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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박완준
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수30
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4차 산업혁명의 도래와 함께 사물 인터넷 (IoT), 인공지능(AI), 로봇 공학 등 지능형 시스템 분야의 기술들이 활발히 연구되고 있다. 특히 인체의 오감에 해당하는 시각, 촉각, 미각, 후각, 청각을 감지하는 센서를 통합하는 연구로 영역을 넓혀가고 있다. 그 중 촉각센서는 광범위한 전기적 신호와 광학적 신호를 통해 기계적 자극을 전달하는 기술로 지능형 시스템의 필수 요소이다. 그러나 기술적인 어려움으로 인해 연구는 상대적으로 미흡하다.
본 연구는 인체의 촉각 수용체 중 진동을 인지할 수 있는 수용체를 모방한 촉각 센서에 대한 연구이다. 촉각수용체는 크게 압력, 힘 등 정적 정보를 인지할 수 있는 SA(Slow Adapting) 수용체, 그리고 진동, 질감 등 동적 정보를 인지할 수 있는 FA(Fast Adapting) 수용체로 구성된다. 촉각 수용체를 통해 얻은 정보는 신경을 통해 전달되어 촉각을 인식한다. 촉각 센서에 대한 대부분의 연구는 SA 수용체 모방에 초점이 맞춰져 있기 때문에 FA 수용체를 구현한 촉각 센서에 대한 연구는 부족하다.
본 연구에서는 인체의 FA 수용체를 모방할 수 있는 Triboelectric Generator (TEG) 촉각 센서를 통해 진동 신호를 구분했다. TEG는 자가 발전이 가능하여 별도의 외부 전원 없이도 작동이 가능하다는 큰 특징이 있다. 또한 빠른 응답 속도와 높은 민감도, 고주파 진동수 인지 가능 등의 장점이 있어 촉각 센서의 후보로 적합한 소자이다.
TEG에서 triboelectric effect를 통해 발생하는 전압을 최대화하기 위해 전기음성도 차이가 큰 두 물질 Nylon과 Polytetrafluoroethylene (PTFE)를 마찰층 물질로 선정하여 제작한 TEG의 전기적 특성을 확인했다. 액추에이터를 통해 센서에 모스 부호의 숫자에 해당하는 진동을 가해준 뒤 출력 전압 신호를 처리하기 위해 chirp 함수와 FFT (Fast Fourier transform)을 적용하여 머신 러닝을 통해 신호를 구분하는지 확인했다. 본 연구에서의 TEG 센서는 모스 부호의 숫자에 해당하는 진동을 100% 정확도로 인지했다.
본 연구에서는 진동 신호를 구분하는 FA 수용체 모방 촉각 센서에 관한 연구를 진행했다. 인체의 FA 수용체를 모방할 뿐만 아니라 SA 수용체까지 동시에 모방할 수 있는 소자가 연구된다면 완전한 촉각 센서를 구현할 수 있을 것이다.
본 연구는 인체의 촉각 수용체 중 진동을 인지할 수 있는 수용체를 모방한 촉각 센서에 대한 연구이다. 촉각수용체는 크게 압력, 힘 등 정적 정보를 인지할 수 있는 SA(Slow Adapting) 수용체, 그리고 진동, 질감 등 동적 정보를 인지할 수 있는 FA(Fast Adapting) 수용체로 구성된다. 촉각 수용체를 통해 얻은 정보는 신경을 통해 전달되어 촉각을 인식한다. 촉각 센서에 대한 대부분의 연구는 SA 수용체 모방에 초점이 맞춰져 있기 때문에 FA 수용체를 구현한 촉각 센서에 대한 연구는 부족하다.
본 연구에서는 인체의 FA 수용체를 모방할 수 있는 Triboelectric Generator (TEG) 촉각 센서를 통해 진동 신호를 구분했다. TEG는 자가 발전이 가능하여 별도의 외부 전원 없이도 작동이 가능하다는 큰 특징이 있다. 또한 빠른 응답 속도와 높은 민감도, 고주파 진동수 인지 가능 등의 장점이 있어 촉각 센서의 후보로 적합한 소자이다.
TEG에서 triboelectric effect를 통해 발생하는 전압을 최대화하기 위해 전기음성도 차이가 큰 두 물질 Nylon과 Polytetrafluoroethylene (PTFE)를 마찰층 물질로 선정하여 제작한 TEG의 전기적 특성을 확인했다. 액추에이터를 통해 센서에 모스 부호의 숫자에 해당하는 진동을 가해준 뒤 출력 전압 신호를 처리하기 위해 chirp 함수와 FFT (Fast Fourier transform)을 적용하여 머신 러닝을 통해 신호를 구분하는지 확인했다. 본 연구에서의 TEG 센서는 모스 부호의 숫자에 해당하는 진동을 100% 정확도로 인지했다.
본 연구에서는 진동 신호를 구분하는 FA 수용체 모방 촉각 센서에 관한 연구를 진행했다. 인체의 FA 수용체를 모방할 뿐만 아니라 SA 수용체까지 동시에 모방할 수 있는 소자가 연구된다면 완전한 촉각 센서를 구현할 수 있을 것이다.
목차
제1장 서론 1제1절 연구 배경 1제2절 연구 목적 3제2장 이론적 배경 6제1절 마찰 전기 효과 (Triboelectric Effect) 6제2절 모스 부호 (Morse Code) 11제3절 FFT (Fast Fourier transform) 13제4절 SVM (Support Vector Machine) 14제3장 TEG (Triboelectric Generator)센서 소자 및 구조 16제1절 TEG의 물질 비교 및 선정 16제2절 TEG의 구조 23제3절 TEG의 전기적 특성 26제4절 TEG의 촉각 센서로서 가능성 30제4장 TEG 센서를 통한 모스 부호 진동 신호 분류 31제1절 TEG의 모스 부호 Voltage Signal 31제2절 Chirp와 FFT를 통한 Signal Processing 33제3절 SVM을 활용한 모스 부호 분류 37제5장 결론 42참고문헌 44Abstract (in English) 48
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