현재 유통 관리에서 RFID 도입시 기술적으로 성능 개선이 많이 필요한 부분 중 하나가 RFID Tag Anti-Collision 기술이다. 즉 RFID 다중 인식시 발생하는 Tag Collision 현상을 개선할 수 있도록 현존하는 대부분의 RFID 리더기에 적용될 수 있는 새로운 스캐닝 알고리즘을 도입하였다. 본 논문에서는 제시된 알고리즘을 실제로 물류 현장에 적용시켰을 때 다중 인식 성능이 기존보다 30% 가량 개선된 사례를 제시한다. 유통 현장에서 RFID 다중 인식 성능을 높이기 위해 본문에서 제시한 알고리즘을 RFID 리더모듈과 연결된 PDA(컨트롤러)의 미들웨어에 구현하여 탑재하고 실제적으로 RFID 재고조사 실험데이터를 축적하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안된 알고리즘이 다중 인식에 있어 미인식 영역을 최소화 하고 기존 RFID 재고 조사 시스템의 성능이 크게 개선되는 것을 현장 적용을 통해 증명하였다.
IEEE 802.11e EDCA(Enhanced Distributed Channel Access)는 서로 다른 AC(Access Category)에 따라서 CW(Contention Window)를 이용하여 Quality-of-Service(QoS)를 지원한다. 그러나 무선 네트워크 환경이 혼잡 (Congested)할 경우 패킷의 충돌 발생 확률을 높일 수 있다는 문제점이 여전히 존재한다. 이를 해결하기 위해 여러 방법들이 제시되었으나 혼잡 네트워크상에서는 동일 우선순위를 가지는 패킷 전송을 위해서 전송 채널을 이용하는 경쟁 과정에서 패킷 충돌(Collision)이 발생할 확률이 여전히 존재한다. 따라서 본 논문에서는 EDCA 포화 상태에서 전송 효율을 높이는 APCA(Advanced Priority Collision Avoidance) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 IEEE 802.11e 표준을 기반으로 RTS/CTS (Request to Send / Clear to Send)를 이용하여 패킷 전송 FC(Frame Control) 필드의 예약된 필드(Reserved Field) 비트를 이용하여 데이터 패킷 충돌을 회피하는 것이다. 시뮬레이션의 결과로 제안된 알고리즘이 기존의 EDCA에 비해 패킷 전송 실패율이 감소했음을 보였다. Jain's fairness index를 이용하여 제안된 APCA 알고리즘이 네트워크 혼잡 상황에서 EDCA 방식 보다 공정성을 유지하는 것을 확인하였다.
변형물체 시뮬레이션은 강체 시뮬레이션에 비해 많은 연산량을 요구하기 때문에 효과적인 충돌 검사 방법을 필요하다. 그러나 CPU 기반의 충돌 검사 알고리즘을 그대로 GPU 환경에 적용할 경우 GPU의 성능을 제대로 사용할 수 없기 때문에 GPU 환경에 최적화된 충돌 감지 알고리즘과 자료구조가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 변형 물체 표현을 위해 널리 사용되고 있는 질량-스프링 시스템을 위한 GPU 기반의 병렬 충돌 감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 AABB-옥트리 구조를 이용한 GPU 기반의 컬링 알고리즘을 통해 충돌 감지 비용을 줄이는 병렬 알고리즘과 자료 구조를 사용하였다. 본 연구에서는 모든 삼각형 쌍의 충돌을 병렬로 검사하는 기존 방법과의 비교실험을 통하여 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다. 실험결과, 제안된 방법은 기존의 방법에 비해서 평균 약 24%의 성능 개선을 보였다. 따라서 제안하는 방법을 통해서 변형 물체에 대한 실시간 시뮬레이션의 성능 개선이 가능할 것으로 기대한다.
An efficient obstacle avoidance algorithm is proposed in this paper to avoid dynamic obstacles using a collision vector while a tele-operated mobile robot is moving. For the verification of the algorithm, an operator watches through a monitor and controls the mobile robot with a force-reflection joystick. The force-reflection joystick transmits a virtual force to the operator through the Inter-net, which is generated by an adaptive impedance algorithm. To keep the mobile robot safe from collisions in an uncertain environment, the adaptive impedance algorithm generates the virtual force which changes the command of the operator by pushing the operator's hand to a direction to avoid the obstacle. In the conventional virtual force algorithm, the avoidance of moving obstacles was not solved since the operator cannot recognize the environment realistically by the limited communication bandwidth and the narrow view-angle of the camera. To achieve the dynamic obstacle avoidance, the adaptive virtual force algorithm is proposed based on the collision vector that is a normal vector from the obstacle to the mobile robot. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, mobile robot navigation experiments with multiple moving obstacles have been performed, and the results are demonstrated.
