광섬유 격자를 이용한 센서 네트워크를 이용하여 준분배형 전력설비 안전진단 시스템을 구성하였다. FBG를 이용한 센서는 한 개의 라인에 복수의 센서가 설치가능하며, 전자기 노이즈에 영향을 받지 않는 특성을 가진다. 광섬유 격자에서 반사되는 파장의 신호를 분석하기 위하여 InGaAs PD 어레이와 홀로그램 회절격자를 이용하여 구조가 간단하면서도 고속의 파장복조가 가능하도록 하였다. 제안한 시스템의 정확도를 개선하기 위해 가우시안 라인피팅을 적용하였고, 높은 파장 정밀도(4[pm])와 동작 안정성을 얻을 수 있음을 확인하였다.
아로마는 오래전부터 치유를 위하여 사용되어 왔고, 아로마의 종류에 따라서 치유하는 효능이 다르다. 아로마의 분류를 체계적으로 하기 위하여 가스센서 어레이 시스템을 제작하였다. 센서에서 출력한 신호를 신경회로망의 입력으로 사용하여 아로마를 분류하였다. 신경회로망은 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망을 사용하였다. 실험결과 라벤더(Lavendula angustifolia), 쟈스민 (Jasminum Officiale), 오렌지(Citrus Sinensis), 로만 카모마일(Chamaemelum nobile)를 성공적으로 4개의 부류로 분류하였고 오류가 없었다.
본 논문에서는 기존의 방법과는 달리 4 단계의 보정 기법을 적용하여 미세한 적외선 (infrared : IR) 신호를 검출해내는 비냉각 적외선 센서 어레이를 위한 CMOS 신호 검출회로를 제안한다. 제안하는 신호 검출회로는 11 비트의 A/D 변환기 (analog-to digital converter : ADC)와 7 비트의 D/A 변환기(digital to-analog converter : DAC), 그리고 자동 이득 조절 회로 (automatic gain control circuit : AGC)로 구성되며, 비냉각 센서 어레이를 동작시키는 DC 바이어스 전류 성분, 화소간의 특성 차이에 의한 변화 성분과 자체 발열 (self-heating)에 의한 변화 성분을 포함하는 적외선 센서 어레이의 출력 신호로부터 미세한 적외선 신호 성분만을 선택적으로 얻어낸다. 제안하는 A/D 변환기에서는 병합 캐패시터 스위칭(merged-capacitor switching : MCS) 기법을 적용하여 면적 및 전력 소모를 최소화하였으며, D/A 변환기에서는 출력단에 높은 선형성을 가지는 전류 반복기를 사용하여 화소간의 특성 차이에 의한 변화 성분과 자체 발열에 의한 변화 성분을 보정할 수 있도록 하였다. 시제품으로 제작된 신호 검출회로는 1.2 um double-poly double-metal CMOS 공정을 사용하였으며, 4.5 V 전원전압에서 110 ㎽의 전력을 소모한다. 제작된 시제품으로부터 측정된 검출회로의 differential nonlinearity (DNL)와 integral nonlinearity (INL)는 A/D 변환기의 경우 11 비트의 해상도에서 ±0.9 LSB와 ±1.8 LSB이며, D/A 변환기의 경우 7비트의 해상도에서 ±0.1 LSB와 ±0.1 LSB이다.
산업의 발달과 더불어 CO, $H_2$S, S $O_2$등에 의한 대기오염이 심각해져 가스중독의 위험성이 고조되었을 뿐만 아니라, 생활수준의 향상으로 부탄(C$_4$$H_{10}$)이나 프로판(C$_3$$H_{8}$) 등의 폭발성 탄화수소계 가스들의 수요가 급증하는 가운데 가스폭발의 위험성이 대두되고 있다. 이에 대한 방비책으로 고감도 가스센서의 개발 뿐만 아니라 가스센서를 응용한 가스검출 및 가스식별 시스템의 개발이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 반도체식 가스센서의 선택도에 대한 문제점을 개선하는 동시에 단일 센서신호의 드리프트에 대한 영향을 최소화하기 위해 반도체식 가스센서 어레이를 구성하고, 이로부터 검지된 가스별 입력 패턴데이터를 신경 회로망(neural network)에 적용함으로써 가스의 종류를 선택적으로 인식할 수 있는 가스인식 시스템을 개발하고자 한다.다.
