미소 공간 내의 진공도를 측정하기 위하여 마이크로 진공 센서를 제작하였다. 동작 원리로서 전계 방출 전류가 진공도에 의존한다는 점을 이용하였고, 이를 위해 측면형 실리콘 전계 방출 소자를 제작하였다. 음극과 게이트, 그리고 양극을 분리하기 위하여 표면 미세가공을 이용하였으며, 제작된 소자는 $10^{-5}{\sim}10^{-8}\;Torr$ 범위의 진공도에서 $1.20{\sim}2.42\;{\mu}A$ 범위의 방출 전류 변화를 보였다.
RFID/USN 은 유비쿼터스 사회의 중요한 기반 인프라로서 고려되고 있다. 또한 다양한 연구를 통해 실용적인 접목이 시도 되고 있다. 특히 물류 시스템에서 물류의 입출 재고와 상태 관리를 위한 연구가 진행 중에 있으며 이는 물품 보관 단위인 파렛트(Pallet) 에 RFID 태그를 부착하여 입/출고시의 물품을 식별하고, Zigbee 무선 통신기능을 가진 센서 모듈에 의해 물품의 환경 상태 정보를 파악하는 형태로 이루어진다. 본 논문은 RFID/ USN 기반의 창고 상태 관리 시스템에서 상태정보 습득 과정의 보안적용을 위한 시스템을 구성을 주된 목적으로 한다. 부가적으로 상태정보 습득에 사용되는 이동형 단말장치의 기능에 대해서 제안한다. 창고 내에 배치되는 RFID 와 센서노드간의 적용 관계 또한 정의한다. 결과적으로 본 논문은 의사판단의 주체인 현장 관리자에 적절한 제어 정보의 제공과 센서의 동작을 제어하기 위한 RFID tag 보안 접근, 그리고 센서 노드 자체의 생존성 이라는 세 가지 관점의 절충점을 찾기 위한 시도로서 설계하였다.
본 논문에서는 무선센서 네트워크에서 네트워크 성능을 향상시키는 하이브리드 MAC 프로토콜을 제안한다. 제안된 MAC 프로토콜 구조는 많은 노드들로 구성된 무선센서 네트워크를 위해 특별히 설계되었다. 본 논문에서 기여한 점은 다음과 같다. 먼저, 제안된 스케줄링 알고리즘은 네트워크 토폴로지에 무관하게 동작한다 BS의 원 홉(one hop) 노드 수가 증가하는 밀도가 높은 네트워크 환경에서도 주파수의 추가 사용 없이 모든 타임 슬롯을 사용 할 수 있다. 둘째로, BS의 one hop 노드는 필요에 따라 하나 이상의 타임 슬롯을 사용할 수 있기 때문에 네트워크 성능이 향상된다. 본 논문에서 제안된 구조와 기존의 연구인 HyMAC[1]과의 네트워크 성능 비교를 하였다.
센서 네트워크는 다수의 센서 노드들이 싱크(sink) 노드와 데이터 중심(Data centric) 기반으로 통신을 하게 되는데 이때 사용되는 라우팅 알고리즘 중 한 가지가 Directed Diffusion이다. Directed Diffusion 은 싱크(sink)의 named data 질의 방송(diffuse)에 기반을 둔 라우팅 프로토콜(protocol)로 다수의 소스 노드와 다수의 싱크 노드의 상황에서도 효율적으로 동작한다는 점과 각각의 질의에 의한 라우팅 경로 중에 aggregation 과 caching을 수행할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 강화된 gradient 패스를 얻기 위해 요구되는 부담이 크다는 단점을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 interest 패킷에 hop-count를 도입하여 gradient가 과다하게 설정되는 것을 제한함으로써 에너지 사용 효율을 높일 수 있는 개선된 Directed Diffusion 알고리즘을 제시한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 유용성 확인을 확인하고자 한다.
방송 및 비면허 대역에서의 주파수 자원을 효율적으로 활용하기 위한 Cognitive Radio(CR)기술의 구현을 위해서는 우선적으로 해결해야할 점이 무선 상에 존재하는 관련 주파수 스펙트럼을 센싱하는 기술의 구현이라고 할 수 있다. 이러한 주파수 스펙트럼 센싱 기술이 구현되어야만, 센싱을 통해서 획득된 주파수 할당 데이터를 기반으로 CR의 개념이 원활하게 동작됨과 통시에 기존의 무선통신 주파수의 우선 이용자간의 간섭문제 또한 야기되지 않는다는 특징을 갖게 된다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 Cognitive Radio 센서로 이용되는 Energy Detection 및 Matched Filter 기법의 기술특성 분석 및 최신기술동향에 대하여 기술하였다.
