Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.4
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pp.833-838
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2011
RFID system in manufacturing industry is used to collect, categorize, and process the data of products. To install RFID system for a large factory, a large amount of wired data communication network is necessary for RS232 communication. If the installed location of RFID system in the factory is changed or extended, a reinstallment is required for the already installed wired data network. A large amount of time/financial reinvestment is necessary for such reinstallation. By using wireless data communication network, however, the initial installation and reinstallation are very simple. In this paper, we implemented a wireless communication system and RFID system. We used the CC1020 chip for wireless communication system and EM4095 chip for RFID system. CC1020 chip enables highly-reliable data communication, and by setting a simple status register, it can switch between transmitting/receiving status and it can choose the desired frequency of either 400 MHz or 900 MHz. Also, Communication range is 50 m, if external antenna is used. EM4095 is a chip for RFID reader system with the carrier frequency of 125 KHz. This chip can implement the reader system by connecting a small number of components. And EM4100 was used for RFID system. EM4100 is read-only type. Atmega128 is used to control a wireless communication system and RFID system. We confirm that the system can communicate without error up to 50 m from sender. In the paper, the circuit diagram and operation program for CC1020 and RFID system are presented. The system used in the experiment is shown in pictures, and the data movement pattern of CC1020 is shown in the diagram, and the performance of each transmission method is presented.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.6
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pp.1183-1190
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2017
With the development of network and IT technology, people are searching and purchasing items they want, not bounded by places. Therefore, there are various studies on how to solve the scalability problem due to the rapidly increasing data in the recommendation system. In this paper, we propose an item-based collaborative filtering method using Tag weight and a recommendation technique using MapReduce method, which is a distributed parallel processing method. In order to improve speed and efficiency, the proposed method classifies items into categories in the preprocessing and groups according to the number of nodes. In each distributed node, data is processed by going through Map-Reduce step 4 times. In order to recommend better items to users, item tag weight is used in the similarity calculation. The experiment result indicated that the proposed method has been more enhanced the appropriacy compared to item-based method, and run efficiently on the large amounts of data.
As RFID tag prices have rapidly been declining because of the advance of RFID technology, each tag is attached to an individual item, not a packing box only, for managing the item much more precisely. However, some mechanisms are essential to handle a very large amount of tag data quickly because readers and middlewares processing RFID data have limited hardware resources. In this paper, we design and implement a new mobile agent-based distributed software tools to satisfy this requirement efficiently. These tools provide a convenient environment enabling required data to be pre-processed repeatedly in transit by transferring a mobile agent including its specified data collection policy to numerous mobile readers. This behavior can significantly reduce the elapsed time required for processing huge volumes of tag data at the readers and middlewares with their very high recognition rates compared with the existing one to process the data by fixed readers after having arrived at the destination
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.12A
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pp.1311-1319
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2007
This paper presents the VHDL implementation procedure of the passive RFID tag operating in Ultra High Frequency. The operation of the tag compatible with the EPCglobal Class1 Generation2(GEN2) protocol is verified by timing simulation after synthesis and implementation. Due to the reading range with relatively large distance, a passive tag needs digital processor which facilitates faster decoding, encoding and state transition for enhancement of an interrogation rate. In order to satisfy linking time, the pipe-line structure is used, which can minimize latency to serial input data stream. We also propose the sampling strategy to decode the Preamble, the Frame-sync and PIE symbols in reader commands. The simulation results with the fastest data rate and multi tags environment scenario show that the VHDL implemented tag performs faster operation than GEN2 proposed.
Radio Frequency Identification (RFID) is a common term for technologies using micro chips that are able to communicate over short-range radio and that can be used for identifying physical objects. RFID technology already has several application areas and more are being envisioned all the time. While it has the potential of becoming a really ubiquitous part of the information society over time, there are many security and privacy concerns related to RFID that need to be solved. This paper proposes a method which could protect private information and ensure RFID's identification effectively storing face feature information on RFID tag. This method improved linear discriminant analysis has reduced the dimension of feature information which has large size of data. Therefore, face feature information can be stored in small memory field of RFID tag. The proposed algorithm in comparison with other previous methods shows better stability and elevated detection rate and also can be applied to the entrance control management system, digital identification card and others.