다중 센서 어레이와 신경회로망을 이용하여 메탄, 프로판, 부탄 등의 폭발성 가스의 종류 및 농도를 실시간으로 분석하고, 인식하여 결과를 실시간으로 출력할 수 있는 가스 인식 시스템을 구현하였다. 정유 공장이나 도시가스 배관 등에 비교적 많이 분포하는 폭발성 가스인 메탄, 프로판, 부탄 등의 가스들을 분류하고, 그 농도를 인식할 수 있는 시스템의 구현을 위해, 우선 9개의 후막형 반도체식 가스 센서로 구성된 가스 센서 어레이로부터 얻어지는 다차원 신호를 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 그 특성을 분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 오차역전파 학습 알고리즘을 갖는 다층 구조 신경회로망을 이용하여 가스 종류 및 농도를 정확하게 인식할 수 있는 가스 인식 시스템을 구현하였으며, 실시간 처리 시스템을 위해 TMS320C31 DSP 보드를 이용하여 가스인식 시스템을 구현하였다.
최근에 개발된 광섬유 브래그 격자소자(FBG)를 이용한 광섬유 음향센서는 기존의 광섬유 센서가 지니고 있는 우수한 장점들을 지니고 있을 뿐만 아니라, 저주파수($30Hz{\sim}300Hz$)영역 특성에서도 우수한 신호 감지효과를 지니고 있으며 특히, 기존의 마이크로폰을 대신하여 전기적 잡음이 많은 환경에서 저주파 신호 검출에 실용화를 기대 할 수 있고, 센서 어레이(array)시스템 구성을 통하여 고감도 및 다중화 시스템으로 발전될 수 있다.
소나 시스템에서 참조 신호를 이용하여 어레이 형상을 추정하는 경우, 참조 신호는 어레이와 충분히 떨어져 있지 않기 때문에 근거리 신호 모델링이 필요하다. 근거리 신호 모델링을 기반으로 하는 어레이 형상 추정 기법은 일반적으로 수신된 참조 신호의 공간 공분산 행렬을 이용한다. 이러한 기법 중 1개의 참조 신호만을 이용하여 공간 공분산 행렬의 고유치 분해 후 최대 고유치에 해당하는 고유 벡터를 참조 신호의 조향 벡터로 구성하여 어레이 형상을 추정하는 근거리 고유벡터 기법이 있다. 본 논문에서는 1개 이상의 참조 신호를 이용하여 공간 공분산 행렬로부터 구한 잡음 부공간과 신호 부공간이 서로 직교한다는 특성을 이용하여 Newton-type 반복 기법으로 센서 위치를 추정해 나가는 간략화된 부공간 근사 기법을 제안한다. 또한 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법의 성능을 다양한 환경에서 분석해 본다. 모의 실험 결과 한 개의 참조 신호를 이용하는 경우에 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법이 거의 동일한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 근거리 고유 벡터 기법이 참조 신호를 2개 이상 사용할 수 없는데 반해 간략화된 부공간 근사 기법은 두 개의 참조 신호를 이용함으로써 참조 신호의 입사 방향에 관계없이 안정적인 형상 추정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 Carbon Nanotube(CNT) 센서 어레이를 위한 저 전력, 소 면적의 신호 검출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 신호 검출회로, 디지털 제어기, UART I/O로 구성된다. 신호 검출회로는 VGA를 공유하는 64개의 transimpedance amplifier(TIA)와 11비트 해상도의 successive approximation register-ADC(SAR-ADC)를 사용하였다. TIA는 센서의 전압 바이어스 및 전류를 증폭하기 위한 active input current mirror(AICM)와 증폭된 전류를 전압으로 변환하는 저항 피드백 방식의 VGA(Variable Gain Amplifier)로 구성되어있다. 이러한 구조는 큰 면적과 많은 전력을 필요로 하는 VGA를 공유하기 때문에 다수의 센서 어레이에 대해 검출 속도의 저하 없이 저 전력, 소 면적으로 신호 검출이 가능하게 한다. SAR-ADC는 저 전력을 위하여 입력 전압 level에 따라 하위 bit의 동작을 생략하는 수정된 알고리즘을 사용하였다. ADC 및 센서의 선택은 UART Protocol 기반의 디지털 제어기에 의해 선택되며, ADC의 data는 UART I/O를 통해 컴퓨터와 같은 단말기를 통해 모니터링 할 수 있다. 신호 검출회로는 0.13${\mu}m$ CMOS 공정으로 설계되었으며 면적은 0.173 $mm^2$이며 640 sample/s의 속도에서 77.06${\mu}W$의 전력을 소모한다. 측정 결과 10nA - 10${\mu}A$의 전류 범위에서 5.3%의 선형성 오차를 가진다. 또한 UART I/O, 디지털 제어기는 0.18${\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 제작하였으며 총면적은 0.251 $mm^2$ 이다.
