속도제어루프내에서 외란의 각속도를 감지하여 짐발을 안정화시키기 위해 사용하는 동조자이로스코프에 대한 기본원리 및 특성을 분석하였다. 또한 비례모드 자이로스코프의 모델을 정확하게 제시하였으며, 제시된 모델은 공진 특성을 가지고 있기 때문에 기존에 사용하고 있는 2차 시스템 모델보다 실제 시스템의 특성과 유사하므로 일반적인 비례모드 자이로스코프에서도 적용 가능하다. 실제 시스템인 전자광학추적기에 사용할 경우 발생되는 문제점을 알아보고 그 해결 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 자이로스코프 센서를 장착한 헤드셋 모델을 소개한다. 이 헤드셋은 교육용으로 설계 되었으며 자이로스코프 센서로 사용자의 위치 및 상태에 따라 장애물에서 송출되는 소리가 다르게 들린다. 사용자의 키 정보를 입력하면 좌우 방향은 물론 상, 하를 인식하여 충돌 반경을 더 세부적으로 조절할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기술을 통하여, 후천적 시각장애인의 경우 '물리적 위험'이 적은 상태에서 지형 정보와 그에 따른 행동을 학습할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 최근 스마트폰이나 웨어러블 디바이스처럼 IoT/M2M 을 위한 여러 종류의 모바일 기기에 사용되는 센서 중에서 각속도를 검출하는데 사용되는 3축 자이로스코프 센서 IC와 가속도를 검출하는데 사용되는 3축 가속도 센서IC를 1 chip으로 하는 6축 관성센서 IC를 설계하였다. 특히 본 논문에는 자이로스코프 센서의 잡음을 분석하고 이를 효과적으로 제거하기 위한 구조를 제안하였다. 자이로스코프 센서는 가속도 센서, 지자기 센서와 더불어 사용자의 동작을 인식하고, 상대적 위치를 추정하기 위한 용도로 사용되는 센서이다. 위치를 추정할 때 사용되는 센서는 아주 작은 잡음이라도 오차로 누적되기 때문에, 정확도를 높이기 위해서 저잡음 IC 설계가 아주 중요한 요소이다. 본 논문에서는 자이로스코프 센서를 모델링하고 MEMS(micro-electro-mechanical system)와 회로에서 발생하는 잡음의 주파수 특성을 분석하여 이를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 제안하였으며, 초소형, 저전력 환경에서 사용 가능하면서 잡음 수준이 아주 낮은 3축 자이로스코프 센서와 3축 가속도 센서를 포함하는 6축 1 chip IC를 제작하였다. 제작된 IC는 자이로스코프 센서 잡음의 주요 원인이 되는 quadrature error를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 사용하였고, 0.18um CMOS공정을 이용하여 0.01dps/${\sqrt{Hz}}$의 자이로스코프 센서 잡음밀도를 가지는 IC를 제작하였다.
링 레이저 자이로스코프는 회전각을 검출하는 센서로서 광학식이 가지는 정밀함과 견고성으로 관성항법을 비롯한 운동 제어를 필요로 하는 여러 분야에서 기존의 기계식 자이로스코프를 대체해 오고 있다. 링 레이저 자이로는 세 개 또는 네 개의 반사경으로 밀폐된 고리형 공진기를 구성하고 He-Ne 기체를 봉입하여 방전시킴으로써 서로 반대 방향으로 진행하는 레이저를 동시에 발진시키면 Sagnac 효과에 의해 공진기의 회전각에 비례하여 두 레이저의 주파수 차이가 발생하는 원리를 이용한다. (중략)
본 논문에서는 MEMS 자이로스코프에서 발생하는 G-민감도 오차를 관성센서 오차 모델에 정의하고, 이를 분석하여 오차 성분을 추출하는 기법을 제안한다. 일반적으로 MEMS기반 자이로스코프는 스프링과 관성질량체를 갖는 진동형 방식으로 개발된다. 따라서 구조적으로 고기동 환경에서 인가되는 가속도에 비례하는 G-민감도 오차 특성을 갖게 된다. 이러한 G-민감도 오차는 외부에서 높은 가속도가 인가되지 않는 민수분야에서는 무시할 정도로 작다. 하지만 전술급 성능의 MEMS 관성측정기가 고가속 환경에서 외란과 가속도에 의해 G-민감도 오차가 발생하게 되면 항체의 유도조종을 위한 항법장치 성능에 큰 영향을 미치게 되므로 오차 분석과 보상은 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 MEMS 자이로스코프에 발생하는 G-민감도 오차를 분석하고 정의하여 관성센서 오차모델에 적용한다. 새로 정의된 관성센서 오차모델을 분석하여, 오차 성분을 고가속도 시험환경이 아닌 FMS 시험만으로 정확히 추출하는 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법으로 얻은 오차를 보상하여 고가속도 시험을 수행하고 그 결과를 분석하여 성능과 신뢰성을 검증한다.
