본 논문에서는 QR(Quick Response)코드 기반 사물인터넷 디바이스 생산/폐기 정보 식별체계를 제안한다. 전 세계적으로 매년 2천~5천만 톤의 전자폐기물이 발생하며, 한국의 경우 3천 5백만대의 전자제품이 교체 또는 폐기된다. 시장조사 기관인 가트너에 따르면 사물인터넷 디바이스가 2013년 26억 개에서 2020년 300억개로 증가할 것으로 예상되나 폐기와 환경을 고려한 관리 규정 및 체계가 미비하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 사물인터넷 디바이스의 생산/폐기 정보를 반영할 수 있는 식별체계가 필요하다. 본 논문에서 제안한 QR코드 식별체계는 사물인터넷 디바이스의 생산자, 제품모델, 시리얼 번호, 재활용률, 재생률, 재활용 가능률, 재생 가능률 정보를 QR코드에 담아 기존의 RFID 식별체계보다 대용량 정보를 저장할 수 있다. 또한 사용자는 스마트폰 애플리케이션으로 QR코드를 인식하여 생산/폐기 정보를 바로 확인할 수 있다.
The pre-existing medical treatment was done in person between doctors and patients. EMR (Electronic Medical Record) System computerizing medical history of patients has been proceed and has raised concerns in terms of violation of human right for private information. Which integrates "Identification information" containing patients' personal details as well as "Medical records" such as the medical history of patients and computerizes all the records processed in hospital. Therefore, all medical information should be protected from misuse and abuse since it is very important for every patient. Particularly the right to privacy of medical record for each patient should be surely secured. Medical record means what doctors put down during the medical examination of patients. In this paper, we applies fingerprint identification to EMR system login to raise the quality of personal identification when user access to EMR System. The system implemented in this paper consists of embedded module to carry out fingerprint identification, web server and web site. Existing carries out it in client. And the confidence of hospital service is improved because login is forbidden without fingerprint identification success.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4808-4824
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2016
Signal individual reconnaissance and identification is an extremely important research topic in non-cooperative domains such as electronic countermeasures and intelligence reconnaissance. Facing the characteristics of the complexity and changeability of current communication environment, how to realize radiation source signal individual identification under the low SNR conditions is an emphasis of research. A novel emitter individual identification method combined bi-spectrum analysis with wavelet feature is presented in this paper. It makes a feature fusion of bi-spectrum slice characteristics and energy variance characteristics of the secondary wavelet transform coefficient to identify MFSK signals under the low SNR (signal-to-noise ratios) environment. Theoretical analyses and computer simulation results show that the proposed algorithm has good recognition performance with the ability to suppress noise and interference, and reaches the recognition rate of more than 90% when the SNR is -6dB.
We propose a multi-objective space search algorithm (MSSA) and introduce the identification of fuzzy inference systems based on the MSSA and information granulation (IG). The MSSA is a multi-objective optimization algorithm whose search method is associated with the analysis of the solution space. The multi-objective mechanism of MSSA is realized using a non-dominated sorting-based multi-objective strategy. In the identification of the fuzzy inference system, the MSSA is exploited to carry out parametric optimization of the fuzzy model and to achieve its structural optimization. The granulation of information is attained using the C-Means clustering algorithm. The overall optimization of fuzzy inference systems comes in the form of two identification mechanisms: structure identification (such as the number of input variables to be used, a specific subset of input variables, the number of membership functions, and the polynomial type) and parameter identification (viz. the apexes of membership function). The structure identification is developed by the MSSA and C-Means, whereas the parameter identification is realized via the MSSA and least squares method. The evaluation of the performance of the proposed model was conducted using three representative numerical examples such as gas furnace, NOx emission process data, and Mackey-Glass time series. The proposed model was also compared with the quality of some "conventional" fuzzy models encountered in the literature.
