KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제1권1호
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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.
RFID 그룹증명은 다수의 태그가 동시에 스캔 되었음을 증명하는 요킹증명의 확장이다. 기존의 그룹증명 기법들은 태그응답의 손실을 검증단계에서 감지하는 지연된 태그손실 감지를 지원한다. 그러나 지연된 태그손실 감지는 태그의 손실을 즉각적으로 감지해야 하는 실시간 응용에는 적합하지 못하다. 이 연구에서 나는 태그의 손실을 빠르게 감지하는 새로운 태그응답손실 감지기법인 TRLD(Tag Response Loss Detection)를 제안한다. 제안기법에서 태그는 응답과 함께 시퀀스번호를 전송하며, 리더는 시퀀스번호를 통해 태그를 식별하는 과정 없이 태그응답의 손실을 감지한다. 안전성 분석에서는 메시지 비구별성 실험을 통해, 시퀀스번호가 특정태그와 태그그룹을 구분하려고 시도하는 메시지 분석 공격에 대해 안전하다는 것을 보인다. 효율성 측면에서 제안기법은 어떤 태그의 응답이 손실되었는지 확정하기 위해 기존의 기법보다 더 적은 수의 통신과 데이터베이스 연산을 요구한다.
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.
오늘날 온라인 도박 사이트를 통한 불법 도박이 큰 사회문제가 되고 있다. 인터넷 기술의 발전과 스마트폰 보급으로 시공간의 제약이 사라지고 불법 온라인 도박을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 되었기 때문이다. 이를 막기 위해 국내에서는 자체 모니터 요원의 탐지, '누리캅스'와 같은 제보 시스템 등을 활용해 불법 사이트를 탐지하고 있지만 이러한 수동적인 프로세스로는 인력부족 같은 한계로 모든 불법 사이트를 탐지하기 어려운 실정이다. 이에 여러 학자들이 인공지능 기반의 자동 불법 도박 사이트 탐지 기술을 연구해왔다. Xu et al. (2019)은 가짜 사이트들의 HTML Tag 구조에는 차별적인 특징이 있다는 점을 발견하였다. 이는 HTML Tag 구조가 불법 사이트를 탐지하는데 주요한 특징정보가 될 수 있음을 시사하지만, 불법 사이트 탐지 모델에 HTML Tag 구조를 반영하여 모형의 성능을 제고하고자 하는 연구는 지금까지 거의 시도되지 않았다. 이러한 배경에서 본 연구는 HTML Tag 구조를 특징화하여 모형의 성능을 향상시키고자 하였고, HTML Tag 구조를 적절하게 벡터화하기 위한 방법론으로 Doc2Vec을 변형한 Tag2Vec을 제안한다. Tag2Vec 기반 모델의 효과를 검증하기 위해 '더 치트'의 유해 사이트 목록과 Google 검색을 통한 정상 사이트 목록을 데이터 세트로 활용하여 실증분석을 수행하였다. 그 결과 비교 모델로 설정된 URL 기반 탐지 모델보다 본 연구에서 제안하는 Tag2Vec 기반 탐지 모델이 분류 정확도, Recall, F1_Score에서 모두 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안모델은 향후 지능형 기술을 통해 우리 사회의 건강도를 제고하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 위하여 생체 정보 단말기 개발에 있어 심음 신호를 기반한 RF-Tag의 하드웨어 구조와 신호처리 방법을 제안한 것이다. 본 연구에서의 RF-Tag는 체온 센서와 심음 검출을 위한 다이나믹 마이크로폰, 측정된 헬스정보를 전송하기 위한 블루투스 통신, 적응 이득제어기로 이루어진 심박 주기 검출 알고리즘으로 구성되어 있다. RF-Tag의 성능 분석을 위해 잡음환경에서 실험하였으며, 그 결과 우수한 성능을 보였다. 본 연구에서 제안한 방법을 u-헬스케어 단말기에 적용한다면, 모바일 환경에서도 실시간적으로 정확한 헬스 정보를 얻을 수 있을 것이라 사료된다.
