본 연구는 900MHz 대역의 RFID를 이용하여 장애인 전용주차 공간 확보를 도모하고 향후 주차 후 도우미 서비스의 원활한 응용을 위해 기반시설 시스템을 구축하였다. 장애인 차량에 부착한 태그를 판별하는 RFID 리더의 오인식률을 최소화하기 위하여 최적의 태그 부착 위치와 안테나 설치 위치를 제시하고자 한다. 연구결과 RFID 리더의 높이가 170cm일때 지표면과의 각도 $80^{\circ}$와 차량 진행 방향과 RFID 리더의 안테나 면과의 각도 $90^{\circ}$일 때 최적의 RFID 리더 설치 위치를 나타냈다. 이러한 결과에 맞추어 장애인 전용 주차 공간에 RFID 리더기를 설치하고 이를 단속 카메라와 연동하여 태그 부착 차량 외의 일반 차량에 대한 단속 및 관리가 가능하도록 시스템이 구축되면 장애인 전용 주차공간이 그 본래의 취지에 맞는 용도로 사용되는 것에 크게 기여할 것으로 예상된다.
최근 각종 온라인 상거래 및 개인 신분카드 이용이 늘어나면서 개인 인증의 중요성이 부각되고 있다. RFID(Radio Frequency Identification) tag가 내장된 개인 신분 카드가 점차 증가하고 있지만, 본인의 인증을 할 수 있는 방법이 미비하기 때문에, 자동화 할 수 있는 대책이 시급하다. RFID tag는 현재 메모리 용량이 매우 작기 때문에, 개인의 생체정보를 저장하기 위해서는 효율적인 특징추출 방법이 필요하며, 저장된 특징들을 비교하기 위해서는 새로운 인식방법이 필요하다. 본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특정을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘을 이용한 개인생체 인증 시스템에 관한 연구를 수행하였다. 시스템은 크게 NMF(Non-negative Matrix Factorization)와 LDA(Linear Discriminants Analysis) 혼합 알고리즘을 이용한 특징 추출 부분과 해마신경망을 모델링하고 인식 성능을 실험하는 것으로 구성 되어 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정변화와 포즈변화가 포함된 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특정 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.
RFID 기술이 급속히 발전함에 따라, RFID의 기술적 잠재성으로 인해 많은 산업분야에서 사용되고 있다. 특히 물류유통 산업에서 RFID 도입은 효과적으로 제품의 위치와 정보를 실시간으로 모니터링 하는데 있어서 매우 크게 이바지하고 있다. 또한, 태그 가격의 하락과 RFID 관련 기술 경쟁력으로 인해, 각 태그를 한 팔레트 혹은 컨테이너가 아닌 한 아이템에 부착함으로써 보다 세밀하게 관리될 수 있게 되었다. 그러나 초대용량의 태그 데이터가 한정된 하드웨어 자원을 가지고 있는 RFID 미들웨어로 지속적으로 유입된다면, 미들웨어의 전체 데이터 처리시간이 매우 길어질 수 있다. 본 논문에서는 아이템들을 수송하는 동안 많은 태그 데이터를 선 처리하게 함으로써 이러한 미들웨어에서의 부하를 효율적으로 줄일 수 있는 이동 에이전트 기반의 소프트웨어 모듈을 제안한다. 본 실험결과에서 본 논문에서 제안한 소프트웨어 모듈을 사용한다면 그렇지 못한 경우에 비해 태그 데이터의 처리속도가 매우 향상됨을 보여준다. 이러한 수행형태는 일정한 시간 내의 태그 인식률을 높임이고, RFID 미들웨어의 신뢰성을 향상시킨다.
현재 높은 인식성능을 보이고 있는 대용량의 음성인식 시스템의 대부분은 고립단어 음성인식 시스템이다. 이러한 시스템의 인식범위를 늘리기 위해서는 검색하려는 단어수를 늘려야한다. 하지만 검색하려는 단어수가 늘어남에 따라 시스템의 속도 및 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 스마트 흠 환경에서 음성인식 성능에 영향을 주는 상황정보를 정의하고 관성 센서와 RFID(Radio Frequency Identification)를 사용한 사용자 위치 추정 방법을 제안한다. 또한 음성인식시스템의 상황정보에 의한 단어모델 도메인을 구축하여 기존의 시스템보다 높은 성능을 보이는 음성인식 시스템을 개발한다. 스마트 흠 환경에서 본 연구에서 제안된 음성 인식 시스템이 인식률의 저하 없이 동작하는 것을 확인하였다.
