KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.1
no.1
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pp.19-31
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2007
RFID tag is detected by an RFID antenna and information is read from the tag detected, by an RFID reader. RFID tag detection by an RFID reader is very important at the deployment stage. Tag detection is influenced by factors such as tag direction on a target object, speed of a conveyer moving the object, and the contents of an object. The water content of the object absorbs radio waves at high frequencies, typically approximately 900 MHz, resulting in unstable tag signal power. Currently, finding the best conditions for factors influencing the tag detection requires very time consuming work at deployment. Thus, a quick and simple RFID tag detection scheme is needed to improve the current time consuming trial-and-error experimental method. This paper proposes a back-propagation learning-based RFID tag detection prediction scheme, which is intelligent and has the advantages of ease of use and time/cost savings. The results of simulation with the proposed scheme demonstrate a high prediction accuracy for tag detection on a water content, which is comparable with the current method in terms of time/cost savings.
The RFID group proof is an extension of the yoking proof proving that multiple tags are scanned by a reader simultaneously. Existing group proof schemes provide only delayed tag loss detection which detects loss of tag response in a verification phase. However, delayed tag loss detection is not suitable for real-time applications where tag loss must be detected immediately. In this study, I propose a tag response loss detection scheme which detects loss of tag response in the proof generation process quickly. In the proposed scheme, the tag responds with the sequence number assigned to the tag group, and the reader detects the loss of the tag response through the sequence number. Through an experiment for indistinguishability, I show that the sequence number is secure against an analyzing message attack to distinguish between specific tags and tag groups. In terms of efficiency, the proposed scheme requires fewer transmissions and database operations than existing techniques to determine which tags response is lost.
This paper presents a novel collided tag signals's periodic characteristic based radio frequency identification (RFID) tag collision detection method for the ultra high frequency (UHF) RFID. The proposed method utilizes that periodicity of tag signals is maintained even under tag collision. In the proposed method, the correlation between received signal and reference edge signal is used. Simulation result shows that the detection performance using the proposed method is about 10 dB better than that of existing method. In addition, the detection performances with different magnitude difference, phase difference, delay, number of tags are analyzed.
Illegal gambling through online gambling sites has become a significant social problem. The development of Internet technology and the spread of smartphones have led to the proliferation of illegal gambling sites, so now illegal online gambling has become accessible to anyone. In order to mitigate its negative effect, the Korean government is trying to detect illegal gambling sites by using self-monitoring agents or reporting systems such as 'Nuricops.' However, it is difficult to detect all illegal sites due to limitations such as a lack of staffing. Accordingly, several scholars have proposed intelligent illegal gambling site detection techniques. Xu et al. (2019) found that fake or illegal websites generally have unique features in the HTML tag structure. It implies that the HTML tag structure can be important for detecting illegal sites. However, prior studies to improve the model's performance by utilizing the HTML tag structure in the illegal site detection model are rare. Against this background, our study aimed to improve the model's performance by utilizing the HTML tag structure and proposes Tag2Vec, a modified version of Doc2Vec, as a methodology to vectorize the HTML tag structure properly. To validate the proposed model, we perform the empirical analysis using a data set consisting of the list of harmful sites from 'The Cheat' and normal sites through Google search. As a result, it was confirmed that the Tag2Vec-based detection model proposed in this study showed better classification accuracy, recall, and F1_Score than the URL-based detection model-a comparative model. The proposed model of this study is expected to be effectively utilized to improve the health of our society through intelligent technology.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.4
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pp.753-758
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2009
This paper is proposed the hardware structure and signal processing method of the RF-Tag based on heart sound to develop the mobile biomedical information device for the u-healthcare system. The RF-Tag in this study is consisted of a skin temperature sensor, a dynamic microphone for heart sound detection, Bluetooth communication to transmute healthcare data, and pulse period detection algorithm with adaptive gain controller. We experimented to evaluate performance of the RF-Tag in noisy environments. In addition, the RF-Tag has shown the good performance in the results of experiment. If the proposed methods in this study apply to design the u-healthcare device, we will be able to get the exact health data on real time in mobile environments.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.1
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pp.157-161
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2017
This paper introduce UHF miniaturized RFID tag antenna which is embedded on the seal-bolt or plastic bolt for automobile plate. To detect the illegal and un-registered car, the illegal automobile detection system has been developed using the seal-bolt UHF RIF tag antenna. The diameter of seal-bolt UHF tag is about 24mm, almost the same size as 100 Won coin. The simulated and measured reflection coefficient are compared, and the reading range patten is also measured. If seal-bolt tag is embedded on car plate, police can get information of automobile and detect illegal vehicles easily with the illegal automobile detection system.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.6
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pp.40-53
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2018
In smart card data, movement of railway passengers appears in order of smart card terminal ID. The initial terminal ID holds information on the entering station's tag-in railway line, the final terminal ID the exit station tag-out railway line, and the middle terminal ID the transfer station tag subway line. During the past, when the metropolitan city rail consisted of three public corporations (Seoul Metro, Incheon Transit Corporation, and Korail), OD data was expressed in two metrics of initial and final smart card terminal ID. Recently, with the entrance of private corporations like Shinbundang Railroad Corporation, and UI Corporation, inclusion of entering transfer line terminal ID and exiting transfer line terminal ID as part of Chain OD has become standard. Exact route construction using Chain OD has thus become integral as basic data for revenue allocation amongst metropolitan railway transport corporations. Accordingly, path detection in railway networks has evolved to an optimal path detection problem using Chain OD, hence calling for a renewed solution method. This research proposes an optimal path detection method between the initial terminal ID and final terminal ID of Chain OD terminal IDs within the railway network. Here, private line transfer TagIn/Out must be reflected in optimal path detection using Chain OD. To achieve this, three types of link-based optimum path detection methods are applied in order of 1. node-link, 2. link-link, 3. link-node. The method proposed based on additional path costs is shown to satisfy the optimal conditions.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.4
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pp.537-542
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2014
Track circuit is a simple electrical device which lies in the connection of the two rails by the wheels and axle of locomotives and rolling stock to short out an electrical circuit, used to detect the absence of a train on rail tracks. In railway signaling system, there are similar systems such as RFID and wheel sensor, GPS etc, are research and developing. Hybrid track circuit is using RFID antenna and reader on the cab and RFID tag on the sleeper. because of the safety in railway operation, tag detection of train position detection function in the hybrid track circuit needs high reliability. This paper studied tag recognition enhancement used tag angles.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.8A
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pp.683-690
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2011
The conventional sensor tag data filtering algorithm uses time window based data filtering for each tag data. However, this approach shows many performance problems such as low error and event detection rate and larger storage size requirement. In this paper, we propose a collaborative sensor tag data filtering algorithm to improve sensor data processing performance. simulation study shows that the proposed sensor tag filtering algorithm outperforms the conventional filtering algorithm in terms of the processing time, the size of required data storage memory and accuracy of error and event detection rate.
Small peptide tags such as c-myc, HA, or FLAG tag have facilitated efficient Western-blotting of proteins of interest especially when specific antibodies for the proteins are not available. However, the conventional Western-blotting requires the multi-steps process taking at least several hours up to two days. With examples of various applications, here we show a convenient and time-saving method for protein detection which employs a fluorescent chemical BDED and its binding peptide RC-tag. And we propose "Estern staining", as a standard term for protein detection method using fluorescent chemicals and their binding small peptide tags. Eastern staining may substitutes for the time-consuming "immuno-staining" in many versatile applications.
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