본 논문은 EPCglobal C1 Gen 2 표준에서 제안한 Q 알고리즘에서 사용되는 C값에 대한 다양한 모델을 제시하고 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 비교, 평가한다. EPCglobal C1 Gen 2 표준에서는 다중 태그 인식을 위해서 slot-count (Q) Selection Algorithm을 제안하고 있지만, Q 알고리즘에서 태그의 충돌과 무응답의 상태에 따라서 Q값을 변화시키는 값인 C 값에 대한 정확한 정의가 내려져 있지 않다. Q 알고리즘에서는 태그 충돌의 경우 C를 Q에 더하고 무응답인 경우에는 C를 감산하여 변화되는 Q값으로 태그들의 새로운 slot-count를 결정하기 때문에 다중 태그 인식 환경에 있어서 이 C값은 태그 인식 속도에 커다란 영향을 준다. 하지만 기존 연구들에서는 C값에 따른 태그 인식 속도 성능 평가나 비교 없이, Q 알고리즘을 변형하거나 새로운 방법을 제안하여 태그 인식 속도를 늘리기 위한 연구들이 존재한다. 본 연구에서는 EPCglobal C1 Gen 2 표준을 만족하는 C값의 다양한 모델을 제시하고 각각에 대해 다중 태그 인식 환경에 있어서 그 성능을 비교하고 평가한다. 본 연구의 결과물은 향후 EPCglobal C1 Gen 2 C 모델에 대한 연구나 태그 인식 성능 연구를 위한 하나의 지표로 쓰일 수 있다.
This paper first proposes diverse C determining models in the Q algorithm which is proposed in the EPCglobal C1 Gen 2 standard and then compares and analyzes its performance. EPCglobal C1 Gen 2 standard proposes the slot-count (Q) selection algorithm for multiple tag identification environment, but there is no such definition for the C value which modifies the Q value depending on collision or no reply. During the tag anti-collision process, the Q algorithm adds C to the Q when there is a collision and reduces the Q by C when there is no reply. The modified Q value updates new slot-counts for tags which determines the tag identification speed, so the C value is an important factor. However, many researches only intend to increase the tag identification speed by proposing a new method or modifying the Q algorithm without any research about the C value. This paper suggests diverse C models which satisfies the EPCglobal C1 Gen 2 and analyzes their performance in the multi tag identification environment. The result of this paper can be used as an index for future researches on EPCglobal C1 Gen 2 C models and multiple tag identification performance.
