Data entered into RFID tags are used for saving costs and enhancing competitiveness in the development of applications in various industrial areas. RFID readers perform the identification and search of hundreds of objects, which are tags. RFID technology that identifies objects on request of dynamic linking and tracking is composed of application components supporting information infrastructure. Despite their many advantages, existing applications, which do not consider elements related to real.time data communication among remote RFID devices, cannot support connections among heterogeneous devices effectively. As different network devices are installed in applications separately and go through different query analysis processes, there happen the delays of monitoring or errors in data conversion. The present study implements a RFID database handling system in semantic Web environment for integrated management of information extracted from RFID tags regardless of application. Users’ RFID tags are identified by a RFID reader mounted on an application, and the data are sent to the RFID database processing system, and then the process converts the information into a semantic Web language. Data transmitted on the standardized semantic Web base are translated by a smart browser and displayed on the screen. The use of a semantic Web language enables reasoning on meaningful relations and this, in turn, makes it easy to expand the functions by adding modules.
Song Yong-Uk;Hong June-Seok;Kim Woo-Ju;Lee Sung-Kyu;Youn Suk-Hee
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.12
no.2
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pp.67-81
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2006
While the existing Web focuses on the interface with human users based on HTML, the next generation Web will focus on the interaction among software agents by using XML and XML-based standards and technologies. The inference engine, which will serve as brains of software agents in the next generation Web, should thoroughly understand the Semantic Web, the standard language of the next generation Web. As abasis for the service, the W3C (World Wide Web Consortium) has recommended SWRL (Semantic Web Rule Language) which had been made by compounding OWL (Web Ontology Language) and RuleML (Rule Markup Language). In this research, we develop a backward chaining inference engine SMART-B (SeMantic web Agent Reasoning Tools -Backward chaining inference engine), which uses SWRL and OWL to represent rules and facts respectively. We analyze the requirements for the SWRL-based backward chaining inference and design analgorithm for the backward chaining inference which reflects the traditional backward chaining inference algorithm and the requirements of the next generation Semantic Web. We also implement the backward chaining inference engine and the administrative tools for fact and rule bases into Java components to insure the independence and portability among different platforms under the environment of Ubiquitous Computing.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.6
no.2
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pp.1-8
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2018
This study investigates how college students who are fertility women have a right to decide their own heritage. The participants of this study were 20-25 years old who were studying maternal nursing at a university in C province.Participants were 15 in total and conducted in-depth interviews three times until the meaning was no longer present.The data collection period was from November 15, 2017 to December 10.Interview data were processed using the phenomenological Giorgi method. As a result, 128 semantic units were derived, again divided into 9 sub-components, and then divided into 2 categories as final components. In conclusion, Participants agreed overall that abortion should not be increased. Participants agreed overall that abortion should not be increased. There are 5 sub-components in agree of abortion: 'ethical dilemmas', 'assuring women's autonomy', 'being a prepared parent', 'not wanting future misery', and 'women's health rights'. There are 4 sub-components to abortion: The preciousness of life', 'hasty decision', 'murder', 'moral responsibility'. If a sub-component is categorized into a phenomenological context, it can be concluded that there is "importance to life" and "difficulty of decision".
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.8
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pp.304-314
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2020
This study examined the experiences of the suicide crisis and recovery process by elderly women living alone to identify the essential meaning and components of life as a life to live again. In addition, the recovery of the research participants, as well as the phenomenon of such changes in thought and life, were examined. The results of this study were as follows. Data analysis yielded four components, eight sub-components, and 16 semantic unit reductions. There were four components of suicide attempts and recovery experiences of elderly women. They were "disconnection and disqualification," "repeated hardships," "road of prosperity in trouble," and "generous tolerance." The essential topics of these components have emerged not as individual but as holistic and contextually connectable topics. Finally, to summarize the results, the essential semantic structure of the suicide attempt and recovery experience of elderly women living alone is a result of a dysfunctional social structure and environment, which has placed pressure on the life of research participants. As an alternative method to overcome, they tried to solve the problem through the extreme practice of suicide attempts, but positive energy to live again due to emotional recovery factors recognized through suicide failures have made it possible to cope with the difficult reality.
This paper is primarily focused on the function of model management systems such as higher level representations and buildings of optimization models using them, especially in the area of the telecommunication network models. This research attempts to provide the model builders an intuitive language-namely higher level representation-using five distinctivenesses : Objective, Node, Link, Topological Constraint including five components, and Decision. The paper elaborates all components included in each of distinctivenesses extracted from structural characteristics of typical telecommunication network models. Higher level representations represented with five distinctivenesses should be converted into base level representations which are employed for semantic representations of linear and integer programming problems in knowledge: assisted optimization modeling system(UNIK-OPT). Furthermore, for formulating the network model using higher level representations, the reasoning process is proposed. A system called UNIK-NET is developed to implement the approach proposed in this research, and the system is illustrated with an example of the network model.
