RFID 시스템에서 리더와 태그는 단일 무선 공유 채널을 갖기 때문에 RFID 수동형 태그를 위한 태그 충돌 중재가 태그 인식을 위한 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 태그 충돌 방지를 위한 하이브리드 하이퍼 쿼리 트리 알고리즘($H^{2}QT$, Hybrid Hyper Query Tree)을 제안한다. 제안된 알고리즘은 쿼리 트리를 기반으로 태그가 리더에게 ID를 전송하는 시점을 전송ID 상위 3비트 내의 '1'값을 이용하여 결정한다. 또한 전송 받은 Tag의 상위 3비트는 충돌이 발생하더라도 전송 슬롯에 따라 다르므로 제안한 알고리즘에서 예측이 가능하다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가에서 다른 트리 기반 프로토콜에 비해 제안한 알고리즘이 쿼리 횟수에서 높은 성능을 갖는다는 것을 보여준다.
RFID 시스템에서 리더와 태그는 단일 무선 공유 채널을 갖기 때문에 RFID 수동형 태그를 위한 태그 충돌 중재가 태그 인식을 위한 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 태그 충돌 방지를 위한 Improved Hybrid Query Tree algorithm 을 제안한다. 제안된 알고리즘은 쿼리 트리를 기반으로 태그가 리더에게 ID 를 전송하는 시점을 전송 ID 상위 3 비트 내의 '1' 값을 이용하여 결정한다. 또한 전송받은 Tag 의 상위 3 비트는 충돌이 발생하더라도 전송 슬롯에 따라 다르므로 제안한 알고리즘에서 예측이 가능하다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가에서 다른 트리 기반 프로토콜에 비해 제안한 알고리즘이 쿼리 횟수에서 높은 성능을 갖는다는 것을 보여준다.
최근 유비쿼터스 환경 구축의 가장 핵심은 센서 네트워크와 RFID 시스템이다. 이 중 RFID 시스템은 태그의 전자정보를 RF 신호를 이용하여 리더에게 전송한다. RFID 시스템은 다중 태그의 존재로 인해 충돌이 발생하고 태그 인식 성능이 저하된다. 그래서 태그 충돌을 중재할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문은 태그 간 충돌을 줄이며 좀 더 빠른 태그 인식이 가능한 하이브리드 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 트리기반 알고리즘의 장점인 확실성을 기반으로 동작하며 충돌을 줄이기 위해 태그 아이디를 이용하여 전송 타임 슬롯을 결정한다. 시뮬레이션을 통한 성능평가에서 다른 트리기반의 알고리즘과 다른 하이브리드 알고리즘에 비하여 충돌 횟수와 쿼리 수에서 높은 성능을 가진다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 트리 기반의 타임 슬롯을 사용한 하이브리드 쿼리 트리 구조를 제안한다. 제안 알고리즘은 8-ary tree 구조이며, 리더의 질의에 대한 태그 ID 응답 시, 디지털 코딩 방식을 Manchester 코드를 적용하여, 충돌 위치와 충돌 비트수를 검출할 수 있다. 또한 이 알고리즘은 고정된 4개의 슬롯을 사용하여, 한 번의 질의에 다수의 태그를 인식할 수 할 수 있다. 제안 알고리즘은 리더가 응답 받는 태그 ID의 첫 번째 비트 ($[prefix+1]^{th}$, F ${\in}$ {'0' or '1'})와 태그 ID의 두 번째 ~ 세 번째 비트($[prefix+2]^{th}{\sim}[prefix+3]^{th}$, $B_2{\in}$ {"00" or "11"}, $B_1{\in}$ {"01" or "10"})에서 비트 충돌 패턴을 이용해 4개의 타임 슬롯에 응답하게 함으로써, 한 번에 8개의 태그를 인식할 수 있다. 본 논문은 알고리즘의 질의 노드(prefix) 수의 worst case를 분석하여 다중 태그를 인식하는데 걸리는 지연 시간을 추출한다. 제안 알고리즘의 인식 지연 시간은 질의-응답 수와 질의 비트 수를 기준으로 하며, 각 알고리즘의 수식을 바탕으로 산출하였다.
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.
RFID 기술은 바코드를 대체할 자동인식 기술로서 인식 속도가 빠르고 비접촉 방식으로 오염에 강한 장점을 가지고 있다. 그러나 RFID 기술의 대중화를 위해서는 선결되어야할 난제들이 있다. 이 중 본 논문에서는 다중 태그 식별 문제를 다룬다. 다중 태그를 인식하고 충돌을 방지하는 문제는 RFID 시스템의 성능에 직접적인 영향을 준다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘들을 분석하고 개선하된 새로운 태그 충돌 방지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 ALOHA 기반 알고리즘과 QT 기반 알고리즘의 하이브리드 형태로 분배와 인식 과정에 적합한 특성들을 혼합하여 구성하였다. 분배 과정에서는 ALOHA 방식을 이용하여 인식과정에서 한 프레임에 인식해야할 태그 수를 줄였다. 이는 Tree 의 깊이가 깊어져 지연을 일으키는 문제를 해결하였다. 인식 과정에서는 QT 기반 알고리즘을 이용하여, ALOHA 방식에서 모든 태그를 인식하지 못하는 문제를 해결하였다. 또한, 실제 RFID 환경을 분석하여 더 좋은 성능을 보이도록 태그ID 의 역순으로 인식하는 QTR 알고리즘을 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 FQTR 알고리즘은 시뮬레이션 결과 기존의 알고리즘에 비해 뛰어난 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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