• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2541-2546
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• 2009

EPCglobal Class-1 Gen-2 충돌방지 기법에서는 Q-알고리즘을 통하여 질의 라운드의 프레임 크기를 결정한다. Q-알고리즘은 리더의 식별영역 내에 있는 태그의 수를 추정하지 않고 슬롯의 상태만을 이용하여 질의 라운드의 프레임 크기를 계산하므로 다른 DFSA 알고리즘에 비하여 리더의 알고리즘이 단순한 장점이 있다. 반면, Q-알고리즘에서는 프레임 크기를 조절하기 위한 매개변수의 최적화 된 값은 정의하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 최소의 식별시간을 얻을 수 있는 최적의 매개변수 값을 제안하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권6호
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• pp.70-80
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• 2008

본 논문에서는 18000-3 RFID 표준인 ASK 모드와 PJM 모드 RFID 시스템을 인식속도의 관점에서 비교하였다. ASK 모드와 PJM 모드 리더/태그간 통신 과정을 표현 할 수 있는 대표 블록들의 조합을 구성하여 블록이 발생한 횟수를 이용하여 인식속도를 비교하였다. FS-Aloha 기반 프로토콜을 적용시키기 위한 Q알고리즘으로 표준 기고서에서 예시로 제안한 알고리즘, Q값 고정 알고리즘, 최소 Q 알고리즘 그리고 남은 태그 수에 연동한 Q값 설정 알고리즘을 이용하였다. 시뮬레이션 과정을 통해서 Q알고리즘에 따른 ASK 모드와 PJM 모드 속도 비교뿐만 아니라 Q알고리즘을 고정시킨 후 ASK 모드와 PJM 모드의 인식속도를 비교하였고 속도에 영향을 미치는 파라메타들을 도출하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권9호
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• pp.759-764
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• 2013

$q{\equiv}5$ (mod 8)의 경우에 유한체 $F_q$상에서 Atkin의 제곱근 알고리즘과 $q{\equiv}9$ (mod 16)의 경우에 Kong의 알고리즘으로부터 일반적인 제곱근 알고리즘을 제안한다. 우리의 알고리즘은 s가 $2^s|q-1$을 만족하는 가장 큰 양의 정수라 할 때, $2^s$차 원시근 ${\xi}$를 미리 계산하였고 s의 값이 작을 때 적용가능하다. 제시한 알고리즘은 제곱근을 계산하기 위해 한 번의 지수계산이 필요하고, Akin, M$\ddot{u}$ller, Kong의 알고리즘과 비교해보아도 유리하다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2003년도 동계학술대회
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• pp.174-178
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• 2003

본 논문은 기존의 정규 기저를 이용한 역원 알고리즘인 IT 알고리즘과 TYT 알고리즘을 개선한 GF(q$^{m}$ )＊(q = 2$^n$)에서의 효율적인 역원 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 작은 n에 대해 GF(q)＊의 원소에 대한 역원을 선행 계산으로 저장하고, m-1을 몇 개의 인수와 나머지로 분해함으로써 역원 알고리즘에 필요한 곱셈의 수를 줄일 수 있는 방법이다. 즉, 작은 양의 데이터에 대한 메모리 저장 공간을 이용하여, GF(q$^{m}$ )＊에서의 역원을 계산하는 데 필요한 곱셈의 수를 줄일 수 있음을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1133-1138
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• 2010

EPCglobal Class-1 Gen-2 충돌방지 기법에서는 Q-알고리즘을 통하여 질의 라운드의 프레임 크기를 결정한다. Q-알고리즘은 리더의 식별영역 내에 있는 태그의 수를 추정하지 않고 슬롯의 상태만을 이용하여 질의 라운드의 프레임 크기를 계산하므로 알고리즘에 비하여 리더의 알고리즘이 단순한 장점이 있다. 반면, 실제 태그의 수를 반영한 최적화된 프레임 크기를 할당할 수 없는 단점이 있다. 또한, 기존의 Q-알고리즘에서는 프레임 크기를 조절하기 위한 매개변수인 C값이 정해져 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 매 질의 라운드마다 태그의 수를 추정하여 Q-알고리즘의 매개변수 C값을 결정하는 기법을 제안하고, 이에 대한 성능분석을 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8A호
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• pp.794-804
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• 2008

