• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.472-476
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• 2006

웹 2.0이 등장하게 되면서 태그를 사용하는 사람들이 점차 늘어나고 있다. 이렇게 태그를 사용하는 사람이 점차 늘어나게 되면 태그를 효율적으로 관리하는 시스템이 필요하게 된다. 본 논문에서는 태그의 장단점을 알아보고 이를 통해서 태그의 장점을 극대화 하고 태그의 단점을 보안할 수 있는 모델링 방법을 제시하였다. 또한, 대표 태그를 설정하는 방법, 대표 태그를 이용하여 연관 태그를 검색하는 방법에 대한 구현 방안을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.425-428
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• 2010

멀티미디어 기기의 확산과 인터넷의 발달로 Flickr, Facebook 과 같은 사회적 네트워크를 기반으로 이미지 공유가 활발해졌다. 사회적 네트워크 사이트에서 이미지의 효율적인 검색과 관리를 위해서 태그를 이용하는 방법이 많이 사용되고 있다. 하지만 많은 양의 이미지에 수동으로 태그를 등록하는 것은 사용자에게 많은 시간과 노력을 요구한다. 태그 추천 기술은 자동으로 사용자에게 태그를 추천함으로써, 수동 태깅의 한계를 극복할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 사회적 네트워크를 기반으로 하는 폭소노미에서 사용자 사이의 사회적 관계를 사용자 들의 얼굴 정보를 이용하여 측정하고, 이를 활용하여 이미지 태그를 추천하는 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지의 시각 정보와 태그 분포뿐만 아니라 사용자 사이의 사회적 관계 정보를 추가로 활용한다. 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존의 이미지 태그 추천 방법에 비해서 7% 향상된 태그 추천의 정확성을 보장하는 것을 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.36-39
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• 2012

IT산업이 발전함에 따라 Bluetooth, ZigBee, RFID(Radio Frequency Identification)와 같은 근거리 무선통신 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 다양한 분야에 활용되고 있다. 그 중 NFC(Near Field Communication)의 연구가 활발히 진행되고 있으며, NFC 태그와 함께 사용할 경우 활용성은 더욱 증대된다. 이와 관련하여 현재 다양한 NFC 태그관련 애플리케이션이 존재한다. 하지만 기존의 NFC 태그 애플리케이션은 단일 기능을 중심으로 제공하고, 여러 가지 기능을 이용하기 위해서는 여러 개의 NFC 태그가 필요하다는 단점이 있다. 이 점을 개선하고자 본 논문에서는 단일 NFC 태그로 다양한 기능을 제공하는 애플리케이션을 구현한다. 기능들로는 Text입력과 에어플레인 모드, Wi-Fi, Bluetooth, 무음모드, 알람, 알람설정, 사용자 지정 애플리케이션 선택 및 활성이 있다. 이러한 기능들은 사용자의 상황에 맞게 태그에 입력 시킬 수 있으며, 결과적으로 기존의 단일 기능을 제공하는 애플리케이션보다 개선됨 점을 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.40-42
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• 2005

RFID(Radio Frequency Identification)는 자동 인식 데이터 수집 장치의 한 분야로써 GPS장치를 장착한 차량과 같이, RFID 태그(전자태그)를 상품에 부착하여 인식, 추적할 수 있다. 이러한 전자태그 객체는 시간에 따라 경로 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가진다. 그러나 기존의 이동체 색인과 달리 태그 객체의 위치는 판독기의 위치로 인식되며 위치보고가 판독기의 인식영역 안에서만 이루어지므로 보고 주기를 예측할 수 없다. 기존의 이동체 색인에서 전자태그의 특성을 표현하기 힘들기 때문에 전자태그의 특성을 고려란 색인이 필요하게 되었다. 최근 전자태그의 특성을 고려한 색인인 TPIR-Tree(Time parameterized Interval R-Tree)가 발표되었다. 그러나 이 색인은 기존 공간 색인에서의 균등분할 기법을 사용하여 위치보고가 시간의 순서를 가지는 전자태그의 특성을 고려하지 못하여 과거노드의 저장효율이 좋지 못하다. 이 논문에서는 TPIR-Tree의 저장효율 및 검색 성능 향상을 위해서 시간의 순서에 따라 위치를 보고하는 전자태그 객체의 특성을 고려하여 분할축 선정 기법 및 시간축 분할시 비균등 분할정책을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.460-463
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• 2012

유비쿼터스 네트워크 환경에서, 객체들 간의 통신은 매우 중요하다. 이 과정은 더 많은 정보의 전달을 위해 온라인 네트워크 상에서 수행되는 것이 일반적이다. 반면, 오프라인 네트워크 상에서의 데이터 통신의 경우 객체들 사이에 극히 적은 양의 정보 전송만이 가능한 것이 현실이다. 현재로서는 기존에 제시되었던 태그 인터페이스들을 활용하는 것이 비록 극소량이라 하더라도 오프라인 네트워크 상에서 객체들 사이에 데이터를 전송할 수 있는 거의 유일한 방법이다. 기존의 태그 인터페이스들 중 2 차원 이미지 코드로서 QR 코드는 태그 심벌 자체에 삽입하는 형태로 직관적 시각 정보를 부가적으로 포함할 수 있다. 그러나 물리적 공간의 제약과 오류 복원 능력의 한계로 인해 태그 내부에 부가적 시각 정보를 삽입하는 경우 그 표현은 극히 제한적이다. 모션코드는 오프라인 네트워크 상에서 객체들 사이에 더 많은 정보를 전달하기 위해 더 많은 데이터를 포함할 수 있도록 제안된 새로운 동적 태그 인터페이스이다. 본 논문에서는 모션코드에 모션코드 자체의 왜곡 없이 다양한 형태의 부가적 시각 정보를 포함할 수 있는 방법과 조건을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.31-36
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• 2010