Industry 4.0 is continuous automation by applying the latest smart technologies to traditional manufacturing industries. It means that large-scale M2M (Machine-to-Machine) communication and IoT (Internet of Things) technologies are well integrated to build efficient production systems by analyzing and diagnosing various issues without human intervention. Edge computing is widely used for M2M services that handle real-time interactions between devices at industrial machinery tool sites. Here, secure data transmission is required while interacting. Thus, this paper focused on a method of creating and maintaining secret key and security tag used for message authentication between end-devices and edge-device.
Supernovae classes have been defined phenomenologically, based on spectral features and time series data, since the specific details of the physics of the different explosions remain unrevealed. However, the number of these classes is increasing as objects with new features are observed, and the next generation of large-surveys will only bring more variety to our attention. We apply the machine learning technique of multi-label classification to the spectra of supernovae. By measuring the probabilities of specific features or 'tags' in the supernova spectra, we can compress the information from a specific object down to that suitable for a human or database scan, without the need to directly assign to a reductive 'class'. We use logistic regression to assign tag probabilities, and then a feed-forward neural network to filter the objects into the standard set of classes, based solely on the tag probabilities. We present STag, a software package that can compute these tag probabilities and make spectral classifications.
RFID (Radio Frequency Identification) is a next generation technology that will replace barcode. RFID can identify an object by reading ID inside a RFID tag using radio frequency. However, because a RFID tag replies its unique ID to the request of any reader through wireless communication, it is vulnerable to attacks on security or privacy through wiretapping or an illegal reader's request. The RFID authentication protocol has been studied actively in order to solve security and privacy problems, and is used also in tag search. Recently, as the number of tags is increasing in RFTD systems and the cost of data collection is also rising, the importance of effective tag search is increasing. This study proposed an efficient search method that solved through ta9 group the problem of large volume of database computation in Miyako Ohkubo's hash chain mechanism, which meets requirements for security and privacy protection. When we searched first the group of tags with access rate of 5 or higher in a database with 100,000 records, search time decreased by around 30%.
Collisions between tags greatly reduce the identification speed in radio frequency identification (RFID) systems and increase communication overhead. In particular for an active RFID system, tags are powered by small batteries, and a large number of re-transmissions caused by collisions can deteriorate and exhaust the tag energy which may result in missing tags. An efficient collision-free arbitration protocol for active RFID systems is proposed in this paper. In this protocol, a new mechanism involving collision detection, collision avoidance, and fast tag access is introduced. Specifically, the pulse burst duration and busy-tone-detection delay are introduced between the preamble and data portion of a tag-to-reader (T-R) frame. The reader identifies tag collision by detecting pulses and transmits a busy tone to avoid unnecessary transmission when collision occurs. A polling process is then designed to quickly access the collided tags. It is shown that the use of the proposed protocol results in a system throughput of 0.612, which is an obvious improvement when compared to the framed-slotted ALOHA (FSA) arbitration protocol for ISO/IEC 18000-7 standard. Furthermore, the proposed protocol greatly reduces communication overhead, which leads to energy conservation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.9B
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pp.1295-1304
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2010
This paper proposes a fault-tolerant data aggregation which provides energy efficient and reliable data collection in wireless sensor networks. The traditional aggregation scheme does not provide the countermeasure to packet loss or the countermeasure scheme requires a large amount of energy. The proposed scheme applies caching and re-transmission based on the track topology to the adaptive timeout scheduling. The proposed scheme uses a single-path routing based on the traditional tree topology at normal, which reduces the dissipated energy in sensor nodes without any countermeasure against packet loss. The proposed scheme, however, retransmits the lost packet using track topology under event occurrences in order to fulfill more accurate data aggregation. Extensive simulation work under various workloads has revealed that the proposed scheme decrease by 8% in terms of the dissipated energy and enhances data accuracy 41% when the potential of event occurrence exists as compared with TAG data aggregation. And the proposed scheme decrease by 53% in terms of the dissipated energy and shows a similar performance in data accuracy when the potential of event occurrence exists as compared with PERLA data aggregation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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