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센서

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다양한 종류의 광 센서

센서(sensor) 또는 감지기(感知器)는 신호나 자극을 받아들이고 반응하는 장치로 정의된다. 자극은 감지되어 전기 신호로 변환되는 양, 속성 또는 조건이다.[1]

가장 넓은 의미에서 센서는 환경의 사건이나 변화를 감지하고 그 정보를 다른 전자 장치, 주로 컴퓨터 프로세서로 전송하는 장치, 모듈, 기계 또는 서브시스템이다.

센서는 터치에 민감한 엘리베이터 버튼(촉각 센서)과 베이스를 터치하여 밝기가 조절되는 램프와 같은 일상용품과 대부분의 사람들이 전혀 알지 못하는 수많은 응용 분야에서 사용된다. 마이크로공학과 사용하기 쉬운 마이크로컨트롤러 플랫폼의 발전으로 센서의 사용은 온도, 압력 및 유량 측정의 전통적인 분야를 넘어 확장되었다.[2] 예를 들어 MARG 센서 분야로 확장되었다.

분압기 및 힘 감지 저항기와 같은 아날로그 센서는 여전히 널리 사용된다. 그 응용 분야는 제조 및 기계, 항공기 및 항공우주, 자동차, 의학, 로봇공학 및 우리 일상생활의 다른 많은 측면을 포함한다. 굴절률 측정을 위한 광학 센서, 유체 점도 측정을 위한 진동 센서, 유체의 수소 이온 농도 지수 모니터링을 위한 전기화학 센서를 포함하여 재료의 화학적 및 물리적 특성을 측정하는 광범위한 다른 센서가 있다.

센서의 민감도는 측정하는 입력량이 변할 때 출력이 얼마나 변하는지를 나타낸다. 예를 들어, 온도 1°C 변화에 수은 온도계의 수은이 1 cm 움직이면 민감도는 1 cm/°C이다(선형 특성을 가정하면 기본적으로 기울기 dy/dx이다). 일부 센서는 측정 대상을 영향을 줄 수도 있다. 예를 들어, 뜨거운 액체 컵에 삽입된 실온 온도계는 액체를 냉각시키는 동시에 액체는 온도계를 가열한다. 센서는 일반적으로 측정 대상에 작은 영향을 미치도록 설계된다. 센서를 작게 만들면 종종 이를 개선하고 다른 이점을 가져올 수 있다.[3]

기술 발전으로 MEMS 기술을 사용하여 점점 더 많은 센서를 미시 규모의 마이크로센서로 제조할 수 있게 되었다. 대부분의 경우 마이크로센서는 거시적 접근 방식에 비해 훨씬 빠른 측정 시간과 더 높은 감도를 달성한다.[3][4] 오늘날 세계에서 신속하고 저렴하며 신뢰할 수 있는 정보에 대한 수요가 증가함에 따라, 단기 모니터링 또는 단일 측정용으로 저렴하고 사용하기 쉬운 일회용 센서가 최근 중요성이 커졌다. 이 종류의 센서를 사용하면 재교정이나 오염 걱정 없이 언제 어디서든 누구나 중요한 분석 정보를 얻을 수 있다.[5]

측정 오차 분류

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적외선 센서

좋은 센서는 다음 규칙을 따른다.[5]

  • 측정되는 속성에 민감하다
  • 응용 분야에서 발생할 수 있는 다른 속성에는 둔감하다
  • 측정되는 속성에 영향을 미치지 않는다

대부분의 센서는 선형 전달 함수를 갖는다. 이때 민감도는 출력 신호와 측정 속성 간의 비율로 정의된다. 예를 들어, 센서가 온도를 측정하고 전압 출력을 갖는 경우 민감도는 [V/K] 단위로 일정하다. 민감도는 전달 함수의 기울기이다. 센서의 전기적 출력(예: V)을 측정 단위(예: K)로 변환하려면 전기적 출력을 기울기로 나누거나(또는 역수를 곱하여)야 한다. 또한, 오프셋이 자주 추가되거나 빼진다. 예를 들어, 0V 출력이 −40C 입력에 해당하면 −40을 출력에 더해야 한다.