Most of the previous approaches to English agreement phenomena have relied upon only one component of the grammar (e.g., either syntax, or semantics, or pragmatics). This paper argues that interrelationships among different grammatical components play crucial roles in such phenomenon too (cf. Kathol 1999 and Hudson 1999). The paper proposes that, contrary to traditional wisdom, English determiner-noun agreement is morpho-syntactic whereas subject-verb and pronoun-antecedent agreement are reflections of index agreement (cf. Pollard and Sag 1994). The present hybrid analysis of English agreement shows the importance of the interaction of different components of the grammar in accounting for English agreement phenomena. In particular, once we allow morphology to tightly interact with the system of syntax, semantics, or even pragmatics, we could provide a solution to some puzzling English agreement phenomena. This allows a more principled theory of English agreement.
Higher level representation splay an important role in model management systems. The role is to make decision makers friendly represent their problem using the representations. In this research, we address higher level representations including five distinctivenesses: Objective, Node, Link, Topological Constraint including five components, and Decision, Therefore, it is developed a system called HLRNET that implements the building procedure of network models using structural knowledge and object data The paper particularly elaborates all components included in each of distinctiveness extracted from structural characteristics of a lot of telecommunication network models. Higher level representations represented with five destinctivenesses should be converted into base level representations which are employed for semantic representations of linear and integer programming problems in a knowledge-assisted optimization modeling system. The system is illustrated with an example of the local access network model.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.12
no.2
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pp.227-235
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2024
This study was attempted to secure basic data for planning an efficient educational direction by phenomenologically analyzing what they experience as educators by allowing learners to plan and conduct education directly. Participants in the study were eight who voluntarily expressed their intention to participate in the study after taking health education classes between the ages of 20 and 30. Interviews for the study were conducted three times per participant from December 18, 2023 to January 5, 2024, and took an average of 1 hour or more per session. The meaning of the experience of actually carrying out health education derived from Giorgi's phenomenological analysis procedure consists of 5 components(difficult and lacking, confusion and burden, regretful, change, oppurtinity), 11 sub-components, and 37 semantic units. What stands out from the experience of directly teaching is that the participants gained confidence as educators. Based on the results of this study, in order to achieve efficient education, it is suggested to allow learners to conduct classes directly.
Component-based development(CBD) has acquired a substantial acceptance in both academia and industry as an effective inter-organizational reuse technology. A component framework in product line engineering(PLE) which consists of related components, connectors and their semantics has a greater potential for reusability than components. In frameworks, components are glued with association, dependency and connections. Problems occur like affecting the implementation code of components when they are glued and replaced because the association and dependency relationships between COTS components which are acquired for application development do not match exactly. Especially, a connector may not only connect related components, but also mate partially-matched COTS components fit together. However, little has been studied to date about connectors that can be used practically. In this paper, we present a meta-model for connectors and show how a connector can be designed and implemented in practice. We propose five main patterns of connectors. Proposed major patterns Provide design guidelines for practical and efficient connector configuration based on component framework. And also, applying techniques and applied case studies of the major patterns show greatly increased applicability and reusability of the component without component modification.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.19
no.1
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pp.47-55
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2024
We spend a lot of time in indoor space, and the space has a huge impact on our lives. Interior design plays a significant role to make an indoor space attractive and functional. However, it should consider a lot of complex elements such as color, pattern, and material etc. With the increasing demand for interior design, there is a growing need for technologies that analyze these design elements accurately and efficiently. To address this need, this study suggests a deep learning-based design analysis system. The proposed system consists of a semantic segmentation model that classifies spatial components and an image classification model that classifies attributes such as color, pattern, and material from the segmented components. Semantic segmentation model was trained using a dataset of 30000 personal indoor interior images collected for research, and during inference, the model separate the input image pixel into 34 categories. And experiments were conducted with various backbones in order to obtain the optimal performance of the deep learning model for the collected interior dataset. Finally, the model achieved good performance of 89.05% and 0.5768 in terms of accuracy and mean intersection over union (mIoU). In classification part convolutional neural network (CNN) model which has recorded high performance in other image recognition tasks was used. To improve the performance of the classification model we suggests an approach that how to handle data that has data imbalance and vulnerable to light intensity. Using our methods, we achieve satisfactory results in classifying interior design component attributes. In this paper, we propose indoor space design analysis system that automatically analyzes and classifies the attributes of indoor images using a deep learning-based model. This analysis system, used as a core module in the A.I interior recommendation service, can help users pursuing self-interior design to complete their designs more easily and efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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