RFID 기술은 객체의 추적이나 SCM 시스템에서 중요한 역할을 하고 있으며 RFID 응용에서는 새로운 데이터 관리 방법을 필요로 하고 있다. RFID 데이터는 자동으로 빠르게 생성되며 객체의 실시간 모니터링이나 추적에 사용되고 있다. 이러한 RFID 응용의 대부분은 이벤트가 발생할 때 타임스탬프를 가지는 특성이 있다. 본 논문에서는 RFID 객체를 모니터링하고 상태 변화의 이력을 관리하기 위하여 시간지원 RFID 데이터 모델을 제시하고 이 모델에 기반을 둔 비활성 데이터의 필터링 기법을 제안하다. 제안한 시간지원 RFID 데이터 모델은 RFID 객체를 모니터링할 수 있는 핵심 연산을 포함하고 있으며, 비활성 데이터의 필터링 기법을 통하여 질의 처리의 속도가 향상됨을 보였다.
RFID는 라디오 주파수 기반의 자동 인식 데이터 수집 장치로서 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 기술의 핵심 분야이다. RFID 태그(전자태그)가 부착된 개체의 위치를 저장할 수 있기 때문에 시간에 따라 위치가 변하는 이동체와 유사하다. 그러나 태그 객체는 판독기(reader)의 위치로 인식되며 일정 수 이상의 객체들이 같은 시간에 함께 이동하는 특징을 가지기 때문에 기존의 이동체 모델링 방법을 사용하여 전자 태그 객체를 표현하면 색인의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 시공간 질의를 처리하는 색인의 성능을 개선하기 위하여 태그 객체의 특징을 반영한 모델링 기법을 제안한다. 제안한 모델링 기법에서 간격 데이터 개념을 기반으로 시간과 공간 도메인 외에 식별자 도메인을 추가하여 태그 객체를 표현한다. 그리고 세 가지 도메인을 이용하여 태그 객체에 대한 색인을 구성한다.
본 논문에서는 RFID tag의 한 종류이며 가격경쟁력이 뛰어난 chipless RFID tag를 한글의 형태로 제안하고 있다. 한글형 chipless RFID tag는 육안으로도 인식이 가능하면서 동시에 기계적 언어로도 인식이 가능하다는 장점을 가지며, 이러한 한글형 chipless RFID tag를 위해 대표적인 한글 자음 10가지와 모음 10가지를 조합하여 34개의 문자를 시뮬레이션 하여 RCS값을 데이터 베이스화하였다. 시뮬레이션된 특정 문자의 RCS값에 잡음을 추가하여 실측 환경을 모델링하고 데이터베이스화 된 각 문자의 RCS 데이터와의 차에 대한 분산을 구하는 알고리즘을 통해 대조함으로써 해당 문자를 인식하는 방법을 사용하였다.
RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서는 태그의 궤적을 모델링하고 색인으로 구성해야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않는 경우에 태그의 궤적은 인식영역에 들어올 때만 보고된 점으로 표현된다. 따라서 태그가 판독기에 머물고 있다는 정보를 표현할 수가 없으므로 질의 처리 시 이러한 태그를 찾기 위해 질의영역을 확장해야하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 RFID 태그의 궤적을 위한 구간 데이터 모텔을 정의한다. 이 모델에서는 태그의 궤적을 시간에 종속적인 선분인 동적 구간과 시간에 고정적인 선분인 정적 구간으로 표현하여 태그의 궤적을 효율적으로 찾을 수 있게 한다. 또한 수학적 모델링을 통해 구간 데이터 모텔의 질의 처리 비용이 우수하다는 것을 증명한다.
본 논문에서는 상황별 RFID(무선주파수식별) 물류 적재 시뮬레이터를 구현하였다. 이를 위하여 RFID의 적용 및 인식률에 영향을 줄 수 있는 환경요소들을 모델링하여 인식률 실험을 체계적으로 수행할 수 있도록 하였다. 실제로 물류 현장에 적용시켰을 때 보다 적은 시간과 비용으로 상황별 최적의 RFID 물류 적재 방법을 찾아 개선한 사례를 제시한다. 물류 현장에서 RFID 인식률을 높이기 위해 본 시뮬레이터를 사용하여 RFID 인식 실험데이터를 축적하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안된 시뮬레이터가 시행착오를 줄이고 효과적으로 최적화된 RFID 물류 적용 안을 찾아낼 수 있다는 것을 실험치를 기준으로 증명 하였다.
