전달받은 음성신호를 전기신호로 바꾸어주는 마이크로폰은 라디오, 스마트 기기, 차량 등의 다양한 산업 분야에 널리 사용되어왔다. 최근 스마트폰 기술의 발달과 무선이어폰의 소형화에 따라 초소형 고감도 마이크로폰에 대한 요구가 증가하고 있다. 차세대 초소형 마이크로폰 시스템의 후보로 MEMS 센서가 개발되고 있으며 이를 지원하는 ROIC 대한 개발 또한 활발하다. 마이크로폰 시스템은 주변의 잡음뿐만 아니라, 함께 사용되는 전자회로의 잡음에 대해서도 민감하므로, 낮은 노이즈를 갖는 전원을 공급할 수 있는 전원장치와 노이즈를 최소화할 수 있는 설계 방법들이 필요하다. 이에 본 논문은 MEMS 마이크로폰 센서 모듈에 사용 가능한 낮은 전원 노이즈를 갖는 LDO(low drop output) 레귤레이터 IC 구조를 제안한다. 제안한 회로는 2.0~3.6V를 공급받아 1.3V의 출력을 내보낼 수 있으며 라이트 로드에서 10mA까지 드라이브할 수 있다. 제안하는 LDO는 1.2mV/V의 line regulation, 0.63mV/mA의 load regulation 특성을 가지며 20Hz~20kHz까지 누적 적분 출력 잡음은 13uV 이하의 특성을 가진다. TSMC 180nm 공정으로 post layout simulation을 진행하였으며 설계한 칩의 면적은 325㎛ × 165㎛다.
High-sensitivity signal-to-noise ratio (SNR) microphones are essentially required for a broad range of automatic speech recognition applications. Piezoelectric microphones have several advantages compared to conventional capacitor microphones including high stiffness and high SNR. In this study, we designed a new piezoelectric membrane structure by using the finite elements method (FEM) and an optimization technique to improve the sensitivity of the transducer, which has a high-quality AlN piezoelectric thin film. The simulation demonstrated that the sensitivity critically depends on the inner radius of the top electrode, the outer radius of the membrane, and the thickness of the piezoelectric film in the microphone. The optimized piezoelectric transducer structure showed a much higher sensitivity than that of the conventional piezoelectric transducer structure. This study provides a visible path to realize micro-scale high-sensitivity piezoelectric microphones that have a simple manufacturing process, wide range of frequency and low DC bias voltage.
입력된 소리가 음성과 음향이 혼재된 경우 잡음의 영향으로 음성 인식률이 저하됨을 알 수 있으며 S/W적 처리 한계를 극복코자 H/W 장치인 MEMS 장치를 개발하여 음성 인식률을 향상시켰다. MEMS 마이크로폰 장치는 음성을 입력하는 장치로서 다양한 모양으로 구현되어 사용된다. 기존 MEMS 마이크로폰은 일반적으로 우수한 성능을 발휘하나 잡음 과 같은 특수 환경에선 음성과 음향이 혼재되어 처리 성능이 저하되는 문제점이 발생됨을 알 수 있었다. 이러한 문제점을 개선코자 초기 입력장치에 음성 특성을 구분하여 검출할 수 있는 신규 고안된 MEMS 장치를 사용하여 향상시켰다.
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.
음성 인식 제어 시스템은 사용자의 음성을 인식하여 주변 장치를 제어하는 시스템이다. 최근 음성 인식 제어 시스템은 스마트기기 뿐만 아니라, IoT(: Internet of Things), 로봇, 차량에 이르기까지 다양한 환경에 적용되고 있다. 이러한 음성 인식 제어 시스템은 사용자의 음성 외에 주변 잡음에 의한 인식률 저하가 발생한다. 이에 본 논문은 사용자의 음성 외에 주변 잡음을 제거하기 위하여 MEMS(: Microelectromechanical Systems) 마이크로폰용 이중 채널 음성 빔포밍 하드웨어 구조를 제안하였으며, 제안한 하드웨어 구조를 TowerJazz $0.18{\mu}m$ CMOS(: Complementary Metal-Oxide Semiconductor) 공정을 이용하여 ASIC(: Application-Specific Integrated Circuit)을 설계하였다. 설계한 이중 채널 음성 빔포밍 ASIC은 $48mm^2$의 Die size를 가지며, 사용자의 음성에 대한 지향성 특성을 측정한 결과 4.233㏈의 특성을 보였다.
The contact acoustic emission (AE) monitoring system is time-consuming and costly for monitoring concrete structures in large scope, in addition, the great difference in acoustic impedance between air and concrete makes the detection process inconvenient. In this work, we broaden the conventional AE source localization method for concrete to the non-contact (air-coupled) micro-electromechanical system (MEMS) microphones array, which collects the energy-rich leaky Rayleigh waves, instead of the relatively weak P-wave. Finite element method was used for the numerical simulations, it is shown that the propagation velocity of leaky Rayleigh waves traveling along the air-concrete interface agrees with the corresponding theoretical properties of Lamb wave modes in an infinite concrete slab. This structures the basis for implementing a non-contact AE source location approach. Based on the experience gained from numerical studies, experimental studies on the proposed air-coupled AE source location in concrete slabs are carried out. Finally, it is shown that the locating map of AE source can be determined using the proposed system, and the accuracy is sufficient for most field monitoring applications on large plate-like concrete structures, such as tunnel lining and bridge deck.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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