본 논문에서는 최근 스마트폰이나 웨어러블 디바이스처럼 IoT/M2M 을 위한 여러 종류의 모바일 기기에 사용되는 센서 중에서 각속도를 검출하는데 사용되는 3축 자이로스코프 센서 IC와 가속도를 검출하는데 사용되는 3축 가속도 센서IC를 1 chip으로 하는 6축 관성센서 IC를 설계하였다. 특히 본 논문에는 자이로스코프 센서의 잡음을 분석하고 이를 효과적으로 제거하기 위한 구조를 제안하였다. 자이로스코프 센서는 가속도 센서, 지자기 센서와 더불어 사용자의 동작을 인식하고, 상대적 위치를 추정하기 위한 용도로 사용되는 센서이다. 위치를 추정할 때 사용되는 센서는 아주 작은 잡음이라도 오차로 누적되기 때문에, 정확도를 높이기 위해서 저잡음 IC 설계가 아주 중요한 요소이다. 본 논문에서는 자이로스코프 센서를 모델링하고 MEMS(micro-electro-mechanical system)와 회로에서 발생하는 잡음의 주파수 특성을 분석하여 이를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 제안하였으며, 초소형, 저전력 환경에서 사용 가능하면서 잡음 수준이 아주 낮은 3축 자이로스코프 센서와 3축 가속도 센서를 포함하는 6축 1 chip IC를 제작하였다. 제작된 IC는 자이로스코프 센서 잡음의 주요 원인이 되는 quadrature error를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 사용하였고, 0.18um CMOS공정을 이용하여 0.01dps/${\sqrt{Hz}}$의 자이로스코프 센서 잡음밀도를 가지는 IC를 제작하였다.
본 논문에서는 최근 스마트폰이나 웨어러블 디바이스처럼 IoT/M2M 을 위한 여러 종류의 모바일 기기에 사용되는 센서 중에서 각속도를 검출하는데 사용되는 3축 자이로스코프 센서 IC와 가속도를 검출하는데 사용되는 3축 가속도 센서IC를 1 chip으로 하는 6축 관성센서 IC를 설계하였다. 특히 본 논문에는 자이로스코프 센서의 잡음을 분석하고 이를 효과적으로 제거하기 위한 구조를 제안하였다. 자이로스코프 센서는 가속도 센서, 지자기 센서와 더불어 사용자의 동작을 인식하고, 상대적 위치를 추정하기 위한 용도로 사용되는 센서이다. 위치를 추정할 때 사용되는 센서는 아주 작은 잡음이라도 오차로 누적되기 때문에, 정확도를 높이기 위해서 저잡음 IC 설계가 아주 중요한 요소이다. 본 논문에서는 자이로스코프 센서를 모델링하고 MEMS(micro-electro-mechanical system)와 회로에서 발생하는 잡음의 주파수 특성을 분석하여 이를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 제안하였으며, 초소형, 저전력 환경에서 사용 가능하면서 잡음 수준이 아주 낮은 3축 자이로스코프 센서와 3축 가속도 센서를 포함하는 6축 1 chip IC를 제작하였다. 제작된 IC는 자이로스코프 센서 잡음의 주요 원인이 되는 quadrature error를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 사용하였고, 0.18um CMOS공정을 이용하여 0.01dps/${\sqrt{Hz}}$의 자이로스코프 센서 잡음밀도를 가지는 IC를 제작하였다.
In this paper, we designed 1 chip IC for 3-axis gyroscope and 3-axis accelerometer used for various IoT/M2M mobile devices such as smartphone, wearable device and etc. We especially focused on analysis of gyroscope noise and proposed new architecture for removing various noise generated by gyroscope...
In this paper, we designed 1 chip IC for 3-axis gyroscope and 3-axis accelerometer used for various IoT/M2M mobile devices such as smartphone, wearable device and etc. We especially focused on analysis of gyroscope noise and proposed new architecture for removing various noise generated by gyroscope MEMS and IC. Gyroscope, accelerometer and geo-magnetic sensors are usually used to detect user motion or to estimate moving distance, direction and relative position. It is very important element to designing a low noise IC because very small amount of noise may be accumulated and affect the estimated position or direction. We made a mathematical model of a gyroscope sensor, analyzed the frequency characteristics of MEMS and circuit, designed a low noise, compact and low power 1 chip 6-axis inertial sensor IC including 3-axis gyroscope and 3-axis accelerometer. As a result, designed IC has 0.01dps/${\sqrt{Hz}}$ of gyroscope sensor noise density.
