Enhanced detection of broadband incoherent light with nanoridge plasmonics

김정현 Graduate School, Yonsei University 2014 국내석사

Emerging photonic integrated circuit technologies require integrative functionality at ultra-high speed and dimensional compatibility with ultra-small silicon electronics. Metal photonics, or plasmonics, offers a promise of addressing the challenges with novel photonic components and architectures for on-chip information processing or sensing applications. Short communication range and strong light-matter interaction for the on-chip plasmonics allow us to extend beyond a conventional approach of integrating coherent and narrowband light source. Such hybrid electronic and photonic interconnection desires an on-chip photodetector that is highly responsive to broadband incoherent light along with simple design for nanoscale integration. Here we show an ultracompact broadband photodetection with an enhanced photoresponsivity based on a plasmonic nanoridge geometry. The nanoridge photodetector confines a wide spectrum of electromagnetic energy by an excitation of multiple plasmon resonances in a single nanostructure, thus enabling detection of weak and broadband light. With simple nanoscale design and material compatibility for the integration, the nanoridge photodetector opens up a new possibility of highly sensitive on-chip photodetection for future integrated circuits.

Advanced duplex for future wireless networks : spectrum sharing and massive MIMO perspectives

김수민 Graduate School, Yonsei University 2023 국내박사

In the past, many full-duplex radio studies have mainly been done for mitigating self-interference (SI), which is the transmitted signal received by its own receiver. Now, beyond theoretical research at the academic level, research on how to apply it to the industry and how to use and operate it in an actual environment is being actively conducted. In these regards, we are faced with addressing two main challenges. First, many full-duplex studies have been conducted independently from previous studies, such as spectrum sharing and massive multiple-input multiple-output (MIMO) technologies, to increase spectral efficiency. Second, recently, the importance of research that reflects the actual environment through real-time hardware prototyping has been highlighted. In the second chapter, SI cancellation methods compatible for the existing LTE system were proposed. The performance was evaluated by measuring the actual channel environment by implementing the testbed. In the third chapter, we considered the characteristics of the SI channel when the massive MIMO technology and the full-duplex technology are integrated. From numerical and analysis results, we have shown which SI cancellation method is better under the actual SI channel environment. In addition, channel estimation methods were proposed and evaluated. In the fourth chapter, we proposed a flexible duplex system that maximizes spectral efficiency through an opportunity map by combining full-duplex technology with spectrum sharing technology. The link-level performance was analyzed through real-time FPGA-based implementation. In addition, the performance was evaluated through system-level simulation. In the last chapter, a study that applied deep learning to supplement the problems in a flexible duplex was introduced. 인가된 스펙트럼의 희소성은 차세대 통신 연구에서 항상 관심 있게 다뤄지는 주제입니다. 이러한 현상으로 인해 증가하는 네트워크 트래픽을 처리하는 해결책에 대한 관심이 높아졌습니다. 이에 대한 해결책으로는 높은 셀 밀도화, 사용 가능한 스펙트럼(스펙트럼 확장) 및 높은 스펙트럼 효율성 달성으로 나눌 수 있습니다. 연구자들이 지난 수십 년 동안 핵심 솔루션을 개발함에 따라 높은 스펙트럼 효율성을 달성하기 위한 후보 중 하나로 전이중 기술이 제안되었습니다. 전이중 통신은 스펙트럼 효율을 최대화하기 위해 동일한 주파수에서 신호를 동시에 송수신하는 기술입니다. 기존에는 주로 자가 간섭을 제거하는데 많은 연구가 되어왔습니다. 이제 학문적 차원의 이론적인 연구를 넘어 산업계에 어떻게 적용할 것인지, 실제 환경에서 어떻게 활용하고 운용할 것인지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이러한 상황 속에 크게 2가지 문제에 대한 해결 필요성에 직면하게 되었습니다. 첫째, 제안하는 전이중 시스템들이 독자적으로 제안되었습니다. 기존에 주파수 공유 기술, 다중 안테나 기술 등 스펙트럼 효율을 높이기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되었습니다. 하지만 이 기술들과 전이중 통신 기술을 같이 융합한 연구는 많이 부족했습니다. 둘째, 실제 환경을 반영한 연구에 대한 수요가 더욱 커졌습니다. 최근 몇 년 사이 실제 하드웨어 구축을 통한 구현 연구들이 활발히 이루어졌습니다. 이러한 산업 현황에 발맞추어 실시간 소프트웨어 기반의 하드웨어 구현을 통해 실제 환경을 반영한 연구를 진행하였습니다. 첫 번째 챕터에서는 기존의 LTE 시스템에 걸맞은 자가 간섭 제거 방법을 제안하고 이를 실제 채널 환경 구현을 통해 측정하여 성능을 평가하였습니다. 두 번째 챕터에서는 다중 안테나 기술과 전이중 통신 기술을 융합하여 실제 채널 환경을 반영하였을 때 어떤 자가 간섭 제거 방법이 더 좋을지 수식적으로 증명하고 결과를 분석하였습니다. 또한 채널 환경을 반영한 채널 측정 방법을 제안하였고 이를 평가하였습니다. 세 번째 챕터에서는 주파수 공유 기술에 전이중 통신 기술을 접목하여 확률맵을 통한 주파수 효율 최대화를 하는 새로운 시스템을 제안하였습니다. 실제 하드웨어 구현을 통해 링크 레벨에서의 성능을 분석하였고, 시스템 레벨 시뮬레이션을 통해 성능 평가를 진행하였습니다. 마지막 챕터에서는 유연 전이중 통신에서의 문제점을 보완하기 위해 딥러닝을 적용한 연구를 소개하였습니다.

