• 전기학회논문지
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• 제60권2호
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• pp.370-375
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• 2011

In this paper, we propose an antenna module with high isolation between Tx and Rx in RFID reader module. The proposed module consists of a quadrafilar antenna and a directional coupler with a switchable dummy load to improve the directivity. The proposed module achieves the isolation higher than 20 dB between Tx and Rx. To show the validity of the proposed scheme, we have performed the measurement of tagging range and multi-tagging ability. The experiment results show that the detecting range and multi-tagging ability are enhanced by 81% and 200%, respectively.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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• pp.360-362
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• 2002

Myocardial tagging technique such as spatial modulation of magnetization (SPAMM) allows the study of myocardial motion with high accuracy. Tagging contrast of such a tagging images can affect to the accuracy of the estimation of tag intersection in order to analyze the myocardial motion. Tagging contrast can be affected by tagline spacing. The aim of this study was to investigate the relationship between tagline spacing of SPAMM image and tagging contrast-to-noise ratio (CNR) experimentally. One healthy volunteer was undergone electrocardiographically triggered MR imaging with SPAMM-based tagging pulse sequence at a 1.5T MR scanner (Gyroscan Intera, Philips Medical System, Netherland). Horizontally modulated stripe patterns were imposed with a range from 3.6mm to 9.6mm of tagline spacing. Images of the left ventricle (LV) wall were acquired at the mid-ventricle level during cardiac cycle with FEEPI (TR/TE/FA=5.8/2.2/10). Tagging CNR for each image was calculated with a software which developed in our group. During contraction, tagging CNR was more rapidly decreased in case of short tagline spacing than in case of long tagline spacing. In the same heart phase, CNR was increased corresponding with tag line spacing. Especially, at the fully contracted heart phase, CNR was more rapidly increased than the other heart phases as a function of tagline spacing.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제13권4호
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• pp.224-228
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• 2002

MR영상에 Spatial Modulation of Magnetization (SPAMM)과 같은 lagging 기법을 이용하여 심근의 움직임을 분석하여 임상에 적용하려는 많은 노력들이 이루어지고 있다. Tagging 대조도는 자동 tagline 검출 알고리즘을 사용하는 경우, 그 정확도에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 tagline들 간의 간격에 의해 영향을 받을 수 있다. 본 연구의 목적은 SPAMM 영상에서 tagline 간격과 tagging 대조도와의 관계를 생체내 연구를 통해 알아보고자 하였다. 두 명의 건강한 지원자를 대상으로 1.5T MR 시스템에서 SPAMM 기반의 ECG triggered MR 영상을 획득하였다. 영상을 획득할 때, 먼저 3.6 mm에서 9.6 mm 사이의 간격을 가지는 수평 tagging stripe pattern의 tagline을 가하였다. 심실의 영상은 심장주기가 진행되는 동안 field echo EPI (FE-EPI) 기법을 이용하여 심실 중간 부분에서 얻었다 각 영상에 대한 tagging contrast-to-noise ratio (CNR)는 IDL을 이용한 프로그램을 사용하여 측정하였다. 분석 결과는, 심근의 수축이 진행되는 동안, tagline 간격이 좁은 경우 CNR은 급격한 감소를 나타내었으나, 간격이 넓은 경우에서는 CNR 감소 현상이 보이지 않았다. 같은 심장 위상에서, CNR은 tagline 간격이 넓어짐에 따라 증가하는 경향을 보였다. 특히, 완전히 수축한 심장 위상에서는, CNR의 변화가 다른 위상일 때와 비교해서 그 증가율이 높음을 알 수 있었다. 이러한 양상은 움직임이 없는 다른 주변 조직에서는 관찰되지 않았다. 결론적으로, 본 연구에서는 lagging 대조도가 tagline 간격 및 심근의 수축에 영향을 받을 수 있음을 알 수 있었으며, 앞으로 정확한 심근 움직임 연구를 위한 기초 자료로 쓰여질 수 있을 것이라 생각된다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.475-482
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• 2018