현재 인터넷에 대한 사고는 급증하는 추세이고, 대부분의 웹서버들이 해킹 및 스파이웨어 등의 방법을 통해 위협을 받고 있다. 많은 보안사고중 커다란 비중을 차지하고 있는 사고는 인증정보의 분실 및 인가되지 않는 내부의 사용자에 의해 이루어지고 있다. 또한 중요 정보시스템에 접근하여 작업을 하고자 할 때는 보안의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 이에 많은 곳에서는 생체인증을 통하여 접근하는 방식을 사용하고 있다. OTP로 여러 시스템에 접근하고자 할 경우 여러 개의 디바이스를 지녀야 하며 생체인증의 경우 오인식율과 오거부율의 위협을 안고 있다. 또한 OTP를 분실 하였을 경우 중요 정보시스템에 접근이 가능하여 보안 문제를 유발할 수 있다. 이에 본 연구에서는 모바일 RFID리더와 Tag, 접근자의 휴대폰을 분리하여 분실에 대한 위험을 감소시키고, 모바일 RFID리더와 Tag의 접촉으로 난수 인증키를 관리 시스템에서 발생하도록 하였다. 발생된 난수 인증키의 경우 미리 등록이 되어 있는 사용자의 휴대폰으로 전송하므로 기존의 ID Password의 접속 방식보다 한 차원 높은 보안방식이다. 즉 아직까지 보편화되지 않는 모바일 RFID를 중요 정보시스템에 접근하는 인증방식의 도구로 사용하는 방법에 대해 연구하였다.
본 연구는 고추종합처리장의 입고, 저장 및 출하 공정의 물류관리 시스템에 RFID의 적용성 검토를 위하여 고추를 대상으로 UHF 대역 게이트형 RFID 시스템의 태그 및 박스 인식능력을 분석하였다. 빈 컨테이너 박스의 태그 인식율은 안테나 개수가 많고 태그가 안테나 위치와 근접한 경우일수록 높게 나타났고 이때 박스 인식율은 안테나로부터 1~4 m 거리에서 100 %였다. 또한 박스 양쪽 옆면에 태그를 부착한 경우가 박스 앞면과 옆면에 부착한 경우보다 인식율이 낮게 나타났으며, 이는 박스 적재시 태그정보가 인접한 위치에 놓인 태그와 데이터 충돌이 발생하여 일어나는 것으로 판단되었다. UHF 대역의 게이트형 RFID 시스템에서 안테나 4개, 고추 컨테이너 박스 앞면과 옆면에 태그를 부착하였을 때 박스와 태그 인식율이 가장 좋은 결과가 나타났으며, 이때 시스템 안테나로부터 전방 5 m에서 파렛트가 시스템 게이트를 통과할 때까지 고추 상자 수에 따른 태그 인식율은 71.1~77.8%, 박스 인식율은 97.8~100.0%로 나타났다. 고추 산지유통센터에서 이력추적관리 및 원물의 정확한 정산을 위해서는 입고 공정에서 생산자의 정보가 입력되어있는 모든 박스의 정보인식이 필수적이다. 따라서 본 실험에서 사용한 UHF 대역의 게이트형 RFID 시스템을 고추 산지유통센터의 입고관리 시스템으로 사용하기 위해서는 파렛트에 12개 이하의 컨테이너 박스를 적재하여 이송하여야 하나 작업속도를 감안할 때 현장에 적용하기 어려움이 있으며, 이동형 리더기를 보완적으로 사용하여 파렛트에 적재된 컨테이너 박스 정보를 처리하는 것이 필요할 것으로 판단된다.
