• 제목/요약/키워드: tree-based identification

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RFID 시스템에서 태그 충돌 중재를 위한 하이브리드 기법 (A Hybrid Approach to Arbitrate Tag Collisions in RFID systems)

  • 류지호;이호진;석용호;권태경;최양희
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제34권6호
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    • pp.483-492
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    • 2007
  • 본 논문에서는 RFID 시스템에서 쿼리 트리 기반의 태그 충돌 중재를 위한 새로운 프로토콜을 제안한다. 제안한 하이브리드 쿼리 트리(Hybrid Query Tree) 기법은 이진 쿼리 트리 대신에 4-ary 쿼리 트리를 이용하여 태그 충돌 수를 줄였으며 추가적으로 발생하는 유휴 시간을 줄이기 위해 slotted 백오프 기법을 활용하였다. 실험결과 및 수학적 분석은 제안한 하이브리드 쿼리 트리 프로토콜이 기존에 제시된 기법보다 우수한 성능을 보임을 입증한다.

충돌 정보와 m-bit인식을 이용한 적응형 RFID 충돌 방지 기법 (Adaptive RFID anti-collision scheme using collision information and m-bit identification)

  • 이제율;신종민;양동민
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.1-10
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    • 2013
  • RFID(Radio Frequency Identification)시스템은 하나의 RFDI리더, 다수의 RFID태그 장치들로 이루어진 비접촉방식의 근거리 무선 인식 기술이다. RFID태그는 자체적인 연산 수행이 가능한 능동형 태그와 이에 비해 성능은 떨어지지만 저렴한 가격으로 물류 유통에 적합한 수동형 태그로 나눌 수 있다. 데이터 처리 장치는 리더와 연결되어 리더가 전송받은 정보를 처리한다. RFID 시스템은 무선주파수를 이용해 다수의 태그를 빠른 시간에 인식할 수 있다. RFID시스템은 유통, 물류, 운송, 물품관리, 출입 통제, 금융 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 RFID시스템을 더욱 확산시키기 위해서는 가격, 크기, 전력소모, 보안 등 해결할 문제가 많다. 그 문제들 중에서 본 논문에서는 다수의 수동형 태그를 인식할 때 발생하는 충돌 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. RFID 시스템에서 다수의 태그를 인식하기 위한 충돌 방지 기법에는 확률적인 방식과 결정적인 방식 그리고 이를 혼합한 하이브리드 방식이 있다. 본 논문에서는 우선 기존에 있던 확률적 방식의 충돌방지기법인 알로하 기반 프로토콜과 결정적 방식의 충돌방지기법인 트리 기반 프로토콜에 대해 소개한다. 알로하 기반 프로토콜은 시간을 슬롯 단위로 나누고 태그들이 각자 임의로 슬롯을 선택하여 자신의 ID를 전송하는 방식이다. 하지만 알로하 기반 프로토콜은 태그가 슬롯을 선택하는 것이 확률적이기 때문에 모든 태그를 인식하는 것을 보장하지 못한다. 반면, 트리 기반의 프로토콜은 리더의 전송 범위 내에 있는 모든 태그를 인식하는 것을 보장한다. 트리 기반의 프로토콜은 리더가 태그에게 질의 하면 태그가 리더에게 응답하는 방식으로 태그를 인식한다. 리더가 질의 할 때, 두 개 이상의 태그가 응답 한다면 충돌이라고 한다. 충돌이 발생하면 리더는 새로운 질의를 만들어 태그에게 전송한다. 즉, 충돌이 자주 발생하면 새로운 질의를 자주 생성해야하기 때문에 속도가 저하된다. 그렇기 때문에 다수의 태그를 빠르게 인식하기 위해서는 충돌을 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘이 필요하다. 모든 RFID태그는 96비트의 EPC(Electronic Product Code)의 태그ID를 가진다. 이렇게 제작된 다수의 태그들은 회사 또는 제조업체에 따라 동일한 프리픽스를 가진 유사한 태그ID를 가지게 된다. 이 경우 쿼리 트리 프로토콜을 이용하여 다수의 태그를 인식 하는 경우 충돌이 자주 일어나게 된다. 그 결과 질의-응답 수는 증가하고 유휴 노드가 발생하여 식별 효율 및 속도에 큰 영향을 미치게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 충돌 트리 프로토콜과 M-ary 쿼리 트리 프로토콜이 제안되었다. 하지만 충돌 트리 프로토콜은 쿼리 트리 프로토콜과 마찬가지로 한번에 1비트씩 밖에 인식을 못한다는 단점이 있다. 그리고 유사한 태그ID들이 다수 존재할 경우, M-ary 쿼리 트리 프로토콜을 이용해 인식 하면, 불필요한 질의-응답이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 M-ary 쿼리 트리 프로토콜의 매핑 함수를 이용한 m-비트 인식, 맨체스터 코딩을 이용한 태그 ID의 충돌정보, M-ary 쿼리 트리의 깊이를 하나 감소시킬 수 있는 예측 기법을 이용하여 성능을 향상시킨 적응형 M-ary 쿼리트리 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 트리기반의 프로토콜과 제안하는 기법을 동일한 조건으로 실험하여 비교 분석 하였다. 그 결과 제안하는 기법은 식별시간, 식별효율 등에서 다른 기법들보다 성능이 우수하다.

