RFID Tag Identification with Scalability Using SP-Division Algorithm on the Grid Environment

그리드 환경에서 SP분할 알고리즘을 이용한 확장성 있는 RFID 태그 판별

  • 신명숙 (조선대학교 전자정보과학대학 컴퓨터공학과) ;
  • 안성수 (동신대학교 전기공학과) ;
  • 이준 (조선대학교 전자정보공과대학)
  • Published : 2009.10.31

Abstract

Recently RFID system has been adopted in various fields rapidly. However, we ought to solve the problem of privacy invasion that can be occurred by obtaining information of RFID Tag without any permission for popularization of RFID system To solve the problems, it is Ohkubo et al.'s Hash-Chain Scheme which is the safest method. However, this method has a problem that requesting lots of computing process because of increasing numbers of Tag. Therefore, We suggest the way (process) satisfied with all necessary security of Privacy Protection Shreme and decreased in Tag Identification Time in this paper. First, We'll suggest the SP-Division Algorithm seperating SPs using the Performance Measurement consequence of each node after framing the program to create Hash-Chain Calculated table to get optimized performance because of character of the grid environment comprised of heterogeneous system. If we compare consequence fixed the number of nodes to 4 with a single node, equal partition, and SP partition, when the total number of SPs is 1000, 40%, 49%, when the total number of SPs is 2000, 42%, 51%, when the total number of SPs is 3000, 39%, 49%, and when the total number of SPs is 4000, 46%, 56% is improved.

최근 RFID 시스템의 채택이 다양한 분야에서 빠르게 진행되고 있다. 그러나 RFID 시스템의 대중화를 위해서는 RFID 태그의 정보를 무단으로 획득함으로써 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 기존 연구들 중에서 가장 안전한 M. Ohkubo 등의 Hash-Chain 기법이 있다. 그러나 이 기법은 태그를 판별할 때 엄청난 태그 수의 증가로 인해 막대한 계산 능력을 요구하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호 기법의 필수 보안 요건 3가지를 모두 만족하면서 태그 판별 시간을 감소할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 이질적인 시스템으로 구성되는 그리드 환경의 특성으로 인해 최적화된 성능을 얻기 위하여 Hash-Chain 계산 테이블을 생성하는 프로그램을 작성한 후 각 노드들의 성능 측정한다. 그 측정 결과를 이용하여 SP들을 분할하는 SP분할 알고리즘을 제안한다. 또한, 구현 결과 Hash-Chain 길이 1000, 노드 수 4로 고정된 상태에서 측정한 결과를 단일 노드와 균등분할, SP분할을 비교하면 SP들의 총수가 1000개 일 때 40%, 49%, 2000개 일 때 42%, 51%, 3000개 일 때 39%, 49%, 4000개 일 때 46%, 55%가 향상되었다.

References

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