양이온 및 음이온 반응성의 고분자막 8종을 casting 법에 의하여 제조한 후 이온전극에 장착하여 다채널 맛 평가시스템의 비선택성 센서 어레이를 구성하였다. 맛 센서 어레이에 의한 전기화학계측은 전위법에 의하여 행하였으며, 이 때 센서 어레이를 구성하는 각각의 맛 센서로 측정한 전위간을 막 전위 증폭기를 거쳐 증폭한 후 다채널 A/D converter를 통하여 PC에 접속하였다. 식혜, 수정과, 감귤쥬스 등 6종 24점의 시판음료를 다채널 맛 평가시스템으로 분석한 후 각 센서의 계측신호에 대한 정규화를 행하고 주성분 분석을 행하였을 때 5종 음료군의 조합에서는 제1 주성분 및 제2 주성분의 합이 전체 데이터 변이의 $70.73{\sim}85.32%$를 설명하는 것으로 나타났으며 6종 음료군의 경우에는 제1 주성분 및 제2 주성분의 합과 제1 주성분, 제2 주성분 및 제3 주성분의 합이 전체데이터 변이의 81.46%와 89.56%를 각각 설명하는 것으로 나타났다. 3차원 공간상에 6종 음료군에 대한 계측결과를 맵핑하였을 때 이들의 구분이 가능하였으며, 5종 음료군의 조합에서는 2가지 경우에 있어 2차원 평면상에서 구분되었다.
어레이(away) 자성센서 개발을 위해 고진공 스퍼터링 증착장비를 이용하여 스펙큘러형(specular type) Glass/Ta(5)/NiFe(7)/IrMn(10)/NiFe(5)/$O_2$/CoFe(5)/Cu(2.6)/CoFe(5)/$O_2$/NiFe(7)/Ta(5)(nm) 거대자기저항-스핀밸브(giant magnetoresistive-spin valves; CMR-SV)박막을 제작하였다. 다층박막 시료를 $20{\times}80{\mu}m^2$의 미세 활성영역을 가진 15개 어레이를 $8{\times}8mm^2$ 영역 내에 최적화한 제작 조건으로 광 리소그래피 패터닝 하였다. Cu를 증착하여 만든 2단자 전극법으로 측정한 자성특성은 15개 모든 소자들이 균일한 자기저항특성을 나타내었고, 5 Oe 근방에서 가장 민감한 자기저항비 자장민감도와 출력전압들은 각각 0.5%/Oe, ${\triangle}$V: 3.9 mV이었다. 형상자기이방성이 적용된 상부 자유층 $CoFe/O_2/NiFe$층은 하부 고정 자성층 $IrMn/NiFe/O_2/CoFe$층 자화 용이축과 직교하였다. 측정시 인가전류 값을 각각 1 mA에서 10 mA까지 인가하였을 때 출력 작동 전압 값은 균일하게 증가하였으며, 자장감응도도 거의 일정하여 미세 외부자장에 민감한 나노자성소자로서 좋은 특성을 띠었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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