[논문]Dynamic Framed Slotted ALOHA 기반 RFID 태그 충돌방지 알고리즘 개선

박노경; 윤형기; 문대철

doi:10.7776/ask.2014.33.2.126

초록
AI-Helper

본 논문에서는 DFSA (Dynamic Framed Slotted ALOHA) 기반 충돌 방지 알고리즘에 대해 논하고, 개선된 태그 충돌 방지 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 기대 값을 이용하는 방법으로서 한 번의 연산을 통해 측정값에 근접한 기대 값을 갖는 태그 수를 추정하므로 속도가 빠르다는 장점이 있으며 태그 수에 따른 빈 슬롯 개수 및 충돌 슬롯의 개수를 이용하여 기대 값을 구한 후 실제 태그 개수를 추정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 비교 및 분석하였다. 그 결과, 전체 태그에 대하여 평균 18.8 라운드에 모든 태그를 식별하였다. 태그의 수가 1000개 이하일 경우 평균 18.2 라운드에 모든 태그를 식별하였으나 태그 수가 1000개 이상인 경우 19.2 라운드에 태그를 식별하였다. 제안된 방식 및 기존 방식을 비교하였을 때 평균 태그 수에 따른 라운드 수가 상쇄 기법이 적용된 DFSA 방식보다 3.1 %, DFSA 방식보다 10.1 %, FSA (Framed Slotted ALOHA) 방식보다 37.5 % 가량 감소하여 처리 속도가 향상됨을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, a DFSA (Dynamic Framed Slotted ALOHA) based anti-collision algorithm is described and a performance improved algorithm of DFSA and FSA is proposed. The proposed method makes use of expected values and has merits in operation speed by estimating closest value of the number of tags on a...

In this paper, a DFSA (Dynamic Framed Slotted ALOHA) based anti-collision algorithm is described and a performance improved algorithm of DFSA and FSA is proposed. The proposed method makes use of expected values and has merits in operation speed by estimating closest value of the number of tags on a single operation. The algorithm compares and analyses number of empty slots and collide slots in accordance with the number of tags, which enables estimation of actual number of tags. we simulated the proposed algorithm and compared it with conventional methods. Results show that our method needs average 18.8 rounds to identify all tags. In case of less than 1000 tags, an average of 18.2 rounds is necessary and an average of 19.2 rounds is needed to identify all tags for more than 1000 tags. The proposed algorithm improves processing speed by 3.1 % comparing to DFSA with cancellation strategy, 10.1 % comparing to DFSA, 37.5 % comparing to FSA(Framed Slotted ALOHA).

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이를 극복하기 위한 방법으로 제시된 단일 연산을 통한 태그 개수 추정 방법들은 추정의 정확도가 떨어지는 문제가 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 단일 연산을 통해 태그 개수의 고속 추정이 가능하면서도 테이블을 이용하여 보다 정확도가 높은 태그 개수 추정 방법을 제안한다.
기존 FSA 및 DFSA 충돌방지 알고리즘의 경우, 비메모리 시스템에 적합한 방식으로서 빠른 태그 개수 추정이 가능하나 태그 수가 늘어날수록 측정 값과 기대 값 사이의 오차가 크다는 단점이 있으며, 테이블을 저장할 메모리가 필요하므로 메모리에 제약이 있는 시스템에서는 사용이 어렵다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 최적의 프레임 크기만 적용한 테이블 만 적용하여 적은 용량의 메모리 만을 사용한 태그 수 추정을 통해 기존 DFSA 방식을 기반으로 개선된 충돌 방지 알고리즘에 대해 제안하였다.

가설 설정

그리고 실험 결과는 10회씩 실험한 평균치를 계산하였다. 제안된 알고리즘에 사용되는 프레임의 크기는 최초 프레임의 크기를 16개, 최대 프레임의 크기를 256개로 가정하여 시뮬레이션을 수행하였다. 성능 평가는 제안된 알고리즘과 기존 FSA 방식, DFSA 방식, 상쇄 기법이 적용된 DFSA 방식의 라운드 수에 따른 태그 수의 추정 데이터에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 결과 값들의 평균 값을 구해 그 결과를 비교, 분석하였다.

