• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권6호
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• pp.167-174
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• 2022

PIPO 경량 블록암호는 ICISC'20에서 발표된 암호이다. 본 논문에서는 32-bit RISC-V 프로세서 상에서 PIPO 경량 블록암호 ECB, CBC, CTR 운용 모드의 단일 블록 최적화 구현과 병렬 최적화 구현을 진행한다. 단일 블록 구현에서는 32-bit 레지스터 상에서 효율적인 8-bit 단위의 Rlayer 함수 구현을 제안한다. 병렬 구현에서는 병렬 구현을 위한 레지스터 내부 정렬을 진행하며, 서로 다른 4개의 블록이 하나의 레지스터 상에서 Rlayer 함수 연산을 진행하기 위한 방법에 대해 설명한다. 또한 CBC 운용모드의 병렬 구현에서는 암호화 과정에 병렬 구현 기법 적용이 어렵기 때문에 복호화 과정에서의 병렬 구현 기법 적용을 제안하며, CTR 운용모드의 병렬 구현에서는 확장된 초기화 벡터를 사용하여 레지스터 내부 정렬 생략 기법을 제안한다. 본 논문에서는 병렬 구현 기법이 여러 블록암호 운용모드에 적용 가능함을 보여준다. 결과적으로 ECB 운용모드에서 키 스케줄 과정을 포함하고 있는 기존 연구 구현의 성능 대비 단일 블록 구현에서는 1.7배, 병렬 구현에서는 1.89배의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제13권4호
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• pp.342-347
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• 2008

큰수지맨드라미의 사망률과 성장률에 관한 연구를 제주도 문섬에서 2003년 2월부터 2004년 10월까지 진행하였다. 수심 15 m에 서식하는 큰수지맨드라미 48개체를 형광 플래깅 테이프로 표시했으며, 이들을 1년 6개월 동안 약2개월 간격으로 모니터링 하였다. 연구기간동안 2개월 단위의 평균 사망률은 50.4%로 나타났으며, 여름 태풍 발생시점인 2003년 8-10월에는 84.6%로 최대치를 나타내었다. 개체크기에 따른 사망률 양상에서는 등급 I(${\leq}$10 cm) 개체들의 사망률이 등급 II(10 cm-20 cm)와 등급 III(>20 cm)보다 높게 나타났다. 각 계절에 따른 성장률의 차이가 뚜렷하게 나타나지는 않았으나 가을-겨울시기의 길이 성장률이 다른 시기보다 상대적으로 높게 나타났다. 전체 조사기간 동안의 평균 길이성장률은 2개월 동안 3 cm씩 성장하는 것으로 확인 되었으며, 2003년 8-10월에는 6.4 cm로 최대치를 보였다. 한편 직경의 성장은 2개월 동안 평균 0.3 cm가 증가하였으며, 2004년 4-6월에 1.4 cm로 최대치를 나타내었다. 제주도의 큰수지맨드라미 개체군은 매년 여름 태풍에 큰 영향을 받아 높은 사망률을 보이지만, 이후 어린개체들의 높은 가입률과 빠른 성장을 통하여 개체군을 유지하는 것으로 연구되었다.

• 수면정신생리
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• 제6권1호
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• pp.52-60
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• 1999

