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영상 보안통신을 위한 적응적인 데이터 은닉 기술 (Adaptive Data Hiding Techniques for Secure Communication of Images)

  • 서영호;김수민;김동욱
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권5C호
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    • pp.664-672
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    • 2004
  • 본 논문에서는 대용량의 대역폭을 이용한 무선 데이터통신 장치들이 널리 보급됨에 따라 사용자들은 영상과 비디오 같은 풍부한 대중매체를 다양한 환경에서 더욱 많이 사용하게 되었다. 최근 컨텐츠들은 유료화 형태로 서비스되고 있고 컨텐츠 자체가 개인의 정보를 담고 있어 통신의 보안성을 유지할 필요성이 있다. 그러나 많은 계산 양과 연산능력을 요구하는 기존의 보호 방식은 사용자원에 제약을 받는 이동통신 환경의 무선통신이나 내장형 기기들에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 영상 데이터를 부분적으로 암호화하여 자원이 제한된 무선 통신에서 양방향으로 영상 데이터의 안전하고 효율적인 통신을 가능하게 하는 기술을 제안하고자 한다. 암호화 기법은 양자화를 통해 암호화 정보의 소실이 없으면서 영상의 압축비를 유지하기 위래서 양자화와 엔트로피 코딩 사이에서 수행되고 부대역의 선택, 데이터의 비트 선택, 그리고 데이터 비트 무작위 선택 둥의 3가지 데이터 선택 방법을 제안하여 사용한다. 제안된 방법으로 안전한 통신을 위해서 다수의 영상에 적용하였고 추가적으로 제안된 방법이 무선 환경에서 사용되었을 경우에 대한 효율성 여부와 암호화하는 데이터 양과 계산양의 상보적인 관계를 나타내었다. 영상에 대한 실험은 500가지 다양한 영상을 대상으로 수행하였는데 제안된 방법을 통한 암호화 율은 원 영상의 0.0244%에서 0.39%에 해당하고 암호화 된 영상의 PSNR(peak signal to noise ratios)은 7.5㏈에서 9.5㏈ 범위를 보였다. 또한, 시각적인 테스트를 통해서 적은 계산 양으로 높은 암호화 효율을 얻을 수 있음을 확인하였다.이하로 거의 아침을 먹지 않았다고 응답한 사람이 수학능력 평가점수가 가장 좋지 않았다. 한편 아침식사는 비만정도(BMI)에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 6. 균형 잡힌 식사를 규칙적으로 하고 채소류와 과일, 콩류와 유제품 등을 매일 먹는 소위 식습관이 좋은 사람이 수학능력평가점수가 좋은 것으로 나타났다. 위의 결과로 볼 때 건강에 가장 중요한 식사라고 인식하고 있으나 결식률이 높은 아침 식사를 청소년들이 맛있게 할 수 있는 방안을 마련해야 할 것이다. 그리고 아침식사의 결식이 학생의 학업성취도와 무관하지 않음이 밝혀졌으므로 청소년의 아침결식에 대한 세부적인 연구조사와 이를 개선할 수 있는 학교 아침급식 프로그램 도입 등이 필요하다고 사료된다. 또한 결식은 건강에 대한 자신감에 큰 영향을 주는 것으로 나타났으므로 규칙적인 식사와 1일 3식에 대한 중요성을 인식시킬 수 있는 영양교육을 실시하여야 할 것이다. 균형 잡힌 식사를 규칙적으로 하고 채소류와 과일, 콩류와 유제품 등을 매일 먹는 소위 식습관이 좋은 사람이 수학능력평가점수가 좋은 것으로 나타난 반면 비만정도(BMI)에는 영향을 주지 않는 것으로 나타났으므로 청소년 각자의 식습관 및 식품 섭취에 대한 관심을 고취시킬 필요가 있다고 생각된다.d with an MR peak in the vicinity of the coercive field. The low-field tunnel-type MR characteristics of thin films deposited on different substrates originates from the behavior of grain

자연환경 평가 -II. 국내 자연공원과 울릉도의 식물군을 이용하여- (Assessment of Natural Environment - II. Based on the Plant Taxa of the Natural Parks and Ulleung island-)

