태깅은 사용자들이 공유된 콘텐츠에 키워드의 형태로 메타 데이터를 추가하는 과정이다. 최근 이러한 태깅은 웹 상 에서 더 많은 사용자들에게 사용되어지고 있는 추세인데, 이런 태깅 사이트는 사용자가 북마크, 사진, 비디오 등의 콘텐츠에 태그를 추가할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 사용자의 참여를 바탕으로 하는 태깅 시스템의 구조와 배경 지식 또 이런 시스템이 가지는 다양한 의미와 한계들을 분석한다. 또한 WordNet 데이터베이스의 동의어 집합을 태그의 검색에 적용한 TagPlus 시스템을 제안하고 Flickr 이미지 공유 시스템으로부터 동의어 태그 검색을 가능하도록 구현하였다.
본 논문에서는 이전 연구에서 능동형 RFID 시스템의 태그 수집 성능 향상을 위해 제안된 인식 슬롯 스캔 기반 태그 수집 알고리즘의 단점을 개선하는 수정된 태그 수집 알고리즘을 제안한다. 기 제안된 인식 슬롯 스캔 기반 태그 수집 알고리즘은 태그 수집 과정에서 모든 태그들로부터 정해진 크기의 데이터를 수집하는 상황에 최적화 되어 있기 때문에 태그들이 다양한 크기의 데이터를 가지는 환경에 적용할 경우 제대로 된 성능 향상을 가져오지 못한다. 본 논문에서 새롭게 제안하는 개선된 태그 수집 알고리즘은 먼저 인식 슬롯 스캔 단계에서 각 태그로부터 자신이 가진 데이터를 전송하는데 필요한 슬롯 크기 정보를 획득하고 이를 활용하여 태그 수집 단계를 수행함으로써, 기 제안된 알고리즘의 문제점을 해결하고 모든 환경에서 능동형 RFID 태그 수집의 성능을 효율적으로 향상시키도록 설계되었다. 성능 평가를 위해 수행한 시뮬레이션 결과는 제안하는 개선된 태그 수집 알고리즘이 태그들이 동일한 데이터 크기를 가지는 환경에서는 기 제안된 알고리즘과 거의 동일한 성능을 보이고, 태그들이 다양한 데이터 크기를 가지는 환경에서는 기 제안된 알고리즘과 달리 ISO/IEC 18000-7 표준의 태그 수집 성능을 크게 향상시킴을 보여주었다.
최근 세계적으로 RFID tag에 외부환경 정보를 습득 할 수 있는 Smart RFID tag 기술에 대한 관심도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 온도센서를 이용한 Smart RFID tag를 제안한다. Smart RFID tag는 13.56Mhz의 안테나, 온도센서, 데이터를 처리하는 컨트롤러로 구성되어져 있으며, 안테나 설계 및 PCB 제작으로 소형화함으로서 농 식품 포장에 적용될 수 있도록 제작하였다. Smart RFID tag는 농 수산식품 포장지에 부착 되어 유통되며 소비자에게 판매되는 과정에서 생긴 온도변화를 체크하게 된다. 실시간으로 온도변화를 체크하기 때문에 식품의 신선도 및 운반상태를 확인할 수 있다. 응용사례로써 Smart RFID tag를 활용한 smart 냉장고 시스템을 제안하였다.
최근 들어, 특정 RFID 태그들의 그룹 내에서 원하는 태그를 찾기 위한 RFID 태그 검색 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. RFID 태그 검색 시스템은 물류 및 재고 관리를 비롯하여 미아 찾기, 범죄자의 전자발찌 등 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 안전한 RFID 태그 검색 시스템의 구현을 위해서는 태그 추적 문제와 리더 소지자의 프라이버시 문제 등과 같이 다양한 보안 위협들을 고려하여 프로토콜을 설계해야 한다. 기존에 제안된 RFID 태그 검색 프로토콜들은 몇몇 보안 요구사항을 만족시키지만, 리더 소지자의 프라이버시 문제를 해결하지 못했고, 리더 소지자의 프라이버시 문제를 해결했다 하더라도 암호화 연산을 이용하였기 때문에 연산량 측면에서 많은 부하를 가져오게 했다. 따라서 본 논문에서는 리더 소지자의 프라이버시 문제를 해결하면서도 효율적으로 동작하는 RFID 태그 검색 프로토콜을 제안한다.
This paper is about the implementation of Passive RFID(Radio Frequency Identification) tag system using a capacitive method, and explains the design and circuit's structure of this system. Fundamentally the capacitive RFID tag system consists of a tag reader, a passive tag and a host computer. And then this paper shows the system's prototype which analyzes a specification, and suggests the passive RFID system as a new method which manufactures a low cost tag system easily
이 논문에서는 RFID 시스템에서 태그가 갖고 있는 일련의 정보들을 허가받지 않은 리더에 의한 공격으로부터 보호하기 위한 방법을 제안한다. 이 방법에서 허가받지 않은 리더에게는 랜덤하게 분포된 거짓 비트열을 삽입한 정보를 제공하여 태그의 원래 정보를 보호하고 반대로 허가받은 리더에게는 ownership tag라는 별도의 태그로 하여금 리더의 질의에 대한 응답으로 거짓 비트가 전송될 때에 강제로 충돌을 발생시키게 하여 리더가 거짓 비트의 존재와 위치를 파악하여 태그 원래 정보를 알아낼 수 있도록 한다.
