This study was conducted as a basic study for the selection of tags suitable for logistics management in the palletized unit-load unit and the development of various technologies to activate the palletized unit-load shipment of agricultural products through local APCs. Three types of passive RFID tags of UHF 900 MHz and one type of active RFID tag of 2.4 GHz band designed and manufactured through this study were used to analyze the receiving strength according to the tag's attachment location and distance of the palletized unit-load of agricultural products. In the passive RFID tag, there was a large difference in receiving strength by the tag's attachment location and a large amount of data loss depending on the distance within 30 m, whereas, in the active RFID tag, it was superior to the passive tags in terms of both receiving strength and data loss. Therefore, active tags are desirable from the perspective of multiple identification of warehouses with large spaces in relation to the application of RFID tags for palletized unit-loads of agricultural products, but the development of low-power technologies such as software wakeup power management as well as hardware to minimize battery power consumption is necessary.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38B
no.3
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pp.199-206
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2013
This paper proposes a modified tag collection algorithm that improves the drawback of the identified slot scan-based tag collection algorithm presented in a previous paper to improve the tag collection performance in active RFID systems. The previous identified slot scan-based tag collection algorithm is optimized in situations where all the tags store the fixed size of data, so it could not result in a good performance improvement with tags having the variable size of data. The improved tag collection algorithm proposed in this paper first collects the slot size information required for the data transmission from each tag via the identified slot scan phase, and then performs the tag collection phase using the information, which resolves the problem of the previous identified slot scan-based tag collection algorithm. The simulation results for performance evaluation showed that the proposed tag collection algorithm resulted in the almost same tag collection performance as the previous algorithm when all the tags have the same size of data and led a large improvement of the tag collection performance in ISO/IEC 18000-7 unlike the previous algorithm when each tag has a random size of data.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2004.11a
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pp.279-285
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2004
In the disease association study, the tagSNP selection problem is important at the view of time and cost. We developed the new tagSNP selection system that has also facilities for the haplotype reconstruction and missing data processing. In our system, we improved biological meanings using LD coefficients as well as dynamic programming method. And our system has capability of processing large -scale dataset, such as the total SNPs on a chromosome. We have tested our system with various dataset from daly et al., patil et al., HapMap Project, artificial dataset, and so on.
To apply active RFID technology in the various kinds of industry, it needs to quickly transmit a large amount of data. ISO/IEC 18000-7 standard uses the 433.92MHz as single channel system and its transmit rate is just 27.8kbps, that is insufficient for a large amount of data transmission. To solve this problem, we designed a new data transmission protocol using 2.4GHz band. The feature of designed protocol is not only making over 255bytes data messages using the Burst Read UDB but also efficiently transmitting it. To implement this protocol, we use Texas Instruments's SmartRF04 develop kit and CC2500 transceiver as RF module. As an evaluation of 63.75kbytes data transmission, we demonstrate that transmission time of Burst Read UDB has improved as 17.95% faster than that of Read UDB in the ISO/IEC 18000-7.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.3
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pp.34-41
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2009
This paper investigates the issue of efficient reading for sensor data of semi-passive sensor tag. The Cold Chain management system requires complete sensor data without data loss and the short processing time of reading sensor tag data. However, reading the sensed data could be interfered by RF environment such as a jamming, obstacle and so on. This study found that it could lead to loss of the sensed data and takes much time to read it when data loss is occurred. To solve this problem, we propose the transaction processing mechanism that guarantees efficient reading of the sensed data. To do this, we present the technique of dynamic packet size and technique of data recovery to execute read transaction. These techniques improve the reliability of reading operation as well as speed up of read process for the large capacity data. This paper contributes to the improvement of efficient reading of sensed data without any loss of data and large time required.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.7
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pp.89-95
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2009
This paper proposes a tag indexing scheme for RFID tag using spatial index. The tag being used for the inventory management and the tag's location is determined by the position of readers. Therefore, the reader recognizes the tag, which is attached products and thereby their positions can be traced down. In this paper, we propose hTag-tree( Hybrid Tag index) which manages RFID tag attached products. hTag-tree is a new index, which is based on tag's attributes with fast searching, and this tag index manages RFID tags using reader's location. This tag index accesses rapidly to tags for insertion, deletion and updating in dynamic environment. This can minimize the number of node accesses in tag searching comparing to previous techniques. Also, by the extension of MER in present tag index, it is helpful to stop the lowering of capacity which can be caused by parent node approach. The proposed index experiment deals with the comparison of tag index. Fixed Interval R-tree, and present spatial index, R-tree comparison. As a result, the amount of searching time is significantly shortened through hTag-tree node access in data search. This shows that the use of proposed index improves the capacity of effective management of a large amount of RFID tag.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.5
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pp.715-721
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2018
With the spread of mobile devices, the users of social network services or e-commerce sites have increased dramatically, and the amount of data produced by the users has increased exponentially. E-commerce companies have faced a task regarding how to extract useful information from a vast amount of data produced by the users. To solve this problem, there are various studies applying big data processing technique. In this paper, we propose a collaborative filtering method that applies the tag weight in the Apache Spark platform. In order to elevate the accuracy of recommendation, the proposed method refines the tag data in the preprocessing process and categorizes the items and then applies the information of periods and tag weight to the estimate rating of the items. After generating RDD, we calculate item similarity and prediction values and recommend items to users. The experiment result indicated that the proposed method process large amounts of data quickly and improve the appropriateness of recommendation better.
As RFID technology has been developed rapidly, its technical potential has it be widely used in many industrial fields. Particularly, in the physical distribution industry, the introduction of RFID has enormously contributed to effectively monitoring locations and information of products in real-time. Also, a significant decline in tag prices and RFID related technical competitiveness enabled each tag to be managed much more minutely by attaching it to an item, not a pallet nor a container. However, if a very large volume of tag data are continuously flowed into a RFID middleware with limited hardware resources, its entire data processing time may become considerably longer. Therefore, specific technologies are in great demand to handle and further to reduce the load of the middleware. In this paper, we proposed a mobile agent-based software module to efficiently reduce the load of the middleware by pre-processing a lot of tag data while items are in transit. Simulation results show that using the proposed software module considerably enhances the speed of processing tag data than otherwise. This behavior increases the tag recognition rate in a certain time limit and improves reliability of RFID middlewares.
Uptime of embedded processors for mobile devices are dependent on battery consumption. Especially the large portion of power consumption is known to be due to cache management in embedded processors. This paper proposes an energy efficient data cache structure for high performance embedded processors. High performance prefetching data cache issues prefetching instructions before issuing demand-fetch instructions based on reference predictions. These prefetching instruction bring reduction on memory delay by improving cache hit ratio, but on the other hand those increase energy consumption in proportion to the number of prefetching instructions. In this paper, we adopt tag history table on prefetching data cache for reducing energy consumption by minimizing parallel tag comparison. Experimental results show the proposed data cache improves performance on energy consumption as well as memory delay.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.15
no.3
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pp.159-165
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2015
The need for the recognition of music emotion has become apparent in many music information retrieval applications. In addition to the large pool of techniques that have already been developed in machine learning and data mining, various emerging applications have led to a wealth of newly proposed techniques. In the music information retrieval community, many studies and applications have concentrated on tag-based music recommendation. The limitation of music emotion tags is the ambiguity caused by a single music tag covering too many subcategories. To overcome this, multiple tags can be used simultaneously to specify music clips more precisely. In this paper, we propose a novel technique to rank the proper tag combinations based on the acoustic similarity of music clips.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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