최근 환경 감시용 센서장치, 유비쿼터스 센서 네트워크, 지능형 로봇의 센서와 같이 다양한 분야에서 센서를 이용한 감지, 검출 시스템이 날로 증가하고 있다. 센서 데이터는 센서의 물리적 상태 변화나 화학적 반응을 통하여 측정하게 된다. 하지만 센서의 노후화나 다양한 측정 환경으로 인하여 데이터 오류가 발생할 문제점이 있다. 따라서 센서 데이터의 신뢰성 확보가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 센서에 적용 가능한 신뢰성 있는 센서 신호 처리 플랫폼을 제안하고자 한다. 신뢰성 확보를 위하여 다수의 동일 센서를 복수의 어레이 구조로 배치하고 사용하였다. 여러 센서의 측정된 데이터의 시간적 상관관계와 공간적 상관관계를 이용하는 신호처리 알고리즘을 이용하여 센서 데이터를 보정함으로써 센서 데이터의 신뢰성을 향상 시켰다. 또한 다양한 환경에서 센서의 이상 유무 확인 및 데이터를 확인하기 위하여 플랫폼 구성요소 간 통신을 위한 전용 프로토콜을 개발하였다.
최근 환경 감시용 센서장치, 유비쿼터스 센서 네트워크, 지능형 로봇의 센서와 같이 다양한 분야에서 센서를 이용한 감지, 검출 시스템이 날로 증가하고 있다. 센서 데이터는 센서의 물리적 상태 변화나 화학적 반응을 통하여 측정하게 된다. 하지만 센서의 노후화나 다양한 측정 환경으로 인하여 데이터 오류가 발생할 문제점이 있다. 따라서 센서 데이터의 신뢰성 확보가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 센서에 적용 가능한 신뢰성 있는 센서 신호 처리 플랫폼을 제안하고자 한다. 신뢰성 확보를 위하여 다수의 동일 센서를 복수의 어레이 구조로 배치하고 사용하였다. 여러 센서의 측정된 데이터의 시간적 상관관계와 공간적 상관관계를 이용하는 신호처리 알고리즘을 이용하여 센서 데이터를 보정함으로써 센서 데이터의 신뢰성을 향상 시켰다. 또한 다양한 환경에서 센서의 이상 유무 확인 및 데이터를 확인하기 위하여 플랫폼 구성요소 간 통신을 위한 전용 프로토콜을 개발하였다.
As sensor technology grows up in fields such as environmental hazards detecting system, ubiquitous sensor network, intelligent robot, the sensing and detecting system for sensor is increasing. The sensor data is measured by change of chemical and physical status. Because of decrepit sensor or variou...
As sensor technology grows up in fields such as environmental hazards detecting system, ubiquitous sensor network, intelligent robot, the sensing and detecting system for sensor is increasing. The sensor data is measured by change of chemical and physical status. Because of decrepit sensor or various sensing environment, it is problem that sensor data is inaccurate result. So the reliability of sensor data is essential. In this paper, we proposes a reliable sensor signal processing platform for various sensor. To improve reliability, we use same sensors in multiple array structure. As sensor data is corrected by spatial and temporal relation signal processing algorithm for measured sensor data, reliability of sensor data can be improved. The exclusive protocol between platform components is designed in order to verify sensor data and sensor state in various environment.
As sensor technology grows up in fields such as environmental hazards detecting system, ubiquitous sensor network, intelligent robot, the sensing and detecting system for sensor is increasing. The sensor data is measured by change of chemical and physical status. Because of decrepit sensor or various sensing environment, it is problem that sensor data is inaccurate result. So the reliability of sensor data is essential. In this paper, we proposes a reliable sensor signal processing platform for various sensor. To improve reliability, we use same sensors in multiple array structure. As sensor data is corrected by spatial and temporal relation signal processing algorithm for measured sensor data, reliability of sensor data can be improved. The exclusive protocol between platform components is designed in order to verify sensor data and sensor state in various environment.
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문제 정의
따라서 본 논문에서는 다양한 센서에 적용 가능한 센서 신호처리 플랫폼을 제안하고자 한다. 센서 데이터는 센서의 물리적 상태 변화나 화학적 반응을 통하여 측정되게 되며 측정된 신호들은 복잡성과 비선형성의 특성을 나타낸다.