Optical and electrical signal transduction by nanoplasmonic structures for emerging sensing and device applications

이지혜 Graduate School, Yonsei University 2020 국내박사

“There are still plenty of room at the bottom.” This sentence is presented 60 years after Richard Feynman’s lecture on the atomic sized world. In other words, the new form of optoelectronics and nanophotonic technology that were recently announced surpassed his ideas and thinking. One of the fascinating areas of research in new nanophotonics, Quantum Plasmonics, was born out of the trend to uncover a “still plenty of room at the bottom”. It provides the cutting edge of information processing technology and can meet the ever-increasing speed and capacity demands of quantum computing or quantum cryptography. Ultimately, it enables the ultimate miniaturization of photonic components and gives the extreme limits in the light-matter interactions. In this dissertation, we are going to fabricate the nanostructure, provide a functionality on single and hybridized nanoplasmonic structures, elucidate the classical and quantum plasmonic properties of them, and then manipulate the structure in order to transduce the signal between the optical and electrical and vice versa. These following investigations enable the classical sensing and photodetector platform and further potential quantum state sensing, device, emitters, and new optoelectronics applications. More details, the dissertation strongly focuses on the nanoplasmonic coupling structure that allows the nanometer and sub-nanometer gap. Within this gap, the atomic-center induces the quantum tunneling through the junction thus enabling the potential optical switch application. In addition, the interaction of light and single nanoplasmonic structure are investigated to understand the photoconductivity at the different light conditions (wavelength, polarization, and coherency) and also hybridized structures are demonstrated with a nanometer scale gap thereby providing not only understanding to quantum science at the nanoscale but also a solid foundation for designing quantum devices at the system level. For the final research, we studied element technology that enables the miniaturization of light sources by designing atomic layer stacking devices for photon emitter applications by inelastic electron tunneling in nanometer scale gaps. The two topics in classical plasmonics (fabrication and functionalization for scalable nanoplasmonic sensing platform in large an area) and three topics in quantum plasmonics (photoconductivity modulation of nanowire and nanowire-particle system, quantum tunneling in particle-on-film system, inelastic electron tunneling in atomic layer stacking structure) provide novel understanding on light-matter interaction from the range of atomic size to nanoscale thus leading a convergence applications in nanophotonic technology.

Hand and facial gesture recognition for interactions in cyberspace environments and autonomous applications

김진혁 Graduate School, Yonsei University 2024 국내박사

This dissertation delves into novel methodologies aimed at amplifying human intentions through augmented interactions within cyberspace environments and enhancing the efficacy and safety of autonomous applications. Central to this thesis are two significant advancements: the development of an intuitive, hands-free interface for Virtual Reality (VR) headsets employing in situ facial gesture sensing, and the precise recognition of traffic control hand gestures by Authorized Traffic Controllers (ATCs) for the informed guidance of autonomous vehicles (AVs). The initial segment of this research introduces a groundbreaking hands-free command set for VR interfaces, utilizing infrared (IR) photocoupler-based technology to interpret natural facial gestures. This innovation permits users to navigate and interact within VR environments without the encumbrance of physical controllers, thereby closely aligning human intention with digital response. Validated through the creation and testing of a VR game, this interface exemplifies a leap towards more accessible, engaging, and intuitive user experiences in cyberspace, substantiating a substantial leap forward in VR interaction design. Subsequently, the thesis presents a methodical, three-tier system for the recognition of ATC hand gestures, a crucial component for augmenting the operational design domain (ODD) of Level 3 and higher AVs. This system leverages sophisticated 3D hand modeling and CNN-based gesture recognition to accurately interpret ATC signals, facilitating safer and more reliable autonomous navigation through human-populated environments. This part of the research not only enhances autonomous applications by ensuring AV compliance with human traffic directives but also bridges the gap between human intentions and machine understanding in real-world scenarios. Despite the notable progress, the research identifies areas for improvement, such as the VR interface's adaptability to diverse user physiognomies and the gesture recognition system's performance under varying environmental conditions. Future research directions are proposed, including the refinement of interface designs for inclusivity, the advancement of gesture recognition algorithms for greater reliability, and the broadening of data sets for global applicability in traffic gesture recognition. By foregrounding human intention in the interaction with digital and autonomous systems, this dissertation contributes vital insights and tools towards enriching human-computer interaction and driving the evolution of autonomous technologies. It envisions a future where augmented interactions in cyberspace and autonomous applications seamlessly integrate with and amplify human capabilities. 제스처 인식 연구는 스마트폰과 가상 현실(VR)을 거치며 스마트폰, HMD 등의 비 접촉 방식의 디바이스들이 강세가 되며 주목받기 시작하였다. 키보드나 터치스크린과 같은 기존의 입력 방법들을 사용할 수 없거나, 가상 및 증강 현실(AR)과 같은 더 자연스러운 상호 작용이 필요한 분야에서 제스처 인식의 수요가 증가하였다. 제스처 인식 연구의 핵심은 어렵지 않고 자연스러운 제스처를 사용하면서도 높은 정확성을 확보하고, 이를 통해 사용자 경험을 증대하는 것에 있다. 개인 장비의 경우 표준화된 제스처와 저비용의 솔루션이 선호되는데, 여기에는 장비의 가격 뿐만 아니라 연산 비용 또한 포함된다. 사용자의 제스처를 인식하는 방법에는 RGB, 적외선, Depth 등의 다양한 종류의 카메라를 사용하는 방식, 적외선, 근전도 등 센서를 사용하는 방식, 장갑과 같은 특정 형태의 장비를 사용하는 방식이 있다. 제스처의 종류 또한 시선(Gaze), 손 및 몸 제스처, 목소리, 피부 등 다양하다. 이렇듯 다양한 도메인의 제스처 인식 연구 중 본 연구에서는 현장 얼굴 제스처 감지를 사용하는 가상 현실 헤드셋을 위한 직관적인 핸즈 프리 인터페이스의 개발과 자율 주행 차량(AV)의 정보에 입각한 안내를 위해 공인 교통 관제사(ATC)에 의한 교통 관제 수신호의 정확한 인식이라는 두 가지 핵심 분야에 대한 연구를 수행하였다. 본 논문은 먼저 사이버 공간 환경 내에서 증강된 상호 작용을 통해 인간의 의도를 인식하고 시스템을 제어하는 연구를 수행하였다. 이 연구에서는 가상 현실 HMD를 사용하는 사용자 개인의 얼굴 제스처를 정의하고 이를 인식하고자 하였다. 적외선 센서쌍 기반 기술을 사용하여 사용자의 자연스러운 얼굴 제스처를 해석하고, 이를 가상 현실 인터페이스를 위한 새로운 핸즈프리 명령어 세트에 대응하였다. 이 방식은 사용자가 물리적 컨트롤러의 부담 없이 가상 현실 환경 내에서 탐색하고 상호 작용할 수 있도록 하여 인간의 의도를 디지털 응답과 밀접하게 일치시킨다. 가상 현실 게임의 생성 및 테스트를 통해 검증된 이 인터페이스는 사이버 공간에서 보다 접근성이 높고 매력적이며 직관적인 사용자 경험을 향한 도약을 보여줌으로써 가상 현실 상호 작용 설계의 실질적인 도약을 입증하였다. 이어서 본 논문은 개인용 디바이스에서 자율주행 시스템으로 제스처 인식 영역을 확장한다. 이 연구는 차량에 탑재된 카메라를 기반으로 자율 주행 애플리케이션의 효율성과 안전성을 향상시키는 것을 목표로 하는 새로운 방법론을 탐구한다. 레벨 3 이상 자율 주행 차량의 운영 설계 도메인(ODD)을 보강하기 위한 중요한 구성 요소인 공인 교통 관제사의 손 제스처 인식을 위한 체계적인 3 계층 시스템을 제시한다. 이 시스템은 정교한 3D 손 모델링과 CNN 기반 제스처 인식을 활용하여 비정규적 상황에서도 공인 교통 관제사의 신호를 정확하게 해석하여 다양한 환경에서 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 자율 주행을 가능하게 한다. 이 연구의 일부는 자율 주행 차량이 사람의 교통 지침을 준수하도록 보장하여 자율 애플리케이션을 향상시킬 뿐만 아니라 실제 시나리오에서 사람의 의도와 기계의 이해 사이에서 발생하는 격차를 해소한다. 본 논문은 디지털 시스템 및 자율 주행 시스템과의 상호작용에서 인간의 의도를 제스처의 형태로 인식하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 풍부하게 하고 자율 기술의 진화를 촉진하는 데 중요한 통찰과 도구를 제공한다. 또한, 다양한 환경 조건과 다양한 사용자 그룹을 대상으로 높은 인식 정확도를 보여줌으로써 신뢰성과 견고성을 확보하였다. 이를 통해 사이버 공간에서의 증강된 상호작용과 자율 주행 시스템이 인간의 능력과 원활하게 통합되고 더 나아가 증폭될 수 있는 미래를 기대한다. 포괄성을 위한 인터페이스의 설계와 개선, 신뢰성 향상을 위한 데이터 세트의 확장 등 향후 연구 방향을 제안한다.

