유비쿼터스 컴퓨팅에서 RFID 태그 추적을 위한 태그 궤적 생성 기법

Abstract

RFID 시스템의 주요목적 중 하나는 사물에 태그(tag)를 부착하여 사물의 이동을 추적하는 것이다. 태그는 공간적 위치와 시간정보를 모두 갖기 때문에 기존의 시공간 객체와 같이 궤적을 색인화 할 수 있다. 태그 궤적을 구성하면 보다 효율적인 추적이 가능하지만 현재까지 태그궤적색인에 대한 연구는 많지 않다. 태그가 기존 시공간 객체와 다른 점은 리더(reader)에 진입(enter)한 후 이탈(leave) 함으로써 리더 별로 독립적인 궤적이 생성되는 것이다. 따라서, 리더 사이에는 태그를 찾을 수 없는 궤적 단절구간이 나타나며, 태그의 추적을 어렵게 한다. 또한 리더에 진입 한 후 이탈하지 않은 포인트 태그(point tag)는 궤적을 형성하지 못하기 때문에 질의에서 탐색되지 않는다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 각 리더에 분산된 궤적을 하나의 궤적으로 구성하고 포인트 태그를 탐색하는 태그궤적색인인 TR-tree(Tag trajectory R-tree in RFID system)를 제안한다. 실험결과는 리더별 궤적 단절구간을 극복한 TR-tree가 기존의 TPIR-tree 그리고 R-tree 보다 향상된 성능을 나타낸다. One of major purposes of a RFID system is to track moving objects using tags attached to the objects. Because a tagged object has both location and time information expressed as the location of the reader, we can index the trajectory of the object like existing spatiotemporal objects. More efficient tracking may be possible if a spatiotemporal trajectory can be formed of a tag, but there has not been much research on tag trajectory indexes. A characteristic that distinguishes tags from existing spatiotemporal objects is that a tag creates a separate trajectory in each reader by entering and then leaving the reader. As a result, there is a trajectory interruption interval between readers, in which the tag cannot be located, and this makes it difficult to track the tag. In addition, the point tags that only enter and don't leave readers do not create trajectories, so cannot be tracked. To solve this problem, we propose a tag trajectory index called TR-tree (tag trajectory R-tree in RFID system) that can track a tag by combining separate trajectories among readers into one trajectory. The results show that TR-tree, which overcomes the trajectory interruption superior performance than TPIR-tree and R-tree.