본 논문에서는 다중 센서 어레이 신호처리 플랫폼 및 검증 플랫폼을 제안하였다. 여러 센서 의 측정된 데이터의 시간적 상관관계와 공간적 상관관계를 이용하는 알고리즘을 이용하여 센서 데이터의 신뢰성을 향상 시켰으며, 여러 센서 어레이 형태와 센서의 데이터 정밀도에 대응할 수 있도록 신호처리의 확장성과 범용성을 확보하였다.
센서 데이터는 센서의 물리적 상태 변화나 화학적 반응을 통하여 측정되게 되며 측정된 신호들은 복잡성과 비선형성의 특성을 나타낸다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다수의 동일 센서를 복수의 어레이 구조로 배치하고 사용함으로써 신뢰성을 확보하고자 한다. 즉 복수의 어레이 구조의 센서로부터 측정된 다수의 데이터들이 가지는 시간적또는 공간적 상관관계를 이용한 신호처리 알고리즘을 수행함으로써 센서의 노후화나 오류로 발생되는 데이터를 보정함으로써 센서 데이터의 신뢰성을 향상 시킬 수 있다.
그림 2과 같이 총 64개의 센서 어레이 구조로 이루어져 있다. 이런 화학적 반응 센서는 센서의 노후나 오류 등이 발생 할 확률이 높음에 따라 신뢰성을 높이기 위하여 여러 개의 센서들을 어레이 형태로 배열하여 사용하고자 한다.
제안 방법
8051 Core를 운용하는 S/W는 ROM파일 형태로 4KB를 내장하였다. 2개의 UART를 운용하기 위하여 물리적인 1개의 UART를 MUX를 통해 제어하여 (Sensor Board - SSP), (SSP - Wireless Part)를 토글 하여 사용할 수 있게 추가 하였다.
64개의 센서 어레이 구조를 검증을 위하여 16개의 어레이 구조로 대체하여 실험하였다. 가스 검출 센서는 4종류의 센서, 즉 알코올(ALC), 휘발성 유기 화합물 (VOC), 액화 석유가스 (LPG), 이산화탄소(CO2) 센서를 각 4개씩 사용하였다.
그림 7은 센서 데이터 값이 모니터링 되는 화면을 보여주고 있다. PC에서 수행되는 프로그램으로써 PC의 UART 로 입력되는 신호를 본 논문에서 제안한 프로토콜형태로 해석하여 각 채널의 원본 값과 신호 처리된 값을 2차원 그래프와 값으로 표현하였다.
그래서 센서 플랫폼 운용 중에 센서장치가 고장 나는 것을 대비하기 위하여 동일한 종류의 센서를 복수로 사용하여 센서 어레이 구조를 이루는 것이 일반적이다. 공간적 상관관계(Spatial Relation Processing)를 통하여 센서어레이에서 같은 시간에 측정된 공간적으로 다른 위치에 있는 같은 종류의 센서 데이터 값을 이용하여 각 센서 신호 값의 상태를 정상 또는 에러 등으로 판단하며, 에러라고 판단되는 상황에서 주변 같은 종류의 센서 데이터 값을 이용하여 해당 센서의 데이터 값을 복원하거나 또는 에러가 의심되는 센서의 데이터 값을 센서 신호 처리 블록으로 전송하지 않게 한다.
이동평균 파라미터로 설정한 Range만큼 Bank를 준비하고 다음 시간에 들어온 각 채널 측정값을 그 다음 Bank에 채널 번호순으로 저장한다. 그렇게 저장된 Bank를 각 채널의 번호별로 Bank당 1개씩 추출하여 이동 평균을 그림처럼 수행하고 그 값을 임시 저장한다.
UART의 MUX 컨트롤은 OC8051포함되어 있는 GPIO중 Port1번으로 설정하였고, OC8051에 SFR레지스터 중에 사용하지 않는 레지스터를 MUX의 신호를 위한 변수로 설정하고 8051 S/W에 탑재하였다. 또한 센서데이터 신호처리를 위하여 시간적 상관관계 연산을 수행하는 전용 H/W를 MCU와 연결하여 MCU의 연산부하를 줄이는 구조로 설계하였다.
