KR20230019577A - 계층적 강유전성 복합재를 갖는 마찰전기 센서 및 제조방법과 그 마찰전기 센서를 이용한 듀얼 모드 휴먼 머신 인터페이스를 위한 주파수 선택적 음향 센서 및 햅틱 스마트 글러브 - Google Patents
계층적 강유전성 복합재를 갖는 마찰전기 센서 및 제조방법과 그 마찰전기 센서를 이용한 듀얼 모드 휴먼 머신 인터페이스를 위한 주파수 선택적 음향 센서 및 햅틱 스마트 글러브 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은 계층적 강유전성 복합재를 갖는 마찰전기 센서 및 이를 기반으로 하는 듀얼 모드의 휴먼-머신 인터페이스를 위한 주파수 선택적 음향 및 햅틱 센서에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 마찰전기 센서는 나노 입자와: 매크로돔과; 미세 기공 구조;를 구비하고, 상기 나노 입자가 매크로돔 및/또는 미세 기공 구조에 산재되어 있는 계층적 강유전성 복합재;를 포함한다.
Description
본 발명은 계층적 강유전성 복합재를 갖는 마찰전기 센서 및 이를 기반으로 하는 듀얼 모드의 휴먼-머신 인터페이스(Human-machine interface)를 위한 주파수 선택적 음향 센서 및 햅틱 스마트 글러브에 관한 것이다.
HMI(Human-machine interface)는 복잡한 소프트웨어 및 하드웨어에 관한 지식이 있거나 없을 수 있는 비장애인과 장애인을 위해 기계를 쉽고 직관적으로 제어할 수 있게 함으로써 인간과 기계 사이의 상호 작용에 중요한 역할을 한다. 대부분의 기존 웨어러블 HMI 장치는 기계에 간단한 명령을 전달하기 위해 저주파수(1~10Hz) 터치나 탭핑, 벤딩, 펄럭임과 같은 손 동작을 사용한다. 로봇, VR, AR, IoT에 고주파 신호 감지가 필요한 HMI의 최근 발전은 인간의 다양한 감각과 생체 신호를 전달하기 위해 HMI의 정확하고 직관적인 제어를 요구한다. 물체의 저주파 촉각 매핑 외에도 로봇 피부가 물체를 정확하게 인식하고 조작하려면 고주파 진동(80-300Hz) 감지에 기반한 거칠기 및 표면 질감 인식이 필요하다. 심장 작동 및 피부로부터의 음성 진동과 같은 전기생리학 신호의 기계-음향 감지는 10 - 2000 Hz의 주파수 대역폭을 필요로 한다. 높은 신호 대 잡음비(SNR), 넓은 선형 응답 범위 및 넓은 주파수 대역폭을 가진 동적 센서는 HMI를 사용하여 고주파 동적 신호를 정확하게 인식하는데 필수적이다. 동적 센서의 다양한 후보 중 마찰전기 센서(TES: Triboelectric sensor)는 추가 전원 공급없이 동적 자극에 응답하여 즉시 높은 전력을 생성한다. 따라서 마찰전기 센서는 생체 인식, 보청기, 피부 부착형 마이크를 위한 자체 전원 음성 인식 장치로 고려된다. 또한 마찰전기 센서는 다중 물리적 터치, 모션, 미세 질감 및 물체의 변위를 인식하여 동적 HMI 애플리케이션의 큰 잠재력을 보여준다. 또한 기계적 변형으로 인해 발생하는 전력은 사용자 인터랙티브 장치를 통해 사용자에게 동적 정보에 대한 피드백을 제공할 수 있는 발광 장치와 액추에이터에 전력을 공급하는데 활용될 수 있다.
동적 HMI는 주변 소음의 간섭없이 원하는 주파수 정보를 선택적으로 인식해야 한다. 따라서 원치 않는 잡음 주파수를 제거하면서 특정 주파수로 동적 응답을 인식하는 제어 가능한 공진 주파수를 가진 동적 센서를 개발하는 것이 필요하다. 인간의 귀에서 달팽이관 내의 수천 개의 기저막은 폭, 두께 및 위치에 따라 강도 변화를 제공하므로 광범위한 주파수에서 개별 음향 진동을 선택적으로 감지할 수 있다. 따라서, 우리는 복잡한 소음으로부터 원하는 소리만 인식할 수 있다. 달팽이관 내부 구조의 주파수 조정성에 영감을 받아 센서 크기, 멤브레인 길이 및 위치를 포함한 채널 재료의 폼 팩터를 변조하거나 음향 센서 상단 층에 구멍 모양, 크기, 두께가 다른 다이아프램을 도입해 다양한 주파수 선택형 음향 센서가 만들어졌다. 그러나 공진 주파수의 좁은 조정 가능 범위와 소형화의 어려움은 이러한 센서의 주요 한계이다. 다른 계수에 따른 진동 거동을 이용한 주파수 선택성을 고려할 때 활성 물질의 계수나 강성을 제어하면 공진 주파수의 변화가 발생할 수 있다. 최근에는 음향 식별 및 음향 감도 개선을 위해 활성 물질의 다공성 및 생체 광학적 나노 구조가 연구되고 있다. 재료와 구조 매개변수의 개선된 설계는 조정 가능한 주파수 범위를 넓히고 감도를 증가시켜 인간의 음성 주파수(100-4000 Hz)와 동적 촉각 감각(<100 Hz)을 커버할 수 있는 첨단 동적 센서의 시연을 위한 새로운 플랫폼을 제공할 것이다.
단일 동적 신호에 기반한 기존의 HMI와 대조적으로, 높은 감도와 주파수 선택성을 가진 음향 및 촉각/물리적 자극의 다중 동적 신호에 기반한 듀얼 모드 동적 HMI는 주변 간섭없이 기계를 쉽게 제어할 수 있다. 그러나 단일 장치에 기반한 듀얼 신호 인식 동적 HMI는 현재까지 보고되지 않았다.
종래기술로서 대한민국 등록특허공보 제10-1956998호는, 낮은 압력과 동시에 높은 압력의 광범위한 압력 변화를 고민감도로 감지할 수 있도록 계층적 구조를 형성하는 유연 압력 센서를 제시한다. 하지만, 상기 유전 전극들의 사이에 이온성 겔 타입의 유전층이 배치되며, 상기 유전층의 표면에 포함되는 3차원 돌기 구조체들의 어레이가 포함되는 구성을 개시할 뿐이고, 듀얼 모드의 휴먼-머신 인터페이스를 위해 광범위한 동적 압력 범위를 민감하게 인식할 뿐만 아니라 소음 환경에 독립적으로 음향을 인식할 수 있는 마찰전기 센서와 이러한 마찰전기 센서를 적용하는 주파수 선택적 음향 센서 및 햅틱 스마트 글러브에 대해서는 개시되어 있지 않다.
종래기술로서 대한민국 등록특허공보 제10-2191199호는, 약한 자극세기뿐만 아니라 강한 자극세기도 민감하게 감지하는 선형의 민감도를 갖는 유연 다기능 센서를 제시한다. 하지만, 압력 감지층이 탄성층과 전도성 물질을 포함하는 전도층을 포함하며, 상기 탄성층이 다수의 돌출부를 포함하는 구성 및 저항의 변화를 통해 온도를 감지하여 자극에 대한 산출신호를 다르게 인식함으로써 각 자극을 민감하게 구별하는 구성을 개시할 뿐이고, 듀얼 모드의 휴먼-머신 인터페이스를 위해 광범위한 동적 압력 범위를 민감하게 인식할 뿐만 아니라 소음 환경에 독립적으로 음향을 인식할 수 있는 마찰전기 센서와 이러한 마찰전기 센서를 적용하는 주파수 선택적 음향 센서 및 햅틱 스마트 글러브에 대해서는 개시되어 있지 않다.
종래기술로서 대한민국 등록특허공보 제10-2234735호는, 다공성 구조의 압력센서의 기공 크기를 조절하여 높은 민감성과 정확도를 갖도록 하는 압력센서 제조방법을 제시한다. 하지만, 비극성용매와 선형고분자의 혼합물에 극성용매를 공급하여 형성된 마이셀 구조를 기반으로 다공성 구조를 형성하는 구성 및 다공성 구조의 표면에 전도성 고분자를 증착시켜 강한 화학적 결합을 갖도록 하는 구성을 개시할 뿐이고, 듀얼 모드의 휴먼-머신 인터페이스를 위해 광범위한 동적 압력 범위를 민감하게 인식할 뿐만 아니라 소음 환경에 독립적으로 음향을 인식할 수 있는 마찰전기 센서와 이러한 마찰전기 센서를 적용하는 주파수 선택적 음향 센서 및 햅틱 스마트 글러브에 대해서는 개시되어 있지 않다.
본 발명은 휴먼 머신 인터페이스를 위한 계층적 강유전성 복합재를 갖는 마찰전기 센서(TES: Triboelectric sensor) 및 그 제조방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 계층적 강유전성 복합재를 갖는 마찰전기 센서를 이용하여 듀얼 모드 휴먼 머신 인터페이스를 위한 주파수 선택적 음향 센서 및 햅틱 스마트 글러브를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명에서는 나노 입자(NP)로 산재된 표면 매크로돔(MD)과 내부 미세 기공(MP) 구조로 구성된 계층적 강유전성 복합재와 이러한 계층적 강유전성 복합재를 구비하여 높은 감도와 선형 응답을 가진 자체 전원 주파수 선택형 마찰전기 센서를 제안한다. 또한, 이러한 마찰전기 센서를 적용한 듀얼 모드 HMI를 위한 주파수 선택적 음향 센서 및 햅틱 스마트 글러브를 제안한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 마찰전기 센서는 나노 입자와: 매크로돔과; 미세 기공;을 구비하고, 상기 나노 입자가 매크로돔 및/또는 미세 기공에 산재되어 있는 계층적 강유전성 복합재;를 포함한다.
또한, 실시예에 따라 마찰전기 센서는 계층적 강유전성 복합재로 이루어진 음극 레이어와; 알루미늄 코팅된 상대 전극으로 이루어진 양극 마찰전기 레이어를 포함한다.
또한, 실시예에 따라 마찰전기 센서는 음극 레이어 상단에 Au 전극이 코팅된다.
또한, 실시예에 따라 마찰전기 센서의 음극 레이어와 양극 마찰전기 레이어는 폴리이미드(PI) 테이프를 이용해 부착된다.
또한, 실시예에 따라 마찰전기 센서의 음극 마찰전기 레이어와 양극 마찰전기 레이어 사이에는 접착 레이어가 구비되어 있다.
또한, 실시예에 따라 마찰전기 센서 하단에 캡슐화 레이어(PI 테이프)와 신축성 접착 레이어(3M VHB 테이프)를 추가해 반복적인 사용 시 손상을 줄이도록 할 수 있다.
또한, 실시예에 따라 마찰전기 센서는 플렉시블한 성질을 갖는다.
본 발명의 일 실시예에 따른 마찰전기 센서 제조방법은 마이크로몰딩 및 용매 교환 공정으로서, 폴리비닐리덴 트리플루오로에틸렌(PVDF-TrFE) / 바륨 티타 네이트 NP (BTNP) 용액을 0.66의 일정한 직경 / 피치 비율에 대해 80, 120 및 150 μm 의 다른 직경을 갖는 돔 패턴 실리콘 몰드에 주조하여 제작되는 표면 매크로돔 제작 공정과; 용매 교환 과정 중 용매와 비용매 성분 간의 상 분리로 인해 내부 미세 기공을 형성하는 공정과; 미세 기공의 내벽의 수분 증발 후 나노 입자가 산재되는 공정으로 이루지어지는 계층적 강유전성 복합재 제조 공정을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 음향 센서는 본 발명에 따른 마찰전기 센서를 복수개 구비하는 다중 채널 마찰전기 센서 어레이를 포함한다.
또한, 실시예에 따라 음향 센서의 다중 채널 마찰전기 센서 어레이에 구비된 각각의 마찰전기 센서는 공진 주파수가 서로 다르다.
또한, 실시예에 따라 음향 센서에 구비된 마찰전기 센서는 설정된 공진 주파수 범위에 따라 두께, 다공성 및 센서 크기를 변경하여 조정된다.
또한, 실시예에 따라 음향 센서에 구비된 마찰전기 센서의 조정 가능한 주파수 범위(145-9000Hz) 내이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 햅틱 스마트 글러브는 손 형상의 글러브 몸체와; 글러브 몸체의 각각의 손가락 끝 부위와 손가락 관절 부위에 각각 본 발명에 따른 마찰전기 센서를 구비한다.
또한, 실시예에 따라 햅틱 스마트 글러브에 구비된 마찰전기 센서에는 지문과 유사한 패턴이 형성되어 있다.
또한, 실시예에 따라 햅틱 스마트 글러브에 구비된 마찰전기 센서에 형성된 지문과 유사한 패턴은 적어도 하나의 평행 융기 형상이다.
본 발명은 계층적 강유전성 복합재를 갖는 마찰전기 센서 및 이러한 마찰전기 센서를 기반으로 하는 듀얼모드의 HMI를 위한 주파수 선택적 음향 및 햅틱 센서에 관한 것으로, 계층적으로 형성된 매크로돔/미세기공/나노입자 구조는 기계적인 응력에 대한 응력 집중 및 점진적 변형을 촉진하여 넓은 압력 범위에서 마찰전기 센서가 높은 감도 및 선형성을 갖도록 한다.
또한, 다공성 및 계층 구조의 폼 팩터를 통해 마찰전기 센서의 공진 주파수를 조정할 수 있어, 넓은 주파수 범위에서 높은 음향 주파수를 선택할 수 있도록 하여 소음에 독립적인 음성인식을 가능하게 한다.
또한, 마찰전기 센서의 높은 유연성과 선형 응답성은 표면의 미세한 질감과 로봇 손의 다양한 동작을 감지하고 구별하는 데 도움이 된다.
도 1은 동적 인터페이스 애플리케이션을 위해 계층적으로 설계된 강유전성 복합재를 설명하기 위한 도면이다. (A) 매크로돔, 미세 기공 및 나노 입자의 계층 구조를 이용하는 마찰 전기 센서의 개략도이고, (B) TES의 압력 감도에 대한 계층적 강유전성 복합재의 각 구조 구성 요소의 종속성의 개략도이고, (C) 계층적 강유전성 복합재의 구조 설계에 따른 TES의 주파수 선택성을 보여주는 그래프이고, (D) 잡음 독립 음성 인식, 텍스처 인식, 동적 동작 감지 및 로봇 손을 사용한 인터페이싱을 포함한 다양한 동적 인터페이싱 장치에서 TES의 애플리케이션을 보여주는 도면이다.
도 2는 계층적 구조를 갖는 강유전성 복합재의 제조 공정을 설명하기 위한 도면이다. (A) 계층적 구조를 가진 강유전성 복합재의 전체 제조 공정의 개략도로서, 매크로돔 표면을 가진 강유전성 복합재는 마이크로 몰딩에 의해 제작되고 미세 기공에서 나노 입자를 갖는 내부 계층적 구조는 용매 교환 공정을 통해 생성됨을 보여주는 도면이고, (B) 습한 조건에서 저장하기 위한 강유전성 복합재의 내부 기공 형성 메커니즘을 보여주는 도면이다.
도 3은 돔 크기에 따른 계층 구조의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지로서 서로 다른 크기의 표면 돔 패턴 (직경 (D) : 80 μm, 120 μm, 150 μm; 직경/피치 비율 = 0.66)을 가진 계층적 강유전성 복합재의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지이다.