제안 방법

그러나 이처럼 적지 않은 양의 태그를 처리하게 되면 태그 간 충돌 문제가 발생하여 실시간 데이터 전송시 충돌로 인해 신호의 전송이 되지 않는 문제가 발생한다. 본 논문에서 제안된 방법은 이와 같은 다중 태그 시 빠른 태그 수 추정을 통해 각 태그의 신호 충돌을 방지하는데 사용 가능하다.^[9]
제안된 태그 개수 추정의 첫 번째 방법은 한 라운드의 태그 인식 과정을 거쳐 얻을 수 있는 파라미터 중 빈 슬롯 개수를 이용한다. 한 슬롯에 태그가 응답할 확률은 이항분포 형태를 가짐을 이용해 빈 슬롯 개수의 기대 값을 얻는다.

대상 데이터

4에서는 제안된 방법 및 FSA 방식, DFSA 방식 및 상쇄 기법이 적용된 DFSA 방식의 성능을 비교하여 검증하였다. 사용된 태그 ID는 128비트 수동태그이며, 태그 개수는 50 ~ 2000개까지 50개 단위마다 실험하였다. 그리고 실험 결과는 10회씩 실험한 평균치를 계산하였다.

데이터처리

Fig. 4에서는 제안된 방법 및 FSA 방식, DFSA 방식 및 상쇄 기법이 적용된 DFSA 방식의 성능을 비교하여 검증하였다. 사용된 태그 ID는 128비트 수동태그이며, 태그 개수는 50 ~ 2000개까지 50개 단위마다 실험하였다.
사용된 태그 ID는 128비트 수동태그이며, 태그 개수는 50 ~ 2000개까지 50개 단위마다 실험하였다. 그리고 실험 결과는 10회씩 실험한 평균치를 계산하였다. 제안된 알고리즘에 사용되는 프레임의 크기는 최초 프레임의 크기를 16개, 최대 프레임의 크기를 256개로 가정하여 시뮬레이션을 수행하였다.
제안된 알고리즘에 사용되는 프레임의 크기는 최초 프레임의 크기를 16개, 최대 프레임의 크기를 256개로 가정하여 시뮬레이션을 수행하였다. 성능 평가는 제안된 알고리즘과 기존 FSA 방식, DFSA 방식, 상쇄 기법이 적용된 DFSA 방식의 라운드 수에 따른 태그 수의 추정 데이터에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 결과 값들의 평균 값을 구해 그 결과를 비교, 분석하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 평균 18.

이론/모형

이 방법은 태그 개수를 추정하기 위해서 여러 번의 연산을 통해 기대 값을 구해야 하기에 메모리에 데이터가 누적 될수록 연산 속도가 느려지는 단점이 있다. 기대 값을 이용한 태그 수 추정 방법으로는 Vogt^[5]가 제안한 태그 수 추정 방식이 있다.