최근 대두되고 있는 웹2.0의 특징은 일반 사용자들이 능동적으로 정보를 생산해내고 공유하는데 있다. 웹 2.0의 참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소로 인식되고 있는 폭소노미(Folksonomy)는 과거 택소노미(Taxonomy)와 같이 전문가에 의하여 구축되는 분류 체계가 아닌 사용자들이 협동적으로 태그(Tag)들을 만들고 관리하는 소셜 태깅(Social Tagging)에 의한 분류 시스템이다. 최근 이러한 폭소노미를 활용하여 이미지를 공유하고 검색하고자 하는 다양한 시도들이 진행되고 있다. 그러나 Flickr와 같은 태그 기반 이미지 공유 시스템에서는 태그의 문법적, 의미적 모호성과 이미지에 대한 태그들의 중요성 또는 상관관계를 고려하지 않아 태그 기반 검색 시 정확성 및 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 폭소노미에 기반한 이미지 공유 데이터베이스에서 적합한 태그들을 태그 전달(Tag Propagation)하거나 확률 및 출현빈도에 기반하여 태그 랭킹을 수행하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있지만 여전히 만족할만한 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 이미지 공유 데이터베이스에서 유사한 이미지들로부터 이미지에 보다 적합한 태그들을 부여하기 위해서, WordNet을 활용하여 태그들 간의 의미관계에 기반한 효율적인 태그 랭킹 기법을 제안한다. 또한, 신뢰성 있는 태그 기반 검색을 위하여 제안한 태그 랭킹 기법이 현재 이미지 공유 시스템의 랭킹 결과보다 정확성을 높일 수 있음을 실험 예제를 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.49-51
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• 2006

센서태그(Sensor Tag)는 기존의 RFID 태그의 특징을 그대로 유지하면서 사물의 온도 습도와 같은 정보를 추가로 획득하여 냉장 제품 등의 관리에 유용하게 사용 할 수 있는 태그이다. 이러한 센서태그에 의해 획득된 정보, 즉 센싱 데이터는 리더의 인식 영역 안에서만 획득할 수 있으며 센싱 데이터가 변화할 때마다 보고하거나 또는 주기적으로 보고를 하는 특징이 있다. 기존의 RFID 환경에서는 센싱 데이터를 단순히 속성 정보로 관리하므로 영역질의 등 센서태그 객체에 대한 질의를 처리하기 위해서 많은 연산이 필요하며 복합 질의 시 시스템 성능이 급격하게 저하된다. 본 논문에서는 센서태그 객체의 특성을 고려한 통합 데이터 모델을 제시하고 질의를 효율적으로 처리하기 위한 색인 기법을 제안한다. 그리고 동일 리더 인식영역 내의 센싱 데이터가 특정 값으로 집중되는 특성을 고려하여 데이터 삽입 시 강제 합병 기법을 이용하여 노드의 중첩으로 인해 검색 성능을 떨어뜨리는 문제를 해결한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.129-132
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• 2005

RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서 궤적은 모델링되고 색인되어야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않으면 시공간 위치는 오직 태그가 인식영역에 들어올 때만 보고된다. 따라서 판독기에 머물고 있는 태그는 궤적을 표현할 수가 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 태그의 궤적을 시간 매개변수 간격으로 정의한다. 시간 매개변수 간격은 시간에 따라 시간 축길이가 변하는 시간에 종속적인 선분으로 판독기에 머무는 객체의 궤적을 표현할 수 있다. 또한 RFID 시스템에서 사용되는 질의를 분류하고 효율적인 처리를 위해 태그의 식별자를 차원에 추가하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.122-125
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• 2010

최근, 소셜 미디어 공유 시스템의 사용자-참여형 아키텍쳐를 구성하는 핵심요소인 폭소노미에 기반하여 이미지를 공유하고 검색하고자 하는 다양한 시도들이 진행되고 있다. 그러나 폭소노미에 기반한 현재의 이미지 공유 시스템에서는 태그의 문법적, 의미적 모호성과 이미지에 대한 태그들의 중요성 또는 상관관계를 고려하지 않아 태그 기반 이미지 검색시 정확성 및 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 태그간 의미관계를 이용한 이미지 태그 랭킹 기법을 활용하여 태그들을 이미지와의 관련정도에 따라 정렬하여 할당한 후, 이미지의 태그 순위를 고려하여 이미지와 질의어와의 관련성에 따라 효율적으로 이미지를 검색하기 위한 기법을 제안한다. 또한, 제안한 기법이 기존의 이미지 공유 시스템의 검색 결과보다 정확성을 높일 수 있음을 실험 예제를 통하여 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.47 no.3
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• pp.343-361
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• 2013

We proposed and evaluated a tag semantic analysis method in which original tags are expanded and the semantic relations between original or expanded tags are used to extract key sentences from lecture speech transcripts. To do that, we first investigated how useful Flickr tag clusters and WordNet synonyms are for expanding tags and for detecting the semantic relations between tags. Then, to evaluate our proposed method, we compared it with a latent semantic analysis (LSA) method. As a result, we found that Flick tag clusters are more effective than WordNet synonyms and that the F measure mean (0.27) of the tag semantic analysis method is higher than that of LSA method (0.22).