The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.6B
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pp.585-594
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2009
Efficient filtering is an important factor in RFID system performance. Because of huge volume of tag data in future ubiquitous environment, if RFID readers transmit tag data without filtering to upper-layer applications, which results in a significant system performance degradation. In this paper, we provide an efficient filtering technique which operates on RFID air protocol. RFID air protocol filtering between tags and a reader has some advantages over filtering in readers and middleware, because air protocol filtering reduces the volume of filtering work before readers and middleware start filtering. Exploiting the air protocol filtering advantage, we introduce a geometrical algorithm for generating air protocol filters and verify their performance through simulation with analytical time models. Results of dense RFID reader environment show that air protocol filtering algorithms reduce almost a half of the total filtering time when compared to the results of linear search.
We design a filtering management scheme with synchronization function under a realtime RFID middleware system for larger-scale data processing. The application interface(AI) is to support a various access protocol, HTTP, XML, JMS, and SOAP for the RFID applications. Generally, the synchronization problem is occurred in multiple accessing of clients for single filtering file. In this paper, we implement a filtering management scheme supporting the synchronization using the filter management process, and then demonstrate the RFID middleware filtering scheme.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.5A
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pp.517-525
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2006
In this paper, we present a high-speed RFID data filtering engine designed to carry out filtering under the conditions of massive data and massive filters. We discovered that the high-speed RFID data filtering technique is very similar to the high-speed packet classification technique which is used in high-speed routers and firewall systems. Actually, our filtering engine is designed based on existing packet classification algorithms, Bit Parallelism and Aggregated Bit Vector(ABV). In addition, we also discovered that there are strong temporal relations and redundancy in the RFID data filtering operations. We incorporated two kinds of caches, tag and filter caches, to make use of this characteristic to improve the efficiency of the filtering engine. The performance of the proposed engine has been examined by implementing a prototype system and testing it. Compared to the basic sequential filter comparison approach, our engine shows much better performance, and it gets better as the number of filters increases.
Radio Frequency Identification(RFID) technology is set to play an essential role in object tracking or supply chain management systems. New challenges for RFID data management are needed in the RFID applications. RFID data are generated quickly and automatically, and can be used for object tracking, or for real-time monitoring. These applications are mostly associated with the timestamps when the events happen. In this paper, we propose a temporal RFID data model to maintain the history of events and state changes and to monitor the states of RFID objects. Also we propose data filtering method of non active data based on temporal RFID data model. This data model involves essential basic operations for RFID data. We show increased query performance through the data filtering method of non active data.
Data filtering is an essential task for improving the energy efficiency of radiofrequency identification (RFID) networks. Among various energy-efficient approaches, clustering-based data filtering is considered to be the most effective solution because data from cluster members can be filtered at cluster heads before being sent to base stations. However, this approach quickly depletes the energy of cluster heads. Furthermore, most previous studies have assumed that readers are fixed and interrogate mobile tags in a workspace. However, there are several applications in which readers are mobile and interrogate fixed tags in a specific area. This article proposes a model for dynamic clustering-based data filtering (DCDF) in mobile RFID networks, where mobile readers are re-clustered periodically and the cluster head role is rotated among the members of each cluster. Simulation results show that DCDF is effective in terms of balancing energy consumption among readers and prolonging the lifetime of the mobile RFID networks.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.8B
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pp.822-829
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2009
A reader protocol is an interface between a host and RFID readers. There are several standards for reader protocol such as EPCglobal Low Level Reader Protocol (LLRP) 1.0.1, EPCglobal Reader Protocol (RP) 1.1, and ISO/IEC 15961/15962. Unfortunately, these standards focus on the passive RFID system, and so they are not appropriate for the active RFID system. In this paper, we implemented an efficient reader protocol for the active RFID system, which is based on EPCglobal LLRP 1.0.1, but smoothing/filtering functions of EPCglobal RP 1.1 are added. This protocol is designed to configure air interface parameters for active RFID readers and tags. It can reduce the amount of data transfer between the reader and host by filtering function, and can improve the performance of tag collection by smoothing function. In addition, it can remove inefficiency caused by tag memory data change according to the standards of ISO/IEC 15961/15962. In the real-world environment, we evaluated the performance of our implemented reader protocol using one RFID reader and 45 tags.
Recently, location systems using RFID technology have been studied in indoor environments. However, the existing techniques require high computational cost to compute the location of a moving object because they compare the location proximity of all reference tags and objects. In this paper, we propose an RFID based location positioning scheme using event filtering, which reduces the computation cost of calculating the locations of moving objects while maintaining the accuracy of location estimation. In addition, we propose an incremental location update policy to reduce the location update cost for moving objects. We also compare the proposed scheme with one of the localization schemes, LANDMARC using a performance evaluation. As a result, the proposed scheme outperforms LANDMARC in terms of the computational cost of location estimation. The proposed scheme also reduces the cost of location update by using the RFID-based update policy.
Kabir, Muhammad Ashad;Ryu, Woo-Seok;Hong, Bong-Hee
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.3
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pp.113-122
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2008
In RFID system, Middleware collects and filters streaming data gathered continuously from readers to process applications requests. The enormous amount of data makes middleware in highly overloaded. Hence, we propose reader level filtering in order to reduce overall middleware load. In this paper, we consider reader filtering capability and define query plan to minimize number of queries for processing into middleware and reader level. We design and implement middleware system based on proposed query plan. We perform several experiments on implemented system. Our experiments show that the proposed query plan considerably improves the performance of middleware by diminishing processing time and network traffic between reader and middleware.
We implement the RFID middleware system based on XML for large-scale data processing. The Implemented middleware system are consist of the reader interface for tag data collection, the event manager for a data filtering, and application interface for the RFID application. The implemented RFID middleware system is to support both a fixed type's reader and portable type's reader. we analyze the middleware function with four application accessing protocol, HTTP, XML, JMS, and SOAP, and demonstrate a filtering speed in terms of CPU utilization.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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