A surface micro machined angular rate sensor utilizing a vibrating MEMS structure on a silicon has been developed. These tuning fork angular rate sensors are extremely rugged, inherently balanced, and easy to fabricate. The device is fabricated using a temperature compensation method based on automatic gain control technique. A linearity of approximately 0.6%, limited by the on-chip electronics has been obtained with this new sensor. Tests of the sensor demonstrate that its performance is equivalent to that required for implementation of a yaw control system. Vehicle handling and safety are substantially improved using the sensor to implement yaw control.
MEMS 기술을 이용한 다양한 센서의 개발과정에서 신뢰성 확보는 매우 중요한 문제이며, 여러 가지 신뢰성 항목 가운데 낙하시험은 가장 기본이 되는 항목이다. 단시간 내에 낙하에 대한 내충격성을 확보하는 MEMS 센서를 개발하기 위해 본 논문에서는 FEA와 high-level 모델을 결합한 낙하시험 모의진단법을 제안하였다. 제안된 모의진단법을 통해 MEMS 소자에서의 최대응력과 응력분포, 최대변위, 그리고 낙하시의 과도응답과 오신호 등의 결과를 확보할 수 있으며 이들을 토대로 MEMS 소자에서의 취약부위를 파악하고 이를 보완할 수 있으며 낙하시의 오동작을 제거하도록 신호처리 회로 등을 보완할 수도 있을 것이며 이를 통해 단시간 내에 최소의 비용으로 내충격성을 확보한 MEMS 센서를 개발하는 것이 가능해질 것이다.
크라우드소싱을 활용한 센서 자료 수집은 기존의 방식으로 얻기 어려운 고밀도 지반 진동 정보의 수집이 가능하다. 본 연구에서는 스마트폰과 같은 소형 전자기기에 탑재된 MEMS 센서를 활용한 크라우드소싱 방식 지반 진동 수집 시스템을 개발하였으며, 이를 위한 기반 체계 설계 및 클라이언트와 서버에 대한 구현을 수행하였다. 해당 시스템은 Android 기반의 스마트폰이나 Android Things 기반의 고정식 장비를 통해 진동 데이터를 신속히 수집하면서 하드웨어의 전력 및 데이터 사용량을 최소화할 수 있도록 설계되었다.
In this paper, we propose a system that can more precisely identify and monitor the position of the tool used in the assembling workplace such as automobile production. The proposed positioning monitoring system is a combination of UWB communication module and MEMS IMU sensor. Since UWB does not need modulation and demodulation function and has low power density, UWB is widely used in indoor positioning field. However, it may cause positioning error due to errors in RF transmission and reception process, which may cause positioning accuracy. Therefore, in this paper, we propose an algorithm that uses IMU as an auxiliary means to compensate for errors that may occur in positioning using only UWB. The tag and anchor of UWB module measure the transmission / reception time by transmitting signals to each other and then estimate the distance between tag and anchor. The MEMS IMU sensor serves to provide positioning calibration information. The tag, which is a mobile node and attached to a moving tool, measures the three-dimensional position of the tool and transfers the coordinate data to the anchor. Thus, it is possible to confirm whether or not the specific tool is properly used according to the prescribed regulations.
각종 센서 기술의 발달로 일반 사용자들이 스마트폰, 콘솔게임기와 같은 동작인식 장치를 접해 볼 수 있는 환경이 증가하면서 동작인식 기반 입력장치에 대한 사용자 요구가 증가하는 추세이다. 기존 동작인식 마우스는 소형으로 제작이 되어 버튼을 조작하는데 어려움이 있으며, 동작인식 기술을 커서의 포인팅에만 사용되어 동작인식 기술을 적용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 MEMS 기반 동작인식 센서를 이용, 인체의 2지점(엄지와 검지)의 동작을 인식하여 동작데이터와 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 무선 송신하는 컴퓨터 입력장치에 관해 연구하였다.