제조현장에서 작업자는 작업 지시서에 따라 제조 공정에 소재를 투입하고 투입 기록을 남기는 방식으로 운영해왔으나, 누락하는 경우가 많아 제품 LOT 추적이 안되는 경우가 발생하고 있었으며, 최근 스마트공장 구축으로 RFID-Tag를 활용하여 소재 투입 정보를 자동입력 하는 시스템으로 진행되고 있다. 특히, 생산라인에 투입되는 RACK에 부착된 TAG 정보를 수신하여 RACK(TAG) ID와 RACK 투입시간 데이터 분석을 통한 투입정보를 자동으로 생성토록 하여 초기 자동인식률이 97%로 양호하였으나 멀티소재 사용 RACK, TAG분실, 신규 제품 투입 이슈 등이 발생하면서 자동인식률이 계속 낮아지는 상황이다. 인공지능형 스마트공장 데이터셋 구축 방법은 자동인식률 향상과 실시간 모니터링이 가능해지므로 생산 공정의 전반에 있어 속도와 수율(정상제품 비율)을 높이는데 기여할 것으로 기대한다.
2.4 GHz 능동형 RFID가 보다 활성화되기 위해 개선되어야 할 요인 중 하나는 배터리 수명 문제다. 그러나 현재 까지 소비 전력 예측을 위한 정확한 모델이 존재하지 않는다. 본 연구에서는 태그의 전력 소비를 정확하게 예측 할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 충돌 제어와 query 명령어 사용 방법에 따라 6개의 시뮬레이션 모델을 제안 하였다. 예측 정확도를 높이기 위하여 태그의 작동 모드를 몇 개로 분류하고 그에 따른 전력 소비와 작동 시간을 조사하였다. 태그 수집과 응답 확인 과정을 간소화 하는 Query command 명령 방법과 최근에 제안된 충돌 제어 알고리즘을 본 시뮬레이션 모델에 사용하였다. 소비 전력 이외에도 시스템 효율과 다중 태그의 인식 시간, 그리고 인식률과 같은 성능 지표를 구하여 기존의 ISO/IEC 18000-7 시스템과 비교하였다.
본 논문에서는 이동 로봇이 호텔과 같은 실내에서 길 안내 및 짐을 운반해줄 수 있는 자율주행이 가능한 안내 시스템을 연구하였다. 일반적인 자율 주행 안내시스템에 사용되는 이동 로봇의 경우 정확도 향상을 위해 시스템에 다량의 센서가 추가되어 비용의 문제가 발생된다. 따라서 센서의 수를 줄이며 정확도와 인식률을 높이기 위해 비용이 비싸지 않은 소형 MCU중 하나인 라즈베리 파이 3를 이용하여 자율 주행 안내 시스템을 구현하였다.
냉동창고는 일반 창고와 달리 냉각설비를 갖춘 단열된 건물의 창고로서, $0^{\circ}C$이하의 다양한 유형의 냉장/냉동고에 물품들을 입고, 적재, 출고하는 일련의 업무가 운영된다. 최근 냉동창고에 RFID 기술이 도입됨으로써 창고 내 물품관리를 네트워크화, 지능화할 수 있게 되었다. 그러나 RFID 시스템으로 인한 물리적 인식 실패뿐만 아니라 논리적 인식 실패로 인한 물류정보 불일치가 발생하게 되면 RFID 냉동창고 관리시스템의 신뢰도가 떨어지고 업무의 효율이 감소하게 된다. 본 논문에서는 RFID 냉동창고 관리 시 발생하는 다양한 종류의 오류들을 즉각적으로 탐지할 수 있는 슈퍼바이저 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이는 RFID 냉동창고 관리업무상 발생할 수 있는 오류들의 제약조건들을 미리 설정하고 오류의 알림을 받을 수 있는 마스터 슈퍼바이저와 냉동창고 내 업무를 처리하는 작업자가 오류에 대한 알림을 받고 그 자리에서 오류를 직접 확인하고 처리할 수 있는 모바일 슈퍼바이저로 구성된다. 본 논문에서는 슈퍼바이저 시스템이 RFID 냉동창고 관리시스템 상의 오류들을 탐지/분석하는 시간을 줄임으로써 신뢰성을 높이기 위한 평균복구시간을 줄일 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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