Ultra-high resolution radar imaging from impulse radio, SFCW, and FMCW signals

유지웅 Graduate School, Yonsei University 2017 국내박사

고해상도 레이다 영상은 소형 물체 탐지와 표적 식별 그리고 작은 변위를 관찰하기 위해서 필요하다. 본 논문은 초광대역 레이다 신호를 사용하여 센티미터 이하의 해상도를 갖는 초고해상도 레이다 영상을 획득하는 것을 목적으로 한다. 초광대역을 사용하는 임펄스, 계단주파수연속파 및 주파수변조연속파 레이다 신호와 각각의 신호들의 원리를 기술하였다. 또, 레이다 영상의 원리와 응용방안이 소개되었다. 실제 운용하는 위성 SAR(RADARSAT-1, 아리랑 5호)의 원시데이터와 시뮬레이션으로 얻은 항공기 SAR 원시데이터로부터 SAR 영상합성 알고리즘인 RDA와 CSA를 적용하여 SAR 영상을 얻었다. 기존에는 협대역에서는 산란 단면적이 대역 내의 주파수에서 일정하다고 가정하였지만 넓은 대역폭에서는 이 가정은 불가능하다. 따라서 전파에 의한 손실이 주파수에 의존한다고 가정하고, 산란 이론을 기반으로 주파수에 의존하는 보상 모델을 제안하였다. 이 현상은 계단주파수연속파와 임펄스 레이다의 점표적 측정 실험으로 확인하였다. 두 레이다로부터 얻어진 신호는 제안된 방법으로 보상되었다. 이론적으로 예상되는 해상도와 일치하는 초고해상도 레이다 신호를 실험적으로 얻음으로 제안된 방법을 검증하였다. 먼 거리에서 회전판 위의 표적에 대한 초고해상도 레이다영상을 획득되었다. 초고해상도에서는 회전 중심과 안테나 사이의 거리가 레이다영상에 큰 영향을 미치게 된다. 수신된 신호의 기하와 대칭성을 이용하여 회전 중심을 정밀하게 계산하였고, 이를 레이다영상 합성에 사용하였다. 또, 계단주파수변조연속파 레이다를 이용한 초고해상도 레이다영상화 기술을 가까운 거리에서 적용하였다. 회전 중심의 거리를 계산하기 위해서 단위 거리마다 레이다영상을 얻고, 거리에 따른 모든 영상의 엔트로피를 계산한다. 엔트로피의 계산 양을 줄이기 위해서 데이터 수를 줄인 압축된 데이터를 사용하였다. 엔트로피가 가장 적은 영상에 해당하는 거리를 얻을 수 있는데, 이 값을 초고해상도 레이다 영상에 사용한다. W대역의 FMCW 레이다는 작고 가볍게 제작할 수 있다. 이 레이다를 이용하여 진행방향의 속도를 알 수 없더라도 근거리에서 SAR 영상화 방법이 제안되었다. 제안된 방법들은 다양한 레이다 신호를 사용하는 실험으로 검증되었고, 초고해상도 레이다영상을 통해 이를 확인하였다. 전자기학, 기하학, 신호처리의 이론들이 제안된 방법들을 뒷받침하고 있다. 초고해상도 레이다 영상은 원격 탐사와 표적의 탐지 및 식별에 유용하게 사용 될 수 있다. 이 방법들은 보안, 의료 영상으로 활용할 수 있다. 초광대역 레이다 신호를 사용하는 초점화 방법과 보정 방법은 초고해상도 레이다영상화 기술에서 매우 중요하다. High-resolution radar imaging is required for small object detection, target identification, and small displacement. Therefore, this dissertation aims to acquire UHR radar images with sub-cm resolution using UWB radar signals. Impulse radio, SFCW, and FMCW radar signals using ultra-wideband and the principle of each signal have been described. Also, the principles and application of radar images are introduced. The RDA and the CSA which are SAR imaging algorithm are implemented the raw data from both the spaceborne SAR(RADARSAT-1 and KOMPSAT-5) and airborne SAR simulation. In the narrow bandwidth, it has been assumed that the RCS is independent of the frequency within the bandwidth, but it is impossible in a wide bandwidth. Therefore, the loss of propagation is assumed to be frequency dependent and the compensation model based on the scattering theory is proposed. This phenomenon has been confirmed experimentally by measuring an impulse target using SFCW radar and impulse radio radar signals. The signals from both radars are compensated by the supposed the compensation. The proposed method is verified by obtaining UHR signals that satisfy the theoretically expected resolutions. UHR radar images of a target on the turntable are obtained at far-field. In UHR radar, the distance between antennas and the center of rotation has a great influence on the radar imaging. Using the symmetry and geometry of the received signal, the center of rotation is precisely calculated and used for radar imaging. In addition, the UHR radar imaging using SFCW radar is carried out at near-field. In order to calculate the distance of the center of rotation, the radar image is obtained for each unit distance from the compressed signal by reducing the number of the data for reducing the computation time. Furthermore, the entropy of all images is calculated. The distance corresponding to the image with the smallest entropy is chosen and then the distance is applied to the UHR radar imaging. The W-band FMCW radar can be made small and light. A SAR imaging method using the W-band FMCW radar has been proposed at near-field in cases where the velocity of the target is unknown. The proposed methods are verified by the experiments using Impulse, SFCW, and FMCW radar signals and confirmed by UHR radar images. Theories of electromagnetism, geometry, and signal processing also support the proposed methods. The proposed UHR radar imaging techniques are useful for remote sensing, target detection, and identification. The proposed methods can be used for both security and medical radar imaging. The proposed focusing and calibration method along with UWB radar signal are important for the UHR radar imaging technology.

Design of a low-power and low-noise multi-electrode array interface for neural-signal monitoring

