In this study, we present a multi-sensor module for snake robot searching survivors in a narrow space. To this end, we integrated five sensor systems by considering the opinions of the first responders: a gas sensor to detect CO2 gases from the exhalation of survivors, a CMOS camera to provide the image of survivors, an IR camera to see in the dark & smoky environment, two microphones to detect the voice of survivors, and an IMU to recognize the approximate location and direction of the robot and survivors. Furthermore, we integrated a speaker into the sensor module system to provide a communication channel between the first responders and survivors. To integrated all these mechatronics systems in a small, compact snake head, we optimized the positions of the sensors and designed a stacked structure for the whole system. We also developed a user-friendly GUI to show the information from the proposed sensor systems visually. Experimental results verified the searching function of the proposed sensor module system.
본 논문에서는 저비용, 저전력 카메라 폰 구현을 위한 하드웨어 자원 공유가 가능한 구조의 카메라 제어 프로세서를 제안한다. 제안한 카메라 제어 프로세서의 구조는 내부에 직접 접근 경로를 내장함으로써 베이스 밴드 프로세서가 카메라 제어 프로세서의 하드웨어 자원을 직접 활용할 수 있도록 하여 베이스 밴드 프로세서의 기능 확장과 성능 향상을 도모하는데 그 목적이 있다. 또한, 제안한 구조와 결합하여 블록 단위 클럭 차단 기법을 적용하여 저전력 소비를 구현한 결과를 기술하였다. 따라서 제안한 카메라 제어 프로세서는 시스템의 하드웨어 자원 효율성을 향상시켜 저전력, 저비용 카메라 폰 시스템 구현을 가능하게 한다. 제안한 카메라 제어 프로세서는 0.18um CMOS 공정을 사용하여 제작되었으며 면적은 $3.8mm\;{\times}\;3.8mm$이다.
본 논문에서는 크로스 레귤레이션을 방지하기 위한 TM 방식 SIDO DC-DC 벅 컨버터의 스위치 트랜지스터 크기 계산 기법을 제안하였다. TM 방식 SIDO DC-DC 벅 컨버터는 DCM 동작으로 인한 인덕터 전류의 높은 첨두치와 추가된 스위치의 저항성분으로 인한 전압강하 때문에 크로스 레귤레이션이 일어날 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 스위치 트랜지스터의 저항성분을 고려하여 스위치 트랜지스터의 크기를 계산하였고, 계산을 간단히 하기 위해 시간의 함수인 인덕터의 전류를 평균부하 전류로 대체하였다. 제안한 기법을 이용하여 2.8 V와 1.8 V의 독립된 두 출력을 내는 카메라 모듈용 SIDO DC-DC 벅 컨버터를 설계하였고, $0.35{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 제작하였다. 제작된 컨버터는 스위칭 주파수 1 MHz와 부하전류 200 mA 에서 80.7%의 효율을 보였다.
A bi-directional and multi-channel wireless telemetry capsule, 11mm in diameter, is presented that can transmit video images from inside the human body and receive a control signal from an external control unit. The proposed telemetry capsule includes transmitting and receiving antennas, a demodulator, decoder, four LEDs, and CMOS image sensor, along with their driving circuits. The receiver demodulates the received signal radiated from the external control unit. Next, the decoder receives the stream of control signals and interprets five of the binary digits as an address code. Thereafter, the remaining signal is interpreted as four bits of binary data. Consequently, the proposed telemetry module can demodulate external signals so as to control the behavior of the camera and four LEDs during the transmission of video images. The proposed telemetry capsule can simultaneously transmit a video signal and receive a control signal determining the behavior of the capsule itself. As a result, the total power consumption of the telemetry capsule can be reduced by turning off the camera power during dead time and separately controlling the LEDs for proper illumination of the intestine.
본 논문에서는 이동로봇에 사용되는 저가형 다중 센서를 이용하여 로봇의 작업환경을 인지할 수 있는 다중 센서 시스템을 개발하고, 이에 따른 이동로봇의 사용자 인터페이스를 개발함으로써 원격지에서 이동로봇을 조종하는데 주변 환경에 적합한 센서를 선택하고, 선택된 센서의 정보를 사용자 인터페이스 화면에 표시하는 '자동 절환' 기능을 추가함으로써 로봇주위의 환경을 보다 효과적으로 파악할 수 있는 인터페이스를 구현하였다. 실험에 사용된 저가용 센서는 초음파, Position sensing detector, 저가형 CMOS 카메라 모듈을 사용하였다.
Gas-sensor technology for volatile organic compounds (VOC) biomarker detection offers significant advantages for noninvasive diagnostics, including rapid response time and low operational costs, exhibiting promising potential for disease diagnosis. Colorimetric gas sensors, which enable intuitive analysis of gas concentrations through changes in color, present additional benefits for the development of personal diagnostic kits. However, the traditional method of visually monitoring these sensors can limit quantitative analysis and consistency in detection threshold evaluation, potentially affecting diagnostic accuracy. To address this, we developed a machine vision platform based on metal-organic framework (MOF) for colorimetric gas sensor arrays, designed to accurately detect disease-related VOC biomarkers. This platform integrates a CMOS camera module, gas chamber, and colorimetric MOF sensor jig to quantitatively assess color changes. A specialized machine vision algorithm accurately identifies the color-change Region of Interest (ROI) from the captured images and monitors the color trends. Performance evaluation was conducted through experiments using a platform with four types of low-concentration standard gases. A limit-of-detection (LoD) at 100 ppb level was observed. This approach significantly enhances the potential for non-invasive and accurate disease diagnosis by detecting low-concentration VOC biomarkers and offers a novel diagnostic tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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