본 논문은 UHF 대역의 소형 RFID 태그 Antenna를 설계하여 자동차 후방 번호판 봉인볼트나 고정용 볼트에 적용하여 자동차를 인식 하여서 대포차량을 포함한 불법 차량을 속출 할 수 있는 시스템을 구현 하였다. 해당 태그의 크기는 100원짜리 동전정도의 지름이 24mm 정도의 크기이며 태그의 반사계수와 인식거리를 측정하였다. 기존의 볼트형 태그보다 인식거리를 대폭 개선하였다. 이 볼트형 태그를 번호판에 부착하면 경찰은 차량의 정보를 쉽게 알아낼 수 있으며 더 나아가 차량관리 시스템을 통한 손쉬운 범죄차량 추적 및 검거가 용이하다.
교통카드자료에서 철도이용승객이동은 단말기ID 순서로 나타난다. 최초 단말기ID는 진입역사 Tag-In노선, 최종 단말기ID는 진출역사 Tag-Out노선, 중간 단말기ID는 환승역사 Tag노선정보를 각각 포함한다. 과거 3개 공사기관(서울교통공사, 인천교통공사, 한국철도공사)만 참여하던 수도권도시철도는 최초 및 최종 단말기ID로 표현된 OD만 존재했다. 최근 (주)신분당선, (주)우이-신설경전철 등 민자기관진입으로 진입환승노선 단말기ID와 진출환승노선 단말기ID가 포함된 Chain OD가 보편화되었다. Chain OD를 통한 정확한 경로구축과정은 수도권철도운송기관의 수입금배분의 기초자료로서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 따라서 지하철네트워크에서 경로탐색은 Chain OD에 대한 최적경로탐색의 문제로 전환되어 새로운 해법이 요구된다. 본 연구는 철도네트워크에서 단말기 Chain OD의 최초 단말기ID와 최종 단말기ID 간의 최적경로탐색기법을 제안하는 것이다. 이때 Chain OD에 민자노선환승 TagIn/Out를 반영하여 최적경로를 탐색하는 방안을 강구한다. 이를 위해 링크표지로 구축된 3가지 경로탐색기법( 1) 노드 - 링크, 2) 링크 -링크, 3) 링크 -노드 )을 순차적으로 적용하는 방안을 제안한다. 가산성경로비용을 토대로 제안된 기법이 최적조건을 만족함을 증명한다.
철도신호시스템에서 열차위치 검지기능은 선로의 레일을 전기회로의 일부분으로 사용하여 차륜에 의해 단락되어 열차의 유무를 검지하는 궤도회로, RFID와 차륜센서, GPS 등과 같은 여러 가지 방식으로 구현 연구가 되고 있다. 하이브리드 궤도회로는 안테나와 리더기를 차량에 설치하고, 태그를 침목위에 설치하여, 안테나에서 태그에 저장된 절대위치정보를 제어장치에 전송하여 열차위치를 인식하는 RFID 방식의 궤도회로이다. 열차위치검지기능에서 태그의 인식율은 열차운행의 안전에 직접적인 영향을 주게 되므로 고신뢰도를 요구한다. 본 논문에서는 방향각을 갖는 태그를 이용한 태그인식율의 향상에 관한 연구를 하였다.
센서 태그의 데이터는 태그 정보와 센싱 정보를 동시에 가지며 미들웨어 또는 상위 레벨에서의 필터링 및 가공이 필요하다는 특정을 가지고 있다. 기존의 필터링 알고리즘에서는 태그데이터와 센서 데이터를 각각 필터링하는 알고리즘이 주로 제안되었다. 그러나 센서 태그의 사용 요구는 점차 증가하고 있으며, 사용요구에 적합한 필터링을 위해서는 센싱 데이터와 RFID 데이터를 통합 처리할 수 있는 새로운 필터링 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 필터링 알고리즘에서는 각 태그의 시간 축에 대한 필터링만을 고려하는 것이 아니라 공간적으로 근접한 태그의 데이터도 함께 고려하여 필터링하여 오류 및 이벤트 검출의 정확성을 향상시키고 데이터의 대표값 저장으로 데이터 저장에 필요한 비용을 감소시킬 수 있다.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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