한명진 Graduate School, Yonsei University 2017 국내박사

본 연구는 신경세포-신호 측정 방법에 대한 관점의 전환을 통해 신경세포-신호의 모양을 정확히 획득하는 기존의 측정 방법이 아닌 신경세포-신호의 존재 여부만을 획득하여 기존 측정 방법에서 얻을 수 있는 정보와 동일한 정보를 이끌어 낼 수 있는 가능성을 보여준다. 이를 이용하여 작은 면적에 많은 채널을 구성하여 공간 분해능을 증가시킨 다중-전극 배열 장치를 제안하였고, 이는 신경세포 과학의 응용 분야에서 널리 사용될 수 있음을 전기적 실험과 생물적 실험을 통해 증명하였다. 신경세포-신호 측정을 기반으로 하는 신경세포 과학은 그것의 응용 분야, 예를 들어 생체 신호 획득 센서, 의료 진단, 인공 기관, 바이오 로봇, 그리고 인공 지능에서 센서 기술의 발달과 함께 발전함을 보여준다. 또한 신경세포-신호의 특성과 신경세포가 분포하는 공간 밀도의 특징으로 인해 센서 기술은 낮은 잡음 레벨과 높은 공간 분해능을 이루어내는 방향으로 발전하고 있으며, 이는 신경세포 과학 발달에 중요한 요인으로 작용한다. 신경세포-신호는 크기가 작고 측정을 목표로 하는 신호의 주파수가 정해져 있기 때문에, 반도체 기술을 이용하여 설계한 증폭기에서의 신호 증폭과 필터를 통한 주파수 여과를 통해 신경세포-신호의 정확한 모양을 획득하는 일반적인 방법을 사용해 왔다. 이러한 반도체 기술을 이용하여 설계한 증폭기는 그 자체가 발생시키는 잡음이 존재하기 때문에, 그 잡음을 제거 혹은 줄이기 위한 노력이 진행되어 왔으며, 특히 이런 잡음 중 DC ~ 10 kHz의 낮은 주파수에서 발생하는 플리커 잡음은 그것의 크기가 주파수의 역수에 대한 특징을 가지고 있어 역시나 0.1 Hz ~ 10 kHz의 낮은 주파수 특징을 가지는 신경세포-신호의 측정에 한계를 가지고 온다. 이런한 플리커 잡음을 줄이기 위한 여러 기술 중 변조와 복조 원리를 이용한 챠퍼가 널리 사용하는데, 일반적인 환경에서는 플리커 잡음이 충분히 제거되는 효과를 보여준다. 하지만, 신경세포-신호의 낮은 주파수 특징에 따라 전극의 물리적인 특성과 신경세포-신호 측정의 공간 분해능을 늘리기 위한 작은 크기의 전극 설계 또한 높은 임피던스를 야기시키는데, 이는 챠퍼 기술에서 챠퍼 스위치의 전류 잡음이 증폭기의 전달함수에 따라 전압 잡음으로 형상화 됨으로 인해 입력단에서 본 전체 전압 잡음이 증가하는 현상이 발생한다. 이러한 현상을 이론적으로 분석하고 컴퓨터 시뮬레이션과 반도체로 제작한 챠퍼 증폭기의 측정을 통해 이론을 검증하였다. 이는 높은 임피던스의 전극을 사용 할 때, 낮은 전압 잡음의 챠퍼 증폭기 설계에 대한 방법을 제시하고 있다. 플리커 잡음을 줄이기 위한 챠퍼 증폭기에서 높은 임피던스의 전극을 사용 할 때 발생하는 전압 잠음이 증가하는 단점을 극복하고자, 모스펫의 스위칭 기법을 이용한 벌크 스위칭 기술을 제안하였다. 플리커 잡음은 주로 모스펫의 채널 단면에서 전자들의 잡힘과 방출에 따라 발생 하는데, 벌크 스위칭을 통하여 모스펫 채널 단면의 전자 밀도를 낮추어 플리커 잡음을 줄이게 된다. 벌크 스위칭 기술을 이용하여 반도체 증폭기를 설계하였으며, 설계한 증폭기의 플리커 잡음 측정을 통해 잡음이 줄어드는 결과를 보여주었다. 이러한 결과는 벌크 스위칭 기술이 다른 모스펫의 스위칭 기술의 단점인 입력 신호에 악영향을 미치는것을 방지할 수 있으며 더욱이 챠퍼 기술과 비슷한 플리커 잡음 감소 효과를 보여줌으로 인해 플리커 잡음 감소 기술의 주된 기술로 자리잡을 수 있음을 보여준다. 신경세포-신호의 정확한 모양에서 획득 할 수 있는 정보가 필요한 노력에 비해 현저히 적으며, 또한 신경세포-신호 모양 획득을 위한 복잡한 장치는 높은 채널 밀도를 제작하는데 한계를 가지고 온다. 따라서, 신경세포-신호의 존재 여부만을 획득하는 간단한 방법을 제안하여 전극까지 포함하는 채널 픽셀화를 통해 모든 채널에서 동시에 신호를 획득 할 수 있는 저전력 저잡음 장치를 제안하였다. 이의 검증을 위해 전체 359.2 μW의 낮은 전력 소모와 400 Hz 부터 4 kHz까지 3.5 μVrms 그리고 20 Hz 부터 250 Hz까지 0.93 μVrms의 낮은 잡음 수준의 16X16의 다중 전극 배열 신경세포-신호 획득 장치를 설계하였다. 반도체로 제작한 세계 최고 수준의 성능을 가진 다중 전극 배열 장치의 측정을 통해 신경세포-신호의 정확한 모양이 아닌 신경세포-신호의 존재 여부만으로도 충분히 신경세포 과학에서 얻고자하는 정보를 얻을 수 있으며, 이를 이용하여 높은 밀도의 다중 전극 배열 장치 설계에 새로운 방법을 제안하고, 실험을 통해 증명하였다. 또한 본 연구에서 제시한 신경세포-신호 존재 여부만을 측정하는 다중 전극 배열 장치가 미래의 신경세포 과학에서 부각 될 높은 밀도로 분포되어 있는 신경세포의 신호를 획득해야만 하는 인공 망막, 인공 후각, 그리고 뇌 진단등에 널리 사용 될 수 있다. The research introduces an event monitoring interface for existence of the neural-signal, not conventional waveform monitoring for exact shape of the neuralsignal, through the change of view point and it shows that the information of neural-signal event monitoring can be drawn the same information as waveform monitoring. The high-density multi-electrode array (MEA), which is designed in a small-area for improving the spatial resolution is suggested and it is verified by the in-vitro and in-vivo measurement results, which can be widely used in applications of neuroscience. The neuroscience such as bio-sensor, medical diagnosis, artificial prosthesis, bio-robot, and artificial intelligence, which are neural-signal monitoring as a basis, has been developed by the sensor technology. Furthermore, the sensor technology has been improved to a low-noise