최근 센서 네트워크 등이 대량으로 설치되면서 전원에 대한 유지보수의 어려움을 자지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 센서 네트워크에 MEMS 발진기를 삽입하여 MEMS 발생하는 진동을 이용한 전원 개발이 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 MEMS 시스템에서 전원 신호로 사용할 수 있는 진동 신호를 발생시키기 위한 방법의 하나로 Duffing 방정식으로 구성하는 MEMS 시스템을 제안하고 이 시스템의 진동신호에서 카오스적인 거동을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하고 검증하였다. 검증 방법으로 파라미터 변화에 의한 주기 운동과 카오스 운동이 있음을 시계열 데이터, 위상 공간, 전력 스펙트럼, 포엔카레 멥을 통하여 확인하였다.
최근, 전기, 전자, 로봇, 의료 산업 등 전 분야에서 소형화된 크기로 고도의 지적인 기능을 가지는 MEMS 기반의 스마트 디바이스 개발에 큰 관심이 집중되고 있다. MEMS 기술은 스마트 디바이스에서 요구되는 복잡한 전기적, 기계적, 화학적 그리고 생물학적 기능들을 하나로 결합하여, 초소형, 초경량으로 설계하고, 동시에 이들 디바이스들을 대량으로 일괄 제조할 수 있기 때문에 생산성 및 실용성, 경제성 측면에서 매우 효과적이다. 따라서 본 연구에서는 다가올 MEMS 기반의 새로운 기술적 패러다임에 대비하기 위해 MEMS의 공정들을 분석하고 그 적용 사례들을 고찰함으로서 기본적인 적용 방법론을 확립한다.
본 논문은 구형 마이크로폰 어레이의 부엽 레벨의 차를 증가시키기 위한 방법에 대한 연구 내용을 다루었다. 일반적인 어레이 신호처리에서 마이크로폰을 조밀하게 배치함으로써 어레이 응답에서의 주엽과 부엽 간의 차이를 늘릴 수 있고 어레이의 소음원 판별능력을 증가시킨다. 최근 사용되고 있는 상용 에레이들은 제작 단가와 어레이의 크기 때문에 센서의 수를 늘리는데 한계를 보이고 있다. 이런 문제를 극복하기 위해 본 연구에서는 MEMS 센서를 이용하여 구형 어레이에 적용하였다. 구형 마이크로폰 어레이를 이용한 시뮬레이션과 실험을 통해 정현파 소음원을 측정하였다. 실험을 위해 32 개의 일반 측정용 마이크로폰을 이용한 어레이와 85 개의 MEMS 마이크로폰을 이용한 구형 어레이를 제작하였다. 구형 조화 분해기법과 빔형성기법을 이용하여 측정 데이터를 분석하였다. 2 kHz 이상의 소음원에 대하여 MEMS 마이크로폰 어레이가 4 dB 이상의 부엽 저감 능력을 가지는 것을 확인하였다.
In this article, a smart multifunctional optical system-on-a-chip (SOC) sensor platform is presented and its application for fiber Bragg grating (FBG) sensor interrogation in optical sensor networks is investigated. The smart SOC sensor platform consists of a superluminescent diode as a broadband source, a tunable microelectromechanical system (MEMS) based Fabry-P$\acute{e}$rot filter, photodetectors, and an integrated microcontroller for data acquisition, processing, and communication. Integrated with a wireless sensor network (WSN) module in a compact package, a smart optical sensor node is developed. The smart multifunctional sensor platform has the capability of interrogating different types of optical fiber sensors, including Fabry-P$\acute{e}$rot sensors and Bragg grating sensors. As a case study, the smart optical sensor platform is demonstrated to interrogate multiplexed FBG strain sensors. A time domain signal processing method is used to obtain the Bragg wavelength shift of two FBG strain sensors through sweeping the MEMS tunable Fabry-P$\acute{e}$rot filter. A tuning range of 46 nm and a tuning speed of 10 Hz are achieved. The smart optical sensor platform will open doors to many applications that require high performance optical WSNs.
In this lecture, we reviewed the principle and types of force sensors with strain gages, tactile sensors based on MEMS and force sensor as well as nano force sensors. Also we investigated applications of force sensors for NT, BT and RT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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