본 논문에서는 2.45GHz 대역 RTLS 시스템 환경에서 다수의 태그가 동작할 경우의 트래픽을 모델링하고 다중 태그간의 간섭 영향을 분석하였다. 또한, RTLS 다중태그 환경하의 고정밀 위치측정(ranging) 방안을 제안하고 이에 대해 분석하였다. 결과에 의하면, 가우스 잡음과 페이딩 환경 하에서 동시접속 태그 수에 따른 RTLS 시스템의 BER 성능은 다중태그의 수가 증가할수록 저하되며, 페이딩 지수 m=15인 경우 RTLS 규격인 $10^{-5}$의 BER 성능을 만족하기 위해서는 동시접속 태그의 수가 40개 이하로 제한되어야 함을 확인하였다. 또한, $250m{\times}250m$의 탐색범위에서 개선된 TDOA 기법을 적용하여 태그의 위치를 추정하였을 경우 리더의 수가 3~8개일 때 sub-blink가 2개 이상 수신되면 RTLS 규격인 3m 이내 오차거리가 만족됨을 확인하였다.
다수의 RFID 시스템들이 시스템 내의 RFID 태그 정보를 식별하기 위하여 동적 슬롯 알로하 프로토콜을 사용한다. 이러한 RFID 시스템에서 가장 중요한 문제점들 중의 하나는 일정 수준 이상의 정확도를 가지고 RFID 태그 개수를 추정하는 문제이다. 본 논문에서는 태그의 응답을 성공적으로 수신하였는지의 여부만을 판단할 수 있는 충돌 비 감지 리더를 기반으로 태그의 개수를 추정하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 구체적으로, 본 논문에서 RFID 태그 개수를 추정하기 위해 무기억 성공 추정법과 교집합 기반 성공 추정법을 제시한다. 무기억 성공 추정법은 리더가 태그 정보를 수집하는 매 프레임마다 성공적으로 수집한 태그 응답의 개수를 기반으로 전체 태그 개수의 범위를 추정하는 반면, 교집합 기반 성공 추정법은 현 프레임에서 수집한 정보를 기반으로 추정된 전체 태그 개수 범위와 이전 프레임들에서 수집한 전체 태그 개수 범위의 적절한 교집합을 취함으로써 전체 태그 개수를 추정한다. 시뮬레이션 결과를 통해 교집합 기반 성공 추정법이 빠르고 정확하며 제어 가능한 태그 추정 방식임을 검증하고 그 성능이 기존의 충돌/무응답 기반 추정법의 성능에 근사함을 보인다.
본 연구에서는 의사결정나무와 Conditional Random Fields(CRFs)를 이용하여 한국어 어절 구문태그를 예측하는 시스템에 대해서 설명한다. 기계학습에서 자질의 선택은 작성자의 직관에 의해서 주로 이루어지는데 이는 작성자의 지식에 의존한다. 본 연구에서는 의사결정나무를 사용하여 보다 체계적으로 조합이 이루어지도록 하였다. 또한 오류 분석을 통하여 최적의 자질이 무엇인지를 파악하여 최고의 성능을 보이도록 하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 성능향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있어 앞으로 구문 분석에 많은 도움이 될 것이라고 확신한다.
본 논문에서는 2.45GHz대역 RTLS에서 2차원 평면 위치추정 알고리즘을 확장한 3차원 공간상의 위치추정 알고리즘을 연구하였으며, 태그의 송신시간 정보가 필요 없는 TDOA 기법을 이용하여 3차원 좌표를 추정하였다. 가로, 세로 300m의 탐색범위에서 시뮬레이터 구현을 통해 이차원 평면상의 쌍곡선 교점을 태그의 X, Y 좌표로 추정하였으며, 추정한 X, Y 좌표를 통해 Z 좌표를 최종적으로 추정하였다. RTLS 규격상 허용 오차 범위는 반경 3m 이내를 만족해야 하며, 실험결과 리더의 수신 옵셋이 이상적인 경우 태그의 3차원 위치는 실제 좌표와 근접함을 확인하였다. 수신옵셋이 32.76nsec 이내의 경우 옵셋의 차등적 증가시 RTLS 규격상의 반제 3m 이내의 오차범위를 벗어남을 확인하였다. 따라서 추후 연구를 통해 리더의 수신옵셋을 저감할 수 있는 기법이나 3차원 위치 추정시 적정 임계치 설정과 같은 판별 기법을 통해 위치 추정의 정확도를 향상시켜야 할 것으로 고려된다.