level and high-spatial resolution due to characteristics of neural-signal and it is dominated issue of neuroscience development. Until now, the conventional neural-signal monitoring is amplified and filtered by the amplifier, which is fabricated by the CMOS due to target neuralsignal's small amplitude and its bandwidth. The noise reduction is needed due to the intrinsic noise of CMOS amplifier and the bandwidth of neural-signal (0.1 Hz ~ 10 kHz) is overlapped by the low-frequency flicker noise (DC ~ 10 kHz), whose amplitude is inversely proportional to the frequency. The chopper technique, implementing the modulation and demodulation manner is widely used for reducing the flicker noise. This can be useful when the low-impedance input sources are used. However, depending on the small-sized electrode for achieving the high-density electrode with limited area and the bandwidth of neural-signal is quite low, and thus it causes the impedance of electrode increase high enough. It causes the noise level increase by the shaped voltage noise at input-referred due to current noise of chopper switch. This phenomenon is theoretically analysis and verified by the simulation and measurement results of CMOS chopper amplifier. Furthermore, this analysis can be used as the guidelines for designing the low-noise chopper amplifier with high-impedance input source applications. The bulk switching technique is suggested for avoiding the noise shaping, which is the reason of chopper amplifier noise level increase, when the highimpedance input sources are used by implementing the switched MOS transistor technique, which is realized by the switching between inversion and accumulation state. Since the flicker noise is generated by the recombination and generation along the interface of MOS transistor channel, it can be reduced by decreasing the charge density at channel surface through the bulk switching. The amplifier is designed with bulk switching technique for verifying the theory and it shows that the bulk switching can be useful to reduce the flicker noise despite of the high-impedance input sources. Furthermore, the flicker noise reduction ratio of bulk switching technique is almost same as chopper's one, the bulk switching technique may be main stream of flicker noise reduction technique. However, the waveform monitoring interface for neural-signal is still power and area hungry due to its complexity, which causes the limitation of highdensity channel, and thus the event monitoring interface is suggested, which is included differential electrodes who can be obtained the neural-signal simultaneously. The 16X16 multi-electrode array interface of 359.2 μW low-power consumption, 3.5 μVrms level within 400 Hz and 4 kHz, and 0.93 μVrms level within 20 Hz and 250 Hz low-noise level is designed. It shows that the event monitoring can be useful for the neuroscience applications through the state-of-the-art multi-electrode array and the new design method of high-density multi-electrode array is suggested. This research shows that the multi-electrode array interface for event monitoring can be main stream of neuroscience, which is widely used for the highdensity neural-signal monitoring such as retina, olfactory epithelium, and brain diagnosis.