목 적 : 임상 뇌파의 비선형 분석시, 분석시간을 단축시킬 수 있는 방법과 보다 정확한 상관차원을 얻기 위한 새로운 알고리즘 고안을 시도하였다. 또 뇌파신호 분석을 위한 적절한 신호획득 조건을 결정하는 방법을 제시하기 위하여 여러 상이한 실험조건에서 상관차원을 계산하였으며, 여기서 얻은 결과를 이용하여 각 실험실마다 공통적으로 적용할 수 있는 표준화된 실험 조건을 결정하고자 하였다. 방 법 : 임의의 한 개인을 대상으로 13개의 두피전극에서 얻은 뇌파신호를 대상으로 하였다. 12비트 해상도에서 1000 헤르츠로 32초간 얻은 뇌파신호를 디지털화 하여 각 전극당 32000개의 시계열자료를 얻었다. 이 자료를 10, 20, 30초 간격의 시간단위로 나누고, 각각에 대해 1000, 500, 250, 125, 62.5 Hz 등 5가지 신호추출조건을 달리 하여 각 전극마다 총 15개의 시계열 자료를 만들었다. 여기에 상관차원 계산시간 단축을 위해 고안된 계산 알고리듬 및 상관차원 추정 정확도를 개선하기 위해 적용한 최소절단자승기법을 적용하여 상관 차원을 계산하였다. 이렇게 얻은 상관차원 결과를 신호획득시간과 신호추출빈도에 따라 비교하였다. 또 로그연산을 비트 연산으로 바꾸어 계산시간 단축의 효과를 평가하였으며, 최소 절단자승기법과 최소자승추정기법을 비교하였다. 결 과 : 신호추출시간이 증가함에 따라 상관차원의 값도 통계적으로 유의하게 증가하는 양상을 보였다. 신호추출빈도가 62.5Hz일때는 신호추출시간에 무관하게 높은 상관차원값을 나타냈으나 그밖의 빈도에서는 유사한 상관차원값을 보였다. 본 연구에서 고안된 계산 알고리듬은 종래 사용하던 알고리듬에 비해 통계적으로 유의한 계산시간 단축효과를 보였다. 또 종래의 방법인 최소자승추정에 의한 상관차원에 비하여 본 연구에 적용된 최소절단자승추정법은 보다 안정된상관차원 값을 추정하였다. 결 론 : 본 연구는 다량의 뇌파 시계열 자료를 분석하는데 신속하고 보다 정확한 상관차원 추정에 알맞는 분석방법을 제공하였다. 또한 뇌파 시계열 자료의 상관차원 계산시 12비트의 해상도에서 125Hz의 신호추출빈도로 20초간 뇌파신호를 획득하면 적정한 수준의 상관차원을 계산할 수 있음을 보였다.

• 한국작물학회지
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• 제68권4호
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• pp.438-444
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• 2023

본 연구는 IRG의 파종 시기에 가을 장마로 파종 시기가 지연되는 문제점을 이앙 재배로 보완하고자 IRG의 이앙시기 및 재식 밀도에 따른 생육 및 종실 수량 특성에 결과이다. 1. 이앙 시기는 10월 20일, 10월 30일 그리고 11월 10일에 하였으며, 재식 밀도는 3.3 m2 당 50주, 70주와 80주로 설정하였다. 2. 초장, 엽면적지수, 군락피복률은 이앙 시기에 따라서 유의한 차이를 보였고, 특히 10월 20일 이앙이 10월30일과 11월 10일 이앙에 비해 높았다. 재식 밀도간에는 유의한 차이를 보이지 않았다. 3. 월동 전후 경수와 건물중 차이는 10월 20일이 10월 30일과 11월 30일에 비해 높았다. 4. 수량구성요소에서 단위 면적당 이삭수, 건물중 및 종실수량이 10월 20일 이앙이 다른 이앙일에 비해 높았고 1000립중 차이는 나지 않으며, 재식밀에서는 70주와 80주간에는 이삭수, 건물중 및 종실 수량 차이는 보이지 않았지만 50주가 다소 낮았다. 5. 안정적인 종자 생산을 위해서는 11월 이전과 70주와 80주로 이앙을 하게 되면 월동전 개체 확보가 경수로 이어져서 수량 확보를 기대 할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제2권2호
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• pp.27-44
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• 1999