  • 김철환;이희천
    • 환경생물
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    • 제19권1호
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    • pp.49-58
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    • 2001
  • 여러 자연공원의 환경을 비교ㆍ분석하기 위하여 분포범위에 따라 5개의 등급으로 구분된 환경평가를 위한 식물군을 이용하였다. 식물군의 각 등급의 중요도에 따라 V등급을 구성하는 식물에는 20점, W등급 10점, III등급 5점, II등급 3.3점 그리고 I등급의 식물군에는 2.5점의 점수를 각각 부여하였다. 조사된 자연공원지역의 식물군에 따른 전체 평가점수의 순서는 한라산, 설악산, 지리산, 덕유산, 울릉도, 소백산, 오대산, 팔공산, 치악산, 태백산, 속리산, 주왕산, 가야산, 두륜산, 계룡산, 북한산, 내변산, 월악산, 내장산, 청량산, 내 연산, 명지산, 조계산, 무등산, 월출산, 금오산, 주흘산, 비슬산, 황매산, 장안산, 선운산, 모악산, 선암산, 칠갑산 및 기백산 순으로 나타났다. 상대적으로 식물군에 따른 자연환경은 1,000점 이상을 얻는 한라산-덕유산은 아주 우수한 것으로 평가되며 700-1000점을 얻는 울릉도-오대산은 비교적 우수하고 500-700점을 얻는 팔공산-가야산은 우수하다고 판단하였다. 그리고 300-500점을 얻는 두륜산-무등산은 보통으로 평가하였으며 300점 이하의 점수를 얻는 월출산-기백산은 열세 지역으로 평가할 수 있었다. 일반적으로 국립공원의 식물군의 평가점수가 도립과 국립공원보다는 높은 것으로 나타났다. 한편, 울릉도는 총 150개의 환경평가를 위한 식물군이 분포하고 그에 따른 평점은 882.9점으로 집계되어 IUCN의 기준에 따른 환경부의 자연생태계 보전형에 포함되는 것으로 예상되었다. 아울러 여러 자연환경을 감안하면 자연풍경자원 우수형에도 포함되는 것으로 나타났다. 따라서 울릉도는 다른 국립공원과 비교해 손색이 없는 것으로 판단되어 국립공원으로의 지정을 적극적으로 검토해야 할 것으로 보였다.의 우수성의 판단을 의미하는 편견에 미치는 영향력이 가장 크게 나타났다.안을 통해 기밀성 침해의 우려가 있는 메시지 명령어를 차단하고, 기능 명령어 차단에 의한 자원의 기밀성을 해결하였다.성 다한증 발생을 비교한 결과 교통가지 절제술에서 보상성 다한증 발생의 유의한 감소를 보여 보상성 다한증을 감소시키기 위해서는 교통가지 절제술이 우수함을 알 수 있었다.게 나타났다. 그러므로 식도열공을 통한 식도절제술은 주변 장기에 침범이 없고 암의 길이가 비교적 짧고 술 전 전신상태가 좋지 않아 호흡기계 합병증 등이 우려되는 환자에게 선택적으로 시행한다면 좋은 결과를 얻을 수 있으리라 사료된다. 그리고 두 술식은 집도외간의 기호와 경험에도 좌우될 수 있다고 하겠다.<0.05), 면류(p<0.01)와 종류별로는 덮밥, 짜장밥(p<0.01), 해장국, 컵라면(p<0.05) 등에 대해 유의한 차이가 있었으며 모두 26세 이상이 가장 많이 이용하는 것으로 조사되었다. 즉석가공식품을 접하게 된 동기는 'TV광고', '호기심 ', '친구/가족들의 권유와 소개', '신문이나 잡지광고', '인터넷광고 및 홍보' 등의 순이었으며, 즉석가공식품의 구매장소로는 '편의점'을 가장 많이 이용하였고 그 다음으로 '동네 인근슈퍼', '대형마트', '백화점 ' 등의 순으로 나타났다. 위의 결과로 볼 때 즉석가공식품의 이용률이 계속적으로 증대되고 있으나 남자가 여자보다 또는 비조리전공학생이 조리관련전공 학생보다 즉석가공식품을 선호하는 것으로 나타나 세분화 고객에 대한 제품 개발과 홍보방안을 고려 해 보아야 할 것으로 사료된다 또한 대학생들은 일부 즉석가공 식품에 대해서 상대적으로 기호도와 이용도가 높은 것으로 나타났는데, 대학생들의 인터넷 사용율이 높은 점을 이용한 인터넷상의 적극적인

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개선된 역수 알고리즘을 사용한 정수 나눗셈기 (The Integer Number Divider Using Improved Reciprocal Algorithm)

  • 송홍복;박창수;조경연
    • 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.