Learning representations of latent variables for addressing uncertainties and unexperienced issues in real-world applications

김태우 Graduate School, Yonsei University 2024 국내박사

The emergence of reinforcement learning (RL) heralds a new era in machine learning, enabling algorithms to solve complex real-world problems by learning optimal behavior in interaction with the environment. However, applying RL to dynamic and uncertain real-world scenarios is challenging due to the unpredictable nature of the environment and the difficulty of generalizing from training to new situations. While traditional RL models are effective in structured simulations, they often fail to adapt to the complexity and unpredictability of real-world environments. This dissertation addresses these challenges by proposing a novel methodology for the learning representation of latent variables, which improves the adaptability and safety of RL models when faced with uncertainty and unexperienced problems. The core of this dissertation is developing a novel behavior prediction model that incorporates an unsupervised dual skill discovery algorithm and driver identification characteristics. The unsupervised dual-skill discovery algorithm learns an entangled representation of task-specific movements and morphological skills, enabling RL models to adapt to mechanical defects and morphological changes. Motion prediction models augmented with driver identification features improve vehicle trajectory prediction accuracy, significantly improving autonomous systems' safety. First, this dissertation proposes an unsupervised dual-skill discovery algorithm to ensure the ability of RL systems to operate in the context of mechanical defects and morphological changes. The introduced algorithm learns the disentangled representation of task-specific and morphological skills in an unsupervised manner. This allows the system to adapt to mechanical faults and morphological changes without prior learning about these specific conditions. The learned skill latents have been demonstrated to detect real-time mechanical failures and maintain operational integrity. Second, a novel motion prediction model that includes driver identification is proposed to improve the accuracy of vehicle trajectory prediction. The system identifies driver characteristics from vehicle behavior and leverages an attention mechanism to fine-tune motion prediction based on individual driver behavior. In simulations with agents with different driving tendencies, the model utilizing driver identification predicts vehicle trajectories more accurately. In conclusion, this dissertation significantly contributes to the field of reinforcement learning by developing a methodology to improve the adaptability and safety of RL models in real-world scenarios. By addressing the critical challenges of adaptability and generalization, this research advances theoretical knowledge and opens new avenues for practical applications of RL in complex and dynamic environments. 강화 학습(RL)의 등장은 알고리즘이 환경과의 상호작용에서 최적의 행동을 학습하여 복잡한 실제 문제를 해결할 수 있는 머신러닝의 새로운 시대를 예고하였다. 그러나 예측할 수 없는 환경의 특성과 훈련에서 새로운 상황으로 일반화하기 어렵다는 점 때문에 역동적이고 불확실한 실제 시나리오에 RL을 적용하는 것은 어려운 일이다. 기존의 RL 모델은 구조화된 시뮬레이션에서는 효과적이지만, 실제 환경의 복잡성과 예측 불가능성에 적응하지 못하는 경우가 많다. 이 논문은 불확실성과 경험하지 못한 문제에 직면했을 때 RL 모델의 적응성과 안전성을 향상시키는 잠재 변수의 학습 표현을 위한 새로운 방법론을 제안한다. 이 논문의 핵심은 비지도 이중 기술 발견 알고리즘과 운전자 식별 특성을 통합한 새로운 행동 예측 모델이다. 비지도 이중 기술 발견 알고리즘은 작업별 움직임과 형태적 기술에 대한 잠재변수 표현을 학습하여 RL 모델이 기계적 결함 및 형태적 변화에 적응할 수 있도록 한다. 운전자 식별 기능으로 보강된 동작 예측 모델은 차량 궤적 예측의 정확도를 향상시켜 자율주행 시스템의 안전성을 크게 향상시킨다. 첫째, 이 논문에서는 기계적 결함 및 형태적 변화의 맥락에서 RL 시스템의 작동 능력을 보장하기 위해 비지도 이중 기술 발견 알고리즘을 제안한다. 도입된 알고리즘은 비지도 방식으로 작업별 스킬과 형태학적 스킬의 잠재변수 표현을 학습한다. 이를 통해 시스템은 이러한 특정 조건에 대한 사전 학습 없이도 기계적 결함 및 형태적 변화에 적응할 수 있다. 학습된 기술 잠재력은 실시간으로 기계 고장을 감지하고 운영 무결성을 유지하는 데 활용될 수 있는 것으로 입증되었다. 둘째, 차량 궤적 예측의 정확도를 높이기 위해 운전자 식별을 포함하는 새로운 모션 예측 모델을 제안한다. 이 시스템은 차량 행동에서 운전자 특성을 식별하고 주의 메커니즘을 활용하여 개별 운전자 행동에 따라 모션 예측을 미세 조정한다. 다양한 운전 성향을 가진 차량들을 대상으로 한 시뮬레이션에서 운전자 식별을 활용한 모델이 차량 궤적을 더 정확하게 예측하는 것으로 나타났다. 결론적으로, 이 논문은 실제 시나리오에서 RL 모델의 적응성과 안전성을 향상시키는 방법론을 개발함으로써 강화 학습 분야에 크게 기여하였다. 이 연구는 적응성과 일반화라는 중요한 과제를 해결함으로써 이론적 지식을 발전시킬 뿐만 아니라 복잡하고 역동적인 환경에서 RL을 실제로 적용할 수 있는 새로운 길을 열었다.