아날로그 센서 신호가 디지털 장비에서 처리되거나 사용되려면 아날로그-디지털 변환회로를 사용하여 디지털 신호로 변환되어야 한다.

센서 편차

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센서는 이상적인 전달 함수를 복제할 수 없으므로, 센서 정확도를 제한하는 몇 가지 유형의 편차가 발생할 수 있다.

  • 출력 신호의 범위는 항상 제한되어 있으므로, 측정된 속성이 한계를 초과하면 출력 신호는 결국 최소 또는 최대에 도달할 것이다. 전체 범위는 측정된 속성의 최대 및 최소값을 정의한다.
  • 민감도는 실제에서 지정된 값과 다를 수 있다. 이를 민감도 오차라고 한다. 이는 선형 전달 함수의 기울기 오류이다.
  • 출력 신호가 올바른 값과 상수로 다르면 센서에 오프셋 오차 또는 편향이 있다. 이는 선형 전달 함수의 Y절편 오류이다.
  • 비선형성은 센서의 전달 함수가 직선 전달 함수에서 벗어나는 정도이다. 일반적으로 이는 센서의 전체 범위에 걸쳐 출력이 이상적인 동작과 얼마나 다른지로 정의되며, 종종 전체 범위의 백분율로 표시된다.
  • 시간에 따른 측정 속성의 급격한 변화로 인한 편차는 동적 오차이다. 종종 이 동작은 주기적인 입력 신호의 주파수 함수로 민감도 오차와 위상 편이를 보여주는 보드 선도로 설명된다.
  • 측정 속성과 무관하게 출력 신호가 천천히 변하면 이를 드리프트라고 정의한다. 몇 달 또는 몇 년에 걸친 장기 드리프트는 센서의 물리적 변화로 인해 발생한다.
  • 잡음은 시간에 따라 변하는 신호의 무작위 편차이다.
  • 이력 현상 오차는 이전 입력 값에 따라 출력 값이 달라지게 한다. 특정 입력 값이 입력을 증가시키거나 감소시켜 도달했는지 여부에 따라 센서의 출력이 다르다면 센서에 이력 현상 오차가 있는 것이다.
  • 센서에 디지털 출력이 있는 경우, 출력은 본질적으로 측정된 속성의 근사치이다. 이 오류는 양자화 오류라고도 한다.
  • 신호가 디지털로 모니터링되는 경우, 샘플링 주파수는 동적 오류를 유발할 수 있으며, 입력 변수 또는 추가된 잡음이 샘플링 속도의 배수에 가까운 주파수로 주기적으로 변하면 에일리어싱 오류가 발생할 수 있다.
  • 센서는 측정되는 속성 외의 다른 속성에도 어느 정도 민감할 수 있다. 예를 들어, 대부분의 센서는 환경 온도에 영향을 받는다.

이 모든 편차는 계통 오차 또는 무작위 오차로 분류될 수 있다. 계통 오차는 교정 전략을 통해 보정할 수 있다. 잡음은 신호 처리 (예: 필터링)를 통해 줄일 수 있는 무작위 오차이며, 일반적으로 센서의 동적 동작을 희생해야 한다.

분해능

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센서 분해능 또는 측정 분해능은 측정되는 양에서 감지할 수 있는 가장 작은 변화이다. 디지털 출력을 갖는 센서의 분해능은 일반적으로 디지털 출력의 수치 분해능이다. 분해능은 측정의 정밀도와 관련이 있지만 동일한 것은 아니다. 센서의 정확도는 분해능보다 상당히 나쁠 수 있다.

  • 예를 들어, 거리 분해능은 모든 거리 측정 장치로 정확하게 측정할 수 있는 최소 거리이다. ToF 카메라에서 거리 분해능은 일반적으로 길이의 단위로 표현되는 신호의 표준 편차(총 잡음)와 같다.
  • 센서는 측정되는 속성 외의 다른 속성에도 어느 정도 민감할 수 있다. 예를 들어, 대부분의 센서는 환경 온도에 영향을 받는다.

