센서의 기초

Hyungseop Lee·2023년 3월 19일
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[INU, 3-1] 센서공학

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센서의 정의

센서 (Sensor)

  • 외부자극(stimulus)를 받아 이것을 전기신호로 변환하는 소자
  • 입력 에너지(광, 열, 자기, 기계, 화학) ➡️ 변환(센서) ➡️ 출력 신호(전기 신호)

생체 모방 센서 (Biologically Inspired Sensor)

  • Thinking (FSD computer)
  • Sight (camera, lidar, radar)
  • Smelll
  • Taste
  • Energy (Battery)
  • Speaking (speaker)
  • Hearing (microphone)
  • Motion Sensing (Accelerometer, Gyro, Encoder)
  • Actuation (Motor)
  • Touch (tactile arrays)

이와 같이 생체 모방 센서는 생물학적 시스템(동물, 식물 등)의 동작 원리를 모방하여 만든 센서이다.

Examples of Sensors

  • contact : 접촉에 의한 센싱 ➡️ switch
  • distance : 거리에 의한 센싱 ➡️ ultrasound(초음파), radar(라이다), infra red(적외선)
  • magnetic field : 자기장에 의한 센싱 ➡️ (자동차 RPM(Resolution Per Minute))
  • light level : 밝기에 의한 센싱 ➡️ photo cells, cameras
  • sound level : 소리에 의한 센싱 ➡️ microphones
  • strain : 장력(늘어남)에 의한 센싱 ➡️ strain gauges
  • rotation : 회전에 의한 센싱 ➡️ encoders, potentiometer
  • temperature : 온도에 의한 센싱 ➡️ thermometer(온도계)
  • garvity : 중력에 의한 센싱 ➡️ inclinometers(경사계)
  • acceleration : 가속도에 의한 센싱 ➡️ accelermeters
  • rotational acceleration : 회전가속도에 의한 센싱 ➡️ rate gyroscopes
  • flames : 열기에 의한 센싱 ➡️ UV detector(화재 경보기)

Sensor Types

based on Energy Emission

  • Passive Sensor
    : energy를 받기만 하는 센서
    ex) human vision, hearing

  • Active Sensor
    : energy를 내뿜으며 센싱하는 센서
    ex) sonar(배에서 초음파를 쏘고 돌아온 결과로 해저에 무엇이 있는지), ladar

based on Data Source

  • Proprioceptive Sensor
    : 내부 상태를 파악할 수 있는 센서
    ex) battery level, wheel encoders

  • Exteroceptive Sensor
    : 바깥 상태를 파악할 수 있는 센서
    ex) vision, ranging

Transducer

Transducer : 에너지 형태를 다른 에너지 형태로 변환하는 소자를 총칭하는 용어

Transducer = Sensor + Actuator
때로는 Transducer를 Sensor System이라고도 함.

Transducer의 개념(자율주행 예시)

  1. Sensor :

    • Real World에서의 information (real world's data == sensor element)
      ➡️ Sensor의 input으로 detection
      ➡️ ADC
      ➡️ Measured된 Value
      ➡️ Autonomous Driving Logic(Reinforcement Learning, ...)
      ➡️ Actuator

  2. Actuator : Accelator, Break, Steering Wheel, ...

자율주행에서는 이 모든 것이 Real-Time base로 이루어져야 한다.

센서의 기본특성

센서의 특성

정특성 (Static Characteristics)

  • 정특성 : 입력이 시간적으로 변하지 않을 때의 특성 == 입력이 정지해있다.
    • 감도(sensitivity)
    • 직선성(linearity)
    • 히스테리시스(hysteresis)

동특성 (Dynamic Characteristics)

  • 동특성 : 입력이 시간에 따라 변할 때의 특성
    • 시간응답 (Time Response)
    • 주파수 특성 (Frequency Characteristics)

교정 (calibration)

  • 교정(calibration) : 센서의 출력 값을 입력 신호와 정확하게 일치시키는 작업.
    교정은 센서의 출력 신호를 신뢰할 수 있는 값으로 만들기 위해 필수적인 작업이다.

    • input에 대한 output이 몇 % 어긋나 있는지 확인 ➡️ 환산표 존재.
      크게 어긋나 있으면 회로 내의 가변저항을 조절하여 원하는 output을 만들어 내어 공정.

  • 교정 곡선(calibration curve) : input 신호와 output 신호 간의 관계를 나타내는 그래프이다. 센서의 출력 값과 입력 값 간의 오차를 보정하는 데 사용된다.