한국에서 제작되고 있는 수치지도들은 종류도 다양하고 담고 있는 내용도 매우 많은데, 제작비용과 갱신상의 어려움을 줄이기 위하여 이미 전국적으로 완성된 1:5,000축척의 수치지도를 전국적인 기본도로 하고 포함되어 있는 속성정보를 되도록 많이 축소시켜서 미국의 타이거화일과 같이 간편히 이용될 수 있도록 하는 것이 좋다고 본다. 수치지도에 포함되어 있는 속성정보들은 많은 부분이 토지이용자료라고 볼 수 있는데, 이들은 각 지방자치단체에서 따로 토지이용정보시스템을 구축하여 전산화시키고 자주 갱신시켜서 필요에 따라 수치지도에 결합시키면 더 나을 것이라고 본다. 또한 시대의 흐름에 따라 센서스의 내용, 방법, 종류가 다양화되어야 한다고 보는데, GIS가 센서스와 결합됨으로 인하여 센서스가 좀더 신뢰성있고 효율적으로 이루어 질 수 있다고 보며, 또한 중요한 것은 인구주택총조사의 기본 발표단위를 현재의 읍, 면, 동에서 좀더 세분화된 센서스트랙과 블락그룹으로 결정하고 이용하는 것이 도시분석에 있어서나 공공서비스공급계획 등을 세우는데 있어서 좀 더 유용할 수 있다는 것이다. 이러한 분석단위의 결정은 인구수, 물리적 경계, 경제사회적 요소, 전통 등을 감안하여 신축성있게 결정하되 센서스트랙은 인구를 5,000명, 블락그룹은 1,500명 정도를 기준으로 하고, 한 개의 센서스트랙에 1~9개의 블락그룹이 포함되도록 한다. GIS와 결합되어 도시분석에 이용될 수 있는 자료들은 그 이외에도 각종 경제사회센서스, 행정기관의 각종 토지이용 및 인허가자료, 또한 여러 종류의 표본조사자료가 있을 수 있다. 이러한 자료들이 GIS의 여러 기능과 함께 수치지도와 결합되어 여러 가지로 연산이 되고 표현이 되며 각종 도시분석에 이용될 수 있도록 그 방법들이 많이 개발되고 있는데, 센서스트랙과 블락그룹의 존재는 이러한 도시분석 뿐만이 아니라 공공서비스제공의 효율성을 위해서도 필요하다고 본다.

• 과학교육연구지
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• 제36권2호
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• pp.381-393
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• 2012

이번 연구를 통해 고등학교 1,2학년 학생들이 학습하는 2009 개정 교육과정 화학 I 검정 교과서 4종을 선정하여 과학적 지식 외에 어떠한 STEAM 요소를 포함하고 있는지 분석하였다. 각 단원별, 출판사 별, 교과서의 영역별로 포함된 STEAM 요소의 종류와 수는 어떻게 다르게 나타나는가에 관한 연구 문제를 선정하고 결과를 분석해 보았다. 현 교과서의 내용과 잘 맞지 않는 STEAM 요소의 새로운 하위요소들을 정하고, 새로운 분류 틀을 만들어 그 분류틀을 기준으로 분류 하였다. 먼저 예술 분야의 경우 방법적인 면에서의 예술 분야를 '표현예술'로 만화, 토의, 역할놀이의 하위요소를 가지며 내용적인 면에서의 예술 분야를 '문화예술'로 사회문화, 과학자 이야기, 인류의 역사, 직업탐구, 미술의 하위 요소를 갖는다. 기술과 공학요소는 서로 분류하기 어려우므로 '기술공학' 이라는 하나의 분야로 통일하고, '과학적 내용을 활용한 기술'과 '과학적 발전에 활용된 기술'의 두 가지 하위 요소를 포함한다. 마지막으로 수학요소는 수, 연산, 단위변환, 구조모형의 하위 요소를 갖는다. 또한 교과서에 포함된 STEAM요소의 교과서 안의 위치영역을 도입부, 본문, 보충자료의 세 영역으로 분류하고, 본문의 경우 내용과 탐구영역으로 세분화 하여 분석하였다. 분석 결과 대부분의 교과서가 개정 교육과정의 의도를 파악하여 다른 분야를 통해 학습이 일어나게 하기위해 STEAM 요소를 포함 하고 있었다. 그러나 교과서 별로 활용하는 학습 방법이 제한되어 있으며, 교과서의 종류에 따라 조금 다르게 나타났다. 또한 포함하고 있는 세부요소의 종류는 전체 14종류 밖에 되지 않으며, 그것도 교과서 별로 몇 가지 요소에 집중돼는 경향을 나타내는 것으로 보아 현재 화학교육에서 활용되는 STEAM 교육에는 한계가 있는 것으로 보인다. 단원별로는 수업내용에 따라 포함된 STEAM 요소가 다르게 나타났는데, 많은 수의 STEAM 요소가 I단원에 포함되어 있는 것으로 보아 수업 내용에 수학, 역사 들이 포함되어 있지 않는 경우 STEAM 요소가 포함되기 어려움을 알 수 있었다. 마지막으로 영역별로 포함된 STEAM 요소의 경우 요소들이 대부분이 보충자료 영역에 포함되어 있고, 그 요소가 문화 예술이 가장 많은 것으로 보아 실제적으로 화학 지식에 대한 활용적인 면에만 STEAM이 활용되며 화학지식에 대한 접근 방법적 융합교육이 매우 부족함을 알 수 있었다. 현재, 국내 교육계에서 STEAM 교육에 관해 주시하고 있는 만큼, 새로운 교육적 경향인 STEAM 교육이란 무엇인지에 관해 면밀히 탐구하고, STEAM 교육의 효과와 프로그램 및 교재 개발에 대한 엄밀한 연구가 필요하다. 이러한 연구들을 통해서 저학년들에게 집중되어 있는 융합교육을 전 학생들에게 확대하고, 궁극적으로 평생에 걸친 학습 시대에 스스로 활용 할 수 있게 될 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1218-1226
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• 2008