RFID 시스템을 위한 하이브리드 하이퍼 쿼리 트리 알고리즘 (A Hybrid Hyper Query Tree Algorithm for RFID System)

  • 김태희;이성준;안광선
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제15A권5호
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    • pp.287-294
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    • 2008
  • RFID 시스템에서 리더와 태그는 단일 무선 공유 채널을 갖기 때문에 RFID 수동형 태그를 위한 태그 충돌 중재가 태그 인식을 위한 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 태그 충돌 방지를 위한 하이브리드 하이퍼 쿼리 트리 알고리즘($H^{2}QT$, Hybrid Hyper Query Tree)을 제안한다. 제안된 알고리즘은 쿼리 트리를 기반으로 태그가 리더에게 ID를 전송하는 시점을 전송ID 상위 3비트 내의 '1'값을 이용하여 결정한다. 또한 전송 받은 Tag의 상위 3비트는 충돌이 발생하더라도 전송 슬롯에 따라 다르므로 제안한 알고리즘에서 예측이 가능하다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가에서 다른 트리 기반 프로토콜에 비해 제안한 알고리즘이 쿼리 횟수에서 높은 성능을 갖는다는 것을 보여준다.

TsCNNs-Based Inappropriate Image and Video Detection System for a Social Network

  • Kim, Youngsoo;Kim, Taehong;Yoo, Seong-eun
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제18권5호
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    • pp.677-687
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    • 2022
  • We propose a detection algorithm based on tree-structured convolutional neural networks (TsCNNs) that finds pornography, propaganda, or other inappropriate content on a social media network. The algorithm sequentially applies the typical convolutional neural network (CNN) algorithm in a tree-like structure to minimize classification errors in similar classes, and thus improves accuracy. We implemented the detection system and conducted experiments on a data set comprised of 6 ordinary classes and 11 inappropriate classes collected from the Korean military social network. Each model of the proposed algorithm was trained, and the performance was then evaluated according to the images and videos identified. Experimental results with 20,005 new images showed that the overall accuracy in image identification achieved a high-performance level of 99.51%, and the effectiveness of the algorithm reduced identification errors by the typical CNN algorithm by 64.87 %. By reducing false alarms in video identification from the domain, the TsCNNs achieved optimal performance of 98.11% when using 10 minutes frame-sampling intervals. This indicates that classification through proper sampling contributes to the reduction of computational burden and false alarms.

구조적 특징기반 자유필기체 숫자인식 알고리즘 (A Recognition Algorithm of Handwritten Numerals based on Structure Features)

  • 송정영
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.151-156
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    • 2018
  • 필기체 숫자인식은 일반적으로 높은 인식률과 문맥 독립이 요구되고 있고, 쓰는 사람에 따라서 많은 차이점이 있어서 자유 필기체 숫자는 인식이나 알고리즘작성에 아직도 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는, 필기체 숫자의 특성을 분석하고, 구조적 특징기반 자유 필기체 숫자인식 알고리즘을 새롭게 제안한다. 주어진 필기 숫자에 대하여, 끝점과 분기점, 수평선과 함께 숫자의 구조적 특징을 연구한다. 이 방법은 확장된 구조적 특징 알고리즘으로 제안되어 강인하며, 그리고 본 연구에서 제안한 구조적 특징에 기반 한 결정 트리(decision tree)는 필기체 숫자 자동인식방법에 구조적으로 기여한다. 본 알고리즘이 다른 방법과 비교하여 인식률과 강인성이 우수함을 실험결과로 보여주었다.

입력 공간 분할에 따른 뉴로-퍼지 시스템과 응용 (Neuro-Fuzzy System and Its Application by Input Space Partition Methods)

  • 곽근창;유정웅
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.433-439
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    • 1998
  • In this paper, we present an approach to the structure identification based on the input space partition methods and to the parameter identification by hybrid learning method in neuro-fuzzy system. The structure identification can automatically estimate the number of membership function and fuzzy rule using grid partition, tree partition, scatter partition from numerical input-output data. And then the parameter identification is carried out by the hybrid learning scheme using back-propagation and least squares estimate. Finally, we sill show its usefulness for neuro-fuzzy modeling to truck backer-upper control.

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다중 태그 식별을 위한 개선된 질의 트리 충돌방지 알고리즘 (Enhanced Query Tree Based Anti-Collision Algorithm for Multiple Tag Identification)

  • 임인택
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.307-314
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    • 2006
  • 본 논문에서는 RFID 시스템에서 다중 태그 식별을 위하여 질의 트리 기반의 QT_rev 알고리즘을 제안한다. QT 알고리즘에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 전체의 식별코드로 응답한다. 반면, 본 논문에서 제안한 QT_rev 알고리즘에서는 식별코드 중에서 질의 문자열을 제외한 나머지 비트들로만 응답한다. 또한 리더는 태그들의 응답 문자열 중에서 충돌이 발생한 비트 위치를 알 수 있으므로 충돌이 발생한 위치가 태그 식별코드의 마지막 비트이면 리더는 더 이상의 질의가 없이 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있다 성능 분석의 결과, 본 논문에서 제안한 QT_rev 알고리즘은 QT 알고리즘에 비하여 리더의 질의 횟수와 태그의 응답 비트 수가 월등히 적음을 알 수 있었다.

