[경영정보]RFID(Radio Frequency Identification)
*정*
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소개글
논문으로 쓰기에 적당한 것 같아서 올림니다...목차
Ⅰ. 서론1. 연구배경 및 필요성
2. 연구의목적
3. 연구의 방법
Ⅱ. 배경 이론
1. RFID시스템이란?
가. RFID 시스템의 동작원리
나. RFID 시스템의 구성
다. 주파수에 따른 RFID 시스템의 분류
라. 타 인식 시스템과의 성능 비교
2. RFID 연구개발 및 표준화
가. 연구개발 동향
나. RFID 표준화
3. RFID 확산 및 활성화를 위한 SWOT 분석
4. RF Tag
가. RF Tag 분류
나. 주파수에 따른 RF Tag 및 칩 특징
5. RFID 시장전망 및 발전 방향
가. 시장전망
나. 발전방향
6. RFID Tag 가격에 대한 시각
가. 급격한 가격 하락 가능성
나. 완만한 가격 하락 가능성
Ⅲ. RFID 적용 물류센터 관리 프로세
1. 물류센터관리의 문제점
2. RFID 적용 기회 도출
3. RFID 적용 프로세스
4. 기대효과
5. 결론
Ⅳ. SMS (Short Message Service)
1. SMS(Short Message Service)의 개요
2. SMS(Short Message Service)의 특징
3. SMS (Short Message Service) 제공 방법에 따른 분류
4. SMS 서비스의 종류
가. 메시지 수신 (MT SMS ; Mobile terminated SMS)
나. 메시지 발신 (MO SMS ; Mobile Originated SMS)
다. 방송형 정보 (Cell Broadcasting)
라. 주문형 정보
5. SMS의 활용 분야
Ⅴ. 주차관리 시스템
1. 주차관리 시스템의 구성
가. 주차관리 시스템
나. 주차관리 시스템 설명
2. 고찰사항
가. 주차관리 시스템에 대한 문제점 및 해결방안
나. 기대효과
Ⅵ. 태그 적용 분야
1. 제약(Pharmaceutical)
2. 건강관리 (Health CAre)
3. 놀이공원과 이벤트사업 (AmusementPA가 and Event MAnagement)
4. 제조업(Manufacturing)
5. 도서관과 비디오 대여첨(Library and Video Store)
6. 물류관리(Logistics)
7. 비현금 지불(Cashless Payment)
8. 소매업(Retail)
9. 보안(Security)
10. 선적 및 수렴(Shipping and Receiving)
11. 창고업(Warehousing)
12. 수송관리(Transportation Management)
13. 접객업(Hospiltlity)
Ⅶ. 결론
참고문헌
본문내용
1. RFID시스템이란?RFID(Radio Frezuency Identification)는 자동인식기술(Automatic Identification Technology)의 하나로서 바코드 및 스마트 카드와 유사한 기능을 수행한다. 그러나 RFID의 경우 바코드에 비해서는 비용이 높고 스마트 카드에 비해서는 메모리 용량이 현저히 낮다는 단점을 지닌다.
하지만 이러한 RFID가 갖는 분명한 이점은 접촉하지 않아도 인식이 가능하므로 바코드 및 스마트 카드와 비교할 때 원거리에서 인식이 가능하므로, 충돌방지 기능이 있어 겹쳐진 상태에서도 동작이 되므로 동시에 여러 개를 인식할 수 있다는 기술적 장점을 갖는다.
연구개발 동향
RFID의 기술개발 흐름 또한 모든 사물을 객체로 인식하고 사물의 내부에 RFID칩을 삽입함으로써 사람이 사물을 이용함에 있어 편의성을 극대화 하고 비용을 절약하고자 하는 측면에서 주로 RFID칩의 ‘내재성’을 강조하는 미국, EU의 연구개발의 흐름과 모든 사물의 내부에 초소형 RFID칩을 삽입하여 사람과 사물, 사물과 사물 간 네트워크를 구성한다는 주로 ‘네트워크성’에 역점을 둔 일본의 입장, 크게 두 가지 기술개발의 흐름으로 나누어진다.
물류관리 중에서 입출고 부분을 중심으로 발생할 수 있는 업무 오류 부문을 정리하고 발생되는 문제를 분석하였다. 오출고 데이터의 유형을 분류하면 [표 3-1]과 같다.
입출고 현장에서 발생된 오출고 현황을 바탕으로 하여 개선 방안을 도출하기 위하여 다음의 과정 수행하였다.
첫째, 오출고 유형을 분리하고 각 유형별 데이터를 분석하였다. 분석을 통해서 사람에 의해 발생되는 오류 중 어떤 것이 가장 많이 발생하는지 월별지수 및 전체지수를 산출하였다. 둘째, 발생된 유형에 대한 구체적인 사례를 통해서 발생되는 경우가 어떤 경우인지 정리를 하여 재발 방지를 위한 지침을 만들었다. 셋째, 각 오류사항에 대한 대안을 정리하였다.
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