본 논문에서는 RFID 표준 중의 하나인 EPC 글로벌 제너레이션 2 클래스 1(EPC global generation 2 class 1) 태그의 설계에 대하여 논하였다. RFID 표준에 관한 연구나 충돌 방지(anti-collision) 알고리즘에 관한 연구는 많이 진행이 되었지만 태그디지털 코덱 아키텍처 하드웨어의 구체적인 설계에 관한 논문은 아직 없는 실정이기 때문에 본 논문에서 연구하게 되었다. 본 논문의 목적은 RFID 태그 블록의 구성 및 기능설계에 관한 연구를 함으로써 대략적인 전력소모, 하드웨어 크기 등에 대한 방향을 제시하고있다. 스탠더드 셀 라이브러리 합성방식을 사용하여 합성한 결과 설계된 디지털 코덱의 크기는 111640.328125개(인버터 개수)였고 소모 전력은 동적 소모 전력을 기준으로 10.3575uW로 추정되었다. 풀커스텀(full-custom)방식을 사용할 경우, 더욱 개선된 효과를 발휘할 것으로 보인다.
본 논문에서는 ALOHA 기반의 충돌 방지 알고리즘을 사용하는 RFID 시스템에서 다중 태그 인식 성능 향상을 위한 태그 개수 추정 방법을 제안한다. ALOHA 기반의 충돌 방지 알고리즘에서는 슬롯의 크기를 태그 개수에 따라 적절하게 설정하는 것이 다중 태그 인식 성능을 좌우하기 때문에, 태그 개수에 대한 정확한 추정이 필요하다. 제안된 방법은 태그 개수와 태그 인식 과정에서 발생하는 빈 슬롯 개수의 기댓값과의 관계를 이용한다. 한 ROUND를 통해 측정되는 빈 슬롯 개수를 가지고 가장 가까운 기댓값을 찾은 후, 그 기댓값에 해당하는 태그 개수를 구함으로써 태그의 개수를 추정한다. 제안된 방법은 기존 방법과 비교하여 계산양이 적으면서도 태그 개수 추정의 정확도는 높다는 장점이 있으며, 시뮬레이션 결과를 통해서 이를 보인다.
실내 무선측위 시스템은 정확한 태그 위치를 측정하기 위하여 비콘의 거리 정보를 사용한다. 시스템은 비콘과 태그 사이의 거리를 추정하기 위해서, 독립적인 클럭 오프셋을 포함하는 각 비콘에 도착하는 태그 펄스의 시간 정보를 계산한다. 이러한 클럭 오프셋은 비콘의 측위와 위치 추정 성능에 심각한 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 클럭 오프셋 보정 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 검증하기 위해여 랜덤하게 -1,000ppm~1,000ppm 사이의 클럭 오프셋을 가지는 상황에서 측위 실험을 진행하였으며, 모의실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 클럭 오프셋 문제를 효율적으로 해결할 수 있음을 확인하였다.
프레임 기반 슬롯 ALOHA 알고리즘을 기반으로 하는 RFID 시스템인 경우, 고정된 프레임을 갖기 때문에 식별 영역 내에 있는 태그의 수와 프레임 크기에 따라 태그 식별 성능이 크게 변화할 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 하나의 질의 라운드 동안 태그들이 응답하는 슬롯의 상태와 확률적 계산을 통하여 얻은 결과를 바탕으로 리더의 식별 영역 내에 남아있는 태그의 수를 추정하는 기법을 제안하고, 이에 대한 성능을 분석한다.
본 연구에서는 o-xylene+n-pentanol 및 m-xylene+n-hexanol 계의 인화점을 Tag 개방식 장치(ASTM D1310-86)를 이용하여 측정하였다. 실험값은 Raoult의 법칙, van Laar 및 Wilson 식을 이용한 계산된 값들과 비교하였다. 그 결과, 최적화법에 의한 예측값이 Rauolt의 법칙에 의한 계산 보다 실험값에 더욱 근접하였다. 또한, van Laar 식을 사용한 최적화법이 Wilson 식에 의한 최적화법 보다 실험값에 대한 모사성이 우수하였다.
This research was done to prove the optimal position to detect a train reader when using a multiple fusion sensor. The experiment was done using four Train installed RFID Readers located on the train. These readers were read by sensors installed at intervals of 50 meters on the up and down sections of the Line 8, from Amsa station to Moran station. We analyze errors in the recognition range according to the Tag's number of recognition due to RFID of train speed, and propose a method of estimation for an accurate estimation of the position of train At this the Least-Squares Method is applied to judge the position of train accurately from the error because of Tag's number of recognition and RFID of train speed. also It is verified through simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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