펄스와전류탐상에서 탐상 신호는 주로 센서코일에 유도되는 기전력의 시간에 따른 변화를 측정하여 사용되었는데, 최근에는 홀센서(Hall sensor)로 측정한 신호를 사용하는 경우도 많아지고 있다. 본 논문에서는 펄스와전류탐상에서 나타나는 홀센서 신호를 수치적으로 모델링하여 예측하였다. 이를 위해 두께 측정을 위한 탐촉자를 설계하고 먼저 계단입력전류를 사용한 수치해석을 수행하여 홀센서를 사용하였을 경우의 신호를 예측하였다. 또한, 코일을 센서로 사용하였을 경우의 신호도 동시에 계산하였다. 수치모델링 결과로 예측된 홀센서 신호들은 실험 연구를 통해 보고된 신호들과 유사한 형태를 가지고 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 피검사체의 두께 변화에 따른 두 신호들의 특성을 분석하고 비교해 본 결과, 홀센서 신호에서는 코일센서 신호에 비해 두께 변화를 판별하기 위한 정보가 더 적게 제공된다는 것을 알 수 있었다. 펄스입력전류를 사용한 경우의 탐상 신호들도 계산해 본 결과, 두 신호 모두 사용된 펄스의 폭이 지난 시간에는 계단입력전류를 사용한 경우의 응답이 반대가 되어 감소하는 형태로 나타난다는 것을 확인할 수 있었다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 그 목적에 따라 다양한 신호처리 기능을 가져야 한다. 센서 노드의 에너지 제약과 통신 대역폭 제한은 센서 노드에서의 가벼운 신호처리 기법을 필요로 한다. 일반적인 센서 노드에서의 신호처리 기법은 센서 노드에 수신된 신호를 잡음제거 등의 전처리를 수행하고, 에너지를 계산하여 표적의 위치를 탐지하고 기지국에서의 위치추정 및 식별을 위하여 특징 추출하거나 압축하여 전송하는 등의 방법으로 구성된다. 이러한 센서 노드에서 필수적인 신호처리 기법들은 에너지 효율적인 신호처리 기법은 무선 센서 네트워크의 생존 시간과 표적 탐지 및 식별이라는 목적에 대한 성능에 큰 영향을 끼치게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 필수적인 신호처리를 Lifting scheme wavelet 방법을 이용하여 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리 기법을 제안한다.
무선 센서 네트워크에서 이동하는 표적의 위치를 추정하기 위한 연구는 센서 노드의 에너지가 제한 되어 있어 센서 노드 상호간의 협력적인 신호처리 기법이 필수적이다. 기존의 무선 센서 네트워크에서 이동 표적의 위치를 추정하는 방법은 각 센서 노드에서 이동 표적으로부터 수신된 신호를 이용해 수신신호강도, 잡음제거, 압축 등의 신호처리를 수행하고 기지국으로 전송하는 형태이다. 이런 기존의 기법은 애드 호크 방법의 무선 센서 네트워크에는 적용이 어렵고, 각 센서 노드에서 신호처리 및 통신에 의한 에너지 소모가 크기 때문에 무선 센서 네트워크의 생존 시간이 짧아지게 된다. 본 논문에서는 웨이블릿 기반의 무선 센서 네트워크의 협력적 신호 처리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 변환을 이용한 센서노드에서의 에너지 효율적 특징추출을 수행하고 각 센서 노드간의 특징 전송을 통해 표적의 위치를 추정한다.