조선시대 봉은사 수륙재의 역사적 전개 (Historical development of The water and land ceremony performed by Bongeunsa temple in Joseon Dynasty)

  • 탁효정
    • 동양고전연구
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    • 제73호
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    • pp.119-151
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    • 2018
  • 본 논문은 봉은사의 기원과 조선시대 봉은사에서 설행된 수륙재의 역사적 의미를 고찰한 연구이다. 봉은사는 원래 경기도 광주군 학당동(오늘날의 선릉 능역 내)에 위치했던 견성암이라는 이름의 암자였다. 견성암의 창건시기는 불분명하나, 조선전기에 광평대군의 재암(齋庵)으로 지정되면서 크게 중창되었다. 광평대군부인 신씨는 남편의 무덤 근처에 있던 견성암에 70결의 대토지와 1000여 구의 노비를 시주하여 대찰(大刹)로 중창하였다. 이후 견성암은 견성사라는 이름으로 불리게 되었다. 1450년 성종의 능(선릉(宣陵))이 광평대군묘와 견성사가 위치한 곳에 들어서면서 광평대군묘는 인근의 대모산 자락으로 이장되었다. 하지만 견성사는 그대로 남아 성종의 능침사로 역할하게 되었고 절 이름은 봉은사로 개칭되었다. 1562년 중종의 능(정릉(靖陵))이 선릉 부근으로 이장되면서 봉은사는 선 정릉의 능침사를 겸하게 되었다. 1563년 순회세자가 요절한 뒤에는 세자의 원당이 봉은사 내에 마련되었다. 견성암 때부터 봉은사로 개칭된 이후까지 이 절에서는 수륙재가 계속 설행되었다. 하지만 수륙재의 성격은 시기별로 조금씩 달라졌다. 세조대부터 성종대까지 견성암과 견성사에서 설행된 수륙재는 광평대군과 세종, 소헌왕후의 명복을 비는 천도재의 성격과 왕실 및 사부대중의 안녕을 기원하는 대중법회의 성격을 동시에 지니고 있었다. 이후 연산군~명종대에 이르러 선정릉의 능침사로 역할할 당시 봉은사에서 설행된 수륙재는 왕의 천도재 성격이 강했다. 조선후기에도 봉은사는 순회세자의 원당으로 역할하였기 때문에 봉은사는 왕실 수륙재도량으로 계속 유지되었던 것으로 보인다. 또한 병자호란 이후 봉은사는 남한산성에서 전사한 희생자들을 위무하는 국행 수륙재도량으로도 역할하였다.

직원을 위한 내부마케팅이 기업의 시가 총액 변동률에 미치는 영향 분석: 잡플래닛 기업 리뷰를 중심으로 (An Analysis of the Internal Marketing Impact on the Market Capitalization Fluctuation Rate based on the Online Company Reviews from Jobplanet)

  • 최기철;이상용
    • 경영정보학연구
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    • 제20권2호
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    • pp.39-62
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    • 2018
  • 컴퓨터 연산능력의 향상과 데이터를 수집하고 가공해 분석이 가능하도록 데이터를 정형화 시키는 기술이 발달함에 따라, 소셜미디어 및 인터넷 공간에서 생산되는 다양한 텍스트 데이터를 수집하고 그것을 분석하는 시도가 늘고 있다. 본 연구는 이와 같은 기술의 발전과 새롭게 시도되고 있는 분석법을 활용해 텍스트 데이터를 분석하여 과거에 설문조사 방법을 통해 확인했던 "내부마케팅"의 효과를 기존과는 다른 방식으로 확인해 보고자 하였다. 이와 같은 분석을 위해, 전/현직자들이 해당 기업의 구직자들에게 기업의 리뷰를 제공하는 플랫폼 잡플래닛(www.jobplanet.co.kr)의 리뷰 데이터를 웹크롤러를 생성하여 약 4만 건을 수집하였다. 또한 수집된 비정형 데이터를 정형화하기 위한 형태소 분석을 진행하여 명사만을 추출한 후, 미리 생성해 놓은 단어주머니에 들어있는 단어와 같을 경우 그 숫자를 세어 분류화를 진행하였다. 분류화된 내부마케팅 영역별 단어 수의 변화를 독립변수로, 시가총액 변동률을 종속변수로 활용하여, 내부마케팅과 시가총액간의 관계를 확인하고자 하였다. 그 결과, 대부분의 기존 연구와는 다르게 내부마케팅의 효과는 제한적인 영역에서만 기업의 성과에 긍정적인 영향을 미치며 대부분의 환경에서는 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 산업군으로 나누었을 때, 제조업에서는 여성지원과 교육 훈련 부문에서 기업성과에 긍정의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 유통업에서는 직원 복지, 일-가정 양립 그리고 바이오/제약 업종에서는 직원 복지, 일-가정 양립, 사내 커뮤니케이션 그리고 보상 부문에서 모두 기업성과에 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 기업의 규모가 크고 역사가 오래된 기업에서는 직원 복지가 기업성과에 악영향을 미치는 것으로 나타났으나, 교육 훈련 부문에서는 종속변수에 긍정적 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 기업의 규모가 작고 역사가 짧은 기업에서는 직원 복지, 사내 커뮤니케이션 그리고 일-가정 양립에서 종속변수와 음의 관계를, 여성지원 에서는 종속변수와 양의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 결과들을 분석하여 이론적 의미뿐만 아니라, 실무적 함의를 제시하고자 하였다.