본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반 오디오 표식을 위한 데이터 증강 방법을 연구한다. 본 시스템에서는 오디오 신호를 멜-스펙트로그램으로 변환하여 오디오 표식을 위한 심층신경망의 입력으로 사용한다. 적은 수의 훈련 데이터를 사용하는 경우 발생하는 문제를 해결하기 위해, 타임 스트레칭, 피치 변화, 동적 영역 압축, 블록 혼합 등의 방법을 사용하여 훈련 데이터를 증강시켰다. 사용된 데이터 증강 기법의 최적 파라미터와 최적 조합을 오디오 표식 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권3호
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• pp.147-154
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• 2018

Natural language processing (NLP) is an emerging research area in which we study how machines can be used to perceive and alter the text written in natural languages. We can perform different tasks on natural languages by analyzing them through various annotational tasks like parsing, chunking, part-of-speech tagging and lexical analysis etc. These annotational tasks depend on morphological structure of a particular natural language. The focus of this work is part-of-speech tagging (POS tagging) on Hindi language. Part-of-speech tagging also known as grammatical tagging is a process of assigning different grammatical categories to each word of a given text. These grammatical categories can be noun, verb, time, date, number etc. Hindi is the most widely used and official language of India. It is also among the top five most spoken languages of the world. For English and other languages, a diverse range of POS taggers are available, but these POS taggers can not be applied on the Hindi language as Hindi is one of the most morphologically rich language. Furthermore there is a significant difference between the morphological structures of these languages. Thus in this work, a POS tagger system is presented for the Hindi language. For Hindi POS tagging a hybrid approach is presented in this paper which combines "Probability-based and Rule-based" approaches. For known word tagging a Unigram model of probability class is used, whereas for tagging unknown words various lexical and contextual features are used. Various finite state machine automata are constructed for demonstrating different rules and then regular expressions are used to implement these rules. A tagset is also prepared for this task, which contains 29 standard part-of-speech tags. The tagset also includes two unique tags, i.e., date tag and time tag. These date and time tags support all possible formats. Regular expressions are used to implement all pattern based tags like time, date, number and special symbols. The aim of the presented approach is to increase the correctness of an automatic Hindi POS tagging while bounding the requirement of a large human-made corpus. This hybrid approach uses a probability-based model to increase automatic tagging and a rule-based model to bound the requirement of an already trained corpus. This approach is based on very small labeled training set (around 9,000 words) and yields 96.54% of best precision and 95.08% of average precision. The approach also yields best accuracy of 91.39% and an average accuracy of 88.15%.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제33권11호
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• pp.3665-3670
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• 2012

Metal-p-$NH_2$-Bn-DOTA (paraammionobenzyl-1,4,7,10-tetraazacyclododecane-1,4,7,10-tetraacetic acid: ABDOTA) complex was synthesized and purified for bio-tagging to quantify biological target materials using laser ablation (LA)-ICP-MS. Since the preparation of a pure and stable tagging complex is the key procedure for quantification, magnetic particles were used to purify the synthesized metal-ABDOTA complex. The magnetic particles immobilized with the complex attracted to a permanent magnet, resulting in fast separation from free un-reacted metal ions in solution. Gd ions formed the metal-complex with a higher yield of 64.3% (${\pm}3.9%$ relative standard deviation (RSD)) than Y ions, 52.3% (${\pm}2.5%$ RSD), in the pH range 4-7. The complex bound to the magnetic particles was released by treatment with a strong base, of which the recovery was 81.7%. As a reference, a solid phase extraction (SPE) column packed with Chelex-100 resin was employed for separation under similar conditions and produced comparable results. The tagging technique complemented polydimethylsiloxane (PDMS) microarray chip sampling in LA-ICP-MS, allowing determination of small sample volumes at high throughputs. For application, immunoglobulin G (IgG) was immobilized on the pillars of PDMS microarray chips and then tagged with the prepared Gd complex. IgG could then be determined through measurement of Gd by LA-ICP-MS. A detection limit of 1.61 ng/mL (${\pm}0.75%$ RSD) for Gd was obtained.