여러 센서 의 측정된 데이터의 시간적 상관관계와 공간적 상관관계를 이용하는 알고리즘을 이용하여 센서 데이터의 신뢰성을 향상 시켰으며, 여러 센서 어레이 형태와 센서의 데이터 정밀도에 대응할 수 있도록 신호처리의 확장성과 범용성을 확보하였다. 또한 신호처리요소를 선택적으로 적용할 수 있는 구조로 설계하여 다양한 센서 환경에 적응할 수 있는 구조를 설계되었다.
즉 복수의 어레이 구조의 센서로부터 측정된 다수의 데이터들이 가지는 시간적또는 공간적 상관관계를 이용한 신호처리 알고리즘을 수행함으로써 센서의 노후화나 오류로 발생되는 데이터를 보정함으로써 센서 데이터의 신뢰성을 향상 시킬 수 있다. 또한 측정된 센서 데이터가 플랫폼의 다양한 성 요소들과 공유 및 통신할 수 있는 전용 프로토콜을 구현함으로써 다양한 환경에서도 적용 가능한 플랫폼을 구현하였다.
본 논문에서 제안한 센서 신호처리 플랫폼의 검증순서는 센서 보드와 센서 신호 처리 블록을 각각 독립적으로 검증 작업을 수행하고 센서 보드와 센서 신호 처리 블록을 UART Interface를 이용하여 제안한 프로토콜로 통신하고 무선부 부분을 UART 터미널로 대체하여 그 결과 값을 모니터링 하였다. 마지막으로 무선부 부분까지 모두 UART Interface로 연결한 후 무선부 수신부(스테이션)에 Display 프로그램을 이용하여 각 센서 기기의 측정데이터와 신호 처리된 데이터를 비교하였다. 그림 6은 실제 검증 플랫폼을 나타낸다.
즉 센서 어레이 보드를 통해서 여러 센서들과 디지털 제어기의 동작을 확인 할 수 있으며 신호 처리 프로세싱 유닛의 경우는 FPGA 보드를 통하여 구현 하였다. 무선부는 Zigbee 보드를 통하여 구현하여 PC에서 모니터링하는 환경을 구성하였다.
본 논문에서 제안한 센서 신호처리 플랫폼의 검증순서는 센서 보드와 센서 신호 처리 블록을 각각 독립적으로 검증 작업을 수행하고 센서 보드와 센서 신호 처리 블록을 UART Interface를 이용하여 제안한 프로토콜로 통신하고 무선부 부분을 UART 터미널로 대체하여 그 결과 값을 모니터링 하였다. 마지막으로 무선부 부분까지 모두 UART Interface로 연결한 후 무선부 수신부(스테이션)에 Display 프로그램을 이용하여 각 센서 기기의 측정데이터와 신호 처리된 데이터를 비교하였다.
센서 신호처리 플랫폼의 프로세서 부분인 MCU와 연산량이 많은 시간적 상관관계 부분을 하드웨어로 설계 하였다. MCU는 OpenCore의 8051 프로세서를 기반으로 설계하였다[6].
FPGA는 Xilinx virtax 5를 사용하였으며 시스템 클럭은 80Mhz을 사용하였다. 센서부의 독립적인 검증은 UART를 이용한 Display프로그램을 제작하여 검증을 수행 하였다. 그림 7은 센서 데이터 값이 모니터링 되는 화면을 보여주고 있다.
가스 검출 센서는 4종류의 센서, 즉 알코올(ALC), 휘발성 유기 화합물 (VOC), 액화 석유가스 (LPG), 이산화탄소(CO2) 센서를 각 4개씩 사용하였다. 센서신호처리블록은 FPGA 장비를 이용하여 Modified OC8051을 하드웨어 형태로 포팅하고, 플랫폼에 사용되는 프로토콜, 공간적 상관관계 연산처리(SRP), 5단 이동평균계산 그리고 전체 플랫폼 컨트롤을 소프트웨어로 제작 후에 ROM파일로 MCU와 함께 포팅하여 동작하는 방식을 선택하였다. FPGA는 Xilinx virtax 5를 사용하였으며 시스템 클럭은 80Mhz을 사용하였다.