화학 센서

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화학 센서는 환경의 화학적 조성, 즉 액체 또는 기체상에 대한 정보를 제공할 수 있는 독립형 분석 장치이다.[6][7] 이 정보는 특정 화학종(분석물)의 농도와 상관관계가 있는 측정 가능한 물리적 신호의 형태로 제공된다. 화학 센서의 작동에는 인식 및 신호전달이라는 두 가지 주요 단계가 포함된다. 인식 단계에서는 분석물 분자가 센서 인식 요소 구조에 포함된 수용체 분자 또는 부위와 선택적으로 상호 작용한다. 그 결과, 특성 물리적 매개변수가 변하고 이 변화는 출력 신호를 생성하는 통합 트랜스듀서를 통해 보고된다. 생물학적 성질의 인식 물질을 기반으로 한 화학 센서는 바이오센서이다. 그러나 합성 생체 모방 물질이 인식 생체 물질을 어느 정도 대체하게 되면서 바이오센서와 표준 화학 센서 간의 명확한 구별은 불필요하다. 센서 개발에 사용되는 일반적인 생체 모방 물질은 분자 각인 고분자 및 압타머이다.[8]

화학 센서 어레이

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바이오센서

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생물의학 및 생명공학기술 분야에서, 세포, 단백질, 핵산 또는 생체 모방 고분자와 같은 생물학적 구성 요소 덕분에 분석물을 감지하는 센서를 바이오센서라고 부른다. 반면 생물학적 분석물을 위한 비생물학적 센서, 심지어 유기 센서(탄소 화학)도 센서 또는 나노센서라고 한다. 이 용어는 생체 외 및 생체 내 응용 분야 모두에 적용된다. 바이오센서에서 생물학적 구성 요소의 캡슐화는 일반 센서와 약간 다른 문제를 제시한다. 이는 반투과성막, 예를 들어 투석막 또는 하이드로젤과 같은 반투과성 장벽을 사용하거나, 센싱 고분자를 물리적으로 제약하거나 골격에 화학적으로 제약하는 3D 고분자 매트릭스를 사용하여 수행할 수 있다.

뉴로모픽 센서

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뉴로모픽 센서는 생물학적 신경 실체의 구조와 기능을 물리적으로 모방하는 센서이다.[9] 그 예로는 이벤트 카메라가 있다.

MOS 센서

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1955년에서 1960년 사이에 벨 연구소에서 발명된 MOSFET[10][11][12][13][14][15] 이후 MOSFET 센서(MOS 센서)가 개발되었으며, 그 이후로 물리학, 화학, 생물학, 생물물리학적 환경 매개변수를 측정하는 데 널리 사용되었다.[16]

생화학 센서

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물리학, 화학, 생물학 및 생물물리학적 환경 매개변수를 측정하기 위해 여러 MOSFET 센서가 개발되었다.[16] 초기 MOSFET 센서에는 1970년 Johannessen이 소개한 개방형 게이트 전계 효과 트랜지스터(OGFET), 1970년 피에트 베르크벨트가 발명한 이온 선택성 전계 효과 트랜지스터(ISFET)[17], 1974년 P.F. Cox가 특허를 낸 흡착 FET(ADFET), 1975년 I. Lundstrom, M.S. Shivaraman, C.S. Svenson 및 L. Lundkvist가 시연한 수소 민감형 MOSFET이 포함된다.[16] ISFET은 특정 거리에 게이트를 가진 특수 유형의 MOSFET이며,[16] 금속 게이트는 이온 민감성 막 (물질), 전해질 용액 및 기준 전극으로 대체된다.[18] ISFET은 생물의학 응용 분야에서 DNA 혼성화 감지, 혈액의 바이오마커 감지, 항체 감지, 포도당 측정, 수소 이온 농도 지수 감지 및 유전 기술과 같은 분야에 널리 사용된다.[18]