• 한국수산과학회지
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• 제56권5호
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• pp.660-666
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• 2023

This study aimed to examine the effect of external pop-up satellite archival tags (PSATs) attachment and water temperature on the oxygen consumption rate (OCR) of the olive flounder (mean body weight 2281.7 g). The OCRs of fish were measured under conditions of three different water temperature conditions (15, 20, and 25℃) and two different tagging methods [non-tagging, control; bio-logger external attachment with a miniature PSAT (dummy mrPAT), BEA] using a closed flow-through respirometer. The OCRs of fish linearly increased with the increase in water temperature in both the control and BEA (P<0.001); however, the OCRs of BEA were approximately 1.8-1.9 times lower than those of the control at each water temperature (P<0.001). The Q₁₀ values of the control and BEA were the highest in the water temperature range of 15 to 20℃, but sensitivity to water temperature changes was higher in BEA than in the control. The metabolic energy loss rate (MEL) of fish increased with increasing water temperature regardless of external tagging, but the MEL of the control was higher than that of BEA (P<0.001). These results demonstrate that OCR, thermal sensitivity, and energy expenditure are all affected in adult olive flounder with external PSAT attachment.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.83-91
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• 2014

현재 단품 단위 태깅(Item-level tagging)을 위한 UHF 대역 RFID Tag는 원거리 인식 거리와 저가 등의 장점들 때문에 유통산업 현장에서 폭발적으로 확대 보급되고 있다. 그러나 스마트폰과 태블릿 시장의 확대에 따라 실제 현장에서는 RFID 태그와 스마트 기기 간의 신호 간섭 문제가 예상된다. 이로 인해 RFID 태그는 인식률 및 인식 거리 감소 등 성능 저하가 발생하고 있다. 특히 KT에서는 최근 900 MHz 대역의 LTE 주파수와 구형 RFID 기술의 심각한 간섭 문제를 시연회를 통해 강조하였다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트 기기로부터 송신되는 신호로 부터 수동형 UHF 대역 RFID 태그의 간섭 내성 측정 방법을 제안한다. 또한, 시중에 유통 중인 3개의 RFID 태그용 인레이(Inlay)를 선정하여 신호 간섭에 따른 인식 거리 감소 결과를 PCR 지수를 이용하여 정량적으로 비교 평가하였다. 그 결과, 신호 간섭 영향 측면에서 WCDMA 시스템에 비해 LTE 시스템이 약 3배 정도 강하며, 일부 태그의 인식 거리 성능은 약 60 % 저하되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1B호
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• pp.78-84
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• 2010

본 논문에서는 귀금속 분야의 매장 업무 효율성 향상과 제품 정보 및 유통 이력 정보를 실시간으로 소비자에게 제공하기 위한 900 MHz 근거리 인식용 고정형 RFID 시스템에 관한 연구를 하였다. 개발된 귀금속 관리용 RFID 시스템은 리더, 리더 안테나, CPU로 구성되어 일체형이며, 전체 크기는 $38\;{\times}\;25\;{\times}\;19\;cm^3$, 안테나 동작 주파수는 905 ~ 926 MHz, 안테나의 최고 이득은 5.1 dBii(@910 MHz) 이다. 근거리 상용태그를 비교 하였을 때, 귀금속 분야에 가장 적합한 태그는 RSI사(社)의 Honeycomb이며, Honeycomb의 인식률을 높이기 위한 태그 부착 방법과 위치 등을 제안 하였다. 제안된 시스템에서 태그의 최대 인식거리는 16 cm이며, 태그의 인식률이 100 %가 되는 영역은 안테나의 레이돔에서 높이 10 cm까지 이다.

• 전기학회논문지
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• 제67권9호
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• pp.1210-1215
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• 2018

Recently, as the IoT(Internet of Things) and AI(Artificial Intelligence) technologies have developed, smart toys that can understand and act on the language of human beings are being studied. In this paper, we study voice learning using CNN(Convolutional Neural Network) by applying artificial intelligence based voice secretary technology to smart toy. When a human voice command gives, Smart Toy recognizes human voice, converts it into text, analyzes the morpheme, and conducts tagging and voice learning. As a result of test for the simulator program implemented using Python, no malfunction occurred in a single command. And satisfactory results were obtained within the selected simulation condition range.