본 논문에서는 다중 센서 어레이 신호처리 플랫폼 및 검증 플랫폼을 제안하였다. 여러 센서 의 측정된 데이터의 시간적 상관관계와 공간적 상관관계를 이용하는 알고리즘을 이용하여 센서 데이터의 신뢰성을 향상 시켰으며, 여러 센서 어레이 형태와 센서의 데이터 정밀도에 대응할 수 있도록 신호처리의 확장성과 범용성을 확보하였다. 또한 신호처리요소를 선택적으로 적용할 수 있는 구조로 설계하여 다양한 센서 환경에 적응할 수 있는 구조를 설계되었다.
대상 데이터
UART의 MUX 컨트롤은 OC8051포함되어 있는 GPIO중 Port1번으로 설정하였고, OC8051에 SFR레지스터 중에 사용하지 않는 레지스터를 MUX의 신호를 위한 변수로 설정하고 8051 S/W에 탑재하였다. 또한 센서데이터 신호처리를 위하여 시간적 상관관계 연산을 수행하는 전용 H/W를 MCU와 연결하여 MCU의 연산부하를 줄이는 구조로 설계하였다.
64개의 센서 어레이 구조를 검증을 위하여 16개의 어레이 구조로 대체하여 실험하였다. 가스 검출 센서는 4종류의 센서, 즉 알코올(ALC), 휘발성 유기 화합물 (VOC), 액화 석유가스 (LPG), 이산화탄소(CO2) 센서를 각 4개씩 사용하였다. 센서신호처리블록은 FPGA 장비를 이용하여 Modified OC8051을 하드웨어 형태로 포팅하고, 플랫폼에 사용되는 프로토콜, 공간적 상관관계 연산처리(SRP), 5단 이동평균계산 그리고 전체 플랫폼 컨트롤을 소프트웨어로 제작 후에 ROM파일로 MCU와 함께 포팅하여 동작하는 방식을 선택하였다.
센서부로부터 취득한 데이터 값을 받기 위해서 1개의 UART 가 필요하고 나머지 하나는 무선부로 데이터 값을 전송하기 위해서 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 플플랫폼에 맞게 수정된 Modified OC8051를 사용하였다.
사용된 센서 보드 컨트롤 MCU는 AVR계열의 Atmega128L이고, 각 가스 센서의 측정된 데이터를 수집하고 제안한 프로토콜을 이용하여 센서처리부와 통신을 담당하는 소프트웨어를 제작하고 탑재 하였다.
데이터처리
이를 위하여 5단 이동평균계산 (5-Step Moving average) 방법을 사용하였다. 즉 각 센서의 측정 데이터를 시간 축으로 적산하고 그 구간에서의 평균값을 구하는 이동평균계산 알고리즘을 이용하여 구현하였다.
이론/모형
Signal Readout Block에서는 센서의 신호를 검출하기 위하여 C-V 변환 (Current to Voltage) 방식을 사용한다[3]. 전류 바이어스를 통해 센서의 저항값을 전압으로 변환하고 ADC(Analog to Digtal)을 통해 디지털 신호로 변환한다[4].
시간적 상관관계 연산(Temporal Relation Pro cessing)를 이용한 처리는 각 센서장치의 채집된 센서 신호가 증가하거나 감소하는 경향을 비교하여 매우 짧은 시간 구간에만 일시적으로 발생하는 급격한 신호 변화는 임펄스 노이즈로 간주하고 제거하기 위하여 사용한다. 이를 위하여 5단 이동평균계산 (5-Step Moving average) 방법을 사용하였다.
시간적 상관관계 연산(Temporal Relation Pro cessing)를 이용한 처리는 각 센서장치의 채집된 센서 신호가 증가하거나 감소하는 경향을 비교하여 매우 짧은 시간 구간에만 일시적으로 발생하는 급격한 신호 변화는 임펄스 노이즈로 간주하고 제거하기 위하여 사용한다. 이를 위하여 5단 이동평균계산 (5-Step Moving average) 방법을 사용하였다. 즉 각 센서의 측정 데이터를 시간 축으로 적산하고 그 구간에서의 평균값을 구하는 이동평균계산 알고리즘을 이용하여 구현하였다.