본 논문에서는 EPCglobal Class-1 Generation-2 (Gen2) 기반 Probabilistic Slotted 충돌방지 알고리즘에 대하여 살펴보고, 태그인식시간, 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량, 시스템 효율을 증가 시킬 수 있는 QueryAdjust 명령어를 사용한 FAFQ (fixed adjustable framed Q) 알고리즘과 AAFQ (adaptive adjustable framed Q) 알고리즘을 제안하며, 또한 Gen2 기반으로 태그 인식 효율을 향상 시킬 수 있는 Grouping 방법을 제안한다. 제안한 방법들 모두 Q 알고리즘의 성능 향상을 보이며, 제안하는 방법 중 AAFQ 알고리즘이 가장 높은 성능 향상을 나타낸다. 즉, AAFQ 알고리즘에 의하여 5% 정도의 시스템 효율 성능 향상과 4.5% 정도의 충돌 비율 감소를 얻을 수 있다. Grouping 방법은 FAFQ 알고리즘과 AAFQ 알고리즘에 대해선 Ungrouping 방법과 비슷한 성능을 보이지만, Gen2 Q 알고리즘의 경우 Ungrouping 방법과 비교 하였을 때 태그인식시간 및 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량 및 시스템 효율을 증가 시킨다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.227-230
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• 2007

본 논문에서는 로봇의 목표물 추적을 위하여 SVM을 이용한 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 보이기 위해 본 논문에서는 두 대의 로봇과 장애물 그리고 하나의 목표물로 정하고, 각각의 로봇이 숨겨진 목표물을 찾아내는 실험을 가정하여 무작위, DBAM과 AMAB의 융합 모델, 마지막으로는 본 논문에서 제안한 SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하고, 이 3가지 방법을 비교하여 본 논문의 유효성을 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.644-649
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• 2021

Self-Imitation Learning은 간단한 비활성 정책 actor-critic 알고리즘으로써 에이전트가 과거의 좋은 경험을 활용하여 최적의 정책을 찾을 수 있도록 해준다. 그리고 actor-critic 구조를 갖는 강화학습 알고리즘에 결합되어 다양한 환경들에서 알고리즘의 상당한 개선을 보여주었다. 하지만 Self-Imitation Learning이 강화학습에 큰 도움을 준다고 하더라도 그 적용 분야는 actor-critic architecture를 가지는 강화학습 알고리즘으로 제한되어 있다. 본 논문에서 Self-Imitation Learning의 알고리즘을 가치 기반 강화학습 알고리즘인 DQN에 적용하는 방법을 제안하고, Self-Imitation Learning이 적용된 DQN 알고리즘의 학습을 다양한 환경에서 진행한다. 아울러 그 결과를 기존의 결과와 비교함으로써 Self-Imitation Leaning이 DQN에도 적용될 수 있으며 DQN의 성능을 개선할 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.445-446
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• 2010

Gen-2 Q-알고리즘에서는 질의 라운드 동안 사용할 슬롯-카운트 매개변수인 $Q_{fp}$에 대한 초기 값이 정의되어 있지 않다. 이 경우, 만일 초기 $Q_{fp}$ 값이 아주 큰 경우에는 초기 질의 라운드 동안 빈 슬롯이 많이 발생할 수 있고, 반면 초기 $Q_{fp}$ 값이 아주 적은 경우에는 충돌이 많이 발생할 수 있다. 이로 인하여 질의 라운드 동안 최적의 프레임 크기에 수렴하는 속도가 늦어질 수 있으므로 식별 속도 및 효율이 저하되는 문제점이 발생할 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 초기 슬롯 카운트의 값이 Gen-2 Q-알고리즘의 성능에 미치는 영향을 분석한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권5호
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• pp.33-39
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• 2010

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.