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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 785 - 790 (6page)
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4차 산업혁명에서 자동 인식 기술은 다양한 분야의 산업계에서 개체 식별을 위해 사용하고 있다. 개체 식별은 무선 식별 기술로 RF 태그의 칩에 내장된 정보를 전파를 이용하여 안테나와 메모리칩으로 이루어진 리더에서 식별하는 기술이다. 일반적으로 많이 사용되는 기술들은 자동식별 인식 기술들로 RFID, 자기센서, IC 카드, 바코드가 있다. 특히, 유비쿼터스 태깅 기술은 모든 물체가 다양한 태그로 식별될 수 있는 차세대 자동인식 기술이다. 사물의 인식 정보를 저장하고 있는 태그는 리더의 쿼리를 통하여 인식되게 된다. 이때 리더와 태그는 정전유도 현상에 의해 인식 범위에 위치된다. 이러한 인식 범위에 다수개의 태그가 있는 경우 인식 범위 내에서 태그 간에 충돌이 생기게 된다. 4차 산업혁명 기반의 유비쿼터스 태깅은 간단하고, 저렴한 비용의 자동 인식 방식을 사용해야 한다. 이러한 니즈에 부합하는 자동 인식 기술은 프레임 기반 슬랏티드(slotted) 알로하 알고리즘이다. 프레임 기반 슬랏티드 알로하 알고리즘은 인식 범위 내에서 태그 간 충돌에 대한 인식 성능 오차를 줄일 수 있는 특징이 있다. 또한, 인식 과정에서 리더가 인식 범위 내에 있는 여러 개의 태그를 인식하기 위해 한 개의 라운드 마다 인식 쿼리 명령과 응답을 하고 난 후, 여러 번의 라운드를 통해 신규 태그를 식별한다.
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장성진 / 2020 / 머신 러닝 기반 RFID 태그인식 프로세스를 위한 충돌방지 중재 알고리즘 / 한국지식정보기술학회 논문지 15(5):615~622
신은재 / 2014 / An Efficient Recognition Method using 2 Layer Hidden Markov Models for Human Driving Behavior / 한국지식정보기술학회 논문지 9(5):617~628
D. K. Klair / 2010 / A survey and tutorial of RFID anti-collision protocols / IEEE Communications Surveys &Tutorials 12(3):400~421
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