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표제지 2

국문초록 5

목차 7

Ⅰ. 서론 12

1. 연구 목적 및 연구 방법론 12

1.1. 연구 목적 12

1.2. 연구 방법론 14

Ⅱ. 이론 15

2.1. 단파장 적외선(SWIR)의 특성 15

2.2. 피부와 비피부 물질의 반사 및 흡수 특성 17

2.3. 신호 처리 및 데이터 분석 이론 20

2.3.1. 노이즈 제거 21

2.3.2. 신호 증폭 및 보정 24

Ⅲ. 시스템 구성 26

3.1. 시스템 설계 개요 26

3.2. 하드웨어 구성 27

3.2.1. SWIR 기반 센서 모듈 27

3.2.2. 1050nm LED Wafer 27

3.2.3. 1450nm LED Wafer 30

3.2.4. InGaAs 포토다이오드 33

3.2.5. 센서 모듈 제작 과정 35

3.2.6. EVM BOARD 구성 37

3.3. 신호 처리 단계 41

3.3.1. LED PWM 제어 42

3.3.2. 아날로그 신호 처리 43

Ⅳ. 실험 방법 및 결과 43

4.1. 실험 측정 장비 44

4.2. 실험 대상(피부 및 비피부 물질) 47

4.3. SWIR 파장별 피부 및 비피부 감지 실험 48

4.4. 피부 감지 시스템 적용 연구 51

Ⅴ. 결론 55

참고문헌 57

국문초록 58

표목차 9

Table 2-1. Reflectance and Absorption Characteristics of Skin and Non-Skin Materials... 20

Table 4-1. GUI Manual 46

Table 4-2. Detection Results of Skin and Non-Skin by Wavelength 48

Table 4-3. Output Values of Skin Detection Sensor... 53

Table 4-4. Normalized ADC Output Values of Skin Detection Sensor... 53

그림목차 10

Figure 1-1. Various Application Cases of Skin Detection Technology 12

Figure 1-2. Visible Light(a), Near-Infrared(b), and Contact-Based Skin Detection... 13

Figure 2-1. Classification by Wavelengths of Light 15

Figure 2-2. Comparison of Visible and SWIR LED Image Sensing 16

Figure 2-3. Between Skin Tone and Melanin Concentration on Reflectance in the... 18

Figure 2-4. Skin and Non-Skin Reflectance in NIR and SWIR 19

Figure 2-5. Signal Processing of Data Collected by Skin Detection Sensors 21

Figure 2-6. Low-Pass Filter 22

Figure 2-7. High-Pass Filter 23

Figure 2-8. Various Active Filters 23

Figure 2-9. MCP6242 Signal Amplifier 24

Figure 2-10. Min-Max Normalization 25

Figure 3-1. System Configuration 26

Figure 3-2. SWIR-Based Sensor Module 27

Figure 3-3. 1050nm LED 28

Figure 3-4. Forward Current and Relative Radiant Flux(a), Forward Voltage and... 29

Figure 3-5. Ambient Temperature and Relative Radiant Flux(a), Ambient Temperature... 29

Figure 3-6. Ambient Temperature and Peak Wavelength (a), Ambient Temperature... 30

Figure 3-7. 1050nm LED 31

Figure 3-8. Forward Current and Relative Radiant Flux(a), Forward Voltage and... 32

Figure 3-9. Ambient Temperature and Relative Radiant Flux(a), Ambient Temperature... 32

Figure 3-10. Ambient Temperature and Peak Wavelength (a), Ambient Temperature... 33

Figure 3-11. InGaAs Photodiode 34

Figure 3-12. Relative Responsivity Curve of InGaAs Photodiode 35

Figure 3-13. Sensor Module Making Process 36

Figure 3-14. EVM BOARD(a) Component Placement Diagram(b) 37

Figure 3-15. MCP6242 and RC Low-Pass Filter Design 38

Figure 3-16. AT128 Microcontroller 39

Figure 3-17. LED PWM Control Circuit 40

Figure 3-18. Switching Voltage Regulator 41

Figure 3-19. Pulse Width Modulation (PWM) 42

Figure 4-1. TEST JIG 44

Figure 4-2. 1050, 1450nm sensor module(a). 1350, 1450nm sensor module(b) 45

Figure 4-3. Software GUI 46

Figure 4-4. Skin and Non-Skin Materials (Reflectors) Used in Experiments 47

Figure 4-5. 1050nm Wavelength Reflector-Specific Count Values 49

Figure 4-6. 1350nm Wavelength Reflector-Specific Count Values 50

Figure 4-7. 1450nm Wavelength Reflector-Specific Count Values 51

Figure 4-8. Flowchart of the Skin Detection System Algorithm 53

초록보기

 본 논문은 단파장 적외선(SWIR)을 이용하여 피부 감지 센서 시스템을 연구하고, 이를 통해 피부와 비피부 물질 간의 차이를 고도화된 방식으로 구분할 수 있는 방법론을 제안하였다. 피부 감지는 의료 기기, 웨어러블 디바이스, 생체 인증 기술 등 다양한 분야에서 핵심적인 요소로 작용하고 있으나, 기존 기술은 피부 특성을 정밀하게 분석하는 데 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 SWIR 파장대역(1050nm, 1450nm)을 활용하여 피부의 반사 및 흡수 특성을 분석함으로써 기존 방법론의 한계를 극복하고, 높은 정확도와 신뢰성을 가진 피부 감지 시스템을 구현하고자 하였다.

연구를 통해 SWIR 의 특정 파장대에서 피부와 비피부 물질 간 반사율 및 흡수율의 유의미한 차이가 있음을 확인하였고, 이를 기반으로 피부 감지에 적합한 센서를 설계하였다. 본 시스템은 AT128 마이크로컨트롤러의 내장 ADC(10 비트)를 활용하여 실시간 신호를 수집하였으며, 수집된 데이터를 처리하기 위해 적응형 신호 처리 알고리즘을 적용하였다. 실험은 피부 및 비피부 (반사판 색상별)을 대상으로 수행되었으며, 이 시스템은 평균 감지 정확도 98% 기록하였다.

이 논문의 주요 성과는 첫째, SWIR 파장대의 활용 가능성을 구체적으로 입증하였으며, 이를 통해 피부 감지 기술의 정밀성을 크게 향상시켰다. 둘째, 설계된 시스템은 기존 기술에 비해 에너지 효율성과 휴대성이 뛰어나며, 저비용으로 구현이 가능하다는 점에서 상용화 가능성이 높다.

결론적으로, 본 연구는 SWIR 기반 피부 감지 센서 시스템이 기존 기술의 한계를 극복하고 생체 감지 기술의 새로운 패러다임을 제시할 수 있음을 입증하였다. 이러한 연구 결과는 의료, 헬스케어, 소비자 전자기기 등 다방면에서의 파급효과를 기대할 수 있으며, 피부 감지 및 관련 기술의 발전에 기여할 수 있을 것이다. 앞으로는 더욱 다양한 환경 조건과 피부 유형을 대상으로 한 추가 연구를 통해 시스템의 보편성과 신뢰성을 강화할 계획이다.

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