도 4는 용매에 따른 계층적 구조의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지로서 서로 다른 용매 (DMSO, DMF, ACN 및 MEK)에 의해 제어되는 서로 다른 크기의 내부 미세 기공이 있는 계층적 강유전성 복합물의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지이다.
도 5는 강유전성 복합재의 다공성 조성에 따라 용매 의존성을 보여주는 도면이다. (A) 다른 용매에 따라 계층적 복합재의 기공 크기를 보여주는 도면이고, (B) 다른 용매에 따른 계층적 복합재의 다공성을 보여주는 도면이다.
도 6은 마찰전기 센서의 작동 메커니즘을 설명하기 위한 도면으로서 기계적 압력 하에서 마찰 전기 센서의 작동 메커니즘 개략도이다.
도 7은 어닐링 온도가 강유전성에 미치는 영향을 보여주는 도면이다. (A) 강유전체 특성에 대한 어닐링 온도의 영향을 비교하기위한 센서 구조의 개략도이고, (B) 70 kPa의 부하 압력 하에서 서로 다른 어닐링 온도에서 처리된 강유전성 복합재의 압전 출력 전류를 보여주는 도면이다.
도 8은 전극 구성의 최적화를 설명하기 위한 도면으로서 다른 구성의 상대 전극에 대한 계층 구조 TES의 마찰 전기 출력 전류를 보여주는 도면이다.
도 9는 계층적 마찰전기 센서의 구조적 구성 요소와 다공성에 따른 압력 감도 및 선형성을 설명하기 위한 도면이다. (A) 강유전성 복합재의 다양한 구조에 기반한 TES의 압력 감도 비교(다공도 (P) = 70 %)를 보여주는 도면이고, (B) 서로 다른 다공성에 따라 계층적으로 구조화 된 TES의 압력 감도 비교를 보여주는 도면이고, (C) 구조가 다른 강유전성 복합재와 70kPa 적용 압력 하에서 다공성이 다른 계층적으로 구조화된 복합재의 응력 유도 분극에 대한 FEA 기반 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면이고, (D, E) 강유전성 복합재 (D)의 다른 구조와 계층적으로 구조화 된 복합재 (E)의 다른 기공율을 기반으로 압전 및 마찰 분극과 결합된 강유전성 분극의 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면이다.
도 10은 캐패시턴스에 대한 유한 요소 분석(FEA) 기반 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면으로서 FEA는 구조가 다른 (A) 강유전성 복합 재료와 (B) 다공성이 다른 계층적 PVDF-TrFE/BTNP 복합재의 커패시턴스에 대한 결과이다.
도 11은 마찰전기 센서 성능에 대한 BTNP 농도의 영향을 보여주는 도면으로서, BT 농도가 서로 다른 평면 PVDF-TrFE / BTNP 복합재의 압력 의존 마찰 전기 출력 전류를 보여주는 도면이다.
도 12는 다공성 복합재 두께가 마찰전기 센서 성능에 미치는 영향을 보여주는 도면으로서, 두께가 서로 다른 다공성 PVDF-TrFE / BTNP 복합재에 대한 압력 의존 마찰 전기 출력 전류를 보여주는 도면이다.
도 13은 다양한 크기의 매크로돔 표면에 대한 평면 PVDF-TrFE / BTNP 복합재의 압력 의존 마찰 전기 출력 전류를 보여주는 도면이다.
도 14는 강유전성 특성에 대한 스페이서 효과로서 다양한 구조에 기반한 TES의 성능에 대한 스페이서 효과를 보여주는 도면이다. (A) 계층 구조, (B) 단일 다공성 구조 및 (C) 단일 평면 구조
도 15는 서로 다른 용매를 사용하여 제작된 평면 구조의 강유전성 복합재의 X-선 회절 분석을 보여주는 도면으로 확대된 그래프는 용매에 따른 PVDF-TrFE 폴리머의 결정도를 보여주는 도면이다. β 상 피크의 최대 절반 폭 (FWHM) 값은 폴리머의 결정도와 밀접한 관련이 있으며, 여기서 FWHM 값이 작을수록 더 높은 결정도에 해당한다.
도 16은 다른 용매를 사용하여 제작된 평면 구조의 강유전성 복합재의 압전 전류를 보여주는 도면이다.
도 17은 다양한 크기의 매크로돔 표면에 대한 계층적 마찰전기 센서의 압력 의존적 전류를 보여주는 도면이다.
도 18은 (A) 강유전성 복합재의 구조적 구성 요소 및 (B) 계층 구조의 다공성에 따른 TES의 압력 의존적 출력 전압을 보여주는 도면이다.
도 19는 계층적 마찰전기 센서의 전력 밀도를 보여주는 도면으로서, (A) 부하 저항에 따른 계층적 TES의 압력 유도 출력 전류 밀도 및 전압을 보여주는 도면이고, (B) 부하 저항에 따른 계층적 TES의 전력 밀도를 보여주는 도면이다.
도 20은 고분자 재료에 기반한 자체 전원 센서에 대한 표이다.
도 21은 유한 요소 분석 (FEA) 기반 응력 분포 결과를 보여주는 도면으로서, (A, B) 구조가 서로 다른 강유전성 복합재 (A) 및 다공성이 다른 계층적 구조 복합재 (B)의 압력 유발 최대 응력값에 대한 유한 요소 분석 (FEA) 기반 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면이고, (C) 구조가 서로 다른 강유전성 복합재의 응력 분포와 다공성이 서로 다른 계층 구조 복합재의 응력 분포에 대한 시뮬레이션 결과(적용 압력 : 70kPa)를 보여주는 도면이다.
도 22는 강유전성 복합재의 압력 의존 전하 밀도를 보여주는 도면으로서, (A) 전하 밀도에 대한 재료 구성 및 구조 설계의 의존성을 보여주는 도면이고, (B) 전하 밀도에 대한 계층적 구조의 다공성 의존성을 보여주는 도면이다.
도 23은 구조 의존적 강유전성 분극의 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면으로서, (A) 압력의 함수로서 서로 다른 구조를 가진 강유전성 복합재의 시뮬레이션 된 압전 분극을 보여주는 도면이고, (B) 압력의 함수로서 서로 다른 구조를 가진 강유전성 복합재의 시뮬레이션 된 마찰 분극을 보여주는 도면이고, (C) 70kPa 기계적 압력 하에서 서로 다른 구조를 가진 강유전성 복합재의 압전 분극 (왼쪽) 및 마찰 분극 (오른쪽)의 공간 분포를 보여주는 도면이다.
도 24는 다공성 의존 강유전성 분극의 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면으로서, (A) 압력의 함수로서 다공성이 서로 다른 계층적 강유전성 복합재의 시뮬레이션된 압전 분극을 보여주는 도면이고, (B) 압력의 함수로서 다공성이 서로 다른 계층적 강유전성 복합재의 시뮬레이션 된 마찰 분극을 보여주는 도면이고, (C) 70kPa 기계적 압력에서 서로 다른 다공성을 가진 계층적 강유전성 복합재의 압전 분극 (왼쪽) 및 마찰 분극 (오른쪽)의 공간 분포를 보여주는 도면이다.
도 25는 계층적 마찰전기 센서의 음향 감지 기능 및 주파수 선택성을 설명하기 위한 도면이다. (A) 음향 감지 기능을 측정하기 위한 실험 설정의 사진으로 TES와 스피커 사이의 거리는 5cm이다. 삽입된 내용은 공진 주파수를 조정하기 위한 가변 매개 변수를 보여준다. (B) 음압의 함수로서 상용 마이크 및 계층적 TES의 출력 전압을 보여주는 도면이고, (C) 음압의 함수로서 상용 마이크 및 계층적 TES의 SNR (사운드 주파수 = 100Hz)을 보여주는 도면이고, (D) 0.5 Pa의 압력 강도를 가진 음원에 대해 ~70%의 다공성 및 500 μm 두께의 계층적 TES의 주파수 종속 출력 전압을 보여주는 도면이고, (E-G) 다양한 두께, 다공성에 대한 계층적 TES의 음향 감지 기능, 그리고 80 ~ 10000Hz 사이의 다중 주파수를 가진 음원에 대한 계층적 복합재의 면적을 설명하기 위한 도면으로서, (E) 계층적 복합재료의 두께의 함수로서 공진 주파수(다공도: 70%)를 보여주는 도면이고, (F) 계층적 복합재의 다공성의 함수로서 공진 주파수를 보여주는 도면이고, (G) 계층적 복합재의 면적의 함수로서 공진 주파수(다공도: 20%)를 보여주는 도면이다. (H) 다른 기계적 계수에 대한 강유전성 복합재의 변위의 FEA 기반 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면이고, (I) 다공성의 함수로서 계층적 TES의 실험적 및 이론적 공진 주파수를 보여주는 도면이고, (J) 제안된 계층적 TES의 조정 가능한 주파수 범위와 기존 주파수 조정 가능한 음향 센서 간의 비교를 보여주는 도면이다.
도 26은 상용 마이크와 계층적 마찰전기 센서 사이의 음향 감지 성능 비교를 설명하기 위한 도면으로서 (A) 음압 수준의 함수로서 상용 마이크 및 계층적 TES의 신호 대 잡음비(SNR)를 보여주는 도면이고, (B) 80 ~ 20000 Hz의 주파수 범위에서 계층적 TES의 음향 감도를 보여주는 도면이다.
도 27은 기계적 계수. 다양한 다공성에 대한 계층적 강유전성 복합재의 변형-응력 곡선이다.
도 28은 계층적 마찰전기 센서의 구조 의존적 음향 감지 기능을 설명하기 위한 도면이다. 80-10000 Hz 범위의 사운드 주파수에 대해 출력 전압(A-C)과 서로 다른 두께 (A, D)를 갖는 계층적 TES의 FET 스펙트럼(D-F), 다공성 (B, E) 및 센서 영역 (C, F).
도 29는 마찰전기 센서의 두께와 크기에 따른 실험적 및 이론적 공진 주파수를 보여주는 도면으로서, 복합재의 (A) 두께 및 (B) 면적의 함수로서 계층적 TES의 실험적 및 이론적 공진 주파수를 보여주는 도면이다.
도 30은 높은 신호 대 잡음비 및 주파수 선택성을 가진 이전에 보고된 음향 센서에 대한 표이다.
도 31은 다중 채널 마찰전기 센서 어레이의 잡음 독립 음향 감지 기능을 설명하기 위한 도면이다. (A) 소음 환경에서 상용 마이크 및 다중 채널 TES 어레이의 음향 감지 기능을 측정하기 위한 실험 설정의 개략도이고, (B) 노이즈 독립 음향 센서에 대한 다중 채널 TES 어레이의 사진이고, (C) 원본 사운드 "주파수 선택 음향 센서"(위) 및 다중 노이즈 사운드 (Beethoven, Symphony No. 5) (아래)의 STFT 이미지이고, (D) 단일 주파수 잡음 (중간) 및 다중 잡음 (하단)이 있는 잡음 (상단)이 없는 상용 마이크를 사용하여 녹음된 음향 파형의 STFT 결과를 보여주는 도면이고, (E) 단일 주파수 잡음 (중간) 및 다중 잡음 (하단)이 있는 잡음 (상단)이 없는 다중 채널 TES 어레이를 사용하여 녹음된 음향 파형의 STFT 결과를 보여주는 도면이고, (F) 200Hz의 잡음 환경에서 상용 마이크와 다중 채널 TES의 채널 # 1의 음향 감지 기능의 혼돈 행렬을 보여주는 도면으로 혼돈 행렬의 행은 예측된 클래스를 나타내고 열은 테스트 데이터가 예측된 클래스와 일치하는지 여부를 식별하기 위한 실제 클래스를 나타낸다. 첫 번째 및 두 번째 열은 각각 음향 파형이 있거나 없는 테스트 데이터의 분류 사례이다. 대각선 셀 (녹색)은 예측된 클래스와 실제 클래스 사이의 정확한 사례를 나타낸다. (G) 다양한 주파수 잡음에 대한 상용 마이크와 다중 채널 계층적 TES의 음향 감지 정확도를 보여주는 도면이다.
도 32는 고주파 소음 환경에서의 마찰전기 센서 성능을 설명하기 위한 도면으로서, 2000Hz의 단일 고주파 주변 잡음에서 상용 마이크 (A) 및 다중 채널 TES 어레이 (B)에 의해 녹음된 음향 파형의 전압 및 단시간 푸리에 변환 (STFT) 분석을 보여주는 도면이다.
도 33은 채널 #2에서 #4의 머신 러닝 결과. 200Hz의 잡음 환경에서 상용 마이크와 다중 채널 TES의 채널 # 2, # 3 및 # 4의 음향 감지 기능의 혼돈 행렬을 보여주는 도면이다.
도 34는 동적 휴먼-머신 인터페이스를 위한 계층적 마찰전기 센서의 애플리케이션을 설명하기 위한 도면이다. (A) 로봇 손의 텍스처 인식 및 원격 제어를 가능하게하는 휴먼-머신 인터페이스 애플리케이션용 스마트 글러브의 개략도로서, 삽입된 그림은 센서, 캡슐화 레이어 및 접착 테이프가 있는 각 픽셀 구성을 보여준다. (B) 1.5, 1.25, 1 및 0.75 mm의 다른 라인 패턴 폭을 가진 대상 표면 텍스처의 광학 이미지이고, (C) 표면 텍스처를 스캔하여 생성된 출력 전류의 STFT를 보여주는 도면이고, (D) ANN(Artificial Neural Network)은 다양한 텍스처와 표면 거칠기를 인식함을 설명하기 위한 도면이고, (E) HMI 애플리케이션의 무선 네트워크 시스템에서 제어 블록 다이어그램과 전자 회로를 보여주는 도면이고, (F) 벤딩 각도의 함수로서 스마트 글러브에서 계층적 TES의 출력 전압을 보여주는 도면이고, (G) 단일 픽셀 스마트 글러브의 다양한 굽힘 동작을 사용한 로봇 손의 동작 제어 사진이고, (H) 다중 픽셀 스마트 글러브를 사용한 로봇 손의 동작 제어 사진이고, (I) 사운드 구동 HMI 애플리케이션의 사진이고, (J) 분리된 작업 범위 내에서 주파수 수집을 사용한 로봇 손의 동작 제어 시연을 보여주는 도면이다.
도 35는 텍스처 인식 실험 설정을 보여주는 도면으로서, (A) 텍스처 인식을 위한 실험 설정의 사진이고, (B) 지문과 유사한 패턴을 가진 증폭 층의 광학 이미지이다.
도 36은 간격이 다른 라인 패턴 표면의 텍스처 인식 결과를 보여주는 도면으로서, (A) 출력 전류 및 (B) 라인 간격이 다른 라인 패턴 표면의 텍스처 인식을 위한 계층적 TES의 고속 푸리에 변환 (FFT) 결과를 보여주는 도면이다.
도 37은 스캔 속도가 다른 텍스처 인식 결과를 보여주는 도면으로서, (A) 다양한 스캔 속도에서 텍스처 인식을 위한 계층 적 TES의 출력 전류를 보여주는 도면이고, (B) 고속 푸리에 변환 (FFT) 결과 및 (C) 서로 다른 스캐닝 속도로 표면 텍스처를 스캔하여 출력 전류의 단시간 푸리에 변환 (STFT) 결과를 보여주는 도면이다.
도 38은 표면 텍스처에 따른 스캔 결과를 보여주는 도면으로서, (A) 시간에 따른 출력 전류 및 (B) 표면 텍스쳐에 따른 주요 주파수를 보여주는 도면이다.
