• 한국통신학회논문지
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• 제30권9A호
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• pp.814-821
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• 2005

RFID 시스템에서 같은 주파수를 이용하는 태그가 있을 때 태그의 데이터 전송은 서로 간섭을 일으키게 되어 데이터를 잃게 된다. 태그를 고속으로 인식하기 위하여 이러한 간섭을 해결하는 것이 RFID 시스템에서 가장 핵심이 되는 기술인 Anti-collision 알고리즘이다. 본 논문에서는 태그의 수를 추정하는 Tag Estimation Method(TEM)와 추정된 태그의 수에 맞는 최적의 프레임 크기를 할당하는 Dynamic Slot Allocation(DSA) 방식을 사용하는 Dynamic Framed Slotted ALOHA(DFS-ALOHA) 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 DFS-ALOHA 알고리즘의 성능을 OPNET 시뮬레이션을 이용하여 기존의 Framed Slotted ALOHA(FS-ALOHA) 알고리즘 및 Vogt 에 의해 제안된 두 가지 태그 수 추정 방식과 비교한다. 시뮬레이션 결과 제안한 DFS-ALOHA 알고리즘은 태그의 수와 상관없이 기존의 알고리즘보다 항상 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다. 또한 제안한 알고리즘인 DFS-ALOHA I과 DFS-ALOHA II는 거의 동일한 성능을 보이지만 DFS-ALOHA II가 DFS-ALOHA I 에 비하여 complexity 가 낮아 실제 시스템에 구현하기에 보다 쉬울 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1517-1530
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• 2017

기존의 충돌 방지 알고리즘들은 현 프레임내의 충돌 정보를 토대로 다음 프레임내의 슬롯 수를 결정하기 때문에 충돌 정보가 전혀 없는 초기 프레임의 슬롯 수는 결정할 수가 없다. 따라서 이들 알고리즘들은 초기 슬롯 수를 임의의 상수로 설정해 사용하고 있는데 알고리즘의 효율이 초기 슬롯 수에 민감하다는 연구결과를 감안하면 이는 개선 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 이를 위해 효율적인 초기 프레임 슬롯 수 결정을 위한 두 가지 방법을 제안하였는데 이를 통해 Dynamic Frame Slotted Aloha Algorithm의 성능 개선을 시도하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 2.4 GHz RFID 시스템을 사용하였으며 성능 측도로 사용한 Throughput과 Delay Time을 유도하기 위해 시뮬레이션 모형을 Java로 구축하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 통해 Throughput은 9.6%, Delay Time은 9.8% 개선됨을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권1호
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• pp.165-182
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• 2014

An RFID systems employ efficient Anti-Collision Algorithms (ACAs) to enhance the performance in various applications. The EPC-Global G2 RFID system utilizes Frame Slotted Aloha (FSA) as its ACA. One of the common approaches used to maximize the system performance (tag identification efficiency) of FSA-based RFID systems involves finding the optimal value of the frame length relative to the contending population size of the RFID tags. Several analytical models for finding the optimal frame length have been developed; however, they are not perfectly optimized because they lack precise characterization for the timing details of the underlying ACA. In this paper, we investigate this promising direction by precisely characterizing the timing details of the EPC-Global G2 protocol and use it to derive a precise-optimal frame length model. The main objective of the model is to determine the optimal frame length value for the estimated number of tags that maximizes the performance of an RFID system. However, because precise estimation of the contending tags is difficult, we utilize a parametric-heuristic approach to maximize the system performance and propose two simple schemes based on the obtained optimal frame length-namely, Improved Dynamic-Frame Slotted Aloha (ID-FSA) and Exponential Random Partitioning-Frame Slotted Aloha (ERP-FSA). The ID-FSA scheme is based on the tag set estimation and frame size update mechanisms, whereas the ERP-FSA scheme adjusts the contending tag population in such a way that the applied frame size becomes optimal. The results of simulations conducted indicate that the ID-FSA scheme performs better than several well-known schemes in various conditions, while the ERP-FSA scheme performs well when the frame size is small.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.866-869
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• 2013

기존의 프레임 알로하 알고리즘은 효율적인 태그 인식을 위해 프레임 크기를 변경시키는 방법을 이용한다. 그러나 태그수가 최대 프레임 크기보다 많은 경우, 프레임 크기 변경만으로는 태그 충돌을 줄일 수 없어 태그 인식 시간이 증가한다. 특히 주기적 브로드캐스트 알고리즘을 전송하여 태그수를 결정하여 인식을 주기적으로 인식하여야만 하기에 인식 효과를 개선하기 위해서는 제한점이 있다고 할 수 있겠다. 본 논문에서는 이러한 브로드캐스트 기반 인식의 문제점을 해결하기 위해 개선한 중재자를 적용하여 태그 요청시 필요한 브로드캐스트 기반의 프레임 알로하 방식을 개선하여 최소한의 브로드캐스트 적용 방식인 TAFSA (Tag-Arbitor Frame slotted Alhoa) 알고리즘을 제안한다. 시물레이션 결과 TAFSA 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 0.7배 이상의 성능이 향상됨을 보임을 알 수 있었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권1호
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• pp.33-39
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• 2012