1980년대 중반까지 가스 센서 FET (GASFET), 표면 접근 FET (SAFET), 전하 흐름 트랜지스터 (CFT), 압력 센서 FET (PRESSFET), 화학 전계 효과 트랜지스터 (ChemFET), 참조 ISFET (REFET), 바이오센서 FET (BioFET), 효소 변형 FET (ENFET) 및 면역학적 변형 FET (IMFET)를 포함한 수많은 다른 MOSFET 센서가 개발되었다.[16] 2000년대 초까지 DNA 전계 효과 트랜지스터 (DNAFET), 유전자 변형 FET (GenFET) 및 세포 전위 BioFET (CPFET)와 같은 BioFET 유형이 개발되었다.[18]

이미지 센서

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MOS 기술은 디지털 이미징 및 디지털 카메라에 사용되는 전하결합소자(CCD) 및 CMOS 액티브 픽셀 센서(CMOS 센서)를 포함한 현대 이미지 센서의 기반이다.[19] 윌러드 보일과 조지 E. 스미스는 1969년에 CCD를 개발했다. MOS 공정을 연구하던 중 그들은 전하가 자기 거품과 유사하며 작은 MOS 커패시터에 저장될 수 있다는 것을 깨달았다. MOS 커패시터를 일렬로 제작하는 것이 매우 간단했기 때문에, 그들은 적절한 전압을 인가하여 전하가 하나에서 다음으로 단계별로 이동할 수 있도록 했다.[19] CCD는 나중에 텔레비전 방송용 최초의 디지털 비디오 카메라에 사용된 반도체 회로이다.[20]

MOS 액티브 픽셀 센서(APS)는 1985년 올림푸스의 나카무라 쓰토무가 개발했다.[21] 에릭 포섬과 그의 팀은 1990년대 초에 CMOS 액티브 픽셀 센서를 개발했다.[22]

MOS 이미지 센서는 광마우스 기술에 널리 사용된다. 1980년 제록스의 리처드 F. 라이언이 발명한 최초의 광마우스는 5 μm NMOS 센서 칩을 사용했다.[23][24] 1999년에 출시된 최초의 상업용 광마우스인 인텔리마우스 이후, 대부분의 광마우스 장치는 CMOS 센서를 사용한다.[25]

모니터링 센서

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아이패드 프로의 카메라 시스템의 일부인 라이다 센서(아래, 중앙)[26]

MOS 모니터링 센서는 가정 모니터링, 사무실 및 농업 모니터링, 교통 모니터링 (자동차 속도, 교통 체증, 교통 사고 포함), 기상 모니터링 (예: 비, 바람, 번개 및 폭풍용), 방위 모니터링, 온도 모니터링, 습도, 대기 오염, 화재, 건강, 보안 및 조명에 사용된다.[27] MOS 가스 검지기 센서는 일산화 탄소, 이산화 황, 황화 수소, 암모니아 및 기타 기체 물질을 감지하는 데 사용된다.[28] 다른 MOS 센서에는 지능형 센서[29] 및 무선 센서 네트워크 (WSN) 기술이 포함된다.[30]

전자 센서

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일반적인 현대의 CPU, GPU 및 SoC는 일반적으로 칩 온도, 전압 및 전력을 감지하기 위해 통합 전기 센서를 사용한다.[31]

같이 보기

[편집]