도 39는 HMI 실험 설정을 설명하기 위한 도면으로서, (A) 휴먼-머신 인터페이스 실험 설정의 사진이고, (B) 로봇 손 제어를 위한 신호 처리를 설명하기 위한 도면이다.
도 40은 강유전성 복합재의 내부 분극을 설명하기 위한 도면이다.
도 41은 공진 주파수의 시뮬레이션을 위한 구조 모델링을 설명하기 위한 도면이다.
도 42는 공진 주파수의 시뮬레이션을 위한 구조적 조건에 대한 표이다.
도 43은 무선으로 제어되는 로봇 손을 위한 전자 회로 및 임베디드 시스템 아키텍쳐에 대한 제어 플로우 챠트 및 기능에 대한 도면이다.
도 2는 계층적 구조를 갖는 강유전성 복합재의 제조 공정을 설명하기 위한 도면이다. (A) 계층적 구조를 가진 강유전성 복합재의 전체 제조 공정의 개략도로서, 매크로돔 표면을 가진 강유전성 복합재는 마이크로 몰딩에 의해 제작되고 미세 기공에서 나노 입자를 갖는 내부 계층적 구조는 용매 교환 공정을 통해 생성됨을 보여주는 도면이고, (B) 습한 조건에서 저장하기 위한 강유전성 복합재의 내부 기공 형성 메커니즘을 보여주는 도면이다.
도 3은 돔 크기에 따른 계층 구조의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지로서 서로 다른 크기의 표면 돔 패턴 (직경 (D) : 80 μm, 120 μm, 150 μm; 직경/피치 비율 = 0.66)을 가진 계층적 강유전성 복합재의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지이다.
도 4는 용매에 따른 계층적 구조의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지로서 서로 다른 용매 (DMSO, DMF, ACN 및 MEK)에 의해 제어되는 서로 다른 크기의 내부 미세 기공이 있는 계층적 강유전성 복합물의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지이다.
도 5는 강유전성 복합재의 다공성 조성에 따라 용매 의존성을 보여주는 도면이다. (A) 다른 용매에 따라 계층적 복합재의 기공 크기를 보여주는 도면이고, (B) 다른 용매에 따른 계층적 복합재의 다공성을 보여주는 도면이다.
도 6은 마찰전기 센서의 작동 메커니즘을 설명하기 위한 도면으로서 기계적 압력 하에서 마찰 전기 센서의 작동 메커니즘 개략도이다.
도 7은 어닐링 온도가 강유전성에 미치는 영향을 보여주는 도면이다. (A) 강유전체 특성에 대한 어닐링 온도의 영향을 비교하기위한 센서 구조의 개략도이고, (B) 70 kPa의 부하 압력 하에서 서로 다른 어닐링 온도에서 처리된 강유전성 복합재의 압전 출력 전류를 보여주는 도면이다.
도 8은 전극 구성의 최적화를 설명하기 위한 도면으로서 다른 구성의 상대 전극에 대한 계층 구조 TES의 마찰 전기 출력 전류를 보여주는 도면이다.
도 9는 계층적 마찰전기 센서의 구조적 구성 요소와 다공성에 따른 압력 감도 및 선형성을 설명하기 위한 도면이다. (A) 강유전성 복합재의 다양한 구조에 기반한 TES의 압력 감도 비교(다공도 (P) = 70 %)를 보여주는 도면이고, (B) 서로 다른 다공성에 따라 계층적으로 구조화 된 TES의 압력 감도 비교를 보여주는 도면이고, (C) 구조가 다른 강유전성 복합재와 70kPa 적용 압력 하에서 다공성이 다른 계층적으로 구조화된 복합재의 응력 유도 분극에 대한 FEA 기반 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면이고, (D, E) 강유전성 복합재 (D)의 다른 구조와 계층적으로 구조화 된 복합재 (E)의 다른 기공율을 기반으로 압전 및 마찰 분극과 결합된 강유전성 분극의 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면이다.
도 10은 캐패시턴스에 대한 유한 요소 분석(FEA) 기반 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면으로서 FEA는 구조가 다른 (A) 강유전성 복합 재료와 (B) 다공성이 다른 계층적 PVDF-TrFE/BTNP 복합재의 커패시턴스에 대한 결과이다.
도 11은 마찰전기 센서 성능에 대한 BTNP 농도의 영향을 보여주는 도면으로서, BT 농도가 서로 다른 평면 PVDF-TrFE / BTNP 복합재의 압력 의존 마찰 전기 출력 전류를 보여주는 도면이다.
도 12는 다공성 복합재 두께가 마찰전기 센서 성능에 미치는 영향을 보여주는 도면으로서, 두께가 서로 다른 다공성 PVDF-TrFE / BTNP 복합재에 대한 압력 의존 마찰 전기 출력 전류를 보여주는 도면이다.
도 13은 다양한 크기의 매크로돔 표면에 대한 평면 PVDF-TrFE / BTNP 복합재의 압력 의존 마찰 전기 출력 전류를 보여주는 도면이다.
도 14는 강유전성 특성에 대한 스페이서 효과로서 다양한 구조에 기반한 TES의 성능에 대한 스페이서 효과를 보여주는 도면이다. (A) 계층 구조, (B) 단일 다공성 구조 및 (C) 단일 평면 구조
도 15는 서로 다른 용매를 사용하여 제작된 평면 구조의 강유전성 복합재의 X-선 회절 분석을 보여주는 도면으로 확대된 그래프는 용매에 따른 PVDF-TrFE 폴리머의 결정도를 보여주는 도면이다. β 상 피크의 최대 절반 폭 (FWHM) 값은 폴리머의 결정도와 밀접한 관련이 있으며, 여기서 FWHM 값이 작을수록 더 높은 결정도에 해당한다.
도 16은 다른 용매를 사용하여 제작된 평면 구조의 강유전성 복합재의 압전 전류를 보여주는 도면이다.
도 17은 다양한 크기의 매크로돔 표면에 대한 계층적 마찰전기 센서의 압력 의존적 전류를 보여주는 도면이다.
도 18은 (A) 강유전성 복합재의 구조적 구성 요소 및 (B) 계층 구조의 다공성에 따른 TES의 압력 의존적 출력 전압을 보여주는 도면이다.
도 19는 계층적 마찰전기 센서의 전력 밀도를 보여주는 도면으로서, (A) 부하 저항에 따른 계층적 TES의 압력 유도 출력 전류 밀도 및 전압을 보여주는 도면이고, (B) 부하 저항에 따른 계층적 TES의 전력 밀도를 보여주는 도면이다.
도 20은 고분자 재료에 기반한 자체 전원 센서에 대한 표이다.
도 21은 유한 요소 분석 (FEA) 기반 응력 분포 결과를 보여주는 도면으로서, (A, B) 구조가 서로 다른 강유전성 복합재 (A) 및 다공성이 다른 계층적 구조 복합재 (B)의 압력 유발 최대 응력값에 대한 유한 요소 분석 (FEA) 기반 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면이고, (C) 구조가 서로 다른 강유전성 복합재의 응력 분포와 다공성이 서로 다른 계층 구조 복합재의 응력 분포에 대한 시뮬레이션 결과(적용 압력 : 70kPa)를 보여주는 도면이다.
도 22는 강유전성 복합재의 압력 의존 전하 밀도를 보여주는 도면으로서, (A) 전하 밀도에 대한 재료 구성 및 구조 설계의 의존성을 보여주는 도면이고, (B) 전하 밀도에 대한 계층적 구조의 다공성 의존성을 보여주는 도면이다.
도 23은 구조 의존적 강유전성 분극의 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면으로서, (A) 압력의 함수로서 서로 다른 구조를 가진 강유전성 복합재의 시뮬레이션 된 압전 분극을 보여주는 도면이고, (B) 압력의 함수로서 서로 다른 구조를 가진 강유전성 복합재의 시뮬레이션 된 마찰 분극을 보여주는 도면이고, (C) 70kPa 기계적 압력 하에서 서로 다른 구조를 가진 강유전성 복합재의 압전 분극 (왼쪽) 및 마찰 분극 (오른쪽)의 공간 분포를 보여주는 도면이다.
도 24는 다공성 의존 강유전성 분극의 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면으로서, (A) 압력의 함수로서 다공성이 서로 다른 계층적 강유전성 복합재의 시뮬레이션된 압전 분극을 보여주는 도면이고, (B) 압력의 함수로서 다공성이 서로 다른 계층적 강유전성 복합재의 시뮬레이션 된 마찰 분극을 보여주는 도면이고, (C) 70kPa 기계적 압력에서 서로 다른 다공성을 가진 계층적 강유전성 복합재의 압전 분극 (왼쪽) 및 마찰 분극 (오른쪽)의 공간 분포를 보여주는 도면이다.
도 25는 계층적 마찰전기 센서의 음향 감지 기능 및 주파수 선택성을 설명하기 위한 도면이다. (A) 음향 감지 기능을 측정하기 위한 실험 설정의 사진으로 TES와 스피커 사이의 거리는 5cm이다. 삽입된 내용은 공진 주파수를 조정하기 위한 가변 매개 변수를 보여준다. (B) 음압의 함수로서 상용 마이크 및 계층적 TES의 출력 전압을 보여주는 도면이고, (C) 음압의 함수로서 상용 마이크 및 계층적 TES의 SNR (사운드 주파수 = 100Hz)을 보여주는 도면이고, (D) 0.5 Pa의 압력 강도를 가진 음원에 대해 ~70%의 다공성 및 500 μm 두께의 계층적 TES의 주파수 종속 출력 전압을 보여주는 도면이고, (E-G) 다양한 두께, 다공성에 대한 계층적 TES의 음향 감지 기능, 그리고 80 ~ 10000Hz 사이의 다중 주파수를 가진 음원에 대한 계층적 복합재의 면적을 설명하기 위한 도면으로서, (E) 계층적 복합재료의 두께의 함수로서 공진 주파수(다공도: 70%)를 보여주는 도면이고, (F) 계층적 복합재의 다공성의 함수로서 공진 주파수를 보여주는 도면이고, (G) 계층적 복합재의 면적의 함수로서 공진 주파수(다공도: 20%)를 보여주는 도면이다. (H) 다른 기계적 계수에 대한 강유전성 복합재의 변위의 FEA 기반 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면이고, (I) 다공성의 함수로서 계층적 TES의 실험적 및 이론적 공진 주파수를 보여주는 도면이고, (J) 제안된 계층적 TES의 조정 가능한 주파수 범위와 기존 주파수 조정 가능한 음향 센서 간의 비교를 보여주는 도면이다.
도 26은 상용 마이크와 계층적 마찰전기 센서 사이의 음향 감지 성능 비교를 설명하기 위한 도면으로서 (A) 음압 수준의 함수로서 상용 마이크 및 계층적 TES의 신호 대 잡음비(SNR)를 보여주는 도면이고, (B) 80 ~ 20000 Hz의 주파수 범위에서 계층적 TES의 음향 감도를 보여주는 도면이다.
도 27은 기계적 계수. 다양한 다공성에 대한 계층적 강유전성 복합재의 변형-응력 곡선이다.
도 28은 계층적 마찰전기 센서의 구조 의존적 음향 감지 기능을 설명하기 위한 도면이다. 80-10000 Hz 범위의 사운드 주파수에 대해 출력 전압(A-C)과 서로 다른 두께 (A, D)를 갖는 계층적 TES의 FET 스펙트럼(D-F), 다공성 (B, E) 및 센서 영역 (C, F).
도 29는 마찰전기 센서의 두께와 크기에 따른 실험적 및 이론적 공진 주파수를 보여주는 도면으로서, 복합재의 (A) 두께 및 (B) 면적의 함수로서 계층적 TES의 실험적 및 이론적 공진 주파수를 보여주는 도면이다.
도 30은 높은 신호 대 잡음비 및 주파수 선택성을 가진 이전에 보고된 음향 센서에 대한 표이다.
도 31은 다중 채널 마찰전기 센서 어레이의 잡음 독립 음향 감지 기능을 설명하기 위한 도면이다. (A) 소음 환경에서 상용 마이크 및 다중 채널 TES 어레이의 음향 감지 기능을 측정하기 위한 실험 설정의 개략도이고, (B) 노이즈 독립 음향 센서에 대한 다중 채널 TES 어레이의 사진이고, (C) 원본 사운드 "주파수 선택 음향 센서"(위) 및 다중 노이즈 사운드 (Beethoven, Symphony No. 5) (아래)의 STFT 이미지이고, (D) 단일 주파수 잡음 (중간) 및 다중 잡음 (하단)이 있는 잡음 (상단)이 없는 상용 마이크를 사용하여 녹음된 음향 파형의 STFT 결과를 보여주는 도면이고, (E) 단일 주파수 잡음 (중간) 및 다중 잡음 (하단)이 있는 잡음 (상단)이 없는 다중 채널 TES 어레이를 사용하여 녹음된 음향 파형의 STFT 결과를 보여주는 도면이고, (F) 200Hz의 잡음 환경에서 상용 마이크와 다중 채널 TES의 채널 # 1의 음향 감지 기능의 혼돈 행렬을 보여주는 도면으로 혼돈 행렬의 행은 예측된 클래스를 나타내고 열은 테스트 데이터가 예측된 클래스와 일치하는지 여부를 식별하기 위한 실제 클래스를 나타낸다. 첫 번째 및 두 번째 열은 각각 음향 파형이 있거나 없는 테스트 데이터의 분류 사례이다. 대각선 셀 (녹색)은 예측된 클래스와 실제 클래스 사이의 정확한 사례를 나타낸다. (G) 다양한 주파수 잡음에 대한 상용 마이크와 다중 채널 계층적 TES의 음향 감지 정확도를 보여주는 도면이다.
도 32는 고주파 소음 환경에서의 마찰전기 센서 성능을 설명하기 위한 도면으로서, 2000Hz의 단일 고주파 주변 잡음에서 상용 마이크 (A) 및 다중 채널 TES 어레이 (B)에 의해 녹음된 음향 파형의 전압 및 단시간 푸리에 변환 (STFT) 분석을 보여주는 도면이다.
도 33은 채널 #2에서 #4의 머신 러닝 결과. 200Hz의 잡음 환경에서 상용 마이크와 다중 채널 TES의 채널 # 2, # 3 및 # 4의 음향 감지 기능의 혼돈 행렬을 보여주는 도면이다.
도 34는 동적 휴먼-머신 인터페이스를 위한 계층적 마찰전기 센서의 애플리케이션을 설명하기 위한 도면이다. (A) 로봇 손의 텍스처 인식 및 원격 제어를 가능하게하는 휴먼-머신 인터페이스 애플리케이션용 스마트 글러브의 개략도로서, 삽입된 그림은 센서, 캡슐화 레이어 및 접착 테이프가 있는 각 픽셀 구성을 보여준다. (B) 1.5, 1.25, 1 및 0.75 mm의 다른 라인 패턴 폭을 가진 대상 표면 텍스처의 광학 이미지이고, (C) 표면 텍스처를 스캔하여 생성된 출력 전류의 STFT를 보여주는 도면이고, (D) ANN(Artificial Neural Network)은 다양한 텍스처와 표면 거칠기를 인식함을 설명하기 위한 도면이고, (E) HMI 애플리케이션의 무선 네트워크 시스템에서 제어 블록 다이어그램과 전자 회로를 보여주는 도면이고, (F) 벤딩 각도의 함수로서 스마트 글러브에서 계층적 TES의 출력 전압을 보여주는 도면이고, (G) 단일 픽셀 스마트 글러브의 다양한 굽힘 동작을 사용한 로봇 손의 동작 제어 사진이고, (H) 다중 픽셀 스마트 글러브를 사용한 로봇 손의 동작 제어 사진이고, (I) 사운드 구동 HMI 애플리케이션의 사진이고, (J) 분리된 작업 범위 내에서 주파수 수집을 사용한 로봇 손의 동작 제어 시연을 보여주는 도면이다.