전달함수 (Transfer Function)

  • 전달함수 : 센서의 입력 신호와 출력 신호 사이의 함수적 관계를 말한다.

감도 (Sensitivity)

  • 전달함수 SS의 미분 == dydx\frac{dy}{dx} == Sensitivity(감도)
    ➡️ dydx\frac{dy}{dx}가 클수록, 감도가 좋다.

  • example >
    (y=203xy = \frac{20}{3}x )의 전달함수를 갖는 센서가 있다.
    이 센서의 Sensitivity는?
    ➡️ 203\frac{20}{3}

Sensitivity Error OR Sensitivity Drift

  • 감도오차 또는 감도변동 : 센서의 입출력 특성의 기울기(=전달함수의 기울기)가 이상적인(정상적인)직선의 기울기로부터 벗어나는 것을 의미.

Offset Error OR Zero(Null) Drift

  • 오프셋오차 또는 영점변동 : 입력이 0일 때 출력이 0이 되지 않는 것을 의미.
    ➡️ y=Sx+Cy = Sx + C

Sensitivity Error AND Offset Error

  • 감도변동과 영점변동이 동시에 발생하면, 오차는 더욱 거친다.

Full Scale Input(FSI) == Full Scale(FS)

  • Full Scale Input = Full Scale == Span
    = dynamic range = full-scale range = 입력동작범위 : 의미 있는 센서출력을 발생시키는 최대입력과 최소 입력 사이의 범위
    (Full Scale Input이 클수록 비싸다)

    FSI=xmax−xminFSI = x_{max} - x_{min} (정격입력 : xmaxx_{max})

Full Scale Output(FSO)

  • Full Scale Output : 최대 입력 시 출려과 최소 입력 시 출력 사이의 대수적 차이.

    FSO=ymax−yminFSO = y_{max} - y_{min} (정격출력 : ymaxy_{max})

  • saturation : 포화. 실제 센싱한 결과가 정격출력보다 큰 경우를 의미한다.
    정격출력이 5V였는데 센싱결과가 7V였어도 5V로 내보낸다.

직선성 (Linearity)

  • 직선성 : 교정 곡선과 특정 직선과의 가까움의 정도를 나타낸다.
    여기서 특정 직선은 여러 가지로 그릴 수 있으며, 따라서 직선성의 정의도 다양하다.

  • 센서의 직선성은 최소 자승법(Mean Square Method)을 사용해 가장 잘 일치하는 직선을 구하는 것이다.

히스테리시스 (Hysteresis)

  • 히스테리시스 : 입력 xx를 증가시켜가면서 출력을 측정할 때와 감소시켜가면서 출력을 측정하였을 때, 동일한 입력에서 출력이 같지 않는 현상.
    ➡️ 입력 xx에 대한 두 출력 y2y2와 y1y_1의 차이가 최대일 때, 히스테리시스가 가장 크다.

    • FSO=ymax−yminFSO = y_{max} - y_{min}

정확도 VS 정밀도

정확도 (Accuracy)

정확도 : 센서 출력이 True value(참값)에 얼마나 가까운가를 나타내는 척도
➡️ Error가 0에 수렴하는가?

  • 정확도 계산식 1. / 2. 모두 사용해도 되는데, 섞어서 혼용하면 안된다.
    (xmx_m : 측정값, xtx_t : 참값)

정밀도 (Precision)

정밀도 : 연속된 센서 출력들이 서로 얼마나 일치하는가를 나타내는 척도
➡️ 한 쪽에 쏠리는가?

선택성 (Selectivity)

선택성 : 센서에 입력되는 여러 변수 중에서 원하는 변수만을 선택적으로 검출하는 성질.
➡️ 일반적으로 대부분의 센서는 온도나 습도의 영향을 받기 때문에,
센서 구조를 변경하거나 전자회로로 보상하여 센서의 선택성을 향상시킴.

잡음 (noise)

잡음 : 원하지 않는 불규칙한 신호

데시벨 (dB)

  • dB = 'deci' + 'Bel' = 10∗log10(측정값기준값)10 * log_{10}(\frac{측정값}{기준값})

    • deci = ten = 1010
    • Bel = log10(측정값기준값)log_{10}(\frac{측정값}{기준값})

  • 위에서 알 수 있듯이. [dB]는 상대적인 값을 나타내기 위한 단위이다.

신호 대 잡음비 (SNR, Signal to Noise Ratio)

신호 대 잡음비(SNR)은 커야 좋은 것이다.

  • example >
    "기준값 대비 측정값이 1/2만 나왔다. 이 센서의 SNR을 구하라."

