| 연구목표 |
사물인터넷(IoT)은 4차 산업혁명의 근간이 되는 중요한 기술이며, 센서는 이의 핵심적인 요소로, 수요가 크게 증가하고 있음. 그러나 기 개발된 많은 센서는 낮은 민감도/동적영역/응답속도/신뢰성, 높은 소모전력 등 기술적 한계를 갖고 있음. 특히 헬스케어, 엔터테인먼트, 가상/증강현실 등에 활용성이 높은 웨어러블 물리센서의 경우 신뢰성, 안정성 등에 한계를... |
| 연구내용 |
본 연구과제는 현재까지 개발된 센서의 한계를 다음과 같이 규명하고 각각의 한계 극복을 위해 구조혁신/딥러닝 기술을 기반으로 한 해결 전략을 제시하여 센서 핵심 기술 개발 및 IoT 센서 성능/신뢰성의 혁신을 목표로 함.[한계점 1] 기존 개발된 물리/환경 센서의 원천적인 한계(민감도, 신뢰성, 재현성, 안정성, 공정 복잡성, 인체 적용성)가 존재함.☞ 센서... |
| 기대효과 |
[산업] 머신러닝 기반의 소재/구조 최적화로 인한 개발 기간 및 비용 절감으로 효율 향상을 예상함. 또한 멀티센서 어레이 신호처리를 통한 고신뢰도, 고안정성, 고재현성 시스템의 구현이 가능함. 이를 통해 안정적인 마이크로/나노 패터닝 공정 개발로 재현성이 향상된 멀티센서의 상업화가 가능함. 또한 센서의 초소형화 및 초저전력화를 통해서 적용 가능한 산업(Io... |
| 키워드 |
사물인터넷,머신러닝,모바일 센서,환경 센서,최적설계,초저전력 소자,웨어러블 센서 ,다중 센서 통합,초지능화 |