도 35는 텍스처 인식 실험 설정을 보여주는 도면으로서, (A) 텍스처 인식을 위한 실험 설정의 사진이고, (B) 지문과 유사한 패턴을 가진 증폭 층의 광학 이미지이다.
도 36은 간격이 다른 라인 패턴 표면의 텍스처 인식 결과를 보여주는 도면으로서, (A) 출력 전류 및 (B) 라인 간격이 다른 라인 패턴 표면의 텍스처 인식을 위한 계층적 TES의 고속 푸리에 변환 (FFT) 결과를 보여주는 도면이다.
도 37은 스캔 속도가 다른 텍스처 인식 결과를 보여주는 도면으로서, (A) 다양한 스캔 속도에서 텍스처 인식을 위한 계층 적 TES의 출력 전류를 보여주는 도면이고, (B) 고속 푸리에 변환 (FFT) 결과 및 (C) 서로 다른 스캐닝 속도로 표면 텍스처를 스캔하여 출력 전류의 단시간 푸리에 변환 (STFT) 결과를 보여주는 도면이다.
도 38은 표면 텍스처에 따른 스캔 결과를 보여주는 도면으로서, (A) 시간에 따른 출력 전류 및 (B) 표면 텍스쳐에 따른 주요 주파수를 보여주는 도면이다.
도 39는 HMI 실험 설정을 설명하기 위한 도면으로서, (A) 휴먼-머신 인터페이스 실험 설정의 사진이고, (B) 로봇 손 제어를 위한 신호 처리를 설명하기 위한 도면이다.
도 40은 강유전성 복합재의 내부 분극을 설명하기 위한 도면이다.
도 41은 공진 주파수의 시뮬레이션을 위한 구조 모델링을 설명하기 위한 도면이다.
도 42는 공진 주파수의 시뮬레이션을 위한 구조적 조건에 대한 표이다.
도 43은 무선으로 제어되는 로봇 손을 위한 전자 회로 및 임베디드 시스템 아키텍쳐에 대한 제어 플로우 챠트 및 기능에 대한 도면이다.
이하 도면을 참조하여 본 발명에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 동적 인터페이스 애플리케이션을 위해 계층적으로 설계된 강유전성 복합재를 설명하기 위한 도면이다. (A) 매크로돔, 미세 기공 및 나노 입자의 계층 구조를 이용하는 마찰 전기 센서의 개략도이고, (B) TES의 압력 감도에 대한 계층적 강유전성 복합재의 각 구조 구성 요소의 종속성의 개략도이고, (C) 계층적 강유전성 복합재의 구조 설계에 따른 TES의 주파수 선택성을 보여주는 그래프이고, (D) 잡음 독립 음성 인식, 텍스처 인식, 동적 동작 감지 및 로봇 손을 사용한 인터페이싱을 포함한 다양한 동적 인터페이싱 장치에서 TES의 애플리케이션을 보여주는 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 마찰전기 센서(100)는 나노 입자(11)와, 매크로돔(12)과; 미세 기공(13)을 구비하고, 상기 나노 입자(11)가 매크로돔(12) 및/또는 미세 기공(13)에 산재되어 있는 계층적 강유전성 복합재(10)를 포함한다.
도 1(A)를 참조하면, 계층적 강유전성 복합재(10)는 나노 입자(NP)(11)가 산재되어 있는 표면 매크로돔(MD)(12)과 내부 미세 기공(MP)(13) 구조로 구성된다. 미세 기공(13)은 계층적 강유전 복합재(10)의 표면 및 매크로돔(12)의 표면에 분포되어 있다. 도 1(B)를 참조하면, 압력을 가할 때, 계층적 강유전성 복합재의 점진(10)적인 변형은 외부 압력이 가해질 때 넓은 동적 압력 범위에 걸쳐 선형 전기 출력을 발생시킨다. 계층 구조에서 표면 MD(12) 구조는 접촉 영역에서 더 큰 변화를 제공하여 저압 범위 내에서 감도를 증가시킨다. 내부 MP(13) 구조의 높은 변형성은 감도의 빠른 포화 상태를 방지한다. 이것은 감지 가능한 압력을 넓은 범위로 확장한다. 또한 MP(13) 구조의 NP(11)는 필름의 유전적 특성과 기계적 변형 하에서 국부적 응력을 증가시켜 광범위한 압력 범위에서 압력 감도를 향상시킨다. 도 1(C)를 참조하면, 강유전성 복합재(10)의 밀도 및 기계적 계수에 영향을 미치는 계층 구조의 다공성 및 기공 크기는 쉽게 제어할 수 있어 능동 주파수 선택성이 생성된다. 또한 강유전성 복합재(10)의 두께 및 면적과 같은 변조 폼 팩터는 가청 주파수 범위를 포괄하는 주파수 선택성의 동적 범위(145-9000Hz)를 크게 증가시킨다. 도 1(D)를 참조하면 계층적 강유전성 복합재를 적용하여 잡음을 제거하고 고정밀 음성 인식 장치를 제작할 수 있는 다양한 공진 주파수를 가진 다중 채널 음향 센서 어레이를 보여준다. 본 발명에 따른 주파수 선택적 음향 센서에 대해서는 후술한다.
도 2는 계층적 구조를 갖는 강유전성 복합재의 제조 공정을 설명하기 위한 도면이다. (A) 계층적 구조를 가진 강유전성 복합재의 전체 제조 공정의 개략도로서, 매크로돔 표면을 가진 강유전성 복합재는 마이크로 몰딩에 의해 제작되고 미세 기공에서 나노 입자를 갖는 내부 계층적 구조는 용매 교환 공정을 통해 생성됨을 보여주는 도면이고, (B) 습한 조건에서 저장하기 위한 강유전성 복합재의 내부 기공 형성 메커니즘을 보여주는 도면이다.
도 3은 돔 크기에 따른 계층 구조의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지로서 서로 다른 크기의 표면 돔 패턴 (직경 (D) : 80 μm, 120 μm, 150 μm; 직경/피치 비율 = 0.66)을 가진 계층적 강유전성 복합재의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지이다.
도 4는 용매에 따른 계층적 구조의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지로서 서로 다른 용매 (DMSO, DMF, ACN 및 MEK)에 의해 제어되는 서로 다른 크기의 내부 미세 기공이 있는 계층적 강유전성 복합물의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지이다.
도 5는 강유전성 복합재의 다공성 조성에 따라 용매 의존성을 보여주는 도면이다. (A) 다른 용매에 따라 계층적 복합재의 기공 크기를 보여주는 도면이고, (B) 다른 용매에 따른 계층적 복합재의 다공성을 보여주는 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 마찰전기 센서의 제조방법은 계층적 강유전성 복합재(10)의 제조공정을 포함하는 데 계층적 강유전성 복합재(10)의 제조 공정은 마이크로몰딩 및 용매 교환 공정으로서, 폴리비닐리덴 트리플루오로에틸렌(PVDF-TrFE) / 바륨 티타 네이트 NP (BTNP) 용액을 0.66의 일정한 직경 / 피치 비율에 대해 80, 120 및 150 μm 의 다른 직경을 갖는 돔 패턴 실리콘 몰드에 주조하여 제작되는 표면 매크로돔 제작 공정과; 용매 교환 과정 중 용매와 비용매 성분 간의 상 분리로 인해 내부 미세 기공을 형성하는 공정과; 미세 기공의 내벽의 수분 증발 후 나노 입자가 산재되는 공정을 포함한다.
도 2를 참조하면 고감도 및 선형 응답을 갖는 마찰전기 센서를 위해 마이크로몰딩 및 용매 교환 공정을 통해 MD/MP/NP 구조를 가진 계층적 강유전성 복합재(10)를 준비했다. 도 3을 참조하면 표면 MD(12) 구조는 폴리비닐리덴 트리플루오로에틸렌(PVDF-TrFE) / 바륨 티타 네이트 NP (BTNP) 용액을 0.66의 일정한 직경 / 피치 비율에 대해 80, 120 및 150 μm 의 다른 직경을 갖는 돔 패턴 실리콘 몰드에 주조하여 제작되었다. 도 2를 참조하면 PVDF-TrFE/BTNP 복합재 내의 MP는 용매 교환 과정 중 용매와 비용매 성분 간의 상 분리로 인해 형성되었다. 복합 용액이 습한 조건에 노출되면 용매 증발 중에 물방울이 표면에 응축되어 복합 폴리머 용액에 흡수된다. 이후 건조 중에 내부 미세 기공(13)이 불수용성 폴리머 복합 매트릭스 내에서 형성된다. 미세 기공(13)의 내벽은 수분 증발 후 친수성 BTNP가 산재되어 있다. 이 제조 공정에서 용매의 용해도와 증발율에 따라 결정되는 응고 시간을 이용하여 다공성과 기공 크기를 쉽게 조정할 수 있다. 고형화 시간이 증가함에 따라 내부 미세 기공(13)이 합쳐져 기공 크기가 커지고 다공성이 커진다. 도 4를 참조하면 필요에 따라 다공성 구조를 조정하기 위해 디메틸 설폭사이드(DMSO), 디메틸포름아미드(DMF), 아세토니트릴(ACN) 및 메틸 에틸 케톤(MEK)을 포함한 다양한 극성 용매를 사용했다. 도 5(A)를 참조하면 기공 크기는 극성 용매 (DMSO> DMF> ACN> MEK)의 용해도에 따라 14, 10, 8에서 2.5 μm로 감소한다. 도 5(B)를 참조하면 기공 크기가 감소하면 다공성은 80, 70, 40에서 20 %로 감소한다.
도 6은 마찰전기 센서의 작동 메커니즘을 설명하기 위한 도면으로서 기계적 압력 하에서 마찰 전기 센서의 작동 메커니즘 개략도이다.
도 7은 어닐링 온도가 강유전성에 미치는 영향을 보여주는 도면이다. (A) 강유전체 특성에 대한 어닐링 온도의 영향을 비교하기위한 센서 구조의 개략도이고, (B) 70 kPa의 부하 압력 하에서 서로 다른 어닐링 온도에서 처리된 강유전성 복합재의 압전 출력 전류를 보여주는 도면이다.
도 8은 전극 구성의 최적화를 설명하기 위한 도면으로서 다른 구성의 상대 전극에 대한 계층 구조 TES의 마찰 전기 출력 전류를 보여주는 도면이다.
도 6을 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따르면 마찰전기 센서(100)는 계층적 강유전성 복합재(10)로 이루어진 음극 마찰전기 레이어(110)와, 알루미늄 코팅된 상대 전극으로 이루어진 양극 마찰전기 레이어(120)를 포함한다. 마찰전기 센서(100)의 하단에 위치하는 양극 마찰전기 레이어(120)의 상단에 음극 마찰전기 레이어(110)가 적층된 구조이다.
또한, 마찰전기 센서(100)를 구성하기 위해, Au 전극(111)을 열 증착에 의해 강유전성 복합재(10)의 상단에 코팅했다. 표면 전하가 양전하인 알루미늄(Al) 기반 상대 전극은 ~100nm 두께의 PET 기판 위에 열 증착에 의해 제작되었다. 양전하와 음전하를 띤 두 필름이 서로 마주보고 이웃한 필름을 고정하기 위해 양쪽 끝에 폴리이미드(PI) 테이프를 이용해 부착했다. 실시예에 따라 음극 마찰전기 레이어(110)와 양극 마찰전기 레이어(120) 사이에는 접착 레이어(112)가 구비되어 있다. 또한, 실시예에 따라 마찰전기 센서(100) 하단에 캡슐화 레이어(PI 테이프)와 신축성 접착 레이어(3M VHB 테이프)를 추가해 반복적인 사용 시 손상을 줄이도록 할 수 있다. 마찰전기 센서(100)는 플렉시블한 성질을 가지며, 마찰 전하가 반대인 이러한 표면 사이의 마찰 대전 및 정전기 유도를 통해 마찰전기 센서(100)는 기계적 압력에 반응하여 자발적인 전력을 발생시켜 자체 전원 동력 센서를 생성할 수 있다. 마찰전기 센서(100)의 성능은 강유전성 물질의 표면 전하 밀도를 기반으로 한다. 표면 전하 밀도는 마찰 대전을 통해 표면 분극과 결합하는 강유전성 분극에 비례한다. 따라서, 도 7을 참조하면 압전 출력 전류는 강유전성 PVDF-TrFE/BTNP 복합재의 결정 β-상을 최적화하기 위해 어닐링 온도에 기초하여 측정되었다. 100°C의 어닐링 온도 이상에서 마찰전기 센서(100)는 압전 출력이 크게 증가한다. 이것은 강유전성 PVDF-TrFE / BTNP 복합재의 결정질 β-상이 PVDF-TrFE (
100°C)의 퀴리 온도 근처에서 고도로 향상되었음을 나타낸다. 카운터 마찰전기 전극이 최적화되어 있으며, 얇은(50μm) Al-PET 전극이 최고의 마찰전기 센서 성능을 달성하기 위해 사용된다. 인듐 주석 산화물-폴리에틸렌 테레프탈레이트(ITO-PET) 전극과 비교하여, Al-PET 전극은 마찰전기 시리즈에서 ITO보다 상대적으로 더 큰 Al의 양극 마찰 전기로 인해 향상된 마찰 전류를 나타낸다. 또한 얇은(50μm) Al-PET 전극은 두꺼운(200μm) Al-PEN 및 Al-PET 전극보다 더 큰 마찰전기 센서 성능을 제공한다. 이는 기계적 압력 하에서 얇은 PET 기판의 상대적으로 낮은 계수의 높은 변형성에 의해 유도되는 더 큰 마찰 대전 영역 때문이다.
도 9는 계층적 마찰전기 센서의 구조적 구성 요소와 다공성에 따른 압력 감도 및 선형성을 설명하기 위한 도면이다. (A) 강유전성 복합재의 다양한 구조에 기반한 TES의 압력 감도 비교(다공도 (P) = 70 %)를 보여주는 도면이고, (B) 서로 다른 다공성에 따라 계층적으로 구조화 된 TES의 압력 감도 비교를 보여주는 도면이고, (C) 구조가 다른 강유전성 복합재와 70kPa 적용 압력 하에서 다공성이 다른 계층적으로 구조화된 복합재의 응력 유도 분극에 대한 FEA 기반 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면이고, (D, E) 강유전성 복합재 (D)의 다른 구조와 계층적으로 구조화 된 복합재 (E)의 다른 기공율을 기반으로 압전 및 마찰 분극과 결합된 강유전성 분극의 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면이다.
도 10은 캐패시턴스에 대한 유한 요소 분석(FEA) 기반 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면으로서 FEA는 구조가 다른 (A) 강유전성 복합 재료와 (B) 다공성이 다른 계층적 PVDF-TrFE/BTNP 복합재의 커패시턴스에 대한 결과이다.
도 11은 마찰전기 센서 성능에 대한 BTNP 농도의 영향을 보여주는 도면으로서, BT 농도가 서로 다른 평면 PVDF-TrFE / BTNP 복합재의 압력 의존 마찰 전기 출력 전류를 보여주는 도면이다.