각주

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  1. ↑ FRADEN, JACOB (2004). 《HANDBOOK OF MODERN SENSORS》 3판. New York: Springer. 1쪽. ISBN 0-387-00750-4.
  2. ↑ Bennett, S. (1993). 《A History of Control Engineering 1930–1955》. London: Peter Peregrinus Ltd. on behalf of the Institution of Electrical Engineers. ISBN 978-0-86341-280-6The source states "controls" rather than "sensors", so its applicability is assumed. Many units are derived from the basic measurements to which it refers, such as a liquid's level measured by a differential pressure sensor.
  3. 1 2 Jihong Yan (2015). 《Machinery Prognostics and Prognosis Oriented Maintenance Management》. Wiley & Sons Singapore Pte. Ltd. 107쪽. ISBN 978-1-118-63872-9.
  4. ↑ Ganesh Kumar (September 2010). 《Modern General Knowledge》. Upkar Prakashan. 194쪽. ISBN 978-81-7482-180-5.
  5. 1 2 Dincer, Can; Bruch, Richard; Costa-Rama, Estefanía; Fernández-Abedul, Maria Teresa; Merkoçi, Arben; Manz, Andreas; Urban, Gerald Anton; Güder, Firat (2019년 5월 15일). 《Disposable Sensors in Diagnostics, Food, and Environmental Monitoring》 (영어). 《Advanced Materials》 31. Bibcode:2019AdM....3106739D. doi:10.1002/adma.201806739. hdl:10044/1/69878. ISSN 0935-9648. PMID 31094032.
  6. ↑ Toniolo, Rosanna; Dossi, Nicolò; Giannilivigni, Emanuele; Fattori, Andrea; Svigelj, Rossella; Bontempelli, Gino; Giacomino; Daniele, Salvatore (2020년 3월 3일). 《Modified Screen Printed Electrode Suitable for Electrochemical Measurements in Gas Phase》. 《Analytical Chemistry》 92. 3689–3696쪽. doi:10.1021/acs.analchem.9b04818. ISSN 0003-2700. PMID 32008321. S2CID 211012680.
  7. ↑ Bǎnicǎ, Florinel-Gabriel (2012). 《Chemical Sensors and Biosensors:Fundamentals and Applications》. Chichester, UK: John Wiley & Sons. 576쪽. ISBN 978-1-118-35423-0.
  8. ↑ Svigelj, Rossella; Dossi, Nicolo; Pizzolato, Stefania; Toniolo, Rosanna; Miranda-Castro, Rebeca; de-los-Santos-Álvarez, Noemí; Lobo-Castañón, María Jesús (2020년 10월 1일). 《Truncated aptamers as selective receptors in a gluten sensor supporting direct measurement in a deep eutectic solvent》. 《Biosensors and Bioelectronics》 165. doi:10.1016/j.bios.2020.112339. hdl:10651/57640. PMID 32729482. S2CID 219902328.
  9. ↑ Vanarse, Anup; Osseiran, Adam; Rassau, Alexander (2016). 《A Review of Current Neuromorphic Approaches for Vision, Auditory, and Olfactory Sensors》. 《Frontiers in Neuroscience》 10. 115쪽. doi:10.3389/fnins.2016.00115. PMC 4809886. PMID 27065784.
  10. ↑ Huff, Howard; Riordan, Michael (2007년 9월 1일). 《Frosch and Derick: Fifty Years Later (Foreword)》. 《The Electrochemical Society Interface》 16. 29쪽. doi:10.1149/2.F02073IF. ISSN 1064-8208.
  11. ↑ Frosch, C. J.; Derick, L (1957). 《Surface Protection and Selective Masking during Diffusion in Silicon》 (영어). 《Journal of the Electrochemical Society》 104. 547쪽. doi:10.1149/1.2428650.
  12. ↑ KAHNG, D. (1961). 《Silicon-Silicon Dioxide Surface Device》. 《Technical Memorandum of Bell Laboratories》. 583–596쪽. doi:10.1142/9789814503464_0076. ISBN 978-981-02-0209-5.
  13. ↑ Lojek, Bo (2007). 《History of Semiconductor Engineering》. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag Berlin Heidelberg. 321쪽. ISBN 978-3-540-34258-8.
  14. ↑ Ligenza, J.R.; Spitzer, W.G. (1960). 《The mechanisms for silicon oxidation in steam and oxygen》 (영어). 《Journal of Physics and Chemistry of Solids》 14. 131–136쪽. Bibcode:1960JPCS...14..131L. doi:10.1016/0022-3697(60)90219-5.