반도체 집적 기술의 발달과 컴퓨터에서 멀티미디어 기능의 사용이 많아지면서 보다 많은 기능들이 하드웨어로 구현되기를 원하는 요구가 증가되고 있다. 그래서 현재 사용되는 대부분의 32 비트 마이크로프로세서는 정수 곱셈기를 하드웨어로 구현하고 있다. 그러나 나눗셈기는 기존의 알고리즘인 SRT 알고리즘의 방식이 하드웨어 구현상의 복잡도와 느린 동작 속도로 인해 특정 마이크로프로세서에 한해서만 하드웨어로 구현되고 있다. 본 논문에서는 'w bit $\times$ w bit = 2w bit' 곱셈기를 사용하여 $\frac{N}{D}$ 정수 나눗셈을 수행하는 알고리즘을 제안한다. 즉, 제수 D 의 역수를 구하고 이를 피제수 N 에 곱해서 정수 나눗셈을 수행한다. 본 논문에서는 제수 D 가 '$D=0.d{\times}2^L$, 0.5<0.d<1.0'일 때, '$0.d{\times}1.g=1+e$, $e<2^{-w}$'가 되는 '$\frac{1}{D}$'의 근사 값 '$1.g{\times}2^{-L}$'을 가칭 상역수라고 정의하고, 상역수를 구하는 알고리즘을 제안하고, 이렇게 구한 상역수 '$1.g{\times}2^{-L}$'을 피제수 N에 곱하여 $\frac{N}{D}$ 정수 나눗셈을 수행한다. 제안한 알고리즘은 정확한 역수를 계산하기 때문에 추가적인 보정이 요구되지 않는다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 곱셈기만을 사용하므로 마이크로프로세서를 구현할 때 나눗셈을 위한 추가적인 하드웨어가 필요 없다. 그리고 기존 알고리즘인 SRT 방식에 비해 빠른 동작속도를 가지며, 워드 단위로 연산을 수행하기 때문에 기존의 나눗셈 알고리즘보다 컴파일러 작성에도 적합하다. 따라서, 본 논문의 연구 결과는 마이크로프로세서 및 하드웨어 크기에 제한적인 SOC(System on Chip) 구현 등에 폭넓게 사용될 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-10
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• 2013