성능/효과
반복적인 계산을 피하기 위하여 그림 4의 하단 부처럼 임시로 평균값을 저장하고 그 다음 bank의 입력이 들어오면 Range에 가장 먼저 들어왔던 값과의 차를 구해서 그 값을 임시평균값에 저장된 평균과 연산하여 Range의 임시 평균값을 조절한다. 1개의 bank가 갱신될 때마다 Range에 해당하는 모든 bank 의 값을 더하고 Range만큼 나누어 평균 내는 것보다는 연산량을 월등히 줄일 수 있다.
이와 같이 다양한 기능은 플랫폼을 이루는 구성 요소들 간 데이터를 공유하고 통신할 수 있는 전용프로토콜을 통하여 구현되었으며 다양한 모드를 통하여 센서장치의 이상 유무를 확인하고 필요한 데이터를 확인 할 수 있었다. 이런 검증 환경을 통하여 제안한 센서 신호처리 플랫폼은 원 칩으로 구현이 가능함 알 수 있었으며 이를 연구 개발 중에 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위해서 다수의 동일 센서를 복수의 어레이 구조로 배치하고 사용함으로써 신뢰성을 확보하고자 한다. 즉 복수의 어레이 구조의 센서로부터 측정된 다수의 데이터들이 가지는 시간적또는 공간적 상관관계를 이용한 신호처리 알고리즘을 수행함으로써 센서의 노후화나 오류로 발생되는 데이터를 보정함으로써 센서 데이터의 신뢰성을 향상 시킬 수 있다. 또한 측정된 센서 데이터가 플랫폼의 다양한 성 요소들과 공유 및 통신할 수 있는 전용 프로토콜을 구현함으로써 다양한 환경에서도 적용 가능한 플랫폼을 구현하였다.
후속연구
이와 같이 다양한 기능은 플랫폼을 이루는 구성 요소들 간 데이터를 공유하고 통신할 수 있는 전용프로토콜을 통하여 구현되었으며 다양한 모드를 통하여 센서장치의 이상 유무를 확인하고 필요한 데이터를 확인 할 수 있었다. 이런 검증 환경을 통하여 제안한 센서 신호처리 플랫폼은 원 칩으로 구현이 가능함 알 수 있었으며 이를 연구 개발 중에 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
센서부는 어떻게 구성이 되는가?
센서부는 Sensor array 와 Signal Readout Circuit과 Digial Control Block으로 구성이 된다. Sensor array는 1개 이상의 센서들이 총 64개의 array 구조로 이루어져 있다.
Signal Readout Block에서는 센서의 신호를 검출하기 위하여 어떤 방식을 사용하는가?
Signal Readout Block에서는 센서의 신호를 검출하기 위하여 C-V 변환 (Current to Voltage) 방식을 사용한다[3]. 전류 바이어스를 통해 센서의 저항값을 전압으로 변환하고 ADC(Analog to Digtal)을 통해 디지털 신호로 변환한다[4].
화학적 반응을 이용하는 센서의 수명이 다른 일반적인 센서보다 적은 이유는 무엇인가?
화학적 반응을 이용하는 센서는 수명이 다른 일반적인 센서보다 적다. 그 이유는 센서의 반응점(Gate)이 외부로 노출되어 직접 화학물질과 접촉하기 때문이다[5]. 그래서 센서 플랫폼 운용 중에 센서장치가 고장 나는 것을 대비하기 위하여 동일한 종류의 센서를 복수로 사용하여 센서 어레이 구조를 이루는 것이 일반적이다.
참고문헌 (6)
Lei Wang, Johannessen, E.A, Hammond, P.A, "A Programmable Microsystem Using System-on-Chip for Real-time Biotelemetry", IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 52, No. 7, July, 2005.
Lei Wang, Guang-Zhong Yang, Jin Huang, "A Wireless Biomedical Signal Interface System-on-Chip for Body Sensor Networks", IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, Vol. 4, No. 2, April, 2010.
M. Grassi, P. Malcovati, A, Baschirotto, "A 160 dB Equivalent Dynamic Range Auto-Scaling Interface for Resistive Gas Sensors Arrays", IEEE Journal of Solid-State Circuits, Vol. 42, no. 3, pp. 518-528, Mar. 2007.
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