도 12는 다공성 복합재 두께가 마찰전기 센서 성능에 미치는 영향을 보여주는 도면으로서, 두께가 서로 다른 다공성 PVDF-TrFE / BTNP 복합재에 대한 압력 의존 마찰 전기 출력 전류를 보여주는 도면이다.
도 13은 다양한 크기의 매크로돔 표면에 대한 평면 PVDF-TrFE / BTNP 복합재의 압력 의존 마찰 전기 출력 전류를 보여주는 도면이다.
도 14는 강유전성 특성에 대한 스페이서 효과로서 다양한 구조에 기반한 TES의 성능에 대한 스페이서 효과를 보여주는 도면이다. (A) 계층 구조, (B) 단일 다공성 구조 및 (C) 단일 평면 구조
도 15는 서로 다른 용매를 사용하여 제작된 평면 구조의 강유전성 복합재의 X-선 회절 분석을 보여주는 도면으로 확대된 그래프는 용매에 따른 PVDF-TrFE 폴리머의 결정도를 보여주는 도면이다. β 상 피크의 최대 절반 폭 (FWHM) 값은 폴리머의 결정도와 밀접한 관련이 있으며, 여기서 FWHM 값이 작을수록 더 높은 결정도에 해당한다.
도 16은 다른 용매를 사용하여 제작된 평면 구조의 강유전성 복합재의 압전 전류를 보여주는 도면이다.
도 17은 다양한 크기의 매크로돔 표면에 대한 계층적 마찰전기 센서의 압력 의존적 전류를 보여주는 도면이다.
도 18은 (A) 강유전성 복합재의 구조적 구성 요소 및 (B) 계층 구조의 다공성에 따른 TES의 압력 의존적 출력 전압을 보여주는 도면이다.
도 19는 계층적 마찰전기 센서의 전력 밀도를 보여주는 도면으로서, (A) 부하 저항에 따른 계층적 TES의 압력 유도 출력 전류 밀도 및 전압을 보여주는 도면이고, (B) 부하 저항에 따른 계층적 TES의 전력 밀도를 보여주는 도면이다.
도 20은 고분자 재료에 기반한 자체 전원 센서에 대한 표이다.
도 21은 유한 요소 분석 (FEA) 기반 응력 분포 결과를 보여주는 도면으로서, (A, B) 구조가 서로 다른 강유전성 복합재 (A) 및 다공성이 다른 계층적 구조 복합재 (B)의 압력 유발 최대 응력값에 대한 유한 요소 분석 (FEA) 기반 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면이고, (C) 구조가 서로 다른 강유전성 복합재의 응력 분포와 다공성이 서로 다른 계층 구조 복합재의 응력 분포에 대한 시뮬레이션 결과(적용 압력 : 70kPa)를 보여주는 도면이다.
도 22는 강유전성 복합재의 압력 의존 전하 밀도를 보여주는 도면으로서, (A) 전하 밀도에 대한 재료 구성 및 구조 설계의 의존성을 보여주는 도면이고, (B) 전하 밀도에 대한 계층적 구조의 다공성 의존성을 보여주는 도면이다.
도 23은 구조 의존적 강유전성 분극의 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면으로서, (A) 압력의 함수로서 서로 다른 구조를 가진 강유전성 복합재의 시뮬레이션 된 압전 분극을 보여주는 도면이고, (B) 압력의 함수로서 서로 다른 구조를 가진 강유전성 복합재의 시뮬레이션 된 마찰 분극을 보여주는 도면이고, (C) 70kPa 기계적 압력 하에서 서로 다른 구조를 가진 강유전성 복합재의 압전 분극 (왼쪽) 및 마찰 분극 (오른쪽)의 공간 분포를 보여주는 도면이다.
도 24는 다공성 의존 강유전성 분극의 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면으로서, (A) 압력의 함수로서 다공성이 서로 다른 계층적 강유전성 복합재의 시뮬레이션된 압전 분극을 보여주는 도면이고, (B) 압력의 함수로서 다공성이 서로 다른 계층적 강유전성 복합재의 시뮬레이션 된 마찰 분극을 보여주는 도면이고, (C) 70kPa 기계적 압력에서 서로 다른 다공성을 가진 계층적 강유전성 복합재의 압전 분극 (왼쪽) 및 마찰 분극 (오른쪽)의 공간 분포를 보여주는 도면이다.
강유전성 복합재(10)의 재료와 구조는 강유전성 복합재(10)의 응력 유도 분극 및 정전 용량에 영향을 미친다. 이는 마찰전기 센서(100)의 표면 전하 밀도 및 출력 성능에 영향을 미친다. BTNPs, MPs, MDs와 같은 다른 구조적 구성 요소를 가진 마찰전기 센서의 압력 민감도를 연구했다(도 9(A) 참조). 맨 PVDF-TrFE 필름과 비교하여 PVDF-TrFE/BTNP 복합 필름은 마찰 전기 출력 전류를 증가시키는 다른 기계적 모듈을 갖는 폴리머의 계면에서 응력 집중으로 인해 응력 유도 분극을 향상시킨다. 또한 BTNP의 높은 k-특성은 강유전성 복합재의 유전 분극 및 캐패시턴스를 향상시킨다(도 10A 참조). 이것은 표면 전하 밀도를 증가시켜 마찰 전기 출력 성능을 향상시킨다(자세한 내용은 부록 1 참조). 마찰 전류는 BTNP의 농도에 따라 3wt%까지 증가하지만, 3wt% 이상의 농도에서는 복합 필름의 강성 증가로 인한 줄어든 변형성 때문에 감소한다(도 11 참조). PVDF-TrFE/BTNP 복합재에 다공성 구조를 도입하면 표면 전하 밀도를 향상시키는 개선된 압축성(도 10A 참조)으로 인한 필름 커패시턴스의 더 큰 변화로 인해 평면 구조의 도입보다 출력 전류가 더 증가한다(부록 1 참조). 압축성은 다공성 필름의 두께에 따라 증가하여 출력 전류가 향상된다(도 12 참조). 또한 MP-NP 구조의 계면에서 국부적인 응력은 응력 유발 분극을 향상시킨다. 다른 평평한 표면에 비해, 표면 MD(12) 구조는 표면 접촉 면적의 더 큰 변화와 표면 MD(12) 구조의 접촉 지점의 집중된 응력으로 인해 저압 범위(<3kPa)에서 마찰 전류를 더(도 9A의 녹색 참조) 향상시킨다. MD(12) 크기의 증가는 표면 MD(12) 구조의 더 큰 변형성으로 인해 출력 전류를 개선하였다(도 13 참조). 따라서 점진적인 NP(11), MP(13) 및 MD(12) 구조의 이러한 구조적 기여로 인해, 계층 구조의 감도와 선형 응답이 넓은 압력 범위(~70kPa, 도 9A의 노란색 참조)에서 전기적 포화없이 크게 개선되었다. 또한 계층적으로 구조화된 복합재에서 반대 표면 사이의 충분한 간격 거리는 기존 마찰전기 센서(100)에 필요한 벌크 스페이서 없이도 고전력 생성을 가능하게 한다. 도 16에서 볼 수 있듯이 계층적 마찰전기 센서의 출력 성능은 평면 및 평면 다공성 구조를 가진 마찰전기 센서의 출력 성능과 반대로 스페이서의 두께에 반비례한다. 계층 구조에 기초한 스페이서가 없는 장치는 초박형 및 웨어러블 마찰전기 센서를 위한 설계를 제공한다.
계층적으로 구조화된 마찰전기 센서(100)의 압력 감도와 선형성은 강유전성 복합재의 다공성 및 기공 크기가 증가함에 따라 크게 증가하였다(도 9B 참조). 이것은 향상된 응력 유도 분극과 복합재의 더 높은 압축성으로 인한 커패시턴스의 더 큰 변화 때문이다. 또한 더 높은 쌍극자 모멘트 용매 사용으로 인한 강유전성 복합재의 증가된 결정화도와 잘 정렬된 쌍극자는 향상된 표면 전위를 유도하고, 압력 감도를 더욱 개선시킨다. 용매에 따른 결정도의 개선은 XRD 결과(도 17 참조)를 통해 관찰할 수 있으며, 이는 압전 전류를 향상시킨다(도 18 참조). 다공성이 높을수록 저압 영역에서 표면 접촉 면적이 점진적으로 증가하고 고압 영역에서 필름 커패시턴스가 일관되게 변화하여 압력 응답의 선형성이 증가하고 동적 압력 범위가 확장된다. MD(12) 구조의 크기가 증가함에 따라 저압 영역의 표면 접촉 면적이 감소하고 고압 영역의 MD 변형 범위가 증가한다. 이것은 넓은 압력 범위에 걸쳐 높은 선형 반응을 가능하게 하는 강유전성 복합재의 경사도 변형으로 이어진다(도 19 참조). 80%의 다공성을 가진 제안된 계층적 마찰전기 센서의 동적 압력 감도(36nA/ kPa, 1V/kPa) 및 광범위한 선형 응답(~70kPa)은 기존 폴리머 기반 마찰전기 센서의 것보다 상당히 높다(도 20)(4, 9, 24, 33-42). 일부 마찰전기 센서는 선형성 또는 감도 측면에서 뛰어난 성능을 보이지만, 기존 마찰전기 센서 중 어느 것도 우수한 선형성과 감도를 동시에 나타내지 않는다. 마찰전기 센서(100)의 압력 유도 출력 전압은 높은 감도와 선형성을 보여준다(도 21 참조). 최대 전력 밀도는 66.5μW/cm2이며 외부 부하 저항이 ~22MΩ 일 때 달성되었다(도 22 참조). 이는 다른 플렉시블 마찰전기 센서에 의해 달성된 전력 밀도 중 가장 높은 전력 밀도이다(도 20 참조).
계층적 구조의 응력 집중 효과와 응력 유도 분극과 마찰전기 센서 성능 간의 관계를 연구하기 위해, 구조 의존적 응력 분포와 그에 따른 복합재의 강유전성 분극에 대한 유한 요소 분석(FEA)을 수행하여 계층적 구조의 응력 집중 효과와 응력 유도 분극과 마찰전기 센서 성능 간의 관계를 연구하였다(부록 2 참조). 응력은 NP(11), MP(13) 및 MD(12) 구조(도 21 참조) 근처에 집중되어 있어 평면 구조(도 21A 참조)의 S-S 기울기(0.14)보다 계층적 MD/MP/NP 구조의 응력 변형(S-S) 기울기(2057)가 훨씬 높다. 또한, 응력 집중은 다공성과 함께 증가한다. S-S 기울기는 다공성이 20%에서 80%로 증가함에 따라 166에서 2314로 증가한다(도 21B 참조). 따라서 다공성이 80%인 계층적 MD/MP/NP 구조는 2314의 높은 S-S 기울기를 나타내며, 이는 평면 구조(기울기 0.14)의 응력 집중에 비해 16,528배 개선된 응력 집중도를 나타낸다. 도 9C는 응력 분포 결과(도 23 참조)와 실험적으로 측정된 전하 밀도값 (도 24 참조)에 기반한 시뮬레이션 된 복합재의 응력 유도 분극을 보여준다. 마찰 전기 표면 분극 (tribo-polarization)을 가진 기존 마찰전기 센서와 달리, 강유전성 복합재(10)를 기반으로 제안된 마찰전기 센서(100)는 마찰 분극과 함께 복합재 내부에서 압전 분극을 나타낸다(자세한 내용은 부록 3에 있음). 높은 압전 및 유전 계수를 가진 BTNP의 도입은 PVDF-TrFE/BTNP 복합재의 압전 및 유전 특성을 동시에 개선한다. 이는 압전 및 마찰 분극을 모두 향상시켜(빨간색, 도 23A 및 23B 참조) 평면 PVDF-TrFE 필름(빨간색, 도 9D)의 분극보다 더 높은 분극을 발생시킨다. 마찰 분극에 의한 압력 반응은 저압 범위에서 빠르게 포화된다. 그러나 폴리머 매트릭스와 BTNP 사이의 계면에 집중된 응력으로 인해 향상된 압전 분극은 고압 영역에서 압력 감도를 개선한다. 큰 표면적과 높은 압축성을 가진 MP(13) 구조는 마찰 분극을 증가시키는 표면 전하 밀도를 개선한다. 또한, 기공, PVDF-TrFE 폴리머 및 BTNP(파란색, 도 23A 참조) (파란색, 도 9D 참조)의 계면에서의 응력 집중으로 인해 다공성 구조의 압전 분극이 증가한다. 또한, 큰 표면적을 가진 MD(12) 표면 구조는 저압 범위에서 압전 분극보다 마찰 분극을 더 향상시킨다. 도 9D에서 시뮬레이션된 총 분극 값은 도 9A의 실험 결과와 일치하며, MD(12), MP(13) 및 NP(11) 구조가 각각 저압, 중압 및 고압 영역에서 압력 감도를 향상 시킨다는 것을 나타낸다. 다공성의 추가 증가는 표면 접촉 면적을 증가시킴으로써 국부 응력 및 마찰 분극 부위를 증가시켜 압전 분극을 크게 증가시킨다(도 24 참조). 특히, 기계적 응력에 대한 선형 응답을 갖는 압전 분극이 마찰 분극보다 더 우세하여 복합재의 총 분극이 선형으로 증가한다(도 9E 참조). 다공성에 따른 강유전성 분극의 시뮬레이션 결과는 도 9B의 실험 결과와 일치하며 응력 유도 분극이 마찰전기 센서의 선형성과 감도에 크게 영향을 미친다는 것을 나타낸다.
도 25는 계층적 마찰전기 센서의 음향 감지 기능 및 주파수 선택성을 설명하기 위한 도면이다. (A) 음향 감지 기능을 측정하기 위한 실험 설정의 사진으로 TES와 스피커 사이의 거리는 5cm이다. 삽입된 내용은 공진 주파수를 조정하기 위한 가변 매개 변수를 보여준다. (B) 음압의 함수로서 상용 마이크 및 계층적 TES의 출력 전압을 보여주는 도면이고, (C) 음압의 함수로서 상용 마이크 및 계층적 TES의 SNR (사운드 주파수 = 100Hz)을 보여주는 도면이고, (D) 0.5 Pa의 압력 강도를 가진 음원에 대해 ~70%의 다공성 및 500 μm 두께의 계층적 TES의 주파수 종속 출력 전압을 보여주는 도면이고, (E-G) 다양한 두께, 다공성에 대한 계층적 TES의 음향 감지 기능, 그리고 80 ~ 10000Hz 사이의 다중 주파수를 가진 음원에 대한 계층적 복합재의 면적을 설명하기 위한 도면으로서, (E) 계층적 복합재료의 두께의 함수로서 공진 주파수(다공도: 70%)를 보여주는 도면이고, (F) 계층적 복합재의 다공성의 함수로서 공진 주파수를 보여주는 도면이고, (G) 계층적 복합재의 면적의 함수로서 공진 주파수(다공도: 20%)를 보여주는 도면이다. (H) 다른 기계적 계수에 대한 강유전성 복합재의 변위의 FEA 기반 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면이고, (I) 다공성의 함수로서 계층적 TES의 실험적 및 이론적 공진 주파수를 보여주는 도면이고, (J) 제안된 계층적 TES의 조정 가능한 주파수 범위와 기존 주파수 조정 가능한 음향 센서 간의 비교를 보여주는 도면이다.