RFID 환경에서 근접한 거리에 위치한 리더들이 동시에 동일 채널 또는 인접 채널을 사용할 경우 리더들 간 간섭을 일으키게 되는데 이를 리더 충돌이라 한다. 리더 충돌로 인해 리더의 명령이 태그에게 전송되지 않거나, 리더에 대해 태그가 응답할 수 없게 된다. 리더 충돌을 줄이기 위해 리더 충돌 방지 기법에 관한 연구가 이루어지고 있으며, ETSI에서는 다중 채널 환경에서 Listen-Before-Talk(LBT) 방식을 제안하고 있다. 그러나 이 방식에서는 채널 상황에 대한 고려 없이 채널을 임의로 선택하고, 채널 호핑을 수행한다. 또한, 채널을 점유하기 위해 여러 리더가 기다리는 경우 동시에 채널 상태를 확인하게 되어 리더 충돌을 효과적으로 줄이지 못한다. 본 논문에서는 다중 채널 환경을 고려한 LBT 방식을 기반으로 하되, 위 단점들을 보안한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 채널 센싱 랜덤 백오프를 사용하고, 효율적인 채널 호핑을 위해 채널 혼잡을 추정하는 기법을 제안하여 채널 호핑 여부를 판단한다. OPNET시뮬레이터를 통해 희소 리더 환경 및 밀집 리더 환경에서 제안하는 알고리즘의 우수성을 확인하고 검증한다.
RFID 리더는 근접한 거리에 위치하고 있는 리더들과 같은 주파수 혹은 인접한 주파수 대역을 사용할 경우 서로 간섭을 일으킨다. 이는 리더간 충돌을 야기하여 태그의 정보를 올바로 인식하지 못하게 한다. 따라서 이런 리더간의 충돌을 방지하기 위해 RFID 국제 표준이 규정되고 논문들이 발표되고 있다. 리더간의 간섭은 간섭을 일으키는 리더간의 거리, 사용하는 주파수 대역과 밀접하게 관련되어 있다. 하지만 기존의 RFID 리더충돌 방지 알고리즘은 리더간 간섭에 큰 영향을 미치는 리더의 위치에 대한 고려 없이 리더 충돌시 주파수를 옮기거나 TDM(Time Division Multiplex)을 기반으로 충돌 확률에 따라 프레임의 크기를 변경하여 리더의 충돌을 줄인다. 본 논문에서는 좀 더 효과적으로 리더 충돌을 방지하기 위해 리더의 위치를 반영하는 2차원 유전자를 사용한 유전자 알고리즘을 제안한다. 2차원의 유전자를 사용하여 진화 연산을 수행함으로써 리더간 간섭에 영향을 미치는 리더의 위치 정보를 효과적으로 활용한다. 따라서 효과적으로 리더 충돌을 줄일 수 있도록 최소한의 간섭을 갖는 최적의 채널 할당을 찾을 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘내의 교정(Repair)연산을 통해 모든 리더가 안정적으로 태그를 인식할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 충돌이 잦은 무선 저속 Personal Area Network에서 펄스 (pulse) 신호를 이용한 효율적인 그룹폴링 알고리즘을 제안한다. 현재 IEEE 802.15.4 (LR-WPAN) 표준은 저속, 저가, 저 전력 소모를 목표로 한다. 하지만, 최근 LR-WPAN (Low Rate Wireless PAN)의 응용범위가 확대되고 이에 따라 잦은 충돌이 발생하는 상황 또한 늘어나고 있다. 여기서 충돌의 대부분은 '히든노드 문제'로 인하여 발생되고 이는 CSMA/CA 만으로 해결하기 어렵고 연속해서 일어날 경우 네트워크 성능을 크게 저하시킨다. 또한, 현재 히든노드 충돌에 관한 대부분의 연구는 연속된 충돌이 잦은 상황에서 많은 채널 낭비를 유발한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 잦은 충돌 상황이 발생하였을 때 이미 그룹핑 되어 있는 PAN을 전제로 펄스신호를 이용하여 각 그룹에게 채널 할당과 순서를 정해주고 할당 받은 그룹의 노드들만 경쟁 시킨다. 이에 따라 데이터를 보내기 위해 경쟁하는 노드의 수가 현저히 줄어 연속된 충돌을 줄이고, 충돌로 인한 채널낭비와 낮은 데이터 전송률이 보다 향상되어, 잦은 충돌로 인한 네트워크의 손상을 막는다. 이러한 성능 향상을 NS-2 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