In this paper, we designed 1 chip IC for 3-axis gyroscope and 3-axis accelerometer used for various IoT/M2M mobile devices such as smartphone, wearable device and etc. We especially focused on analysis of gyroscope noise and proposed new architecture for removing various noise generated by gyroscope MEMS and IC. Gyroscope, accelerometer and geo-magnetic sensors are usually used to detect user motion or to estimate moving distance, direction and relative position. It is very important element to designing a low noise IC because very small amount of noise may be accumulated and affect the estimated position or direction. We made a mathematical model of a gyroscope sensor, analyzed the frequency characteristics of MEMS and circuit, designed a low noise, compact and low power 1 chip 6-axis inertial sensor IC including 3-axis gyroscope and 3-axis accelerometer. As a result, designed IC has 0.01dps/${\sqrt{Hz}}$ of gyroscope sensor noise density.
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문제 정의
Quadrature error는 구동 질량체의 운동이 감지 질량체를 흔들어 발생하기 때문에 구동 질량체와 유사한 신호의 파형과 위상을 나타내게 된다. 그러므로 본 논문에서는 구동 질량체의 운동을 이용하여 quadrature error를 보상하고자 한다.
본 논문에서는 2개의 구동 방향을 가진 각각의 질량체를 이용하여 3축 방향의 각속도를 측정하는 자이로스코프 센서를 제안하였다. 두 질량체 사이에 발생하는 맥놀이 (beat)를 모델링하고 센서의 잡음에 미치는 영향을 분석하였다.
본 논문에서는 2개의 구동 방향을 가진 각각의 질량체를 이용하여 3축 방향의 각속도를 측정하는 자이로스코프 센서를 제안한다. 이 때 두 질량체 사이에 발생하는 맥놀이 (beat)를 모델링하고 센서의 잡음에 미치는 영향을 분석하였다.
이렇게 맥놀이와 함께 발생하는 quadrature error는 단순히 하나의 주파수를 가진 신호가 아니라 맥놀이에 의해 주파수가 섞여 좀 더 복잡한 파형을 나타낸다. 본 논문에서는 quadrature error를 보상하는 방법으로 기존의 방법과 다르게 구동신호는 그대로 두고 감지신호에서 발생하는 quadrature error를 유사한 위상과 크기를 가진 신호로 빼는 방법을 제안한다. 이러한 방식은 센서의 구동을 위한 회로를 간단하게 설계할 수 있는 장점이 있으며 맥놀이에 의해 복잡한 파형을 나타내는 quadrature error를 제거하는데도 효과적이다.
표 1은 3축 자이로스코프의 공진 특성 파라메타를 나타낸다. 본 논문에서는 y축과 x축 구동 사이에는 3kHz의 주파수 차이를 두어 공진 시 발생하는 간섭의 영향을 줄이고자 하였다. 또한 구동 주파수와 감지 주파수 사이에는 약 600 또는 800Hz의 주파수 차이를 가진다.
에서 만들어진 클럭은 신호 감지부의 주파수 변조를 위해 사용될 뿐 아니라 위상 지연기가 정확하게 동작하는지를 모니터링하는데도 사용된다. 본 논문에서는 구동 피드백 신호의 크기와 위상을 모니터링해서 항상 일정한 크기와 위상을 가지도록 구동 신호를 제어한다. 자이로스코프의 감지 블록은 높은 증폭비를 구현하기 위해 preamp.
본 논문에서는 모바일 기기에 사용되는 가속도 센서와 자이로스코프 센서의 잡음을 줄임으로써 오차를 최소화하여 동작 인식이나 위치 추정의 정확도를 높이고 부가가치가 높은 서비스를 제공할 수 있도록 한다. 모든 방향으로부터의 관성력을 측정하기 위해서 가속도와 자이로스코프는 각 각 x, y, z축 3방향을 감지하기 위한 센서가 탑재되었다.
가속도 센서와 자이로스코프 센서는 관성력을 감지하는 MEMS와 MEMS의 물리적 변형을 전압이나 디지털 신호로 변환하여 host로 전달하는 IC로 구성된다. 본 논문에서는 특히 자이로스코프 센서를 모델링하여 MEMS와 신호처리 IC에서 발생하는 다양한 잡음을 분석하고, 이를 제거하기 위한 효율적인 IC 구조를 제안한다. 본 논문의 나머지 부분은 다음과 같이 구성된다.