기계 학습 기반 분석을 위한 다변량 정형 데이터 처리 및 시각화 방법: Titanic 데이터셋 적용 사례 연구 (Multi-Variate Tabular Data Processing and Visualization Scheme for Machine Learning based Analysis: A Case Study using Titanic Dataset)

  • 성주형;권기원;박경원;송병철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.121-130
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    • 2024
  • 정보 통신 기술의 기하급수적인 발전에 따라 확보 가능한 데이터의 종류와 크기가 증가하고 있다. 이러한 대량의 데이터를 활용하기 위해, 통계 등 확보한 데이터를 분석하는 것이 중요하지만 다양화되고 복잡도가 증가한 데이터를 일반적인 방법으로 처리하는 것에는 명확한 한계가 있다. 한편, 연산 처리 능력 고도화 및 자동화 시스템에 대한 수요 증가에 따라 다양한 분야에 기계 학습을 적용하여 그동안 해결하지 못하였던 문제들을 풀고자 하는 시도가 증가하고 있다. 기계 학습 모델의 성능을 확보하기 위해서 모델의 입력에 사용되는 데이터를 가공하는 것과 해결하고자 하는 목적 함수에 따라 모델을 설계하는 것이 중요하다. 많은 연구를 통해 데이터의 종류 및 특성에 따라 데이터를 처리하는 방법이 제시되었으며, 그 방법에 따라 기계 학습의 성능에는 큰 차이가 나타난다. 그럼에도 불구하고, 데이터의 종류와 특성이 다양해짐에 따라 데이터 분석을 위하여 어떠한 데이터 처리 방법을 적용해야 하는지에 대한 어려움이 존재한다. 특히, 기계 학습을 이용하여 비선형적 문제를 해결하기 위해서는 다변량 데이터를 처리하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 다양한 형태의 변수를 포함하는 Kaggle의 Titanic 데이터셋을 이용하여 기계 학습 기반으로 데이터 분석을 수행하기 위한 다변량 정형 (tabular) 데이터 처리 방법에 대해 제시한다. 데이터 특성에 따른 통계 분석을 적용한 입력 변수 필터링, 데이터 정규화 등의 처리 방법을 제안하고, 데이터 시각화를 통해 데이터 구조를 분석한다. 마지막으로, 기계 학습 모델을 설계하고, 제안하는 다변량 데이터 처리를 적용하여 모델을 훈련시킨다. 그 이후, 훈련된 모델을 사용하여 탑승객의 생존 여부 예측 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 다변량 데이터 처리와 시각화를 적용하여 다양한 환경에서 기계 학습 기반 분석에 확장할 수 있을 것으로 기대한다.

Word2Vec을 활용한 제품군별 시장규모 추정 방법에 관한 연구 (A Study on Market Size Estimation Method by Product Group Using Word2Vec Algorithm)

  • 정예림;김지희;유형선
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.1-21
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    • 2020
  • 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

충돌 정보와 m-bit인식을 이용한 적응형 RFID 충돌 방지 기법 (Adaptive RFID anti-collision scheme using collision information and m-bit identification)

  • 이제율;신종민;양동민
    • 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.