유비쿼터스 헬스케어에서의 착용형(Wearable) 생체신호 모니터링 시스템은 가슴 부착형, 손목시계형, 신발, 의복형 등과 같은 형태로 많은 연구들이 진행 중에 있으며, 본 논문에서는 가슴 부착형태의 인체 착용형 다중 생체신호 시스템을 설계하고, 다중 생체신호 모니터링 시스템을 위해 심전도와 3축 가속도 센서를 사용하여 심전도 신호 측정 및 신체 움직임에 따라 변화하는 값을 측정할 수 있도록 구현하였다. 구현한 시스템은 생체센서노드, 센서보드, 생체신호 수집을 위한 베이스스테이션 노드로 구성된다. 생체센서노드는 가슴 부착형으로 신체에 착용하여 사용자의 심전도와 가속도 신호를 계측하도록 설계하였으며, 서버 PC에 연결된 베이스스테이션 노드로 계측된 생체신호를 전송한다. 센서보드는 심전도와 가속도 신호를 측정하기 위한 센서로 구성되며, 생체센서노드와 일체형으로 장착이 가능하도록 설계하였다. 또한, 생체신호 수집을 위한 베이스스테이션 노드는 IEEE 802.15.4 무선통신을 통해 생체센서노드로부터 전송된 생체신호를 수집하여 그 수집된 생체신호를 실시간으로 서버 PC에 디스플레이가 가능하다. 본 논문에서 구현한 시스템을 통해 P, QRS, T파로 구성된 심전도 신호를 계측할 수 있었으며, 계측된 신호에서 심전도 신호의 파형 성분들이 나타남을 확인 할 수 있었다. 또한, 3축 가속도 센서에 의해 신체의 움직임에 따라 변화하는 x, y, z의 3축 가속도 출력 값을 얻을 수 있다.
본 눈문에서는 뒤틀림, 응력, 압력[1], 토크, 가속도 등의 물리적인 동적 현상을 측정하여 수집된 데이터를 처리하기 위한 신호처리(Signal Processins) 기능이 결합되어 넓은 용도로 활용할 수 있는 센서 신호 수집 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 data acquisition board 의 하드웨어와 소프트웨어로 나누어 볼 수 있다. 하드웨어의 구성은 아날로그부, 디지털부, 그리고 시스템 인터페이스 처리부로 되어 있다. 아날로그부에서는 센서신호를 받아서, PGA (Programmable Gain Amplifier)[2]와 Op-Amp를 사용하여 signal conditioning 처리하여 8차 Lowpass Filter 로 보낸다. Filtering 된 신호는 ADC (Analog to Digital Converter) 가 내장되어 있는 PIC(3) microcontroller로 보내져 AD변환과 디지털 신호 처리를 한다. 처리된 신호는 RS232 인터페이스를 통해 호스트 컴퓨터로 보내 사용자가 분석할 수 있도록 한다. 또한 LCD display 실시간으로 확인, 분석할 수 있으며 동시에analog output에서 센서신호의 특징을 분석 할 수 있도록 한다.
자기 진단 센서는 자신의 상태를 스스로 진단하는 기능을 갖는 센서를 말한다. 이러한 기능을 갖기 위해서 자신의 상태를 판단 할 수 있는 정보를 얻는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 자신의 노이즈 신호만으로 상태를 판단할 수 있는 자기 진단센서의 설계하는 방법을 제안하였다. 웨이브렛 및 ICA 분석기법을 이용하여 자신의 출력 신호로부터 대상목표의 측정물리량을 나타내는 신호성분을 제외한, 센서 자신으로부터 발생하는 특징 노이즈 신호만을 분류한 다음에, 이 신호를 PDS로 정량화하여 특징 데이터를 생성하였다. 실험을 통해 그 타당성을 입증하였다.
자율주행 시스템이 탑재되어 있는 무인이동체는 운용환경에 따라 공중, 해상, 육상 무인이동체로 분류할 수 있고 모든 분야에서 관련 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 무인이동체는 자율주행 시스템이 탑재되어 외부 환경을 스스로 인식해 상황을 판단하는 특징을 갖고 있다. 따라서, 무인이동체는 센서로부터 수집되는 데이터를 이용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 이러한 이유로 보안 (Security) 분야에서는 무인이동체에 탑재되는 센서를 대상으로 신호 오류주입을 수행하여 해당 무인이동체의 오동작을 유발하는 연구결과들이 최근 발표되고 있다. 신호 오류주입공격은 물리레벨 (PHY-level) 에서 수행되기 때문에, 공격 수행 여부를 소프트웨어 레벨에서 탐지하는 것은 매우 어렵다는 특징을 갖고 있다. 현재까지 신호 오류주입 공격을 탐지할 수 있는 방법은 다수의 센서를 이용하는 센서퓨전 (Sensor Fusion)을 기반으로 하는 방법이 있다. 하지만, 현실적으로 하나의 무인이동체에 동일한 기능을 하는 센서 여러 개를 중복해서 탑재하는 것은 어려움이 있다. 그리고 단일 센서만을 이용하여 신호 오류주입 공격을 탐지하는 방법에 대해서는 아직까지 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 무인이동체 환경에서 가장 널리 사용되고 있는 MEMS 센서를 대상으로 신호 오류주입 공격을 재연하고, 단일 센서 환경에서 해당 공격을 탐지할 수 있는 방법에 대하여 제안한다.