도 26은 상용 마이크와 계층적 마찰전기 센서 사이의 음향 감지 성능 비교를 설명하기 위한 도면으로서 (A) 음압 수준의 함수로서 상용 마이크 및 계층적 TES의 신호 대 잡음비(SNR)를 보여주는 도면이고, (B) 80 ~ 20000 Hz의 주파수 범위에서 계층적 TES의 음향 감도를 보여주는 도면이다.
도 27은 기계적 계수. 다양한 다공성에 대한 계층적 강유전성 복합재의 변형-응력 곡선이다.
도 28은 계층적 마찰전기 센서의 구조 의존적 음향 감지 기능을 설명하기 위한 도면이다. 80-10000 Hz 범위의 사운드 주파수에 대해 출력 전압(A-C)과 서로 다른 두께 (A, D)를 갖는 계층적 TES의 FET 스펙트럼(D-F), 다공성 (B, E) 및 센서 영역 (C, F).
도 29는 마찰전기 센서의 두께와 크기에 따른 실험적 및 이론적 공진 주파수를 보여주는 도면으로서, 복합재의 (A) 두께 및 (B) 면적의 함수로서 계층적 TES의 실험적 및 이론적 공진 주파수를 보여주는 도면이다.
도 30은 높은 신호 대 잡음비 및 주파수 선택성을 가진 이전에 보고된 음향 센서에 대한 표이다.
동적 힘 감지 기능이 우수한 제안된 자체 전원 공급 및 플렉시블 마찰전기 센서(100)는 웨어러블 음향 감지 장치로 사용할 수 있다. 제안된 계층적 마찰전기 센서(100)의 음향 감지 기능을 평가하기 위해, 사운드 컨트롤러에 의해 조정된 다양한 주파수 및 음압 레벨 (SPL)에서 음향 소리에 응답하는 마찰전기 센서의 출력 전압을 기록했다(도 25A 참조). 마찰전기 센서(100)의 음향 감도와 최소 감지 수준을 얻기 위해 100Hz의 일정한 주파수에서 다양한 SPL을 가진 음파를 사용했다. 동적 압력에 대한 매우 선형적인 응답을 갖는 제안된 계층적 마찰전기 센서(100)는 선형 전압 신호와 607mV/Pa의 고감도(S)로 음압을 기록할 수 있으며 이는 상용 마이크(582mV/Pa)와 비슷한 수준이다(도 25B 참조). 반대로 평면 구조 마찰전기 센서는 낮은 감도(~53.1mV/Pa)와 비선형 응답을 나타낸다. 제안된 마찰전기 센서(100)는 전체 음압 범위에서 상용 마이크의 SNR 값보다 높은 SNR 값[SNR = 10log (Voutput/Vnoise)]을 나타낸다(도 25C 및 도 26A 참조). 제안된 마찰전기 센서(100)에 의해 보여주는 가장 높은 SNR은 200Hz의 주파수에서 ~33dB이다(도 26B 참조).
마찰전기 센서(100)는 200Hz에서 특정 공진 주파수를 나타낸다(도 25D 참조). 이는 공진 주파수에 가까운 특정 소리를 증폭하고 고주파 노이즈 진동으로 인한 방해를 최소화하는 주파수 선택 음향 센서(1100)의 개발을 지원한다. 제안된 마찰전기 센서(100)의 공진 주파수의 조정가능성은 다음과 같이 공진 주파수에 대한 식으로 표현된다.
공진 주파수(Hz),
(1)
여기서 a, h, E, ν, γ 및 λ는 각각 길이, 두께, 탄성계수, 푸아송 비, 단위 면적당 질량 및 진동 모드의 함수로서 무차원 매개 변수이다. 이론적 계산과 실험적으로 측정된 기계적 계수에 대한 자세한 설명은 부록 4와 도 27에 각각 제공된다. 식 1은 공진 주파수가 다공성에 반비례하는 기계적 계수에 따라 증가함을 나타낸다. 또한 공진 주파수는 두께에 정비례하고 마찰전기 센서 길이(즉, 센서 영역)에 반비례한다. 이것은 실험 결과와 일치한다. 넓은 범위의 사운드 주파수(80-10000Hz)에 걸쳐 다양한 다공성, 두께 및 센서 크기(도 25A의 삽입 내용)를 갖는 마찰전기 센서(100)에 대해 기록된 파형(도 28A-C)과 고속 푸리에 변환(FFT) 결과(도 25E-G 및 도 S28D-F)를 분석했다. 공진 주파수가 약 600Hz인 비다공성 구조와 비교하여 다공성 복합재는 내부 다공성의 증가로 인한 필름 계수의 감소로 인해 200Hz로 공진 주파수의 적색 이동을 보인다(도 25F 참조). FEA 기반 시뮬레이션(도 25H 참조)은 공진 주파수의 이동이 기계적 계수에 따라 필름의 다른 변위에 기인한다는 것을 확인했다. 두께의 감소는 더 얇은 필름의 변위 증가로 인해 80% 다공도에서 공진 주파수를 195Hz에서 145Hz로 더 이동시킨다(도 25E 참조). 높은 공진 주파수를 갖는 20%의 다공성에 대해, 센서 크기를 줄이면 필름의 유효 계수 증가로 인한 필름 변위 감소로 인해 공진 주파수가 530Hz에서 9000Hz로 증가한다(도 25G 참조). 따라서 제안된 마찰전기 센서(100)의 공진 주파수는 각각 145-195Hz, 195-626Hz 및 530-9000Hz의 주파수 범위를 달성하기 위해 두께, 다공성 및 센서 크기를 변경하여 조정된다. 이는 식 1에서 계산된 주파수를 사용하여 결정된다(도 25I 및 도 29 참조).
제안된 마찰전기 센서(100)는 기존 음향 센서보다 크게 증가된 감도, 동적 범위 및 주파수 조정성을 나타낸다(도 30 참조)(6-8, 17, 19, 20, 22, 44-52). 제안된 마찰전기 센서(100)의 음향 감도(607mV/Pa), SNR(33dB) 및 상대 감도(56dB)는 압전 및 마찰 전기 특성을 기반으로한 기존 자체 전원 공급 음향 센서의 음향 감도, SNR 및 상대 감도보다 높다. 균열 기반 저항 센서(45) 및 마이크로홀 패턴 정전용량 센서(47)는 마찰전기 센서의 감도보다 높은 감도를 달성했다. 그러나, 사람의 목 표면에 직접 접촉하고 피부 진동을 측정하여 더 높은 감도를 얻었다. 제안된 마찰전기 센서(100)에 대한 조정 가능한 공진 주파수의 동적 대역폭 범위(145-9000 Hz)는 기존의 자체 전원 공급 주파수 선택 음향 센서의 대역폭보다 상당히 넓다(도 25J). 인간 음성(85-255Hz), 전화(300-3400Hz), 및 공공 소음(20-200Hz)의 주파수 범위는 고주파 영역(>10kHz)에서만 주파수 조정성을 갖는 무기 음향 센서와는 달리 실제 적용에 적합한 제안된 마찰전기 센서(100)의 조정 가능한 주파수 범위(145-9000Hz) 내에 있다.
도 31은 다중 채널 마찰전기 센서 어레이의 잡음 독립 음향 감지 기능을 설명하기 위한 도면이다. (A) 소음 환경에서 상용 마이크 및 다중 채널 TES 어레이의 음향 감지 기능을 측정하기 위한 실험 설정의 개략도이고, (B) 노이즈 독립 음향 센서에 대한 다중 채널 TES 어레이의 사진이고, (C) 원본 사운드 "주파수 선택 음향 센서"(위) 및 다중 노이즈 사운드 (Beethoven, Symphony No. 5) (아래)의 STFT 이미지이고, (D) 단일 주파수 잡음 (중간) 및 다중 잡음 (하단)이 있는 잡음 (상단)이 없는 상용 마이크를 사용하여 녹음된 음향 파형의 STFT 결과를 보여주는 도면이고, (E) 단일 주파수 잡음 (중간) 및 다중 잡음 (하단)이 있는 잡음 (상단)이 없는 다중 채널 TES 어레이를 사용하여 녹음된 음향 파형의 STFT 결과를 보여주는 도면이고, (F) 200Hz의 잡음 환경에서 상용 마이크와 다중 채널 TES의 채널 # 1의 음향 감지 기능의 혼돈 행렬을 보여주는 도면으로 혼돈 행렬의 행은 예측된 클래스를 나타내고 열은 테스트 데이터가 예측된 클래스와 일치하는지 여부를 식별하기 위한 실제 클래스를 나타낸다. 첫 번째 및 두 번째 열은 각각 음향 파형이 있거나 없는 테스트 데이터의 분류 사례이다. 대각선 셀 (녹색)은 예측된 클래스와 실제 클래스 사이의 정확한 사례를 나타낸다. (G) 다양한 주파수 잡음에 대한 상용 마이크와 다중 채널 계층적 TES의 음향 감지 정확도를 보여주는 도면이다.
도 32는 고주파 소음 환경에서의 마찰전기 센서 성능을 설명하기 위한 도면으로서, 2000Hz의 단일 고주파 주변 잡음에서 상용 마이크 (A) 및 다중 채널 TES 어레이 (B)에 의해 녹음된 음향 파형의 전압 및 단시간 푸리에 변환 (STFT) 분석을 보여주는 도면이다.
도 33은 채널 #2에서 #4의 머신 러닝 결과. 200Hz의 잡음 환경에서 상용 마이크와 다중 채널 TES의 채널 # 2, # 3 및 # 4의 음향 감지 기능의 혼돈 행렬을 보여주는 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 주파수 선택적 음향 센서(1100)는 서로 다른 공진 주파수를 갖는 다중 채널을 구비하는 복수의 계층적 강유전성 복합재(10)를 포함하는 마찰전기 센서(100)를 구비한다.
제안된 마찰전기 센서(100)의 조정 가능한 공진 주파수는 특정 주파수 노이즈의 간섭없이 목표 사운드를 정확하게 기록하는 다중 공진 주파수로 잡음 독립적이고 주파수 선택적인 다중 채널 음향 센서 어레이를 가능하게 한다. 다중 채널 음향 센서(1100)의 경우, 200Hz(채널 1, t: 500μum, p: 80%, a: 2.0 x 1.5cm²), 600Hz(채널 2, t: 100μum, p: 20%, a: 2.0 x 1.5cm²), 4500Hz(채널 3, p: 100μm²), 및 9000Hz(채널 4, t: 100μum, p: 20 %, a: 0.4 x 0.3 cm²)의 다른 공진 주파수를 갖는 4개의 음향 감지 채널은 플렉시블 PET 기판에 통합되어 있다(도 31A 및 31B 참조). 다중 채널 음향 센서(1100)의 잡음 독립적 음향 감지 기능을 연구하기 위해 모노 및 다중 주파수로 다양한 잡음에 대한 목표 음파를 기록하고(도 31C 참조) 다중 채널 음향 센서(1100)의 잡음 독립적 음향 감지 기능을 연구하기 위해 음파의 단시간 푸리에 변환(STFT)을 분석했다. 잡음 조건없이 상용 MIC는 원래 사운드의 STFT 결과와 일치하는 STFT 결과를 보여준다. 그러나 STFT 이미지는 노이즈 신호의 고조파 진동으로 인해 단일 주파수 노이즈 (200Hz)에 대해 크게 왜곡된다(도 31D 참조). 반대로, 노이즈 방해의 영향은 각 픽셀에 대한 하나의 특정 공진 주파수때문에 제안된 다중 채널 음향 센서(1100)에서 무시할 수 있다(도 31E 참조). 다중 채널 음향 센서(1100)의 채널 유효성은 2000Hz의 고주파 잡음으로 인한 간섭에 의해 상용 MIC의 유효성보다 덜 영향을 받는다(도 32 참조). 또한 다중 채널 음향 센서(1100)는 각 채널에 대해 서로 다른 STFT 이미지를 보여 주므로 공진 주파수 범위 근처의 소리 증폭에 의해 원하는 음향파를 선택적으로 감지할 수 있다. 제안된 다중 채널 음향 센서(1100)는 예를 들어 "베토벤 5번 교향곡"의 음원으로부터 여러 주파수의 잡음 조건 하에서 상용 MIC의 STFT 이미지보다 더 선명한 STFT 이미지를 보여준다"(도 31D와 31E의 하단 참조).
잡음 독립 음향 감지 기능의 정성적 비교를 위해, 머신 러닝 기법을 사용하여 음성 인식의 정확도를 평가했다. ANN에 의한 음성 인식은 데이터 수집, 특징 추출, 패턴 인식의 과정을 통해 수행된다. 마찰전기 센서(100)의 주요 기능으로 음성에 대한 주파수 및 진폭 응답뿐만 아니라 패턴 인식을 위해 얕은 피드 포워드 신경망을 선택했다. 상용 MIC 및 다중 채널 마찰전기 센서에 대한 음성 인식 결과의 혼돈 행렬은 도 31F 및 도 33에 나와 있다(ANN 기반 혼돈 행렬에 대한 자세한 설명은 부록 5에 포함되어 있다). 제안된 마찰전기 센서(100)는 200Hz 잡음 환경에서 상용 센서의 정확도 86.7%보다 99.2% 더 높은 정확도를 보여준다. 200Hz의 주파수 노이즈는 200Hz 이상의 공진 주파수를 가진 마찰전기 센서(100)의 다른 채널의 높은 정확도에 무시할 수 있는 영향을 미친다(도 33 참조). 제안된 마찰전기 센서는 상용 마이크로폰의 정확도보다 100Hz에서 8000Hz 범위의 단일 주파수 잡음 환경에서 음성 인식에 대해 더 높은 정확도를 보여준다. 또한 각 채널은 공진 주파수 잡음을 제외하고 다른 주파수 잡음에 대해 95% 이상의 정확도를 표시한다(도 31G 참조). 이 결과는 제안된 다중 채널 마찰전기 센서가 웨어러블 음성 인식 장치, 인공 와우 이식 및 HMI에 사용될 수 있음을 나타낸다.
도 34는 동적 휴먼-머신 인터페이스를 위한 계층적 마찰전기 센서의 애플리케이션을 설명하기 위한 도면이다. (A) 로봇 손의 텍스처 인식 및 원격 제어를 가능하게하는 휴먼-머신 인터페이스 애플리케이션용 스마트 글러브의 개략도로서, 삽입된 그림은 센서, 캡슐화 레이어 및 접착 테이프가 있는 각 픽셀 구성을 보여준다. (B) 1.5, 1.25, 1 및 0.75 mm의 다른 라인 패턴 폭을 가진 대상 표면 텍스처의 광학 이미지이고, (C) 표면 텍스처를 스캔하여 생성된 출력 전류의 STFT를 보여주는 도면이고, (D) ANN은 다양한 텍스처와 표면 거칠기를 인식함을 설명하기 위한 도면이고, (E) HMI 애플리케이션의 무선 네트워크 시스템에서 제어 블록 다이어그램과 전자 회로를 보여주는 도면이고, (F) 벤딩 각도의 함수로서 스마트 글러브에서 계층적 TES의 출력 전압을 보여주는 도면이고, (G) 단일 픽셀 스마트 글러브의 다양한 굽힘 동작을 사용한 로봇 손의 동작 제어 사진이고, (H) 다중 픽셀 스마트 글러브를 사용한 로봇 손의 동작 제어 사진이고, (I) 사운드 구동 HMI 애플리케이션의 사진이고, (J) 분리된 작업 범위 내에서 주파수 수집을 사용한 로봇 손의 동작 제어 시연을 보여주는 도면이다.
도 35는 텍스처 인식 실험 설정을 보여주는 도면으로서, (A) 텍스처 인식을 위한 실험 설정의 사진이고, (B) 지문과 유사한 패턴을 가진 증폭 층의 광학 이미지이다.