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연속적인 태그 ID들을 위한 M-ary 쿼리 트리 알고리즘의 향상에 관한 연구 (EMQT : A Study on Enhanced M-ary Query Tree Algorithm for Sequential Tag IDs)

  • 양동민;신종민
    • 한국통신학회논문지
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    • 제38B권6호
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    • pp.435-445
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    • 2013
  • RFID 및 많은 관심을 받고 있는 NFC 시스템에서 가장 중요한 이슈 중에 하나가 리더의 전송범위 내에 존재하는 다수의 태그들을 정확하고 빠르게 식별하는 충돌 방지 기법이다. 확률적인 충돌 방지 기법들과는 달리, 쿼리 트리 기반의 프로토콜들은 리더의 전송범위 내에 존재하는 모든 태그들을 식별하는 것을 보장한다. 이러한 프로토콜에서는 태그 ID들이 균등 분포를 이루고 있다는 가정을 한다. 그러나 실제 RFID 제품들을 제작할 때에는, 각각의 태그 ID의 프리픽스는 EPCglobal에서 유일하게 정해지고 태그 ID의 나머지 부분은 회사 또는 제조업체에 의해서 ID의 값을 하나씩 증가시키면서 연속적으로 할당된다. 본 논문에서는 향상된 M-ary 쿼리 트리 기법의 개선 방안(Enhanced M-ary Query Tree: EMQT)을 제안한다. EMQT는 m-비트인식 및 예측 기반의 알고리즘을 이용하여 연속적인 태그 ID들을 식별할 때, 불필요한 질의-응답 횟수를 효과적으로 줄인다. 그리고 이론적 추정을 통한 수학적 분석과 시뮬레이션을 통한 실험적 분석을 통해 EMQT가 다른 기법들보다 식별시간, 식별효율, 통신비용 관점에서 훨씬 성능이 우수하다는 것을 보여준다.

개선된 타임 슬롯 방법을 이용한 효과적인 태그 인식 알고리즘 (An Efficient Tag Identification Algorithm Using Improved Time Slot Method)

  • 김태희;김선경
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.1-9
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    • 2010
  • 최근 유비쿼터스 환경 구축의 가장 핵심은 센서 네트워크와 RFID 시스템이다. 이 중 RFID 시스템은 태그의 전자정보를 RF 신호를 이용하여 리더에게 전송한다. RFID 시스템은 다중 태그의 존재로 인해 충돌이 발생하고 태그 인식 성능이 저하된다. 그래서 태그 충돌을 중재할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문은 태그 간 충돌을 줄이며 좀 더 빠른 태그 인식이 가능한 하이브리드 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 트리기반 알고리즘의 장점인 확실성을 기반으로 동작하며 충돌을 줄이기 위해 태그 아이디를 이용하여 전송 타임 슬롯을 결정한다. 시뮬레이션을 통한 성능평가에서 다른 트리기반의 알고리즘과 다른 하이브리드 알고리즘에 비하여 충돌 횟수와 쿼리 수에서 높은 성능을 가진다는 것을 보여준다.

Development of Semantic Risk Breakdown Structure to Support Risk Identification for Bridge Projects

  • Isah, Muritala Adebayo;Jeon, Byung-Ju;Yang, Liu;Kim, Byung-Soo
    • 국제학술발표논문집
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    • The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.245-252
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    • 2022
  • Risk identification for bridge projects is a knowledge-based and labor-intensive task involving several procedures and stakeholders. Presently, risk information of bridge projects is unstructured and stored in different sources and formats, hindering knowledge sharing, reuse, and automation of the risk identification process. Consequently, there is a need to develop structured and formalized risk information for bridge projects to aid effective risk identification and automation of the risk management processes to ensure project success. This study proposes a semantic risk breakdown structure (SRBS) to support risk identification for bridge projects. SRBS is a searchable hierarchical risk breakdown structure (RBS) developed with python programming language based on a semantic modeling approach. The proposed SRBS for risk identification of bridge projects consists of a 4-level tree structure with 11 categories of risks and 116 potential risks associated with bridge projects. The contributions of this paper are threefold. Firstly, this study fills the gap in knowledge by presenting a formalized risk breakdown structure that could enhance the risk identification of bridge projects. Secondly, the proposed SRBS can assist in the creation of a risk database to support the automation of the risk identification process for bridge projects to reduce manual efforts. Lastly, the proposed SRBS can be used as a risk ontology that could aid the development of an artificial intelligence-based integrated risk management system for construction projects.

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