Enhanced designs of future molecular communications : from theory to prototype analysis in macro-, micro-, and nano-scale

구본홍 Graduate School, Yonsei University 2022 국내박사

바이오 나노 사물 인터넷은 차세대 통신 네트워크에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 기존 무선 통신 기술은 나노 영역의 새로운 기능 등을 수행함에 있어 중대한 문제점들이 있음이 제기되어 왔으며 그에 따라 새로운 정보 전달 매개체를 사용하는 분자 통신이 관심을 받아왔다. 전파 대비 분자를 이용한 통신의 가장 큰 기술적 문제점은 분자 이동 고유의 특성으로 인해 전송속도가 낮고 오류가 많이 난다는 점이다. 따라서 추가적인 정보 경로를 찾아 활용하는 방식으로 극복하는 기술을 필요로 한다. 또 다른 문제는 현재의 구현 단계가 목표로 하는 나노 단위에서의 활용 환경으로부터 아직 멀다는 점이다. 이 연구는 정보 전달에 사용할 수 있는 자원들을 모아 활용하고 보다 목표에 가까운 구현을 통해 검증할 수 있는 기술들을 제안하여 분자 통신의 미래적 가능성을 넓히는데 목적을 두었다. 첫째로 이 연구는 다중입출력 분자 통신의 이론적 검출 알고리즘과 구현을 통한 검증 기법을 제안한다. 둘째로는 혈관 형태의 분자 통신 테스트베드에 대해 분석한다. 머신 러닝 기반의 혈관 테스트베드 연구 결과를 확장하는 영역에서 단일 신호의 응답 형태를 이론적으로 분석하고 기존의 테스트베드에 다중입출력 경로를 더하는 기술을 제안하며 성능 이득을 확인하였다. 기존 분석 기법을 확장하기 위해 머신 러닝 학습 영역을 단일 신호 응답에 대하여 축소하였고, 그를 이용해 변복조와 채널 코딩을 추가하여 이론적 확장이 가능하도록 하는 기법을 제안하였 다. 마지막으로는 나노 스케일에서 동작하는 분자 통신 테스트베드를 제작하였 다. 해당 테스트베드는 통신 기능을 위해 특수 제작된 나노 크기의 센서를 활용한다. 첫째로 측정 데이터를 기반으로 한 나노 통신머신의 설계에 대해 논의하였으 며, 머신 러닝 기법이 시스템 성능을 개선시킬 수 있는 영역에 대하여 알아볼 수 있도록 기법을 제안하고 실험하였으며, 결론에는 실제 데이터 전송 결과를 제시하였다. The Internet of Bio-Nano Things is a significant development for next-generation communication technologies. Since conventional wireless communication technologies face challenges in serving new applications and necessitate the substitution of information carriers, researchers have shifted their interest to molecular communications (MC). One crucial problem of MC is the low data rate and high error rate inherent in particle dynamics specifications, in contrast with wave-based conventional communications. Therefore, it is worth investigating the resources where MC can obtain extra information paths and provide strategies to exploit them. The other problem is that the testbed level is yet far from its target applications. This dissertation examines techniques involving aggregating and resource use to provide future directions for further progress in MC. The first part of this dissertation studies multiple-input multiple-output (MIMO) operations, from detection algorithms in theory to prototype validations. The second part investigates the vessel-like MC testbed. Succeeding a remarkable prior work, we propose expansions on theory and prototype by studying single-shot signal responses based on learning-based approaches. The final part proposes a nano molecular communication system, including nano receiver design and detection strategies. The testbed utilizes a nanoscale sensor fabricated for communication purposes. We first describe our intuitions of nanomachine design from observations and show how the learning-based techniques can benefit the system by reducing the design burden and enhancing the accuracy of data detection. It is concluded by showing sample results of actual data transmission.