도 36은 간격이 다른 라인 패턴 표면의 텍스처 인식 결과를 보여주는 도면으로서, (A) 출력 전류 및 (B) 라인 간격이 다른 라인 패턴 표면의 텍스처 인식을 위한 계층적 TES의 고속 푸리에 변환 (FFT) 결과를 보여주는 도면이다.
도 37은 스캔 속도가 다른 텍스처 인식 결과를 보여주는 도면으로서, (A) 다양한 스캔 속도에서 텍스처 인식을 위한 계층 적 TES의 출력 전류를 보여주는 도면이고, (B) 고속 푸리에 변환 (FFT) 결과 및 (C) 서로 다른 스캐닝 속도로 표면 텍스처를 스캔하여 출력 전류의 단시간 푸리에 변환 (STFT) 결과를 보여주는 도면이다.
도 38은 표면 텍스처에 따른 스캔 결과를 보여주는 도면으로서, (A) 시간에 따른 출력 전류 및 (B) 표면 텍스쳐에 따른 주요 주파수를 보여주는 도면이다.
도 39는 HMI 실험 설정을 설명하기 위한 도면으로서, (A) 휴먼-머신 인터페이스 실험 설정의 사진이고, (B) 로봇 손 제어를 위한 신호 처리를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 햅틱 스마트 글러브(1200)는 손 형상의 글러브 몸체(1210)와 글러브 몸체(1210)의 각각의 손가락 끝 부위와 손가락 관절 부위에 각각 계층적 강유전성 복합재를 포함하는 마찰전기 센서(10)를 구비한다.
각각 표면 질감과 손가락 움직임을 감지하기 위해 손가락 끝과 관절에 마찰전기 센서(100)를 통합하여 스마트 글러브(1200)를 제작했다.(도 34A 참조) 실시예에 따라 마찰전기 센서(100)를 손 형상의 글러브 몸체(1210)의 설치하고자 하는 부위에 조여주어 햅틱 스마트 글러브(12000를 제작할 수 있다. 텍스처 인식 능력을 평가하기 위해, 제안된 마찰전기 센서(100)를 규칙적인 라인 패턴을 가진 3D 인쇄 대상 표면에 배치하고 스캐닝 속도와 마이크로 유닛 변위를 제어하는 홈-빌트 시스템을 사용하여 스캔했다(도 35A 참조). 특히, 인간의 손가락 끝에 지문으로 표면 질감 인식을 모방하고, 촉각 감지 신호를 증폭하기 위해 평행 융기(피치, 470μm; 너비, 163μm)가 있는 지문과 유사한 패턴이 마찰전기 센서에 구성되어 있다(도 35B). 마찰전기 센서(100)가 1500, 1250, 1000 및 750 μm의 일정한 간격으로 표면 텍스처를 스캔할 때(도 34B 참조), 주기적인 스파이크 피크가 생성된다(도 36 참조). 정규 스파이크 피크에서 얻은 FFT 스펙트럼은 스캐닝 속도에 따라 달라지는 기본 주파수를 나타낸다(도 37 참조). STFT 결과는 텍스처 패턴에 해당하는 공간 분포 이미지를 표시한다(도 34C 참조). 제안된 마찰전기 센서의 고정밀 텍스처 인식 기능은 머신 러닝 기술을 사용하여 다른 재질과 거칠기로 다양한 표면 텍스처를 분류할 수 있게 한다. ANN 훈련을 위해 표면 텍스처의 유형(예: 폴리에스터, 면, 나일론, 실크, 유리, 종이, 사포)에 해당하는 많은 양의 시간 종속 전류 데이터(도 38A 참조)를 수집했고 주파수 특징을 추출하기 위해 데이터를 FFT 스펙트럼으로 변환했다(도 38B 참조). 표면 질감의 서로 다른 거칠기와 규칙성에 기반한 세 가지 주파수 피크를 통해 다양한 재료의 명확한 분류를 가능하게 했다. 그 결과 분류 매트릭스는 제안된 학습 모델에 대해 92.7%의 높은 긍정 예측값을 나타냈으며, 이는 정교한 작업이 필요한 로봇 공학을 위한 간단한 플랫폼을 제공한다.
로봇 손의 다양한 동작을 원격으로 제어하기 위해 휴먼-머신 인터페이스를 위한 마찰전기 센서(100) 기반 스마트 글러브(1200)를 추가로 시연했다(도 39A 참조). 무선 플랫폼은 출력 신호를 조정하기 위한 아날로그 신호 컨디셔닝 회로가 있는 블루투스 기반 신호 송신기와 로봇 손을 제어하는 액추에이터와 연결된 무선 데이터 수신기로 구성되었다(도 34E 참조, 실험 설정에 대한 자세한 설명은 부록 6에 수록되어 있다). 제안된 마찰전기 센서(100)의 높은 감도와 선형성은 복잡한 신호 처리 및 작동 알고리즘없이 아바타 로봇 손의 다양한 동작을 정밀하게 제어할 수 있다. 도 34F를 참조하면 인간 손가락의 굽힘 정도가 30°에서 120°로 증가함에 따라 마찰 전기 출력 전압이 비례적으로 증가함을 보여준다. 출력 전압의 극성과 강도를 통해 로봇 손의 굴곡-신장 동작과 굽힘 정도를 정확하게 제어 할 수 있다(도 34G 참조 ).
도 34H를 참조하면 스마트 글러브(1200)를 사용한 로봇 손의 다양한 제스처의 실시간 조작을 보여준다. 로봇 손의 동작은 스마트 글러브(1200)의 다양한 동작을 사용하여 제어되어 휴머노이드 및 수술 로봇과 인공/가상 현실(AR/VR)을 포함한 다양한 애플리케이션에 큰 잠재력을 제공했다. 기존의 HMI는 주로 기계적 자극에 의해 구동된다. 그러나 주파수 선택 음향 감지 기능을 갖춘 제안된 마찰전기 센서(100)는 원격 제어 및 연속 실시간 조작을 위한 사운드 구동 HMI 장치를 가능하게 한다(도 34I 참조). 음향 사운드 구동 HMI의 경우, 네 가지 다른 음향 주파수 범위(100-300Hz, 300-500Hz, 500-700Hz, 700-900Hz)를 사용하여 다른 손가락을 잡는 동작으로 로봇 손을 작동한다. 도 32J에서 보듯이, 다양한 로봇 손 동작은 특정 입력 사운드주파수를 사용하여 무선으로 제어할 수 있다. 듀얼 모드 동적/정적 HMI 기능을 갖는 제안된 마찰전기 센서는 잡음 장애에서도 단일 기계적 신호에 기반한 기존의 글러브 기반 HMI 장치보다 다양한 장치와 로봇에 의한 복잡한 작업의 향상된 제어를 보여준다.
본 발명에 따르면 MD(12), MP(13) 및 세라믹 NP(11)로 구성된 계층 구조를 가진 강유전성 복합재(10)를 기반으로 매우 선형적이고 민감한 마찰전기 센서(100)를 제공한다. 계층적 기하학은 응력 유도 분극의 선형 구배를 제공하는 다른 모듈러스와 높은 변형성을 가진 이종 재료의 계면에서 응력 집중을 유도했다. 이는 광범위한 동적 압력 범위(0-70 kPa)에서 제안된 마찰전기 센서(100)의 고감도(36 nA/kPa)와 선형성(1V/kPa)을 촉진하였다. 음향파, 표면 질감 및 동적 움직임을 인식하는 데 사용되는 동적 인터페이스 장치에서 그것들을 사용하여 제안된 마찰전기 센서(100)의 기능을 시연했다. 계층적 마찰전기 센서(100)의 구조적 설계를 사용하는 마찰전기 센서(100)에 대한 공진 주파수의 손쉬운 조정성을 통해 넓은 주파수 범위(145-9000 Hz)에 걸쳐 높은 음향 선택성을 실현할 수 있다. 이는 소음 독립 음성 인식 장치의 경우 95% 이상의 높은 정확도로 이어진다. 또한 마찰전기 센서(100)의 높은 유연성과 선형 응답성은 표면의 미세한 질감과 로봇 손의 다양한 동작을 감지하고 구별하는 데 도움이 된다. 따라서 계층적 마찰전기 센서(100)는 동적 인터페이스 애플리케이션을 위한 차세대 센서로서 큰 잠재력을 보인다. 강유전성 복합재(10)를 기반으로 한 계층적 마찰전기 센서(100)의 기능은 휴머노이드 로봇, 웨어러블 장치, 생체 인식에서 기존 종래 센서와 마찰전기 센서의 적용을 개선하기 위한 견고한 플랫폼을 제공한다.
계층적 구조를 가진 강유전성 복합재(10)의 제작은 강유전성 복합 용액 제조를 위해 폴리(vinylidenefluoride-co-trifluoroethylene)(PVDF-TrFE)(70/30)분말(Piezotech, France)은 처음에 다양한 유기 용매(DMSO, DMF, ACN, MEK)에서 분산되었다. 분산 PVDF-TrFE 용액(15wt %)은 그 후 PVP 코팅된 BaTiO3 나노 입자(U.S. Research Nanomaterials, Inc., US)와 원하는 혼합 비율로 혼합되었다. 강유전성 복합재(10)의 매크로돔(12) 표면을 형성하기 위해, PVDF-TrFE/BT 용액을 다른 피처 크기(직경: 80, 120, 150 μm; 피치/직경: 1.5; 높이/직경: 0.5)로 실리콘 마스터 금형에 의해 복제한 마이크로 패턴의 PDMS 금형에 부었다. 주조된 용액은 미세 기공(13) 발생을 위해 진공 조건 하에서 12 시간 동안 물이 채워진 데시케이터에 저장되었다. 강유전성 복합재 용액을 건조시킨 후 건조된 필름을 다른 데시케이터로 옮겨 잔류 용매를 제거하였다. 복합재 필름은 PVDF-TrFE 폴리머를 결정화하기 위해 2시간 동안 100°C의 진공 오븐에서 최종적으로 어닐링되었다.
계층적 강유전성 구조의 구조와 형태는 전계 방출 SEM(S-4800, Hitachi,Japan)을 사용하여 특성화되었다. 유기 용매에 따라, 강유전성 복합재(10)의 결정도는 Cu Kα 방사선을 이용한 XRD 분광법(D8 ADVANCE, Bruker AXS, US)을 사용하여 분석하였고, 기계적 특성은 동적 기계 분석기(TXA-TM, Yeonjin Corp., South Korea)를 사용하여 분석했다.
마찰전기 센서(100)의 동적 감지 능력 평가에서 마찰전기 센서(100)의 압력 의존 전류와 전압은 각각 소스 미터(S-2400, Keithley, US)와 오실로스코프(DPO 2022B, Tetronix, US)를 사용하여 평가되었다. 동적 압력의 입력 신호의 주파수는 푸싱 테스터 (JIPT, JUNIL TECH, South Korea)를 사용하여 ~ 5Hz로 유지되었다. 음향 감지 기능을 평가하기 위해 마찰전기 센서(100)와 기준 마이크(40 PH, GRA)는 스피커에서 5cm 떨어진 스탠드에 배치되었다. 출력 전압은 고주파수 범위(80 ~ 20000Hz)에서 라우드스피커 테스트 오실레이터로 제어되는 음향 파형에 따라 측정되었다(SG-3428B, Sigma Electronic Technology Co., Ltd., South Korea). 마찰전기 센서(100)의 텍스처 인식 능력을 분석하기 위해 일정한 속도(1→5 mm/s)와 하중(10 g)에서 반복 변위를 위해 실험실에서 제작한 마이크로 스테이지 시스템(Micro Motion Technology, South Korea)을 사용한 후, 소스 미터로부터의 전기 출력을 측정하였다.
유한 요소 계산에서 구조 및 다공성이 다른 강유전성 복합재(10)의 응력 분포 및 응력 유도 분극에 대한 이론적 시뮬레이션은 COMSOL 5.4 Multiphysics을 사용하여 수행되었다. 마찰전기 센서(100)의 공진 주파수에 대한 구조적 효과의 FEA는 Abaqus를 사용하여 수행되었다. 다양한 다공성, 두께 및 면적에 대한 마찰전기 센서(100)의 공진 주파수는 외부 진동 하에서 필름의 진동 거동을 분석하여 수치적으로 계산되었다.
음성 및 텍스처 인식 분석의 경우, 디지털 데이터의 FFT 스펙트럼에서 세 개의 가장 강한 주파수와 총 진폭이 ANN에 공급하도록 선택되었다. 또한, 함수가 제한된 데이터 포인트 세트에 너무 가깝게 적합할 때 발생하는 과적합 모델링 오류를 방지하기 위해 최적화 프로세스가 적용되었다. 우리의 ANN 모델은 입력 레이어용 6개 노드, 은닉 레이어용 10개 노드, 출력 레이어용 2개 노드로 구성된다. 따라서, 적어도 120개의 샘플이 ANN을 교육하는데 사용된다.
부록 1. 표면 전하 밀도와 필름 캐패시턴스 사이의 관계
평행판 커패시터 모델에서, 표면 전하 밀도(σ)와 필름 커패시턴스(C) 사이의 관계는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
여기서 V, ε 및 ε 0 은 각각 인가 전압, 유전 상수 및 진공 유전율을 나타낸다. (29)
부록 2. 유한 요소 방법 (FEM) 기반 강유전성 분극 시뮬레이션
전압 및 분극 시뮬레이션: 유한 요소 방법 (FEM) 기반 시뮬레이션은 COMSOL Multiphysics를 사용하여 수행되었다. 압전 및 마찰 전기 시뮬레이션은 "압전 효과 (pze)"와 "정전기" 모듈을 조합하여 수행되었다. "압전 효과 (pze)"모듈에서, 응력 T와 장치에 가해진 힘 F 사이의 관계를 보여주는 선형 방정식 S2와 전기 변위 D와 고정 전하 밀도 
사이의 관계를 보여주는 푸아송 방정식 S3를 풀었다.
- 
, (S2)
구조적 영역과 전기적 영역의 결합은 재료 응력과 일정한 응력에서의 유전율 사이의 관계 또는 재료 변형률과 일정한 변형률에서의 유전율 간의 관계를 통해 표현될 수 있다.
방정식 S2와 S3은 응력 텐서 σ, 변형률 S, 전기 변위 D, 그리고 유전율 ε, 탄성 텐서 c 및 압전 결합 텐서 e 및 d를 이용한 전기장 E 사이의 관계를 보여주는 변형률-충전 형태 (방정식 S4, S5) 및 응력-충전 형태 (방정식 S6, S7)의 압전 방정식과 결합된다.
변형률-충전 형태: 압전 재료의 변형률-충전 형태는 다음과 같다.
여기서 재료 적합성 SE, 결합 특성 d 및 일정한 응력 εrT 에서의 상대 유전율은 재료 매개 변수를 나타낸다. 또한 ε0는 자유 공간의 유전율이다.
응력-충전 형태: 압전 재료의 응력-충전 형태는 다음과 같다.
여기서 재료 강성 CE, 결합 특성 e 및 일정한 변형률 εrS 에서의 상대 유전율은 재료 매개 변수를 나타낸다. 또한 "정전기" 모듈 아래 장치 상단과 하단 접촉면에 '표면 전하 밀도' 경계를 사용했다. 표면 전하 밀도의 실험값은 마찰 전기 전압을 평가하기 위해 각 경우에 사용되었다. 또한 전체 장치는 공기 매체에 배치되었다. 장치의 상단 가장자리에 압력이 가해졌다. 마지막으로 시뮬레이션의 출력 결과에서 출력 전압과 분극이 시뮬레이션의 출력 결과에서 얻어졌다.
