When tag privacy is required in radio frequency identification (ID) system, a reader needs to identify, and optionally authenticate, a multitude of tags without revealing their IDs. One approach for identification with lightweight tags is that each tag performs pseudo-random function with his unique embedded key. In this case, a reader (or a back-end server) needs to perform a brute-force search for each tag-reader interaction, whose cost gets larger when the number of tags increases. In this paper, we suggest a simple and efficient identification technique that reduces readers computation to $O$(${\sqrt{N}}$ log$N$) without increasing communication cost. Our technique is based on the well-known "meet-in-the-middle" strategy used in the past to attack symmetric ciphers.
Recently, community computing has been proposed for group formation and group decision-making. However, legacy community computing systems do not support group need identification for ad hoc group formation, which would be one of key features of ubiquitous decision support systems and services. Hence, this paper aims to provide a multi-agent based methodology to enable nomadic community computing which supports ad hoc need identification and group formation. Focusing on supporting group decision-making of relatively small sized multiple individual in a community, the methodology copes with the following three characteristics: (1) ad hoc group formation, (2) context-aware group need identification, and (3) using mobile devices working in- and out-doors. NAMA-US, an RFID-based prototype system, has been developed to show the feasibility of the idea proposed in this paper.
Compared to ambient vibration testing, impact testing has the merit to extract not only structural modal parameters but also structural flexibility. Therefore, structural deflections under any static load can be predicted from the identified results of the impact test data. In this article, a signal processing procedure for structural flexibility identification is first presented. Especially, practical issues in applying the proposed procedure for structural flexibility identification are investigated, which include sensitivity analyses of three pre-defined parameters required in the data pre-processing stage to investigate how they affect the accuracy of the identified structural flexibility. Finally, multiple-reference impact test data of a three-span reinforced concrete T-beam bridge are simulated by the FE analysis, and they are used as a benchmark structure to investigate the practical issues in the proposed signal processing procedure for structural flexibility identification.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.202-211
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2021
Teachers play a key role in influencing students' school lives, but many researchers have tried to improve school satisfaction in various aspects. And counselors are a special type of Chinese university teachers, and not only have the characteristics of university teachers, but also have daily administrative management functions related to students' school life. In this paper, we demonstrated the effect of college counselors' ethical leadership and authentic leadership on school satisfaction among Chinese university students. In addition, it also verified the mediating effect of organizational identification in this process. As a result of empirical analysis, ethical leadership have both positive effect on organizational identification and school satisfaction. Similarly, authentic leadership also have positive impact on organizational identity and school satisfaction. In addition, organizational Identification has a positive effect on school satisfaction. Furthermore, organizational identification has also been proven to mediate the relationship between both two types of leadership and school satisfaction. Finally, we found that authentic leadership was more influential than ethical leadership in increasing school satisfaction levels.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권4호
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pp.39-50
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2020
The current number of international students is gradually increasing in the world due to their passion for study or exchange students programs related to be affiliated with their universities. Many international students have great hope for their successful life of studying abroad. The factors that play a key role in successful study abroad can be seen as life satisfaction in host country and career commitment. Therefore, this study suggested the way to improve students' life satisfaction and career commitment among Chinese international students in Korea. It focused on social identification as a core factor in improving international student life satisfaction and career commitment. In addition, it also focused on social support as a factor to increase social identification. According to the results of empirical analysis, it was verified that perceived social support improves social identification among international students. In addition, social identification improves their life satisfaction and career commitment. Therefore, the mediating effect of social identification was found to be significant in the relationship between perceived social support and life satisfaction and career commitment. This study was verified that if international students perceive social support, they can experience social identification. This process can eventually lead to life satisfaction and career commitment. Based on these results, it emphasized that the role and importance of social identification. Finally, the practical implications and future research directions were discussed.