  15. ↑ Lojek, Bo (2007). 《History of Semiconductor Engineering》. Springer Science & Business Media. 120쪽. ISBN 978-3-540-34258-8.
  16. 1 2 3 4 5 Bergveld, Piet (October 1985). 《The impact of MOSFET-based sensors》 (PDF). 《Sensors and Actuators》 8. 109–127쪽. Bibcode:1985SeAc....8..109B. doi:10.1016/0250-6874(85)87009-8. ISSN 0250-6874.
  17. ↑ Chris Toumazou; Pantelis Georgiou (December 2011). 《40 years of ISFET technology: From neuronal sensing to DNA sequencing》. 《Electronics Letters》. 2016년 5월 13일에 확인함.
  18. 1 2 3 Schöning, Michael J.; Poghossian, Arshak (2002년 9월 10일). 《Recent advances in biologically sensitive field-effect transistors (BioFETs)》 (PDF). 《Analyst》 127. 1137–1151쪽. Bibcode:2002Ana...127.1137S. doi:10.1039/B204444G. ISSN 1364-5528. PMID 12375833.
  19. 1 2 Williams, J. B. (2017). 《The Electronics Revolution: Inventing the Future》. Springer. 245 & 249쪽. ISBN 978-3-319-49088-5.
  20. ↑ Boyle, William S; Smith, George E. (1970). 《Charge Coupled Semiconductor Devices》. 《Bell Syst. Tech. J.》 49. 587–593쪽. Bibcode:1970BSTJ...49..587B. doi:10.1002/j.1538-7305.1970.tb01790.x.
  21. ↑ Matsumoto, Kazuya 외 (1985). 《A new MOS phototransistor operating in a non-destructive readout mode》. 《Japanese Journal of Applied Physics》 24. L323쪽. Bibcode:1985JaJAP..24L.323M. doi:10.1143/JJAP.24.L323. S2CID 108450116.
  22. ↑ Eric R. Fossum (1993), "Active Pixel Sensors: Are CCD's Dinosaurs?" Proc. SPIE Vol. 1900, p. 2–14, Charge-Coupled Devices and Solid State Optical Sensors III, Morley M. Blouke; Ed.
  23. ↑ Lyon, Richard F. (2014). 〈The Optical Mouse: Early Biomimetic Embedded Vision〉. 《Advances in Embedded Computer Vision》. Springer. 3–22 (3)쪽. ISBN 978-3-319-09387-1.
  24. ↑ Lyon, Richard F. (August 1981). 〈The Optical Mouse, and an Architectural Methodology for Smart Digital Sensors〉 (PDF). H. T. Kung; Robert F. Sproull; Guy L. Steele (편집). 《VLSI Systems and Computations》. Computer Science Press. 1–19쪽. doi:10.1007/978-3-642-68402-9_1. ISBN 978-3-642-68404-3.
  25. ↑ Brain, Marshall; Carmack, Carmen (2000년 4월 24일). “How Computer Mice Work” (영어). 《HowStuffWorks》. 2019년 10월 9일에 확인함.
  26. ↑ “LiDAR vs. 3D ToF Sensors — How Apple Is Making AR Better for Smartphones”. 2020년 3월 31일. 2020년 4월 3일에 확인함.
  27. ↑ Omura, Yasuhisa; Mallik, Abhijit; Matsuo, Naoto (2017). 《MOS Devices for Low-Voltage and Low-Energy Applications》. 존 와일리 앤드 선즈. 3–4쪽. ISBN 978-1-119-10735-4.
  28. ↑ Sun, Jianhai; Geng, Zhaoxin; Xue, Ning; Liu, Chunxiu; Ma, Tianjun (2018년 8월 17일). 《A Mini-System Integrated with Metal-Oxide-Semiconductor Sensor and Micro-Packed Gas Chromatographic Column》. 《Micromachines》 9. 408쪽. doi:10.3390/mi9080408. ISSN 2072-666X. PMC 6187308. PMID 30424341.
  29. ↑ Mead, Carver A.; Ismail, Mohammed 편집 (1989년 5월 8일). 《Analog VLSI Implementation of Neural Systems》 (PDF). The Kluwer International Series in Engineering and Computer Science 80. Norwell, MA: Kluwer Academic Publishers. doi:10.1007/978-1-4613-1639-8. ISBN 978-1-4613-1639-8.
  30. ↑ Oliveira, Joao; Goes, João (2012). 《Parametric Analog Signal Amplification Applied to Nanoscale CMOS Technologies》. 스프링거 사이언스+비즈니스 미디어. 7쪽. ISBN 978-1-4614-1670-8.
  31. ↑ “Page 486”. 《xem.github.io》. 2025년 1월 23일에 확인함.

외부 링크

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