최근 인간의 다양성과 SNP과의 연관연구에 드는 비용을 줄이기 위해서, 최소의 tagSNP을 선택하는 문제를 해결하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 많은 수의 SNP들을 여러 블록으로 분할하여 각 블록 내에서 tagSNP을 선택하는 접근방법이 사용되고 있다. 본 논문에서 구현된 MarSel은 기존의 블록분할 접근 방법의 문제로 볼 수 있는 생물학적 의미의 부족을 해결하고자, 연관불균형(Linkage Disequilibrium, LD)의 개념을 도입한 시스템이다. 기존의 접근방법에서는 생물학적으로 재조합(recombination)이 일어나지 않는 연속된 구간에서도 여러 블록으로 나누어지는 문제가 생겼던 반면, MarSel에서는 연관불균형 계수 |D'|에 의해서 연속된 구간이 하나의 블록으로 유지된 상태에서 tagSNP을 선택하게 된다. 또한 MarSel에서는 각 블록 내에서 tagSNP을 선택 할 때에 엔트로피(entropy) 기반의 최적해 알고리즘을 이용함으로써 최소한의 tagSNP 선택을 보장하게 되며, 기존의 구현된 시스템들보다 더 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 구현되었기 때문에 염색체 레벨의 연관 연구도 가능하게 해준다.
본 논문에서는 능동형 RFID 시스템에서 태그 수집 성능을 향상시키기 위해 빈 시간 슬롯을 활용하는 효율적인 태그 슬립 기법을 제안한다. 제안하는 태그 슬립 기법에서 리더는 프레임 슬롯 알로하 기반의 태그 수집 과정 동안 캐리어 신호의 감지를 통해 빈 시간 슬롯의 발생을 검출하고 낭비되는 빈 시간 슬롯을 수집된 태그들에게 슬립 명령어를 전송하는데 활용하여서 결과적으로 태그 수집에 소요되는 시간을 감소시킨다. 본 논문에서는 시뮬레이션 실험을 통해 제안하는 태그 슬립 기법을 적용한 태그 수집의 성능을 일반적인 태그 수집의 성능과 비교하여 평가하였다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 태그 슬립 기법을 적용한 태그 수집 방식이 128개와 256개의 고정시간 슬롯을 가지는 프레엄 슬롯 알로하 및 동적 프레엄 슬롯 알로하 충돌방지 프로토콜들이 사용되었을 때, 각각 12.28%, 12.30%, 13.31%의 평균 태그 수집 시간을 감소시킴을 보였다.
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.
오늘날 온라인 도박 사이트를 통한 불법 도박이 큰 사회문제가 되고 있다. 인터넷 기술의 발전과 스마트폰 보급으로 시공간의 제약이 사라지고 불법 온라인 도박을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 되었기 때문이다. 이를 막기 위해 국내에서는 자체 모니터 요원의 탐지, '누리캅스'와 같은 제보 시스템 등을 활용해 불법 사이트를 탐지하고 있지만 이러한 수동적인 프로세스로는 인력부족 같은 한계로 모든 불법 사이트를 탐지하기 어려운 실정이다. 이에 여러 학자들이 인공지능 기반의 자동 불법 도박 사이트 탐지 기술을 연구해왔다. Xu et al. (2019)은 가짜 사이트들의 HTML Tag 구조에는 차별적인 특징이 있다는 점을 발견하였다. 이는 HTML Tag 구조가 불법 사이트를 탐지하는데 주요한 특징정보가 될 수 있음을 시사하지만, 불법 사이트 탐지 모델에 HTML Tag 구조를 반영하여 모형의 성능을 제고하고자 하는 연구는 지금까지 거의 시도되지 않았다. 이러한 배경에서 본 연구는 HTML Tag 구조를 특징화하여 모형의 성능을 향상시키고자 하였고, HTML Tag 구조를 적절하게 벡터화하기 위한 방법론으로 Doc2Vec을 변형한 Tag2Vec을 제안한다. Tag2Vec 기반 모델의 효과를 검증하기 위해 '더 치트'의 유해 사이트 목록과 Google 검색을 통한 정상 사이트 목록을 데이터 세트로 활용하여 실증분석을 수행하였다. 그 결과 비교 모델로 설정된 URL 기반 탐지 모델보다 본 연구에서 제안하는 Tag2Vec 기반 탐지 모델이 분류 정확도, Recall, F1_Score에서 모두 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안모델은 향후 지능형 기술을 통해 우리 사회의 건강도를 제고하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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