Data를 모델링하고, 제조부터 판매까지 각 프로세스 내의 제품을 모니터링 하는 기능이 필요하다. 그러나, RFID가 부착된 제품이 프로세스 과정에 있어서, tag, reader의 오작동, 고의적 파손, 분실, 주변 영향으로 인해, 리더기가 tag를 읽지 못하는 경우, 제품의 위치를 모니터링 할 수 없다. 이러한 경우, 불확실한 정보를 가지고 제품의 경로를 추적하여야만 한다. 본 논문은 신속하게 제품을 찾기 위해, RFID와 Bayesian Network을 이용한 MES를 제안하고 성능을 평가하였다.
Kim, Jin-Suk;Choe, Ho-Seop;You, Beom-Jong;Seo, Jeong-Hyun;Lee, Suk-Hoon;Ra, Dong-Yul
Journal of Computing Science and Engineering
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제3권3호
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pp.165-180
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2009
The HKIB, or Hankookilbo, test collections are two archives of Korean newswire stories manually categorized with semi-hierarchical or hierarchical category taxonomies. The base newswire stories were made available by the Hankook Ilbo (The Korea Daily) for research purposes. At first, Chungnam National University and KISTI collaborated to manually tag 40,075 news stories with categories by semi-hierarchical and balanced three-level classification scheme, where each news story has only one level-3 category (single-labeling). We refer to this original data set as HKIB-40075 test collection. And then Yonsei University and KISTI collaborated to select 20,000 newswire stories from the HKIB-40075 test collection, to rearrange the classification scheme to be fully hierarchical but unbalanced, and to assign one or more categories to each news story (multi-labeling). We refer to this modified data set as HKIB-20000 test collection. We benchmark a k-NN categorization algorithm both on HKIB-20000 and on HKIB-40075, illustrating properties of the collections, providing baseline results for future studies, and suggesting new directions for further research on Korean text categorization problem.
웹 문서의 지속적인 증가로 인해 텍스트 기반, Page Rank 등의 방법으로 한 연구들이 증가하고 있다. 특히 웹 문서 내 URL 정보, HTML Tag 정보 등을 활용하는 연구들이 다시 주목을 받고 있다. 따라서 웹 문서 장르 분류를 위해 앞서 언급한 웹 문서 내 특징 요소들을 바탕으로 본 논문에서는 STW(Semantic Term Weight)를 적용하여 웹 문서 장르 분류하는 연구를 기술한다. 웹 문서 장르 분류에 사용되는 데이터 셋은 학습 문서와 테스트 문서로 구성되고, SVM 알고리즘을 사용하여 웹 문서 분류 실험을 수행한다. 학습 과정을 위해 20-Genre-collection corpus 내 1,000여개의 문서를 선정하여 SVM 알고리즘을 통해 학습하였고, 테스트 과정에서 사용된 데이터 셋은 KI-04 corpus를 사용하였다. 테스트 과정 후 STW를 사용한 실험과 STW를 사용하지 않은 실험으로 분류하여 정확도를 측정하였다. 또한 이를 바탕으로 1,212개의 테스트 문서를 분류하였다. 그 결과 STW를 사용한 실험 이 그렇지 않은 실험 보다 약 10.2% 높은 정확도를 보였다.
제품의 데이터 수집 그리고 분류는 공장자동화를 위한 중요한 과정 중 하나이다. 공장 자동화의 컨베이어 시스템이 많은 기로를 가지면 어려움이 발생한다. 이러한 문제는 네트워크 구성이 가능한 Zig-Bee을 이용함으로서 해결할 수 있다. Zig-Bee를 이용한 네트워크는 코디네이터, 라우터 그리고 앤드디바이스로 구성이 된다. 최대 65536개의 Zig-Bee를 네트워크 형성이 가능해진다. 본 논문에서는 EM4095를 이용한 여러대의 RFID시스템과 각 RFID 시스템에 Zig-Bee 송수신 시스템을 연결하여 네트워크를 형성한 후, Tag의 데이터를 호스트 PC로 전송하는 시스템을 구현하였다.
신호를 생성할 수 있는 상용 신호 생성 장치 그리고 데이터 수집 장비와 DSP 보드를 이용하여 가상의 리더와 태그를 모델링 한 에뮬레이터 시스템을 구현했다. 개발한 가상의 UHF RFID(860~960[MHz]) 리더/태그 모듈을 이용하여 개발한 RFID 리더와 태그의 프로토콜 및 RF 특성 등이 국제 표준 규격(ISO 18000-6 Type C, EPCglobal C1G2)에 적합 여부를 검증할 수 있는 방법을 제공해 줄 수 있게 하였다. 본 논문에서 제안한 가상의 리더 모델과 태그 모델을 구현하기 위해 DSP 보드를 이용하여 Visual DSP로 구현하였으며, 시스템의 신호발생기, 신호 분석기, 성능 검증 대상 리더 또는 태그, RFID 에뮬레이터 제어 컴퓨터 및 제어 프로그램으로 구성하였다.