Ginseng has been used as a popular herbal medicine in East Asia for at least two millennia. However, 20(R)-ginseng saponins, one class of important rare ginsenosides, are rare in natural products. 20(R)-ginseng saponins are generally prepared by chemical epimerization and microbial transformation from 20(S)-isomers. The C20 configuration of 20(R)-ginseng saponins are usually determined by 13C NMR and X-ray single-crystal diffraction. 20(R)-ginseng saponins have antitumor, antioxidative, antifatigue, neuroprotective, and osteoclastogenesis inhibitory effects, among others. Owing to the chemical structure and pharmacological and stereoselective properties, 20(R)-ginseng saponins have attracted a great deal of attention in recent years. In this study, the discovery, identification, chemical epimerization, microbial transformation, pharmacological activities, and metabolism of 20(R)-ginseng saponins are summarized.
A strain of bacterium producing antifungal antibiotic was isolated and identification of the strain was attempted. We could identify the bacterium as being a Bacillus sp., based on morphological observation, physiological characteristics, and 16S rDNA sequence analysis, thus leading us to designate the strain as Bacillus sp. AH-E-1. The strain showed potent antibiotic activity against phytopathogenic and human pathogenic fungi by inducing mycelial distortion and swelling and inhibiting spore germination. The antibiotic metabolite produced by the strain demonstrated excellent thermal and pH (2-11) stability, but was labile to autoclaving. From these results, we could find a broader antifungal activity of Bacillus genus. Isolation and characterization of the active agent produced by the strain are under progress.
This research is a key words analysis on Radio Frequency Identification. Key words were collected from Korean research papers in the electronic library DBpia. 700 papers published from 2001 to 2011 were included. The number of collected key words is 1460. The trend of publishing research papers was increased rapidly from 2005, reached peak at 2009 and decreased after 2010. Majority of key words were related to hardware, information technology and standardization. Selected 128 key words were analyzed and clustered by social network analysis to find a relationship among key words on RFID.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권4호
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pp.575-594
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2010
In this study, we propose a space search algorithm (SSA) and then introduce a hybrid optimization of fuzzy inference systems based on SSA and information granulation (IG). In comparison with "conventional" evolutionary algorithms (such as PSO), SSA leads no.t only to better search performance to find global optimization but is also more computationally effective when dealing with the optimization of the fuzzy models. In the hybrid optimization of fuzzy inference system, SSA is exploited to carry out the parametric optimization of the fuzzy model as well as to realize its structural optimization. IG realized with the aid of C-Means clustering helps determine the initial values of the apex parameters of the membership function of fuzzy model. The overall hybrid identification of fuzzy inference systems comes in the form of two optimization 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 polyno.mial type) and parameter identification (viz. the apexes of membership function). The structure identification is developed by SSA and C-Means while the parameter estimation is realized via SSA and a standard least square method. The evaluation of the performance of the proposed model was carried out by using four representative numerical examples such as No.n-linear function, gas furnace, NO.x emission process data, and Mackey-Glass time series. A comparative study of SSA and PSO demonstrates that SSA leads to improved performance both in terms of the quality of the model and the computing time required. The proposed model is also contrasted with the quality of some "conventional" fuzzy models already encountered in the literature.
The parameters of civil engineering structures have time-variant characteristics during their service. When extremely large external excitations, such as earthquake excitation to buildings or overweight vehicles to bridges, apply to structures, sudden or gradual damage may be caused. It is crucially necessary to detect the occurrence time and severity of the damage. The unscented Kalman filter (UKF), as one efficient estimator, is usually used to conduct the recursive identification of parameters. However, the conventional UKF algorithm has a weak tracking ability for time-variant structural parameters. To improve the identification ability of time-variant parameters, an adaptive UKF with forgetting factor (AUKF-FF) algorithm, in which the state covariance, innovation covariance and cross covariance are updated simultaneously with the help of the forgetting factor, is proposed. To verify the effectiveness of the method, this paper conducted two case studies as follows: the identification of time-variant parameters of a simply supported bridge when the vehicle passing, and the model updating of a six-story concrete frame structure with field test during the Yangbi earthquake excitation in Yunnan Province, China. The comparison results of the numerical studies show that the proposed method is superior to the conventional UKF algorithm for the time-variant parameter identification in convergence speed, accuracy and adaptability to the sampling frequency. The field test studies demonstrate that the proposed method can provide suggestions for solving practical problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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