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능동형 RFID 시스템을 위한 학습 기반 충돌방지 기법
이웅현 ( Woonghyun Lee ),김정효 ( Junghyo Kim ),조현태 ( Hyuntae Cho ),백윤주 ( Yunju Baek ) 한국정보처리학회 2006 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.13 No.2
최근 항만 컨테이너 환경에서 컨테이너의 위치추적, 물품정보갱신 등의 데이터 처리를 원활하게 하기 위하여 RFID의 활용이 고려되고 있다. RFID는 단일 주파수를 사용하도록 규정되어져 있고, 그로 인해 동시에 많은 수의 태그를 읽을 경우 전파의 충돌 현상이 발생한다. 본 논문은 표준의 내용을 준수하면서 태그간의 전파충돌 현상을 현저하게 줄이고, 더욱 빠른 속도로 태그 인식이 가능한 방법으로 학습 기반의 충돌방지 기법을 제시한다. 본 기법을 항만 컨테이너 환경에 적용할 시 태그의 수명은 약 20%, 증가하며, 리더에서 태그를 읽는 시간은 약 15%의 속도향상을 보인다.
개활지 및 구조물 내에서의 폭풍파 특성에 대한 수치 분석
노태준,이영헌,지준태,이웅현,여재익,Roh, Taejun,Lee, Younghun,Ji, Juntae,Lee, Woonghyun,Yoh, Jai-ick 한국군사과학기술학회 2020 한국군사과학기술학회지 Vol.23 No.1
In this study, numerical analysis was carried out on a complex pressure field of blast waves caused by the detonation of high explosives in various environments. The generated blast waves propagated in the air, upon the sudden release of high energy induced by the explosion. Reflected waves were created when the pressure waves encountered certain obstacles such as the ground or the walls of structures. The propagation of the blast waves and its interaction with the reflected waves were simulated. An adaptive mesh refinement was applied to improve the efficiency of distribution of computer resource, for the computational calculation of the blast wave propagation in a wide open space. In addition, the integration of the calculation domains for the explosive and air were considered when the maximum density of the explosive region was below critical value. The results were verified by comparison with the pressure time history from blast wave experiments performed under two topographical conditions.
유비쿼터스 물류 환경을 위한 능동형 RFID 시스템 개발
조현태(Hyuntae Cho),최훈(Hoon Choi),이웅현(Woonghyun Lee),백윤주(Yunju Baek) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
유비쿼터스 물류 환경을 위한 능동형 RFID(Radio Frequency IDentification) 시스템 기술에 대한 필요성이 대두되고 있다. 특히 컨테이너 물류 환경에서 적합한 RFID 기술은 ISO/IEC 18000-7 표준으로 제정되었으나, 현재 이에 대한 연구 개발 사례보고가 드문 실정이다. 본 논문에서는 물류 상황에 적합한 능동형 RFID 시스템에 대한 아키텍쳐 설계 및 저전력 운용 등의 요소기술에 대한 연구 및 시스템 개발 내용을 다루었다. 기본적인 성능평가를 수행한 결과, 1000개의 명령어를 연속으로 요청했을 때 99%이상의 높은 인식률을 보였다. 또한 시스템의 핵심 요소인 저전력 기능을 구현한 결과 배터리는 최장 1년까지 이용 가능한 것으로 나타났다.