사람의 생체 신호를 측정하여 로봇 제어에 이용하는 연구는 최근까지 활발히 진행되고 있다. 하지만 정확한 센서 정보를 위한 복잡한 신호 처리가 필요하고 고가의 시스템을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 저가의 EMG 센서와 Flex 센서로부터 측정된 신호를 이용하여 사람의 손 동작을 인식한 후 해당 움직임을 원격지의 로봇 핸드로 구현하는 것을 목표로 한다. MCU(Micro Controller Unit) 와 해당 센서들을 이용하여 실험적으로 사람의 손과 팔 부근의 3개의 센서 부착 위치를 결정하고 움직임에 따른 출력 신호와 실제 동작 사이의 구분 방법을 결정한다. 동작 인식 정확도를 높이기 위해 MCU의 아날로그 기준 전압에 따른 디지털 값 변화 실험 수행 후 기준 전압을 3.3V로 선정하였다. 손 동작을 구현하기 위해 4개의 손가락과 손목부분으로 구성된 링크 구조의 로봇 핸드를 설계한 후 제작하였다. 결과적으로 간단한 센서와 저가의 MCU를 활용하여 원격지의 로봇 핸드를 제어할 수 있음을 보였다.
차량 연비 및 안전에 대한 규제 강화와 고객의 첨단 기능 요구 증가에 따라 전자제어 시스템의 적용이 지속적으로 확대되고 있다. 전자제어 시스템의 핵심 요소인 마이크로 컨트롤러, 아날로그 IC 그리고 ASIC 등 반도체의 수요도 증가하고 있다. 하지만, 국내의 차량용 반도체 개발 프로세스는 명확한 체계가 수립되지 못한 상황이다. 본 연구에서는 품질 경영 체계 요구사항인 ISO/TS 16949, 이미 다양한 분야에서 검증된 프로세스 모델인 CMMI, 그리고 차량 분야의 기능 안전 표준으로 제정된 ISO 26262를 도입하여 반도체 사양 및 설계 개발 프로세스 수립 방안 및 예시를 제시한다. 본 연구의 결과는 조직 내 반도체 개발 프로세스 수립을 위한 가이드로 활용될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 높은 변조지수 M 영역에서는 소음 및 고조파 스펙트럼의 광대역화 효과가 저하되는 2상 RCD-PWM(Random Centered Distribution PWM)기법의 문제점을 개선하고자, 듀얼 영 벡터 모드를 갖는 2상 RCD(Dual Zero Vector Modes RCD : DZRCD)기법을 제안하였다. 제안된 2상 DZRCD기법은 변조지수 M=0.8을 기준으로 하여 M이 0.8보다 큰 영역에서는 영 벡터로 $V_0$(111)를 선택하고, 0.8보다 작은 영역에서는 $V_0$(000)를 선택한다. 제안된 방법을 16비트 마이크로 콘트롤러인 C-167기반의 유도 모터 구동 시스템에 적용해 본 결과, M이 0.8이상인 영역에서 모터의 전압 / 전류 및 스위칭 소음 스펙트럼의 광대역화 특성이 종전의 방법과 비하여 우수함을 확인할 수 있었다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제2권2호
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pp.111-124
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2002
The ferroelectric RAM (FeRAM) has a great advantage for a system on a chip (SOC) and mobile product memory, since FeRAM not only supports non-volatility but also delivers a fast memory access similar to that of DRAM and SRAM. This work develops at three levels: 1) low voltage operation with boost voltage control of bitline and plateline, 2) reducing bitline capacitance with multiple divided sub cell array, and 3) increasing chip performance with write operation sharing both active and precharge time period. The key techniques are implemented on the proposed hierarchy bitline scheme with proposed hybrid-bitline and high voltage boost control. The test chip and simulation results show the performance of sub-1.5 voltage operation with single step pumping voltage and self-boost control in a cell array block of 1024 ($64{\;}{\times}{\;}16$) rows and 64 columns.
LED 기반 그린에너지 조명 시스템의 성공적인 연구 개발과 원만한 설치 운영을 위해서는 펄스 파, 스파이크 파를 비롯한 비선형신호와 고조파, sag, swell 등을 포함한 불요신호에 대한 실시간 전력품질측정이 요구된다. 본 논문에서는 그린에너지 조명시스템 응용을 타깃으로 기존 저주파수 대 (60Hz~수KHz)는 물론 수십 KHz 이상의 고주파수 대에 발생하는 각종 전원 신호 분석이 가능한 저가형 전력품질측정 (power quality measurement: PQM) 방안을 제안하고, 이를 TI 320F28335 MCU(micro-controller unit) 기반 PQM 테스트 베드로 구현한다. 제안된 알고리즘은 CCS (Code Composer Studio) 3.3 환경에서 C언어로 작성하였으며, 임의 신호 발생기(NF-WF1974)로부터 발생된 모의 신호를 활용하여 구현된 알고리즘을 검증한다. 테스트 베드를 이용하여 LED SMPS로부터 발생되는 각종 비선형 전류 신호 측정, FFT를 이용한 고조파 신호의 분석이 가능할 뿐 아니라 이산 웨이블렛 변환을 이용한 sag, swell, interruption 등의 고품질 전력신호 측정도 가능하다.