RFID(Radio Frequency Identification)시스템은 하나의 RFDI리더, 다수의 RFID태그 장치들로 이루어진 비접촉방식의 근거리 무선 인식 기술이다. RFID태그는 자체적인 연산 수행이 가능한 능동형 태그와 이에 비해 성능은 떨어지지만 저렴한 가격으로 물류 유통에 적합한 수동형 태그로 나눌 수 있다. 데이터 처리 장치는 리더와 연결되어 리더가 전송받은 정보를 처리한다. RFID 시스템은 무선주파수를 이용해 다수의 태그를 빠른 시간에 인식할 수 있다. RFID시스템은 유통, 물류, 운송, 물품관리, 출입 통제, 금융 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 RFID시스템을 더욱 확산시키기 위해서는 가격, 크기, 전력소모, 보안 등 해결할 문제가 많다. 그 문제들 중에서 본 논문에서는 다수의 수동형 태그를 인식할 때 발생하는 충돌 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. RFID 시스템에서 다수의 태그를 인식하기 위한 충돌 방지 기법에는 확률적인 방식과 결정적인 방식 그리고 이를 혼합한 하이브리드 방식이 있다. 본 논문에서는 우선 기존에 있던 확률적 방식의 충돌방지기법인 알로하 기반 프로토콜과 결정적 방식의 충돌방지기법인 트리 기반 프로토콜에 대해 소개한다. 알로하 기반 프로토콜은 시간을 슬롯 단위로 나누고 태그들이 각자 임의로 슬롯을 선택하여 자신의 ID를 전송하는 방식이다. 하지만 알로하 기반 프로토콜은 태그가 슬롯을 선택하는 것이 확률적이기 때문에 모든 태그를 인식하는 것을 보장하지 못한다. 반면, 트리 기반의 프로토콜은 리더의 전송 범위 내에 있는 모든 태그를 인식하는 것을 보장한다. 트리 기반의 프로토콜은 리더가 태그에게 질의 하면 태그가 리더에게 응답하는 방식으로 태그를 인식한다. 리더가 질의 할 때, 두 개 이상의 태그가 응답 한다면 충돌이라고 한다. 충돌이 발생하면 리더는 새로운 질의를 만들어 태그에게 전송한다. 즉, 충돌이 자주 발생하면 새로운 질의를 자주 생성해야하기 때문에 속도가 저하된다. 그렇기 때문에 다수의 태그를 빠르게 인식하기 위해서는 충돌을 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘이 필요하다. 모든 RFID태그는 96비트의 EPC(Electronic Product Code)의 태그ID를 가진다. 이렇게 제작된 다수의 태그들은 회사 또는 제조업체에 따라 동일한 프리픽스를 가진 유사한 태그ID를 가지게 된다. 이 경우 쿼리 트리 프로토콜을 이용하여 다수의 태그를 인식 하는 경우 충돌이 자주 일어나게 된다. 그 결과 질의-응답 수는 증가하고 유휴 노드가 발생하여 식별 효율 및 속도에 큰 영향을 미치게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 충돌 트리 프로토콜과 M-ary 쿼리 트리 프로토콜이 제안되었다. 하지만 충돌 트리 프로토콜은 쿼리 트리 프로토콜과 마찬가지로 한번에 1비트씩 밖에 인식을 못한다는 단점이 있다. 그리고 유사한 태그ID들이 다수 존재할 경우, M-ary 쿼리 트리 프로토콜을 이용해 인식 하면, 불필요한 질의-응답이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 M-ary 쿼리 트리 프로토콜의 매핑 함수를 이용한 m-비트 인식, 맨체스터 코딩을 이용한 태그 ID의 충돌정보, M-ary 쿼리 트리의 깊이를 하나 감소시킬 수 있는 예측 기법을 이용하여 성능을 향상시킨 적응형 M-ary 쿼리트리 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 트리기반의 프로토콜과 제안하는 기법을 동일한 조건으로 실험하여 비교 분석 하였다. 그 결과 제안하는 기법은 식별시간, 식별효율 등에서 다른 기법들보다 성능이 우수하다.