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RFID 리더기 안테나의 최적 배치를 위한 효율적인 진화연산 알고리즘

An Efficient Evolutionary Algorithm for Optimal Arrangement of RFID Reader Antenna

한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집, 2009 May 22, 2009년, pp.715 - 719  

순남순 (충북대학교) ,  여명호 (충북대학교) ,  유재수 (충북대학교)

초록
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RFID 기술를 이용한 다양한 응용분야에서 잘못된 RFID 리더기의 배치로 인해 리더기간의 간섭이 발생한다. 리더기 간의 간섭은 어떤 리더기가 다른 리더기의 동작에 간섭을 일으키는 신호를 송신하여 태그를 인식하는 것을 방해할 때 발생한다. RFID 시스템에서 리더기의 충돌 문제는 시스템 처리량과 인식의 효율성의 병목현상을 발생 시킨다. 본 논문에서는 RIFD 안테나 배치의 적합도를 높이기 위해서 진화 연산 기법을 이용한 새로운 RFID 리더기 배치 설계 시스템을 제안한다. 먼저, 주위 환경에 민감한 안테나의 전파 특성을 분석하고, 특성 데이터베이스를 구축한다. 그리고, 안테나를 최적으로 배치하기 위한 EA Encoding 기법과 Fitness 기법 및 유전잔 연산자를 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 수행하였으며, 실험 결과, 약 100세대의 진화 연산을 통해 커버율 95.45%, 간섭율 10.29%의 RFID 안테나 배치의 적합도를 달성하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Incorrect deployment of RFID readers occurs reader-to-reader interferences in many applications using RFID technologies. Reader-to-reader interference occurs when a reader transmits a signal that interferes with the operation of another reader, thus preventing the second reader from communicating wi...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 RFID 리더기 안테나를 최적으로 배치하기 위한 진화 연산 알고리즘을 제안하였다. 기존의 문제 정의를 수정하여, RFID 안테나의 모델을 단순한 원반 형태가 아닌 실제 실험을 통해 얻어진 결과를 가지고 사용하였다.
  • 본 논문에서는 최소개의 리더기 안테나를 이용하여 넓은 영역을 모두 커버하기 위한 RFID 리더기 안테나의 배치 최적화 알고리즘을 제안한다. 단순한 원반 형태가 아닌 실제 전파 특성과 비슷한 형태의 안테나 모델을 활용하였으며, 안테나 이득의 변화에 따라 인식 거리가 달라진다는 점에 착안하여 다양한 안테나 이득을 적용하여 서로 다른 인식 거리를 갖는 안테나들이 적용 될 수 있도록 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
RFID가 다양한 서비스에 빠른 속도로 보급되고 있는 이유는 무엇인가? 최근 RFID (Radio Frequency Identification)는 비접촉식 통신 기술의 일종으로 근거리 물체 인식, 위치 인식, 센서 네트워크 구축 등 다양한 분야에 여러 가지 형태로 응용되고 있다[1][2]. 특히 사용자가 관리할 사물에 태그를 부착한 후, 송수신 부의 전파를 활용하면 손쉽게 그 사물에 대한 정보 및 주변 정보를 인식가능하기 때문에, 다양한 서비스에 빠른 속도로 보급되고 있다. 하지만 여전히 RFID 리더기의 경우 단가가 높기 때문에, 다수의 리더기와 안테나를 활용하기에 경제적인 제약이 있다.
토너먼트 방식의 특징은 무엇인가? 왜냐하면 엘리티즘으로 빠른 수렴속도를 얻을 수 있지만 자칫 개체의 다양성(Diversity)은 훼손될 수 있기 때문이다. 이러한 이유로 토너먼트 방식을 사용했고, 이 방식은 무작위로 두 개체를 뽑아 비교한 후 이긴 개체를 다음 세대의 부모로 선택하는 방식이기 때문에 다양성을 확보할 수 있는 좋은 방법이 된다.
EA 최적화 엔진은 무엇으로 이루어져 있는가? 그림 1은 본 논문이 제안하는 최적 배치 EA의 흐름도를 나타내고 있다. EA 최적화 엔진은 유전자 인코딩, 다음 세대 형성(Reproduction), 엘리트 개체 선정과 부모 세대 선정, EA 연산자, 적합도 계산으로 이루어져 있다. 부모 세대를 선택하기 위해서 먼저 엘리티즘(Elitism)을 사용했다.
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