RFID는 유헬스의 핵심 기술로서 환자 위치 추적 관리, 의료 자산관리 등 다양한 목적으로 의료기관에 적용될 수 있다. 하지만, 정작 의료기관에서는 높은 도입 비용으로 인하여 RFID 도입이 기대와 달리 적극적이지 못한 실정이다. 도입 검토 단계에서 정확한 비용과 도입 효과를 산정하는 것은 의료기간에서의 RFID 확산에 꼭 필요하다. 본 논문에서는 의료기관에서 RFID 도입시 예상되는 비용 및 효율을 평가하기 위한 시뮬레이션 기법을 제안한다. 의료기관을 대상으로 하여 태그를 부착한 환자의 이동을 가상으로 모델링하는 기법을 제시한다. 그리고 환자의 이동에 따른 RFID 태그 인식 시뮬레이션을 통해 태그 인식 이벤트를 생성하는 방법을 제시한다.
RFID(Radio Frequency Identification) 기술은 인식 대상에 태그를 부착하여 물리적인 접촉 없이 정보를 읽을 수 있는 비접촉식 인식 시스템으로 산업 전반에 여러 가지 응용이 가능함에 따라 많은 연구가 진행되고 있다. 최근 휴대폰에 RFID 리더를 장착하고 이동통신 산업과 연계하여 단말기 사용자에게 서비스를 제공하는 모바일 RFID 서비스가 등장하였으며, 이를 위한 응용 서비스 모델들이 제시되고 있다. 이러한 모바일 RFID 기술 기반의 응용 서비스는 제공할 데이터의 형식을 모델링하는 스키마를 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 모바일 환경에서 서비스될 모바일 RFID 응용 서비스 모델과 프로토콜의 기능 요소 및 인터페이스를 분석하여 이들 응용 서비스 모델에서 데이터를 처리하고 컨텐츠를 표현하기 위한 언어를 설계하였으며 이를 테스트하기 위해 서비스를 시뮬레이션 하였다.
RFID(Radio Frequency Identification) 기술은 인식 대상에 태그를 부착하여 물리적인 접촉 없이 정보를 읽을 수 있는 비접촉식 인식 시스템으로 산업 전반에 여러 가지 응용이 가능함에 따라 많은 연구가 진행되고 있다. 최근 휴대폰에 RFID 리더를 장착하고 이동통신 산업과 연계하여 단말기 사용자에게 서비스를 제공하는 모바일 RFID 서비스가 등장하였으며, 이를 위한 응용 서비스 모델들이 제시되고 있다. 이러한 모바일 RFID 기술 기반의 응용 서비스는 제공할 데이터의 형식을 모델링하는 스키마를 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 모바일 환경에서 서비스될 모바일 RFID 응용 서비스 모델과 프로토콜의 기능요소 및 인터패이스를 분석하여 이들 응용 서비스 모델에서 데이터를 처리하고 컨텐츠를 표현하기위한 언어를 설계하였다.
RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서는 태그의 제적을 모델링하고 색인으로 구성해야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않는 경우에 태그의 궤적은 인식영역에 들어올 때만 보고된 점으로 표현되며, 질의 처리 시 이러한 태그를 찾기 위해 질의영역을 확장해야하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 RFID 태그의 제적을 위한 구간 데이터 모델을 정의한다. 또한 구간 데이터 모델에 적합한 R-tree 기반 색인 구조인 IR-tree(Interval R-tree)를 제시하며 효율적인 질의처리를 위해 시간에 종속적인 동적 구간의 특성을 고려한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 다양한 데이터 집합에서 제안된 색인과 기존 알고리즘을 사용하는 색인과의 성능비교를 통하여 색인의 우수성을 입증한다.
RFID 미들웨어에서 저장소 역할을 하는 EPCIS는 이전까지 물품의 식별 정보만을 저장 및 관리하고 있었다. 하지만, 최근에는 많은 물류 분야의 응용에서 물품의 식별 정보뿐만 아니라 센서 및 위치 정보 등을 포함하는 다양한 물류 정보를 EPCIS에서 저장 및 관리하도록 요구하고 있다. 하지만, 현재 EPCIS에서는 RFID 태그의 식별 정보 이외의 정보에 대하여 처리를 하지 않고 있으며, 설령 처리한다하더라도 비효율적인 조인으로 인한 속도 저하가 일어날 수 있다. 즉, 각 정보 소자에 대한 복합 정보를 요구하는 응용에서는 개별적인 시스템에 질의를 한 후 결과를 조합해야 하는 부담이 있다. 본 논문에서는 물품의 식별 정보, 센서 및 위치 정보를 포함하는 지오센서 태그 데이터에 대한 효율적인 처리를 지원하기 위한 다양한 물류 환경의 정보와 질의 조건의 특징을 분석하며, 분석된 내용을 바탕으로 데이터 모델링을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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