본 연구는 수면 중 무구속적 방식으로 에어 베개에 부착한 PPG 센서에서 호흡 및 심박을 검출하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 사용된 반사형 PPG 센서는 광원이 피부로 투과되어 혈관의 이완 및 수축 정도를 측정할 수 있다. 반사형 PPG 센서로부터 하드웨어 모듈을 통과한 생체 신호는 AD 변환되어 PC로 전송된다 PPG에서 검출된 분당 심박 수는 전송된 신호의 밸리점간의 시간 간격을 이용하여 추출하며 호흡 신호는 밸리점의 크기를 연결하여 추출하였다. 검출된 호흡 신호와 기준 호흡 신호간의 상관성을 확인하기 위해 기준신호로 호흡과 심박을 동시에 측정하여 그 결과를 분석하였다. PPG 센서로부터 획득한 심박 및 호흡 신호는 기준신호들과 높은 상관성을 가지며 호흡시 발생하는 움직임과 호흡 속도에 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
맥박을 측정하는 방법 중 하나인 PPG(photoplethysmography) 센서는 설계가 비교적 간편하며 사용이 편한 장점이 있지만, 움직임으로 인한 동잡음에 취약하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 동잡음으로 인한 센서와 손가락 사이의 밀착되는 압력의 변화를 측정하여 왜곡된 신호를 보상하였다. PPG센서와 손가락 사이의 압력을 측정하기 위하여 FSR(force sensing resistor)센서를 이용하여 측정하였으며, 측정된 압력과 왜곡된 PPG 신호 비교를 통해 왜곡된 PPG신호와 FSR센서에서 얻은 압력 사이의 연관성을 확인하였고, 신호처리를 통하여 왜곡된 신호를 보상 시켰다. 이와 같은 방법으로 PPG신호를 보상하게 된다면 웨어러블한 환경에서의 적용뿐만 아니라 헬스케어로 응용이 가능할 것으로 보인다.
노약자나 만성질환자를 위하여 가정에서 분산된 무선센서네트워크 노드를 사용하는 무선센서네트워크 기반의 생체신호 모니터링 시스템을 구현하였다. 본 논문에서의 생체신호 모니터링 시스템은 가장 중요한 생체 신호인 ECG와 체온을 계측하도록 구성하였으며, 무선센서 노드를 사용하여 원격지의 병원서버 또는 의사의 PC, PDA에 연결된 베이스스테이션으로 Ad-hoc 네트워크를 통해 환자 또는 노인의 건강정보를 전송하는 시스템 구현에 목적을 두고 있다. 본 시스템을 통해 환자의 의료장비 비용을 절약 할 수 있을 뿐만 아니라 센서 노드는 무선센서네트워크의 강점인 Ad-hoc 통신이 가능하면서 저전력으로 동작하여 배터리의 수명을 연장할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 병원의 한층 전체의 환자나 여러 환자가 거주하는 가정 또는 시설에서 하나의 PC(또는 서버컴퓨터)로 시스템 구성이 가능하도록 시스템을 구현함으로서 베이스스테이션에서 멀리 떨어져 있는 환자의 생체 신호도 Ad-hoc 네트워크를 통해 베이스스테이션까지 전송이 가능하였으며, 이동성 제공 및 홈 환경에서 사용자에게 편리함을 가져올 수 있으리라 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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