본 연구에서는 UHF 대역의 18000-6 Type C Class Generation 2(이하 Gen2) 표준의 충돌방지 알고리즘을 사용하여 개선된 충돌방지 알고리즘을 제안하고 이를 토대로 충돌방지 유닛을 설계하였다. Gen2 표준은 슬롯 알로하 알고리즘 계열에서 비교적 높은 성능을 가지는 증가형 방식을 채택하여 사용하고 있으며, 이를 위해 Q 알고리즘을 제시하고 있다. 하지만 슬롯 카운터 선택 파라미터 Q에 따른 초기 $Q_{fp}$ 값에 대한 정확한 정의가 되어 있지 않아, 잘못된 값 선택으로 인한 성능의 저하가 우려된다. 따라서 본 연구에서 태그인식시간, 데이터 처리량, 시스템 효율을 증가 시킬 수 있는 개선된 Q 알고리즘을 제안하였다. 제안한 Q 알고리즘에 의하여 5%정도의 시스템 효율 성능 향상과 9% 정도의 태그인식시간 감소를 얻을 수 있었다.
RFID 시스템에서의 태그인식속도와 정확성을 결정하는 Anti-collision 알고리즘은 매우 중요하다. 본 논문에서는 Bin 슬롯을 사용하는 EPC CLASS 1 UHF Anti-collision 알고리즘의 성능을 분석하고, 기존 알고리즘을 개선한 Anti-collision 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 리더가 Bin 슬롯 정보를 저장하고, 그 정보를 이용하여 불필요한 PingID 명령의 반복 회수를 줄여 태그인식시간을 줄인다. 또한 제안한 알고리즘에서 ScrollAllID 명령을 사용하면 리더는 태그 E들의 충돌정보를 알게 되고, 그 정보를 이용하여 PingID 명령 반복회수를 줄여 태그인식시간을 단축시킬 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 수학적으로 분석하고 기존의 알고리즘과 비교하였으며, 수학적 성능분석 결과 제안한 알고리즘의 성능이 월등하게 우수한 것을 확인하였으며, 시뮬레이션을 통하여 그 결과를 검증하였다. 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘보다 랜덤한 ID를 갖는 태그를 사용했을 경우 충돌이 발생한 태그의 개수가 20개 일 때 약 $70\%$ 정도의 성능 향상이 있었으며, 태그의 개수가 200개 일 때 약 $130\%$ 정도의 성능 향상이 있었다. 또한, 기존 알고리즘은 순차적인 태그 ID를 사용하였을 경우 랜덤한 ID를 사용하였을 경우보다 성능이 저하 되었으나 제안한 알고리즘은 순차적인 태그 ID를 사용하였을 경우 랜덤한 ID를 사용하였을 경우보다 최대 약 $16\%$ 정도 성능이 향상되었다.
인적 오류를 줄이고, 해상교통관제를 효과적으로 지원하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 모니터링할 수 있는 시스템을 개발하였다. 다중선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서 AIS 정보를 이용할 수 있도록 고안되었다. 선박들의 현재와 미래의 경로를 고려하기 위하여, 퍼지알고리즘을 이용하여 충돌위험도가 계산되도록 구성하였다. 고안된 새로운 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 선박운항 시뮬레이터기반 재생시뮬레이션을 수행하였다. 이를 위해, 울산항만의 해상교통관제 (VTS) 센터로부터 AIS 정보를 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 수집된 데이터는 약 2시간 동안 실제로 울산항만에서 운행된 25척의 선박들의 항행데이터를 포함하고 있다. 본 논문에서는 새로 개발된 선박충돌 위험도 추정알고리즘의 특정과 재생시뮬레이션 결과들에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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