Kim, Susie;Na, Seung-In;Yang, Youngtae;Kim, Hyunjong;Kim, Taehoon;Cho, Jun Soo;Kim, Jinhyung;Chang, Jin Woo;Kim, Suhwan
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제17권1호
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pp.129-140
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2017
In this paper, a $4{\times}32$-channel neural recording system capable of acquiring neural signals is introduced. Four 32-channel neural recording ICs, complex programmable logic devices (CPLDs), a micro controller unit (MCU) with USB interface, and a PC are used. Each neural recording IC, implemented in $0.18{\mu}m$ CMOS technology, includes 32 channels of analog front-ends (AFEs), a 32-to-1 analog multiplexer, and an analog-to-digital converter (ADC). The mid-band gain of the AFE is adjustable in four steps, and have a tunable bandwidth. The AFE has a mid-band gain of 54.5 dB to 65.7 dB and a bandwidth of 35.3 Hz to 5.8 kHz. The high-pass cutoff frequency of the AFE varies from 18.6 Hz to 154.7 Hz. The input-referred noise (IRN) of the AFE is $10.2{\mu}V_{rms}$. A high-resolution, low-power ADC with a high conversion speed achieves a signal-to-noise and distortion ratio (SNDR) of 50.63 dB and a spurious-free dynamic range (SFDR) of 63.88 dB, at a sampling-rate of 2.5 MS/s. The effectiveness of our neural recording system is validated in in-vivo recording of the primary somatosensory cortex of a rat.
본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된8대의 CCD 카메라와 4대의 laser를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다. 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 하드웨어적인 부분과 이를 제어하기 위한 소프트웨어 및 GUI로 전체 시스템을 구성하고, 본 논문에서는 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.
본 논문은 동축 공동 공진기를 이용한 레인센서를 설계하고 제작한다. 선형적으로 빗방울을 감지할 수 있는 레인센서는 전압 제어 발진기 (VCO), 동축 공동 공진기, RF 스위치, RF 검출기, A / D 컨버터, DAC 및 마이크로 컨트롤러로 구성되었다. 설계된 레인 센서의 작동 주파수 범위는 2.5GHz ~ 3.2GHz이며, 입력 전압과 전류 소스는 24 [V / DC]와 1 [A]이다. 설계된 센서 회로는 VCO, RF 스위치, 고주파수 3GHz에서 소자의 주파수 특성을 변화시키는 RF 검출기를 포함한다. 센서 회로의 주파수 특성에 대한 오차를 교정한다. 이를 위해 공진기에 신호를 보내지 않고 RF 검출기로 신호를 직접 전달하는 기준 경로를 만든다. 시뮬레이션 및 측정 결과에 따르면 시뮬레이션된 공진기 주파수와 제작된 공진기 주파수 사이에 0-50MHz 차이가 있음을 알 수 있다.
일반적으로 교환 시스템은 프로세서 보드, 입출력처리 보드 및 데이터 저장 장치등 그 기능별로 다수의 서브시스템들로 구성되어 있다. 또한 신뢰성을 확보하기 위하여 모든 서브 보드들은 이중화로 되어 있다. 교환시스템에서 저장 장치에는 시스템에 관련된 정보나 과금 정보등과 같은 작업 관련 데이터를 저장하며 비 휘발성 메모리에 저장해야 한다. 일반적으로 비 휘발성 저장장치를 구현할 때는 플래시메모리(flash memory) 또는 배터리 백업 메모리(battery backup memory)를 사용한다. 그러나 메모리는 단위 용량당 가격이 높고 백업(backup) 하지 않은 데이터를 손실했을 때 복구할 수 없다. 본 논문에서는 마이크로 컨트롤러를 이용하여 단위 용량당 가격이 저렴하고, 대용량의 데이터를 저장함과 동시에 이중화를 만족시키는 on-board 형태의 소형 디스크 모듈을 설계 구현하였다. 본 논문에서 구현된 이중화 저장장치는 사용 중인 엑티브(active) 디스크에 결함이 생겨 사용할 수 없을 경우에 리빌딩(rebuilding)과정을 동해 스탠바이 모듈로부터 데이터를 복구하며, 리빌딩 중에도 호스트 시스템은 스탠바이 디스크모듈을 이용하여 지속적으로 서비스를 제공할 수 있도록 설계되었다. 본 연구에서 개발된 저장장치는 교환시스템에서 플래시 메모리와 같은 값비싼 저장 장치를 대체 할 수 있을 것으로 기대된다.
The Hemodialysis system is the device for the patients who have suffered from end stage renal failure as the kidney which removes the waste products in a human body. The existing hemodialysis is based on a 8-bit micro-controller and it is not a touch-screen type but a manual type. This paper is focused on hemodialysis system based on high control and expension embedded system. The whole system consists of main control unit and sub control unit(dialysis control unit, blood control unit, monitoring control unit, networking unit). The dialysis control unit, blood control unit, monitoring control unit are processed by 3 microcontrollers and network unit is for monitoring a renal failure patient's condition. For the evaluation of the system performance, the saline was pured into blood unit and then water removal rate, conductivity and temperature of hemodialysis liquid were measured 10 times in an each state suing the UF pump in the fluid unit varing the quantity of saline to 1000cc, 2000cc, 3000cc and 4000cc. As a result, the rates of water removal are 98.6% in condition of 000cc saline, 96.9% in 2000cc, 98.9% in 3000cc and 98.3% in 4000cc. The conductivities of hemodialysis liquid are 99.6% in the first to third condition and 99.7% in the forth condition. The temperatures of hemodialysis liquid are 99.8% in the first to third condition and 99.6% in th forth condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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