  • "기준값 대비 측정값이 100만 배가 나왔다. 이 센서의 SNR을 구하라."

분해능 (Resolution)

  • 분해능 : 검출할 수 있는 최소 증분(smallest increment) 또는 최소입력변화.
    작을수록 좋다.

  • 정확한 결과를 얻기 위해 bit수를 높이면 분해능이 좋아지지만,
    하드웨어 요구 사항 증가, 처리 속도 증가, 메모리 문제 등 많은 문제들이 수반된다.
    따라서 bit수를 감당 가능할 때까지만 높여야 한다.

동특성

동특성 : 입력 신호가 변화할 때 센서의 출력이 어떻게 변화하는지를 나타내는 것

시간응답 특성(과도특성)

  • 입력의 크기를 갑자기 변화시킬 때의 센서의 응답특성은 다음의 그림과 같다.
    (입력에 step function을 인가하여 측정)
    • Transient Region : 갑작스러운 input을 줬을 때, 일시적으로 변하는 response
    • Settling Time : 정착하는 데 걸린 시간
    • Settle Down : input에 대한 output이 정상범위에 들어왔을 때, 정착했다고 한다.
    • Steady State Error : 정착을 했어도 오차가 존재한다. 이때의 오차를 SSE라고 한다. (SSE는 작을수록 좋다.)
    • Overshoot : 원하는 목표치보다 높은 값까지 증폭된 신호의 일시적인 변화
    • Undershoot : 원하는 목표치보다 낮은 값까지 감쇠된 신호의 일시적인 변화
    • Oscilation : Overshoot과 Undershoot처럼 주기적으로 반복되는 변화
    • rise time : 신호가 처음 상승하여 목표치까지 도달하는 데 걸리는 시간
      (rise time이 작을수록 Overshoot이 커진다.)

Furier Transform

푸리에 변환 : 시간영역에서 나타나는 신호를 주파수 영역으로 변환하는(=mapping) 수학적 기법.

주파수 특성

  • 시간 도메인의 신호(x(t)x(t))를 푸리에 변환을 통하여 주파수 도메인(x(f)x(f))으로 변환시킨다.
    == mapping 시킨다

  • Low Pass Filter : 입력 신호의 주파수 성분 중 높은 주파수는 차단시키고, 낮은 주파수만 통과시키는 필터.

    • LPF의 cutoff frequency
      = 신호의 기준값 대비 출력값이 0.5배일 때(출력이 -3[dB])의 주파수

일반적으로 입력 주파수에 대해서 출력이 -3dB 만큼 저하될 때의 주파수까지를 센서가 동작하는 주파수 특성으로 정의한다.

출력 임피던스

  • 임피던스(impedance) : 전기 회로에서 전류가 흐를 때 발생하는 저항, 인덕턴스, 캐패시턴스 등을 종합적으로 나타내는 개념.
    ➡️ 전기 회로에서 전류의 흐름을 제한하거나, 통제하는 요소를 나타내는 값 (단위 : Ω\Omega)

  • 다음은 전압출력 센서(a)에 대한 그림이다.

    • VV : 센서의 출력 전압
    • VsV_s : 센서에 입력되는 전압
    • ZoZ_o : 센서의 출력 임피던스
    • ZiZ_i : 회로의 입력 임피던스

      ZoZ_o(센서의 출력 임피던스)는 가능한 작아야 하고,
      ZiZ_i(회로의 입력 임피던스)는 가능한 커야 한다.

신뢰성

센서가 규정된 기간 동안 규정된 조건 하에서 고장(failure)없이 동작할 때,
그 센서는 신뢰성(reliable)이 있다고 말함.

즉, 규정된 기간 동안 센서의 고장율이 0에 가까우면, 신뢰성이 높다.

고장율(failure rate)

  • 고장율(failure rate)는 다음과 같이 정의한다.

MTBF(Mean Time Between Failures)

  • MTBF는 고장율
    MTBF=1고장율=1λMTBF = \frac{1}{고장율} = \frac{1}{\lambda}

example

"We test 50 units of a given accelerometer for 1,000 hours.
If the failure rate is assumed constant and 2 units fail,
determine the filure rate and MTBF"

Bathtub Curve

Sensor를 사용할 때, 다음과 같이 Bathtub(욕조)와 같은 고장률 그래프가 발생.

  • Infant Mortality(초기 고장) : 신제품이 출시되면 고장률이 높다.
  • Accident failure(우연 고장) : 고장률이 가장 낮다
  • Wear-Out failure(마모 고장) : 내부 기한이 지나면 고장 발생.
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