This paper presents identification and control of a 10-m antenna via accelerometers and angle encoder data. Artificial Neural Networks can be used effectively for the identification and control of nonlinear dynamical system such as a large flexible antenna. Some identification results are shown and compared with the results of conventional prediction error method. And we use a neural network inverse model for control the large flexible antenna. In the neural network inverse model, a neural network is trained, using supervised learning, to develop an inverse model of the antenna. The network input is the process output, and the network output is the corresponding process input. The control results show the validation of the ANN approach for identification and control of the 10-m flexible antenna.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3858-3869
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2020
In this paper, we propose a hash-chain based friendly force identification protocol for personal combatants equipped with a personal combat system in a tactical wireless network. It is imperative in military operations to effectively and quickly identify friendly forces. If the identification of friendly forces is not correct, this can cause friendly fire. In current ground operations, the identification of friendly forces by personal combatants is neither secure nor safe. To address this issue, the proposed protocol uses a hash-chain to determine if a detected person is friendly. Only friendly forces with the same materials that are assigned before they deploy can construct an initial hash-chain. Moreover, the hash-chain is changed at specific times. The performance of the proposed protocol is evaluated on the assumption that the secret key is leaked, which is the worst scenario in the security research field. We verify that the proposed protocol is secure for the various attack scenarios, such as message replay attack, fabrication attack, and Denial of Service attack.
A dynamic system identification technique based on the topology optimization method is developed. The specific problem in consideration is the damage location identification of a plate structure using the Frequency Response Function (FRF) of a damaged structure. In this work, the identification problem is formulated as a topology optimization problem. The importance of using anti-resonance information in addition to using resonance information is addressed. Though a simple problem was considered here, the possibility of using the topology optimization for damage identification is investigated lot the first time.
In this paper, several modal identification techniques for output-only structural systems are extensively investigated. The methods considered are the power spectral method, the frequency domain decomposition method, the Ibrahim time domain method, the eigensystem realization algorithm, and the stochastic subspace identification method. Generally, the power spectral method is most widely used in practical area, however, the other methods may give better estimates particularly for the cases with closed modes and/or with large measurement noise. Example analyses were carried out on typical structural systems under three different loading cases, and the identification performances were examined throught the comparisons between the estimates by various methods.
4차 산업혁명 시대의 도래로 데이터 중심의 융합 연구가 증가하고 있다. 이러한 연구는 정보의 식별 및 연계의 중요성을 증가시키고 있어, 이를 지원하기 위한 학술정보의 효과적인 관리 및 유통을 위한 방안 모색이 필요하다. 이에 본 연구는 국내외 주요 학술정보서비스 12개의 식별체계 현황과 연계 가능한 정보를 분석하여 학술정보를 식별하고 연계할 수 있는 방안을 제안하고자 하였다. 현황 분석은 2차에 걸쳐 진행되었으며, 각 서비스가 제공하고 있는 학술정보의 유형과 검색 가능한 항목, 연계 정보 유형, 사용 중인 식별체계 등을 살펴보았다. 분석 결과, 국내외 주요 학술정보서비스들은 영구 식별자와 더불어 자체 식별자를 중심으로 평균 3~4개의 정보를 직·간접적으로 연계하고 있다. 또한, 기계학습 방법론을 기반으로 하여 동일 학술정보를 반자동으로 식별하고, 해당 데이터를 수집, 구축하고 있다. 상기 분석 결과를 바탕으로 실무적인 측면에서 영구 식별자 중심의 학술정보 연계 방안과 사회적인 측면에서 기관 협력 네트워크 기반의 연계 방안을 제안하였다.
Blind channel identification and equalization attempt to identify the communication channel and to remove the inter-symbol interference caused by a communication channel without using any known trainning sequences. In this paper, we propose a blind adaptive channel identification and equalization algorithm with phase offset compensation for single-input multiple-output (SIMO) channel. It is based on the one-step forward multichannel linear prediction error method and can be implemented by an RLS algorithm. Phase offset problem, we use a blind adaptive algorithm called the constant modulus derotator (CMD) algorithm based on condtant modulus algorithm (CMA). Moreover, unlike many known subspace (SS) methods or cross relation (CR) methods, our proposed algorithms do not require channel order estimation. Therefore, our algorithms are robust to channel order mismatch.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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