캐패시턴스 시뮬레이션: 캐패시턴스는 '정전기학' 및 '정류 전류' 분석을 사용하여 시뮬레이션되었다. 주변 공기 영역 (r = 1.0, σ = 0 S/m) 도 프린징 필드를 설명하기 위해 모델링된다.
물리적 인터페이스는 다음과 같이 표현된다.
여기서 Je는 인가 전압(V = 1V)으로 인해 외부에서 생성된 전류 밀도이다. 전류 밀도, 경계 전류 소스, 주파수 및 전기적 변위 필드는 각각
, 
, 
(100-10 kHz), 및 D를 사용하여 표시하였다.
캐패시턴스 시뮬레이션으로부터 방정식을 풀어 계산한 어드미턴스에서 캐패시턴스를 도출했다.
부록 3. 강유전성 복합재의 분극에 관한 이론적 배경
마찰 전기 표면 분극 (tribo-polarization)과 함께 강유전성 복합재의 내부 분극 (piezo-polarization)은 도 40을 참조하면 강유전성 복합재와 상대 전극이 밀접하게 접촉하도록 설계된 TES에서 발생한다.
이론적으로 압전 유도 전하를 다음과 같이 표현할 수 있다.
여기서 A, σ33 및 d33은 각각 압전 재료의 면적, 수직으로 가해지는 응력 및 압전 전하 계수이다.
또한, 마찰 전기 유도 전하는 다음과 같이 표현할 수 있다.
여기서 A와 σq는 각각 접촉 표면의 면적과 접촉 대전으로 인한 표면 전하 밀도이다. 방정식 S8에서 압전 유도 전하는 기계적 응력에 비례한다. 방정식 S9에서 마찰 전기 유도 전하는 복합 전극과 상대 전극 사이의 표면 전하 밀도 및 접촉 면적의 변화에 비례한다. 표면 마이크로/나노 구조를 갖는 강유전성 복합재의 표면 전하 밀도는 인가되는 압력에 따라 크게 변화한다.이는 표면 구조에서 국부적인 응력으로 인한 표면 접촉 면적의 큰 변화로 인해 마찰 전기 유도 전하가 크게 증가하기 때문이다.
부록 4. 공진 주파수의 이론적 계산
공진 주파수의 실험값을 이론적 계산과 수치 해석의 값과 비교하였다. 다양한 매개 변수(두께, 다공성 및 면적)를 기반으로 공진 주파수의 수치 분석을 위해 ABAQUS를 사용했다. 도 41을 참조하면 돔 직경은 150 μm, 돔 패턴 피치 크기는 200 μm, 플레이트 두께는 80 μm이다. 또한, 실험으로부터의 경계 조건을 단일 플레이트의 양쪽 끝에 사용했다.
다음과 같이 가정했다:
1. 샘플은 평평하고 두께가 일정하다.
2. 샘플은 균질, 선형 탄성 및 등방성 물질로 구성되어 있다.
3. 샘플의 두께는 최소 측면 치수의 1/10 미만이다.
4. 샘플은 휨변형을 통해 변형된다. 변형이 두께보다 작다. 변형되는 동안 변형되지 않은 샘플의 중간 부분에서 직선으로 유지되고 중간 평면에서 정상으로 유지된다. 회전 관성 및 전단 변형은 무시된다.
5. 플레이트의 면내 하중은 0이다.
이러한 가정에 기초해 고유 주파수는
에 의해 주어진다.
여기서 a, b 및 h는 각각 샘플의 길이, 너비 및 두께이다.
또한, i는 수평축을 따라 모드 형상의 반파의 수, j는 수직축을 따라 모드 형상의 반파의 수, E는 탄성 계수, λ는 무차원 주파수 매개 변수이다. 경계 조건은 고정 된 가장자리, 자유 가장자리, 단순지지 된 가장자리를 사용하여 결정되며 γ는 각각 C, F, S 및 γ로 표시된 샘플의 단위 면적당 질량이다. 또한, λ는 구조적 치수, 푸아송의 비율 ν 및 경계 조건을 이용하여 결정되는 진동 모드의 함수이다. 도 42의 표와 같은 구조적 조건을 기반으로 22.063과 같은 λ 값을 얻었다.
정확한 수치 계산을 위해 유효 밀도와 유효 두께를 추가하여 돔 구조 효과를 설명했다.
여기서 ρe는 유효 밀도, Vplate는 판의 부피, Vdome은 돔의 부피, ρ는 샘플의 밀도이다.
여기서 te는 유효 두께, t는 샘플의 두께, α은 플레이트 면적에 대한 돔 면적의 비율, r은 돔의 반경이다.
부록 5. 인공신경망에 의한 혼돈 행렬
혼돈 행렬은 전체 데이터 세트의 분류를 나타낸다. 첫째, 대각선 셀은 올바르게 분류된 데이터를 나타낸다. 다른 셀은 잘못 분류된 데이터를 나타낸다. 혼돈 행렬의 행은 예측 클래스를 나타내고 열은 참 클래스를 나타낸다. 예를 들어, 그림 4F는 두 가지 분류의 혼돈 행렬을 보여준다. 네트워크는 200Hz 순수 노이즈 데이터와 200Hz 노이즈 오염 음향 신호 데이터를 사용하여 사전 훈련되었다.
왼쪽 혼돈 행렬은 상용 MIC에서 얻은 데이터 세트의 분류 결과를 보여준다. 상용 MIC에서 얻은 이 완전한 테스트 데이터 세트는 200Hz 노이즈 오염 음향 신호의 60 개 샘플과 200Hz 순수 노이즈 데이터의 60 개 샘플로 구성된다. 혼돈 행렬에서 볼 수 있듯이 200Hz 노이즈 오염 음향 신호의 54 개 샘플은 전체 데이터의 45%를 나타내는 것으로 정확하게 분류되고; 순수 노이즈 데이터의 50 개 샘플이 정확하게 분류되어 전체 데이터의 41.7%를 나타내고; 10 개의 순수 노이즈 데이터 샘플은 전체 데이터의 8.3%를 나타내는 200Hz 노이즈 오염 신호로 부정확하게 분류되며; 200Hz 노이즈 오염 음향 신호 데이터의 6 개 샘플은 전체 데이터의 5.0%를 나타내는 순수 노이즈 데이터로 부정확하게 분류된다. 따라서 200Hz 노이즈 오염 음향 신호의 64 개 샘플 중 84.4%가 정확하게 분류된다. 또한 56 개의 순수 노이즈 신호 샘플 중 89.3 %가 정확하게 분류된다. 결론적으로 혼돈 행렬은 86.7 %의 분류 정확도를 달성한다. TES의 경우 200Hz 노이즈 오염 음향 신호 중 59 개 샘플이 정확하게 분류되어 전체 데이터의 49.2 %를 나타낸다. 200Hz 노이즈 환경에 대한 상용 센서의 86.7% 분류 정확도와 비교하여 TES는 99.2%라는 상당히 높은 분류 정확도를 달성한다. 도 33에서 볼 수 있듯이, 공진 주파수가 200Hz 이상인 TES의 다른 채널은 200Hz 주파수 잡음의 영향을 덜 받고 약 100 %의 높은 정확도를 나타낸다. 채널 # 2의 경우 120 개 샘플 중 2 개가 잘못 분류되어 있다. (즉, 60 개 중 1 개) 채널 # 3의 경우 신호의 60 개 샘플 중 1 개가 잘못 분류되어 있다; 또한 2 개의 노이즈 샘플이 신호로 분류되어 있다. 마지막으로 채널 # 4의 경우 노이즈 샘플 중 3 개가 신호로 분류되어 있다.
부록 6. 무선으로 제어되는 로봇 손을 위한 전자 회로 및 임베디드 시스템 아키텍처
무선으로 제어되는 로봇 손을 설계하기 위해 센서 유닛의 백엔드에서 여러 전자 회로와 제어 시스템을 사용하여 구성된 두 개의 전자 모듈을 시연한다. 도 43을 참조하면 첫 모듈은 블루투스를 통해 TENG 출력을 조정, 변환 및 로봇 손을 제어하는 모듈로 전송하는 회로를 포함한다. 두 번째 모듈은 블루투스를 통해 변환 및 처리된 데이터를 수신하고 5개의 액추에이터를 제어하여 다양한 유형의 수동 동작을 모방한다. 첫 번째 모듈에서 TENG 센서와 아날로그 신호 컨디셔닝 회로가 센서의 출력에 존재하여 마이크로 컨트롤러 유닛(MCU)에서 읽을 수 있도록 신호 전력을 강화하고 조정한다. 도 34E와 같이 센서의 직접 신호에는 전류 피크를 변환하는 동안 MCU의 아날로그-디지털 변환기(ADC)에 의해 감지되지 않을 수 있는 짧은 전류 펄스가 있다. 캐패시턴스를 사용하면 펄스를 연장하고 충분한 변환 시간을 보장할 수 있다. 그러나, 캐패시턴스 유닛을 통과한 후에는 피크 진폭이 감소한다.
신호의 진폭 손실을 해결하기 위해 연산 증폭기 (OPA2314)가 커패시턴스 옆에 존재하여 변환을 위해 신호를 증폭한다. 신호 조정 단계 후 저전력 MCU(STM32L4)를 포함한 임베딩 시스템을 사용하여 현재 피크 데이터를 정규 샘플링 속도로 변환하고 블루투스(HC-05)를 통해 로봇 핸드(Open Bionics)를 제어하는 회로로 무선 전송한다. TENG 기술의 이점을 활용하여, 현재 피크에는 TENG 기술의 도움을 받아 손가락 굽힘 움직임의 강도와 방향에 대한 정보가 포함되어 있다. 이것은 로봇 손을 제어하는 데 사용되는 알고리즘의 복잡성을 줄인다. 도 34E에 보인 바와 같이, 마지막 단계는 인간과 로봇의 상호 작용을 수행하기 위해 무선 데이터 수신 및 5 개의 액추에이터를 제어하는 단계로 구성된다. 두 번째 모듈은 블루투스 (HC-06)를 통해 손가락 움직임 데이터를 수신한다. MCU는 액추에이터 드라이버를 제어하기 위해 핀을 사용하여 TENG의 데이터를 표현한다. 액추에이터 드라이버 (JMOD 모터)는 3V ~ 11V 범위에서 MCU 핀 전압을 조정한다.
본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.
Claims (16)
- 나노 입자와:
매크로돔과;
미세 기공;을 구비하고, 상기 나노 입자가 매크로돔 및/또는 미세 기공에 산재되어 있는 계층적 강유전성 복합재;를 포함하는 것을 특징으로 하는 마찰전기 센서. - 제1항에 있어서,
미세 기공은 계층적 강유전 복합재의 표면 및 매크로돔의 표면에 분포되어 있는 것을 특징으로 하는 마찰전기 센서. - 제1항에 있어서,
마찰전기 센서는 계층적 강유전성 복합재로 이루어진 음극 레이어와, 알루미늄 코팅된 상대 전극으로 이루어진 양극 마찰전기 레이어를 포함하되, 마찰전기 센서의 하단에 위치하는 양극 마찰전기 레이어의 상단에 음극 마찰전기 레이어가 적층된 구조인 것을 특징으로 하는 마찰전기 센서. - 제3항에 있어서,
음극 레이어 상단에 Au 전극이 코팅된 것을 특징으로 하는 마찰전기 센서. - 제3항에 있어서,
음극 레이어와 양극 마찰전기 레이어는 폴리이미드(PI) 테이프를 이용해 부착된 것을 특징으로 하는 마찰전기 센서. - 제3항에 있어서,
음극 마찰전기 레이어와 양극 마찰전기 레이어 사이에는 접착 레이어가 구비되어 있는 것을 특징으로 하는 마찰전기 센서. - 제3항에 있어서,
하단에 캡슐화 레이어와 신축성 접착 레이어를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 마찰전기 센서. - 제3항에 있어서,
마찰전기 센서는 플렉시블한 성질을 갖는 것을 특징으로 하는 마찰전기 센서. - 마이크로몰딩 및 용매 교환 공정으로서,
폴리비닐리덴 트리플루오로에틸렌(PVDF-TrFE) / 바륨 티타 네이트 NP (BTNP) 용액을 0.66의 일정한 직경 / 피치 비율에 대해 80, 120 및 150 μm 의 다른 직경을 갖는 돔 패턴 실리콘 몰드에 주조하여 제작되는 표면 매크로돔 제작 공정과;
용매 교환 과정 중 용매와 비용매 성분 간의 상 분리로 인해 내부 미세 기공을 형성하는 공정과;
미세 기공의 내벽의 수분 증발 후 나노 입자가 산재되는 공정으로 이루지어지는 계층적 강유전성 복합재 제조 공정을 포함하는 것을 특징으로 하는 마찰전기 센서 제조방법. - 제1항 내지 제8항 중의 어느 한 항에 기재된 마찰전기 센서를 복수개 구비하는 다중 채널 마찰전기 센서 어레이를 포함하는 것을 특징으로 하는 음향 센서.
- 제10항에 있어서,
다중 채널 마찰전기 센서 어레이에 구비된 각각의 마찰전기 센서는 공진 주파수가 서로 다른 것을 특징으로 하는 음향 센서. - 제10항에 있어서,
마찰전기 센서는 설정된 공진 주파수 범위에 따라 두께, 다공성 및 센서 크기를 변경하여 조정되는 것을 특징으로 하는 음향 센서. - 제12항에 있어서,
설정된 공진 주파수 범위는 마찰전기 센서의 조정 가능한 주파수 범위(145-9000Hz) 내인 것을 특징으로 하는 음향 센서. - 손 형상의 글러브 몸체와; 각각의 손가락 끝 부위와 손가락 관절 부위에 각각 제1항 내지 제7항 중의 어느 한 항에 기재된 마찰전기 센서를 구비하는 것을 특징으로 하는 햅틱 스마트 글러브.
- 제14항에 있어서,
마찰전기 센서에는 지문과 유사한 패턴이 형성되어 있는 것을 특징으로 하는 햅틱 스마트 글러브. - 제15항에 있어서,
지문과 유사한 패턴은 적어도 하나의 평행 융기 형상인 것을 특징으로 하는 햅틱 스마트 글러브.
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| KR1020210101244A KR102562166B1 (ko) | 2021-08-02 | 2021-08-02 | 계층적 강유전성 복합재를 갖는 마찰전기 센서 및 제조방법과 그 마찰전기 센서를 이용한 듀얼 모드 휴먼 머신 인터페이스를 위한 주파수 선택적 음향 센서 및 햅틱 스마트 글러브 |
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| CN116940226A (zh) * | 2023-09-19 | 2023-10-24 | 浙江大学杭州国际科创中心 | 铁电半导体器件、触觉传感存储器及触觉数据读写方法 |
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| KR102234735B1 (ko) | 2018-08-10 | 2021-04-02 | 한국과학기술원 | 미세유체 시스템을 이용한 낮은 이력현상을 가지는 고민감도 압력센서 제조방법 |
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| CN116940226A (zh) * | 2023-09-19 | 2023-10-24 | 浙江大学杭州国际科创中心 | 铁电半导体器件、触觉传感存储器及触觉数据读写方法 |
| CN116940226B (zh) * | 2023-09-19 | 2023-12-19 | 浙江大学杭州国际科创中心 | 铁电半导体器件、触觉传感存储器及触觉数据读写方法 |
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