기존의 진동형 마이크고 자이로스코프는 고감도화를 이루기 위해 구동 모드와 검출 모드를 동조시킬 필요성이 있었다. 본 연구에서는 고유하게 조율된 두 개의 공진 모드를 갖는 광진기를 이용하여 자가동조 특성을 갖는 마이크로 자이로스프로의 응용에 대한 타당성을 검증한다. 진동하는 두 축에 대해 대칭의 구조를 가지는 2자유도 수평 공진기가 모드 동조의 필요성을 최소화하는 자이로스코프로의 응용을 위해 소개된다. 자이로스코프의 적용을 고려한 동역학적 모델이 도출되고 이는 제조된 마이크로 자이로스코프와 실험을 통해 비교 검증 된다. 마이크로 자이로스코프의 구조체는 산화막 위의 폴리실리콘 박막으로 구성되어 간단한 2마스크 공정으로 제조 가능하다. 자가동조 특성을 갖는 진동형 자이로스코프로서의 타당성이 해석 결과와 실험을 통해 검증되었다. 8개의 실험 시편에 대해서 구동 및 검출 모드의 공진 주파수를 측정했을 때, 구동 및 검출 모드의 공진 주파수에 대한 표준편차가 각각 1232Hz와 1214HZ인데 반해 비동조 주파수의 평균값은 91.75Hz를 나타내 우수한 자가동조 특성을 보였다. 샘플 중 최소 비동조 주파수는 68Hz였고 이때의 감도는 $0.034mV/sec/^{\circ}$로 측정되어 공정의 불균일성이 개선되면 녹은 감도를 구현학 수 있는 자이로스코프로서의 타당성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 관성 항법 장치 및 동작 제어 장치 능에서 회전 각속도를 검출하기 위하여 널리 사용되는 동조 자이로스코프의 새로운 각속도 검출방법을 제시하였다. 제안된 방법은 자이로스코프의 모델을 사용하여 재평형 루프의 설계를 수행함으로써 기존의 PI제어 방법만을 사용하였을 경우보다 외부 입력에 대하여 속도 검출을 위한 픽업단의 회전각도가 과도 및 정상 상태에서 작은 검출각을 유지시킨 상태에서 입력 각속도를 검출할 수 있으며 이에 따라 자유 자이로스코프의 기계적인 변경 없이도 시스템의 동작 범위를 매우 넓히는 것이 가능함을 보였다. 제안된 방법을 사용한 동조자이로스코프 시스템의 모델 및 전달 특성을 제시하였으며 최종적으로 컴퓨터 모의실험 모델 및 그 결과를 제시하여 그 타당성을 확인하였다.
링레이저 자이로스코프(Ring Laser Gyroscope-이하 RLG)는 비행기, 유도무기, 선박, 지상무기 등의 관성항법장치(Inertial Navigation System)에 사용되는 각속도 센서로서 항체의 위치와 자세 정보를 제공하는 핵심 구성품 중의 하나이다. 각속도 검출 원리는 삼각형 또는 사각형의 공진기에 He과 Ne을 혼합한 이득매질을 사용하여 서로 반대방향으로 회전하는 두 개의 레이저 빔을 발생시켜서 Sagnac 효과에 의해 외부의 회전 입력을 받을 때 서로 다른 광 경로의 차이로 인한 두 빔의 간섭으로 회전각을 검출한다. (중략)
본 논문에서는 핀형 진동촉각 디스플레이 장치와 자이로스코프 칩을 이용한 진동 촉각 공간 마우스를 제시한다. 이 마우스는 자이로스코프 칩을 이용하여 공중에서 동작하는 공간마우스에 본 연구실에서 자체 제작한 진동촉각 디스플레이 모듈을 통합하여 위치 입력과 진동 촉각 출력이 동시에 가능한 새로운 형식의 인터페이스 장치이다. 최근 진동촉각 디스플레이의 소형화, 저전력 소모 방향으로의 발전으로 인해 마우스나 모바일 장치 등 소형 임베디드 환경에서도 사용이 가능하게 되었다. 또한 MEMS 기술로 인한 자이로스코프나 센서 기술의 발전으로 인해 이젠 마우스 같은 소형화 제품에도 소형 자이로스코프 칩을 이용하여 평면 환경이 아닌 공간상에서 사용 가능한 마우스를 제작할 수 있게 되었다. 이 진동 촉각 마우스는 자이로스코프 칩을 이용하여 손의 동작을 인식하고 그 데이터를 블루투스 통신을 통해 PC에 전달하여 포인터를 이동시킨다. 또한 마우스와 손가락의 접촉 부위에는 $2\;{\times}\;3$의 핀형 진동촉각 디스플레이 장치가 장착되어 PC 어플리케이션 상에서 포인터 위치에 따른 흑백 이미지 정보를 제공하거나 문자를 점자로 출력시켜 주는 등 진동 촉각을 통한 정보 전달을 가능하게 해준다.
가속도 센서와 자이로스코프 센서는 반복운동 검출을 위해 사용하는 대표적인 센서로써 다양한 운동 성분을 분석하는데 활용되어 왔다. 하지만 이 두 센서는 잡음 민감성과 오차가 누적되는 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 하드웨어적인 문제점을 극복하기 위해, 두 센서를 함께 사용하려는 시도가 있어왔고, 상보필터는 가속도 센서와 자이로스코프 센서의 단점은 최소화하고 장점을 극대화함으로써 두 센서가 가지는 문제점을 완화시키는 성공적인 결과를 보여주었다. 이 논문에서는 상보필터에 신경망을 도입함으로써 상보필터로 처리할 수 없는 여러 변수를 사전에 학습을 통하여 생성한 망을 이용해서 처리하는 개선된 방법을 소개한다. 신경망은 다양한 경우의 수를 미리 학습하여 예측하지 못한 환경 혹은 상황에도 정확한 측정이 가능한 알고리듬이다. 제안한 방법은 반복운동을 처음, 중간, 끝 세 개의 영역으로 분류하여 신경망을 적용한다. 그 결과 영역별 인식률은 96.35%, 98.77%, 96.92%이고 이를 바탕으로 측정한 정확도는 97.18%임을 실험을 통해 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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