이러한 방식은 센서의 구동을 위한 회로를 간단하게 설계할 수 있는 장점이 있으며 맥놀이에 의해 복잡한 파형을 나타내는 quadrature error를 제거하는데도 효과적이다. 특히 본 논문에서는 감지 신호의 quadrature error를 제거하여 preamp에서 발생할 수 있는 신호의 포화를 막으면서 충분한 이득을 확보하여 시스템 전체의 잡음을 줄이는 방법을 제안하고 있다.
제안 방법
그림 5는 3축 자이로스코프 MEMS의 Simulink 모델이다. x, y, z, 3축 방향의 각속도를 모두 검출하기 위해서 y축으로 구동하는 센서와 x축으로 구동하는 센서 2개를 이용하였다. y축 구동을 이용해서 x와 z축 방향을 감지하고, x축 구동으로 y축 방향을 감지하도록 하였다.
x, y, z, 3축 방향의 각속도를 모두 검출하기 위해서 y축으로 구동하는 센서와 x축으로 구동하는 센서 2개를 이용하였다. y축 구동을 이용해서 x와 z축 방향을 감지하고, x축 구동으로 y축 방향을 감지하도록 하였다. 크기가 1 degrees per second(dps), 주파수가 30Hz의 사인파(sine wave)를 각속도 입력으로 하였으며 이 때 출력이 약 1μV가 되도록 감지부의 이득을 모델링하였다.
본 논문에서는 2개의 구동 방향을 가진 각각의 질량체를 이용하여 3축 방향의 각속도를 측정하는 자이로스코프 센서를 제안한다. 이 때 두 질량체 사이에 발생하는 맥놀이 (beat)를 모델링하고 센서의 잡음에 미치는 영향을 분석하였다. 이렇게 맥놀이와 함께 발생하는 quadrature error는 단순히 하나의 주파수를 가진 신호가 아니라 맥놀이에 의해 주파수가 섞여 좀 더 복잡한 파형을 나타낸다.
두 질량체 사이에 발생하는 맥놀이 (beat)를 모델링하고 센서의 잡음에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 맥놀이에 의해 여러 주파수 특성이 혼재된 quadrature error를 보상하는 방법을 제안하였으며 IC로 제작하여 quadrature error를 제거하고 자이로스코프 센서의 잡음 특성을 개선하였다.
본 논문에서는 TSMC의 0.18μm mixed CMOS 공정을 사용하여 3축 자이로스코프와 3축 가속도 센서를 포함하는 6축 관성센서 IC를 설계하였다.
그림 2에서 이득 K로 표현된 입력대 출력 신호의 비를 결정하는 값은 구동하는 질량체의 무게와 압전소자의 압전상수에 의해서 결정된다. 본 논문에서는 질량을 측정하는 대신 전압으로 입력 신호를 주고출력의 전압값을 측정하여 입력대 출력이 약 3dB가 되도록 K값을 정하였다.
그림 13은 6축 관성센서의 레지스터를 설정하고 데이터를 PC에 저장하기 위한 프로그램이다. 센서의 I2C 출력을 USB 로 변환하여 PC와 센서간 통신을 하도록 설정하였다. 왼쪽 상단은 자이로스코프 3축 그래프를 표기하고 왼쪽 하단 그래프는 가속도 3축을 표기하였다.
본 논문에서는 2개의 구동 방향을 가진 각각의 질량체를 이용하여 3축 방향의 각속도를 측정하는 자이로스코프 센서를 제안한다. 이 때 두 질량체 사이에 발생하는 맥놀이 (beat)를 모델링하고 센서의 잡음에 미치는 영향을 분석하였다. 이렇게 맥놀이와 함께 발생하는 quadrature error는 단순히 하나의 주파수를 가진 신호가 아니라 맥놀이에 의해 주파수가 섞여 좀 더 복잡한 파형을 나타낸다.
그림 14는 IC의 테스트 핀을 이용해서 3축 자이로스코프의 출력 전압을 측정한 것이다. 잡음을 측정하기 위하여 센서를 정지 상태로 두고 Audio Precision 장비를 이용하여 잡음밀도를 측정하였다. 증폭비 3072, 1536, 768, 384에 대해서 10Hz 에서 측정된 잡음은 40, 20, 10, 5uV/√Hz로 input referred 잡음 밀도로 환산하면 약 13nV/√Hz가 된다.
