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안녕하세요 😊
오늘 배울 내용은 현대 전자기기의 눈과 귀 역할을 하는 것은 바로 센서(Sensor)입니다.
그럼 바로 센서(Sensor)와 신호 처리(Signal Processing)에 대해 알아보겠습니다.
✅센서(Sensor)란?
센서(Sensor)는 물리적 환경의 변화를 감지하여 전기 신호로 변환하는 장치입니다.
온도, 압력, 조도, 거리, 소리 등 다양한 외부 정보를 디지털 데이터로 변환하여
전자기기가 이를 이해하고 처리할 수 있도록 합니다.
💡 비유:
센서는 마치 사람의 오감(눈, 귀, 피부 등)처럼
세상의 변화를 감지하고 전달하는 역할을 합니다.
🔌 센서의 주요 특징
| 특징 | 설명 |
| 물리적 변화 감지 | 온도, 압력, 조도, 거리 등 |
| 전기 신호 변환 | 아날로그 또는 디지털 신호로 변환 |
| 정확도와 민감도 | 작은 변화도 감지할 수 있음 |
| 실시간 데이터 제공 | 즉각적인 반응으로 처리 가능 |
| 다양한 형태 | 크기와 형태가 다양함 (소형, 웨어러블, 산업용) |
🎨 센서의 분류
| 분류 | 설명 | 예시 |
| 온도 센서 | 온도를 측정하여 전기 신호로 변환 | LM35, DS18B20, RTD |
| 압력 센서 | 압력을 감지하여 전압 변화 | MPX5010, BMP180 |
| 조도 센서 | 빛의 세기를 감지 | LDR, BH1750 |
| 거리 센서 | 거리 측정 및 감지 | 초음파 센서, LiDAR |
| 가속도 센서 | 움직임과 기울기 감지 | ADXL345, MPU6050 |
| 습도 센서 | 습도를 측정하여 전압 변화 | DHT11, DHT22 |
| 가스 센서 | 유독 가스나 공기 오염 감지 | MQ-2, MQ-7 |
✔️ 온도 센서 (Temperature Sensor)
- 저항 값 변화로 온도를 측정
- LM35, DS18B20, RTD 등이 대표적
- 에어컨, 냉장고, 스마트 홈에 사용
✔️ 압력 센서 (Pressure Sensor)
- 기압, 유압, 공기 압력 등을 측정
- MPX5010, BMP180 등이 대표적
- 자동차 타이어 압력, 산업용 계측 장비에 사용
✔️ 조도 센서 (Light Sensor)
- 빛의 세기에 따라 저항 값이 변함
- LDR (Light Dependent Resistor)가 대표적
- 스마트 조명, 카메라 노출 조절에 사용
✔️ 거리 센서 (Distance Sensor)
- 초음파, 적외선, 레이저로 거리 측정
- HC-SR04 (초음파), LiDAR 등이 대표적
- 로봇, 드론, 자동차의 거리 측정에 사용
🔄 신호 처리 기술 (Signal Processing)
신호 처리(Signal Processing)는 센서에서 수집한 신호를 분석하고 필터링하여 유용한 정보로 변환하는 과정입니다.
센서에서 얻은 신호는 잡음이 섞이기 때문에, 필터링, 증폭, 디지털 변환이 필요합니다.
💡 비유:
신호 처리는 마치 사진 보정 작업과 같습니다.
원본 신호에서 불필요한 잡음을 제거하고, 필요한 부분을 강화합니다.
🎨 신호 처리의 주요 단계
| 단계 | 설명 |
| 증폭 (Amplification) | 미세한 신호를 감지하기 쉽도록 증폭 |
| 필터링 (Filtering) | 노이즈와 잡음을 제거 |
| 변환 (Conversion) | 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환 |
| 정규화 (Normalization) | 신호 범위를 일정하게 조정 |
| 평활화 (Smoothing) | 신호의 급격한 변화 완화 |
✔️ 증폭 (Amplification)
- 신호가 미약할 때, 이를 증폭하여 감지하기 쉽게 만듦
- 연산 증폭기(Op-Amp)가 많이 사용됨
✔️ 필터링 (Filtering)
- 노이즈와 원하지 않는 주파수 제거
- Low Pass, High Pass, Band Pass Filter 사용
✔️ 변환 (Conversion)
- 아날로그 신호 → 디지털 신호 (ADC)
- 디지털 신호 → 아날로그 신호 (DAC)
🎨 필터 예시
| 필터 종류 | 설명 | 예시 |
| 저주파 통과 (Low Pass) | 낮은 주파수만 통과 | 오디오 노이즈 제거 |
| 고주파 통과 (High Pass) | 높은 주파수만 통과 | 에지 검출, 영상 처리 |
| 대역 통과 (Band Pass) | 특정 주파수만 통과 | 무선 통신 필터링 |
🔌 센서와 신호 처리의 응용 예시
| 용도 | 사용 센서 | 신호처리 |
| 스마트폰 화면 밝기 조절 | 조도 센서 | 노이즈 필터링, 정규화 |
| 자동차 후방 감지 | 초음파 센서 | 신호 증폭, 거리 계산 |
| 스마트 홈 온도 제어 | 온도 센서 | ADC 변환, 평활화 |
| 드론 거리 측정 | LiDAR 센서 | 노이즈 제거, 필터링 |
| 스마트워치 심박수 측정 | 광학 센서 | 필터링, 증폭 |
🧠 오늘의 요약
- 센서(Sensor)는 물리적 변화를 감지하여 전기 신호로 변환합니다.
- 온도, 압력, 조도, 거리, 가속도 등 다양한 센서가 존재합니다.
- 신호 처리(Signal Processing)는 센서 데이터에서 노이즈 제거, 증폭, 필터링을 통해 유용한 정보로 변환합니다.
- 스마트폰, 자동차, 드론, 스마트 홈 등 다양한 분야에서 정확한 측정과 제어를 위해 사용됩니다.
📘 다시 한번 더 정리
센서는 물리적인 변화를 감지하여 전기 신호로 변환하며, 이를 통해
기계가 온도, 압력, 조도, 거리를 인식하고 반응할 수 있습니다.
🔄 센서의 종류
- 온도 센서: LM35, DS18B20
- 압력 센서: MPX5010, BMP180
- 조도 센서: LDR, BH1750
- 거리 센서: 초음파 센서, LiDAR
🔄 신호 처리 기술
- 증폭: 미세한 신호를 강하게
- 필터링: 노이즈 제거 및 신호 개선
- 변환: 아날로그 → 디지털 변환
센서와 신호 처리 기술은 스마트폰, 자동차, 드론, 의료 기기 등에서
정확한 데이터 수집과 분석을 가능하게 합니다.
📌 다음 글 예고
다음 시간에는 통신(Communication)에 대해 알아보겠습니다.
읽어주셔서 감사합니다 😊
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