본 논문에서는 에너지 효율적이고 신뢰성있는 데이터수집을 제공하는 고장감내형 데이터병합을 제안한다. 기존 데이터병합 기법은 패킷 손실에 대응하지 못하거나 대응 하더라도 에너지 소모가 매우 크다. 고장감내형 데이터병합은 적응적 타임아웃 데이터병합 기법에 트랙 토폴로지를 이용한 캐싱 및 재전송 기법을 적용하여 중요 이벤트에 대해 신뢰성있는 데이터수집을 제공한다. 고장감내형 데이터병합은 이벤트 가능성이 없는 평상시에는 기존의 트리 기반의 단일경로 데이터수집을 함으로써 에너지 소모를 줄인다. 하지만 이벤트 가능성이 감지되면 트랙 토폴로지를 이용한 패킷 손실 감지 및 재전송을 통해 데이터병합 결과의 정확도를 높인다. 실험 결과에서 고장감내형 데이터병합은 평균 소모 에너지 측면에서 TAG에 비해 약 8% 에너지 소모가 감소하였고, 이벤트 발생 가능성이 있을 경우 데이터 정확도 측면에서 TAG에 비해 41%정도 우수한 성능을 보였다. 그리고 평균 소모 에너지 측면에서 PERLA에 비해 약 53% 정도 에너지 소모가 감소하였으며, 이벤트 발생 가능성이 있을 경우 데이터 정확도 측면에서는 성능 저하가 거의 없었다.
Radio frequency identification (RF-ID) is an automatic data capture (ADC) technology that comprises small data-carrying device(is called Tag) and fixed or mobile device(is called reader). Tags are attached or deattached device. Readers may be installed at locations where data capture is required, and may also be in the form of portable readers. In this paper, we are proposing an application for the subway station using the RF-ID system and a system for the gateless fare collection passing through the booth in only carrying the card. In this system that RF-ID system and Bluetooth are applied. We designed two wireless communication channels. One is the 125kHz communication channel by FSK and PSK for power supplying on the card and identification and the other is 2.4GHz channel for the collection.
Kim, Jin-Suk;Jin, Du-Seok;Kim, Kwang-Young;Choe, Ho-Seop
Journal of Information Processing Systems
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제5권3호
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pp.159-166
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2009
As shown in Wikipedia, tagging or cross-linking through major keywords in a document collection improves not only the readability of documents but also responsive and adaptive navigation among related documents. In recent years, the Semantic Web has increased the importance of social tagging as a key feature of the Web 2.0 and, as its crucial phenotype, Tag Cloud has emerged to the public. In this paper we provide an efficient method of automated in-text keyword tagging based on large-scale controlled term collection or keyword dictionary, where the computational complexity of O(mN) - if a pattern matching algorithm is used - can be reduced to O(mlogN) - if an Information Retrieval technique is adopted - while m is the length of target document and N is the total number of candidate terms to be tagged. The result shows that automatic in-text tagging with keywords filtered by Information Retrieval speeds up to about 6 $\sim$ 40 times compared with the fastest pattern matching algorithm.
RFID(Radio Frequency IDentification)는 무선을 사용하는 인식기술로 정보를 수집하는 리더와 정보를 전달하는 태그로 구분된다. RFID기술은 단순히 ID만을 전달하던 수동형 RFID에서 센싱정보와 같은 부가 정보를 전달할 수 있는 능동형 RFID기술로 발전해가고 있다. 능동형 RFID기술의 표준으로는 433.92MHz 대역을 사용하는 ISO/IEC 18000-7이 있으나 이것은 단일채널시스템으로 하나의 리더가 여러개의 태그를 인식하는데 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위한 하나의 방법으로 다중 채널을 사용할 수 있는 2.4GHz대역 RFID기술이 있을 수 있다. 만약 리더가 다중 인터페이스를 가진다면 각각의 인터페이스가 서로다른 채널을 사용하게 함으로써 다수의 태그를 고속으로 인식할 수 있을 것이다. 그러나 만약 다수의 인터페이스를 가지는 리더라 할지라도 태그들이 특정인터페이스에 집중될 경우 다중 인터페이스에 의한 성능개선은 이루어지지 않을 것이다. 본 논문에서는, 다중 인터페이스 RFID리더에서 인터페이스간 부하 분배를 위한 프로토콜의 설계와 구현을 통해 고속의 태그 수집을 보이겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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