성능/효과

2 라운드에 태그를 식별하였다. 또한 평균 태그 수에 따른 라운드 수가 상쇄 기법이 적용된 DFSA 방식보다 3.1 %, 기존 DFSA 방식보다 10.1 %, FSA 방식보다 37.5 % 가량 감소하여 기존 방식에 비해 라운드 수당 태그 수 및 처리 속도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 방식은 단순히 최적의 프레임 크기를 이용한 테이블만을 사용하기에 구현이 쉬우며, 단일 연산 처리를 통해 보다 정확하면서도 빠른 태그 수 추정이 가능하다.
본 논문에서 제안된 방법은 태그 개수에 따른 빈 슬롯 개수 및 충돌 슬롯의 개수를 통해 구해진 기대 값을 이용해 실제 태그 개수를 추정하는 충돌 방지 방법으로서, 시뮬레이션을 통해 제안된 방법을 기존 방법과 비교, 분석한 결과 태그의 수가 1000개 이하일 경우 제안된 알고리즘은 평균 18.2 라운드에 모든 태그를 식별하였으나 태그 수가 1000개 이상인 경우 19.2 라운드에 태그를 식별하였다. 또한 평균 태그 수에 따른 라운드 수가 상쇄 기법이 적용된 DFSA 방식보다 3.
5 % 가량 감소하여 기존 방식에 비해 라운드 수당 태그 수 및 처리 속도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 방식은 단순히 최적의 프레임 크기를 이용한 테이블만을 사용하기에 구현이 쉬우며, 단일 연산 처리를 통해 보다 정확하면서도 빠른 태그 수 추정이 가능하다.
성능 평가는 제안된 알고리즘과 기존 FSA 방식, DFSA 방식, 상쇄 기법이 적용된 DFSA 방식의 라운드 수에 따른 태그 수의 추정 데이터에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 결과 값들의 평균 값을 구해 그 결과를 비교, 분석하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 평균 18.8 라운드에 태그를 식별하였고, 상쇄 기법이 적용된 DFSA 방식은 19.4 라운드, DFSA 방식은 20.9 라운드에 태그를 식별하였으며 FSA 방식은 30.1 라운드에 태그를 식별한 것을 확인할 수 있었다.^[3,4,8]
제안된 방법은 한 번의 연산을 통해 측정값과 가장 가까운 기대 값을 가지는 태그 개수를 추정하므로 추정 속도가 빠르며 적용 범위에 제한이 없고 하나의 파라미터만을 사용하므로 추정의 정확도가 높다는 장점이 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	다양한 탐색 알고리즘을 통해 태그 수를 추정하는 방법의 단점은 무엇인가?	두 번째는 다양한 탐색 알고리즘을 통해 태그 수를 추정하는 방법이다. 이 방법은 태그 개수를 추정하기 위해서 여러 번의 연산을 통해 기대 값을 구해야 하기에 메모리에 데이터가 누적 될수록 연산 속도가 느려지는 단점이 있다. 기대 값을 이용한 태그 수 추정 방법으로는 Vogt[5]가 제안한 태그 수 추정 방식이 있다.
	RFID는 무엇인가?	RFID(Radio Frequency Identification)는 IC 칩에 내장된 정보를 무선주파수를 이용하여 비 접촉방식으로 읽어내는 기술로서 대상을 자동으로 식별할 수 있는 기술이다. 일반적으로 안테나와 칩으로 구성된 RFID 태그에 정보를 저장하여 적용 대상에 부착한 후 판독기에 해당하는 RFID 리더를 통해 정보를 인식한다.
	RFID 시스템은 무엇으로 구성되는가?	RFID 시스템의 구성은 태그와 통신하기 위한 리더, 물체에 부착되어 물체의 여러 정보를 저장하고 있는 태그, 시스템을 전체적으로 제어하고 수신한 태그의 정보를 처리하여 리더에게 전송하는 백-엔드 서버(back-end server), 리더와 연결되어 리더가 전송받은 정보를 처리해 백-엔드 서버에게 전송하는 리더 서브시스템 및 안테나로 구성된다. 일반적으로 UHF 대역(Ultra-High Frequency, 900 MHz 대역) RFID 시스템에서는 저가인 수동형 태그가 사용되나 그 능력이 매우 제한적이어서 다른 태그들과 통신을 할 수 없고 리더로만 통신이 가능하다.

참고문헌 (9)

S. H. Lee, J. H. Park, and T. J. Lee, "An efficient tag estimation method for dynamic framed slotted ALOHA based anti-collision algorithm in RFID System" (in Korean), in Proc. Conf. IEEK society proceeding, Suppl.2(s) 30, 110-111 (2007).
S. R. Lee and C. W. Lee, "Status of multi-recognition technology of RFID systems" (in Korean), J. Soc. KIEES, Suppl.2(s) 15, 44-45 (2004).
J. R. Cha and J. H. Kim, "ALOHA-type anti-collision algorithms using tag estimation method in RFID system," (in Korean), J. Soc. KICS, Suppl.9A(s) 30, No.9A, 814-821 (2005).
K. Finkenzeller, RFID Handbook ; Fundamentals and Applications in Contactless Smart Cards and Identification, 2nd Ed. (John Wiley & Sons Inc., New Jersey, 2004), pp. 195-219.
H. Vogt, "Efficient object identification with passive RFID tags," in Proc. Int. Conf. Pervasive Computing, 98-113 (2002).
C. H. Quan, H. S. Mo, and G. Y. Choi, "Tag number estimation scheme in sloted aloha based RFID systems" (in Korean), in Proc. Conf. KICS, 32, 955-958 (2005).
W. T. Chen and G. H. Lin, "An efficient anti-collision method for tag identification in a RFID system," in Proc. IEICE Trans, Suppl.12(s) E89-B, 3386-3392 (2006).
C. Jiang, Y. Xu, and W. Qiao, "Cancellation strategy in dynamic framed slotted ALOHA for RFID system," in Proc. Int. Conf. WCNC, 854-859 (2013).
S. I. Joung and D. S. Kim, "Case study for RFID applications from business model perspective" (in Korean), J. Soc. Information Technology Applications & Management, Suppl.1(s) 20, 197-216 (2013).

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