크기가 1 degrees per second(dps), 주파수가 30Hz의 사인파(sine wave)를 각속도 입력으로 하였으며 이 때 출력이 약 1μV가 되도록 감지부의 이득을 모델링하였다.
대상 데이터
그림 2는 Matlab Simulink를 이용한 자이로스코프 MEMS의 1자유도를 가진 공진기 질량 – 스프링 -댐퍼 모델이다. y축 구동을 위해 사용된 진동자의 공진 주파수는 22kHz이며, Q는 560이다. 구동 특성이 유리한 압전 소자를 사용하여 Q가 높은 진공 패키지 대신 상압 패키지를 사용하였기 때문에 본 논문에서 사용된 MEMS센서의 Q가 정전 방식의 MEMS보다 상대적으로 낮게 설계되었다.
데이터처리
표 2는 개발된 IC의 성능을 STMicron사의 LSM330과 최근 좋은 성능으로 스마트폰에 탑재된 Invensense사의 MPU-6500스펙과 비교하였다. 자이로스코프의 소비전류는 MPU-6500과 비슷한 스펙을 보여주고 있으며, 가속도의 경우는 LSM330이 0.
성능/효과
y축 구동을 위해 사용된 진동자의 공진 주파수는 22kHz이며, Q는 560이다. 구동 특성이 유리한 압전 소자를 사용하여 Q가 높은 진공 패키지 대신 상압 패키지를 사용하였기 때문에 본 논문에서 사용된 MEMS센서의 Q가 정전 방식의 MEMS보다 상대적으로 낮게 설계되었다. Q가 낮을 경우 센서의 감도가 낮고 잡음이 많지만 공정오차가 발생하더라도 일관된 센서 특성을 얻을 수 있는 장점이 있다.
후속연구
이러한 무선 접속 기술과 센서 기술이 접목된 다양한 모바일 기기의 조합은 IoT/M2M의 다양한 서비스를 구축하기 위해 아주 좋은 환경을 제공하고 있다. 특히 센서의 위치정보를 포함하는 경우에 더 효율적으로 네트워크를 구성하는데 도움이 될뿐 아니라 높은 부가가치를 가지는 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.[1,2] 일반적으로 위치정보를 얻기 위해 사용하는 GPS는 높은 수준의 위치 정보를 제공하지만 실내에서 활용도가 높은 디바이스의 경우에는 GPS가 정확한 위치를 나타내지 못하는 경우가 많다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
자이로스코프 센서는 무엇인가?
자이로스코프 센서는 질량체를 한 방향으로 구동시키고, 구동과 직교하는 방향으로 회전시킬 때 발생하는 코리올리력을 이용하여 각속도를 측정하는 센서이다.
GPS로 모바일 기기의 위치정보를 추정하기 어려운 경우 사용되는 기술은?
[1,2] 일반적으로 위치정보를 얻기 위해 사용하는 GPS는 높은 수준의 위치 정보를 제공하지만 실내에서 활용도가 높은 디바이스의 경우에는 GPS가 정확한 위치를 나타내지 못하는 경우가 많다. 이렇게 GPS 가 제대로 동작하지 않는 환경에서 위치를 추정하기 위해서, 최근 가속도 센서, 자이로스코프 센서, 지자기 센서, 압력 센서 등 다양한 센서의 융합 (fusion) 기술과 Bluetooth, WiFi등의 무선기술, 지리 정보 등을 종합하여 모바일 기기의 위치를 추정하는 기술이 연구되고 있다. [6] 이러한 위치 추정 기술은 그 동안 연구를 통해 많은 발전이 이루어졌지만, 여전히 더 높은 정확도가 요구되고 있다.
레이저로 구동하고 광섬유를 이용하는 자이로스코프가 모바일용으로 사용하기 적합하지 않은 이유는?
레이저로 구동하고 광섬유를 이용하는 자이로스코프(fiber optic gyroscope, FOG)는 잡음이 적고 정밀한 출력을 얻을 수 있지만 시스템이 크고, 복잡하기 때문에 모바일용으로 사용하기 적합하지 않다. [3-5] 최근에는 표면 마이크로머시닝 (surface micromachining) 기술을 이용한 튜닝 포크 (tuning fork) MEMS 자이로스코프가 모바일용으로 많이 연구되고 있으며[7-9] 압전소자 (piezo electric)를 이용한 자이로스코프도 연구되고 있다.
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