• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권9호
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• pp.29-36
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• 2010

하나의 reader가 tag의 군집에 둘러싸여 있는 별 형태의 RFID 망을 고려한다. 이러한 RFID 망에서 reader는 tag에 저장된 정보를 얻기 전에 tag의 응답 간 충돌을 중재하면서 tag를 인식하여야 한다. 이러한 목적으로 tag가 응답하도록 프레임마다 정적으로 일정 수의 슬롯을 마련해 주는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에 기반한 tag 인식 방식을 제안한다. 제안 방식의 인식성능을 평가하기 위해 주요 성능 척도로 인식 완료 확률과 기대 인식 완료 시간을 선정한다. 이어서 이러한 성능 척도를 계량적으로 계산할 수 있는 방법을 제안한다. 특히 tag가 많지 않은 경우 성능 척도를 closed form으로 도출한다. 다음 인식 시간에 대한 제약 하에서 인식 완료 확률을 최대화하거나 기대 인식 완료 시간을 최소화하는 최적의 시간 구조를 찾는 문제를 구성한다. 마지막으로 이러한 문제를 풀어서 프레임 당 tag가 응답하기 위한 슬롯의 최적 수를 구한다. 계량적 결과로부터 tag가 응답하기 위한 슬롯의 유한한 최적 수가 존재함을 확인한다. 또한 인식 완료 확률을 최대화하는 최적 슬롯 수는 인식 시간에 대한 제약이 약해지면서 기대 인식 완료 시간을 최소화하는 최적의 슬롯 수로 접근하는 경향을 보임을 관찰한다.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1674-1692
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• 2018

An RFID network is a network in which a reader inquire about the identities of tags and tags respond with their identities to a reader. The diversity of RFID networks has brought about many applications including an inexpensive system where a single reader supports a small number of tags. Such a system needs a tag cognizance scheme that is able to arbitrate among contending tags as well as is simple enough. In this paper, confining our attention to a clan of simple schemes, we propose a randomized scheme with aiming at enhancing the tag cognizance rate than a conventional scheme. Then, we derive an exact expression for the cognizance rate attained by the randomized scheme. Unfortunately, the exact expression is not so tractable as to optimize the randomized scheme. As an alternative way, we develop an upper bound on the tag cognizance rate. In a closed form, we then obtain a nearly optimal value for a key design parameter, which maximizes the upper bound. Numerical examples confirm that the randomized scheme is able to dominate the conventional scheme in cognizance rate by employing a nearly optimal value. Furthermore, they reveal that the randomized scheme is robust to the fallacy that the reader believes or guesses a wrong number of neighboring tags.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권5호
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• pp.70-77
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• 2009

하나의 reader와 여러 tag로 구성된 RFID 망에서 tag의 응답 간 충돌을 중재하기 위해 tag가 응답하도록 여러 슬롯을 마련해 주는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA 방식이 소개되었다. 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에서는 tag 인식의 효율이 극대화되기 위해 프레임 별 슬롯의 수가 최적화되어야 한다. 이러한 최적화는 tag의 수를 필요로 하나 reader는 tag의 수를 알기 힘들다. 본 논문에서는 별도로 tag의 수를 추정하지 않고 슬롯의 수에 대해 직접 Bayes action을 취하는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에 기초한 tag 인식 방식을 제안한다. 구체적으로 Bayes action은 tag의 수가 갖는 사전 분포, 어떤 tag도 응답하지 않은 슬롯의 수에 대한 관찰값, 그리고 인식률을 반영한 손실 함수를 결합한 결정 문제를 풀어 구한다. 또한 tag의 수가 갖는 사전 분포의 진화를 통해 각 프레임에서 이러한 Bayes action을 지원한다. 모의 실험 결과로부터 진화하는 사전 분포와 Bayes action의 쌍은 robust 방식을 이루어 tag의 수의 참값과 초기 추측값의 큰 괴리에도 불구하고 일정 수준의 인식률을 얻을 수 있음을 관찰한다. 또한 제안하는 방식은 tag의 수에 대한 고전적인 추정값을 사용하는 방식에 비해 높은 인식 완료 확률을 얻을 수 있음을 확인한다.