In this paper, we compare the accuracy of most representative radio frequency identification (RFID) tag estimation functions in the context of minimizing RFID tag identification delay. Before the comparisons, we first evaluate the accuracy of Schoute's estimation function, which has been widely adopted in many RFID tag identification processes, and show that its accuracy actually depends on the number of tags to be identified and frame size L used for dynamic frame slotted Aloha cycles. Through computer simulations, we show how the accuracy of estimation functions is related to the actual tag read performance in terms of identification delay.

• 전기학회논문지
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• 제59권11호
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• pp.2103-2107
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• 2010

This paper deals with the recognition of multiple mobile robots equipped with RFID tag. In the case that the number of robots recognized by each RFID reader is larger than that of allocated slots, the clashing recognition occurs. And, in the case that the total number of robots recognized by all RFID reader is larger than that of real robots, the repetitious recognition occurs. We employ the dynamic frame slot allocation by using the ALOHA algorithm to prevent the clashing recognition and estimate the number of robots by using the received signal strength indication to prevent the repetitious recognition. The numerical experiment shows the reliability and the efficiency of the proposed method.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권3호
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• pp.242-247
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• 2012

In the determination of suitable frame sizes associated with dynamic framed slotted Aloha used in radio frequency identification tag identification processes, the widely imposed constraint $L=2^Q$ often yields inappropriate values deviating far from the optimal values, while a straightforward use of the estimated optimal frame sizes causes frequent restarts of read procedures, both resulting in long identification delays. Taking a trade-off, in this paper, we propose a new method for determining effective frame sizes where the effective frame size changes in a multiple of a predetermined step size, namely ${\Delta}$. Through computer simulations, we show that the proposed scheme works fairly well in terms of identification delay.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권2호
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• pp.21-28
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• 2011

Tag가 reader 주변을 정상적으로 오가는 별 형태의 RFID 망을 고려한다. 이 RFID 망에서 주위의 tag를 인식하기 위해 동적으로 프레임에 속한 슬롯의 수를 결정하는 동적 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA 기반의 방식을 제안한다. 이 tag 인식 방식은 특징적으로 주위의 tag의 기대 수를 추정하기 위해 R-회고풍 최대 우도 규칙이라 불리는 규칙을 채택하여 이전 R 개의 프레임에서 얻은 관찰 값을 tag의 기대 수의 우도를 최대화하는 과정에 사용한다. 모의 실험 결과는 회고의 깊이를 조금 늘려도 인식 성능이 유의할 만큼 향상됨을 보여준다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권4호
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• pp.364-369
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• 2008

The FSA algorithm for identifying multiple tags in RFID systems is based on the slotted ALOHA scheme with a fixed frame size. The performance of FSA algorithm is dependent on the frame size and the number of tags in the reader's identification range. Therefore, this paper proposes a new ODFSA. The proposed ODFSA algorithm dynamically allocates the optimal frame size at every frame based on the number of tags in the reader's identification range. According to the simulation results, the system efficiency of the proposed algorithm should be maintained optimally. Also, the proposed algorithm always obtained the minimum tag identification delay.

• ETRI Journal
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• 제30권5호
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• pp.653-662
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• 2008

Arbitration of tag collision is a significant issue for fast tag identification in RFID systems. A good tag anti-collision algorithm can reduce collisions and increase the efficiency of tag identification. EPCglobal Generation-2 (Gen2) for passive RFID systems uses probabilistic slotted ALOHA with a Q algorithm, which is a kind of dynamic framed slotted ALOHA (DFSA), as the tag anti-collision algorithm. In this paper, we analyze the performance of the Q algorithm used in Gen2, and analyze the methods for estimating the number of slots and tags for DFSA. To increase the efficiency of tag identification, we propose new tag anti-collision algorithms, namely, Chebyshev's inequality, fixed adjustable framed Q, adaptive adjustable framed Q, and hybrid Q. The simulation results show that all the proposed algorithms outperform the conventional Q algorithm used in Gen2. Of all the proposed algorithms, AAFQ provides the best performance in terms of identification time and collision ratio and maximizes throughput and system efficiency. However, there is a tradeoff of complexity and performance between the CHI and AAFQ algorithms.