에칭법을 이용하여 광섬유 굴절율 센서를 제작하였으며 그의 굴절율 특성을 연구하였다. 굴절율 1.453-1.46 영역에서 우수한 감도를 나타내었으며 측정파장에 의해 동작점이 이동돼었다. 클래딩 두께가 감소할 수록 센서의 감도가 증가하였으며, 감도는 열에 안정된 특성을 나타내었다. 그리고 굴절율의 증감에 따른 히스테리시스가 거의 나타나지 않았다.
TOF(Time-Of-Flight) 센서에 의해 획득된 정보로부터 3차원 깊이 영상(depth image)을 추출하기 위한 위상 연산기 하드웨어를 구현한다. 설계된 위상 연산기는 DCORDIC(Differential COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리듬의 벡터링 모드를 이용하여 아크탄젠트 연산을 수행하며, 처리량과 속도를 늘리기 위해 잉여 이진 수체계와 파이프라인 구조를 적용하였다. 고정 소수점 MATLAB 시뮬레이션을 통해 검증하고 최적 데이터 비트 수 및 반복 횟수를 결정하였으며, MATLAB/Simulink와 FPGA 연동을 통해 하드웨어 동작을 검증하였다. TSMC $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정으로 테스트 칩을 제작하였으며, 테스트 결과 정상 동작함을 확인하였다. 약 82,000 게이트로 구현되었고, 400MHz@1.8V로 동작하여 400 MS/s의 연산 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
본 연구에서는 POV(Persistence of Vision) 현상을 활용한 프로펠러 디스플레이를 제작하여 기존 디스플레이(CRT, LCD, LED 등)를 이용하는 것보다 저전력, 간단한 구성, 더 매력 있는 생김새를 가지는 고효율 디스플레이의 동작 특성을 연구하였다. Hall 센서를 사용하여 기준점을 설정한 후 앱 프로그램을 기반으로 제작한 핸드폰 애플리케이션을 통해 채널 인식 신호 및 음성인식 신호를 Bluetooth를 사용하여 디스플레이에 표시하고 전달받은 동작 명령에 따라 명령을 수행하도록 디스플레이를 설계 제작하였다. 실험 결과, 모터 속도 1,030rpm에서 원하는 정보가 디스플레이 화면상에 최적으로 표현되는 동작 특성을 확인하였다.
WSN은 배터리와 같은 제한된 전원을 가진 센서 노드가 무선으로 구성된 네트워크이다. 센서 노드의 배터리가 모두 소모되면 해당 노드는 더는 동작하지 않으며, 일정 이상의 노드가 동작하지 않으면 네트워크는 제 역할을 하지 못하게 된다. 따라서 노드의 에너지 효율을 높여 에너지 소모를 최소화하면 네트워크의 수명을 증가시킬 수 있다. 에너지 효율을 높이기 위한 프로토콜은 다양하게 있으며, 그중 클러스터 방식과 체인 방식의 프로토콜이 있다. 본 논문은 무선 센서 네트워크의 성능 향상을 위해 별도로 연구한 라우팅 프로토콜의 성능 평가를 검토하고자 한다. 비교 기준은 대표적인 계층 라우팅 프로토콜인 LEACH 프로토콜로 선택되었으며, 비교 대상은 CHEF와 FLCFP, LEACH-DFL 라우팅 프로토콜로 퍼지 로직과 함께 고려되었다. 본 논문에서는 성능 비교를 위한 다양한 기준이 제시되었으며, 각 프로토콜의 시뮬레이션을 통해 성능을 비교하였다. CHEF, FLCFP, LEACH-DFL의 성능 비교, LEACH, Puzzy Logic과의 프로토콜 등을 통해 다른 프로토콜의 성능을 비교하기 위한 기준점을 제시하고, 프로토콜의 성능 향상을 위한 추가적인 설계 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
제스처 인식은 직관적일 뿐 아니라, 몇 가지의 기본 구성요소에 의하여 코드화(code)가 용이하여, 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)에 있어서 폭넓게 사용되고 있다. 본 논문에서는 손의 모양이나 크기와 같은 개인차 및 조명의 변화나 배율과 같은 입력환경의 영향을 최소화하여, 특별한 초기화 과정이나 모델의 준비과정 없이도 제스처를 인식할 수 있고, 적은 계산량으로 실시간 인식이 가능한 제스처 인식 시스템의 개발을 목표로 한다. 본 논문에서는 손에 부착하는 센서나 마커 없이, CCD 카메라에 의하여 입력된 컬러영상에서, 컬러정보 및 동작정보를 이용하여 손영역을 추출하고, 추출된 손의 경계선 정보를 이용하여 경계선-중심 거리 함수를 생성했다. 그리고, 손가락의 끝 부분에서는 경계선-중심 거리가 극대점을 이룬다는 원리를 이용하여 생성된 함수의 주파수를 분석하여 극대점을 구함으로써 각각의 손가락 끝 위치를 찾고, 손의 자세를 인식하여 제스처를 인식했다. 또한 본 논문에서 제안된 제스처 인식 방법은 PC상에서 구현되어 그 유용성과 실효성이 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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