IR-UWB radar-based contactless silent speech recognition

이성화 Graduate School, Yonsei University 2024 국내박사

Silent speech recognition (SSR) is a technology that converts speech into text without relying on auditory information. Audio-based automatic speech recognition has the following limitations: its performance degrades in noisy environments, its applicability is limited in situations where voice-based communication is not allowed, and individuals facing challenges in vocalization cannot derive any benefits from it. SSR overcomes these limitations, positioning itself as a viable solution to supplement or even replace automatic speech recognition technology. To recognize speech without relying on auditory information, it is essential to capture non-acoustic biosignals related to speech. Various sensing techniques that involve invasive or contact processes have been suggested to achieve this goal. However, it is desirable to implement SSR with contactless sensors given that sensing techniques that involve invasive methods or require helmets or skin-attached sensors are not practical for everyday use. Impulse radio ultra-wideband (IR-UWB) radar emerges as an appealing solution for implementing SSR owing to its non-contact nature and attractive properties. It exhibits high accuracy in target detection, operates through occluding materials, consumes less energy, and can be integrated into compact form factors. In this dissertation, three main studies were conducted to demonstrate contactless SSR using IR-UWB radar. First, an algorithm was developed to efficiently extract features reflecting articulatory movements from IR-UWB radar data. Second, an analysis was conducted to determine the favorable position for the IR-UWB radar, evaluating whether placing it in front of the mouth or under the chin would yield higher performance. Third, continuous SSR was implemented. If phonemes and words can be extracted from continuous speech, it becomes possible to recognize diverse real-life speeches, extending beyond the mere identification of a limited set of commands. To apply SSR in various real-life scenarios, it is essential to develop the SSR system into the level of continuous speech recognition, beyond isolated word recognition. This dissertation explores the feasibility of continuous SSR using contactless IR-UWB radar through the application of the proposed feature extraction algorithm, radar deployment strategy, and deep learning method. 무성 음성 인식이란 사람의 발화를 목소리 정보 없이 텍스트로 변환하는 기술이다. 기존의 음성 인식은 목소리 정보를 기반으로 구현되기 때문에 주변 잡음의 세기가 큰 공간에서는 성능이 저하되고, 목소리를 낼 수 없는 환경에서는 이용할 수 없으며, 발성에 어려움을 겪는 사람들은 혜택을 누릴 수 없다는 단점이 있다. 하지만 무성 음성 인식은 그러한 단점을 공유하지 않기 때문에 음성 인식 기술을 보조하거나 대체할 수 있는 기술로 활용이 가능하다. 사람의 발화를 소리 정보 없이 인식하여 텍스트로 변환하기 위해서는, 사람의 발화와 관련된 비음향 생체 신호를 측정하는 것이 필요하다. 이를 위하여 수많은 센서가 제안된 바 있으나, 그중 여러 불편한 과정을 동반하는 침습형 센서나 피부 부착형 안테나 및 헬멧 등을 필요로 하는 접촉 기반의 센서는 실생활에서 사용하기에는 사용 편의성 측면에서 적합하지 않다. 따라서 실용적인 무성 음성 인식의 구현을 위해서는 비접촉식 센서를 기반으로 하는 것이 바람직하다. 비접촉식 센서인 IR-UWB(impulse radio ultra-wideband) 레이다는 다음과 같은 특성이 있다. IR-UWB 레이다는 목표물 탐지 정확도가 높으며, 비금속 물체를 투과하여 목표물을 탐지할 수 있고, 칩 형태로 제작하여 실생활에서 사용되는 여러 스마트 기기에 장착할 수 있는 등 무성 음성 인식을 구현하기에 여러 적합한 특성이 있다. 본 학위 논문에서는 IR-UWB 레이다 기반의 무성 음성 인식을 구현하기 위해 다음과 같은 세 가지 주요 연구를 수행하였다. 첫째로는, IR-UWB 레이다 데이터로부터 조음 기관의 움직임을 효과적으로 나타내기 위한 특징 추출 알고리즘을 제안하였다. 둘째로는, 사용자의 조음 기관 움직임을 측정하기에 적합한 IR-UWB 레이다 위치의 후보를 두 곳(입 앞과 아래턱 밑)으로 선정한 다음, IR-UWB 레이다를 어떤 곳에 위치시키는 것이 전반적인 성능 면에서 유리한지 분석했다. 마지막으로는, 연속어(continuous speech)로부터 음소 및 단어를 추출하는 연구를 수행하였다. 연속어로부터 음소 및 단어를 추출할 수 있다면, 단순히 제한된 개수의 명령어를 인식하는 수준을 넘어서 실생활에서 나타나는 보다 다양한 발화의 인식이 가능하다. 무성 음성 인식을 다양한 실생활 어플리케이션에서 활용하기 위해서는 고립어(isolated word) 인식 수준을 넘어서 연속어 인식 수준의 구현이 필요하다. 본 학위 논문에서는 제안하는 특징 추출 알고리즘, 적절한 위치에 배치된 레이다 센서들로부터 획득한 데이터와 딥러닝 기법을 활용하여, IR-UWB 레이다 기반의 연속어 무성 음성 인식을 수행하였다.

Enhanced features of fabricating 3-dimensional Si microstructures via metal-assisted chemical etching

최선혜 Graduate School, Yonsei University 2023 국내석사

The demand for high-frequency electronic and photonic devices is continuously increasing. To meet these demands, advanced three-dimensional (3D) semiconductor architectures such as through-Si via (TSV) and trench gate structures have emerged, which require 3D structures with high etch rates. The fabrication of 3D semiconductors has often been realized through conventional dry and wet etching processes such as deep reactive ion etching (DRIE). However, these conventional etching techniques have limited applications in the continuously developing semiconductor technology field. Although conventional dry etching results in the desired vertically etched structures, the required vacuum environment increases the cost of the process, and the bombardment of high-energy plasma ions causes damage to the semiconductor surface. In contrast, although the conventional wet etching process is a simple, low-cost, and low-damage method, it cannot be used to manufacture vertically etched profiles because of its isotropic properties. To overcome these limitations of former etching techniques, a novel method—metal-assisted chemical etching (MacEtch)—has now become a widely applied technology for fabricating Si nano/microstructures. The MacEtch method is a solution-based etching process based on the redox reactions that occur when a metal-catalyst-deposited semiconductor substrate is immersed in an etching solution. This unconventional etching process overcomes the limitations of both conventional dry and wet etching while still successfully producing high-etch-rate nano/microstructures. Therefore, novel etching techniques are continuously developed based on the fundamental mechanism of the MacEtch process. Moreover, the MacEtch process has also been utilized to successfully produce 3D structures on substrates other than the most commonly used Si, such as compound semiconductors, hence broadening its applicability in photoelectric conversion devices and other applications as well. The MacEtch mechanism is governed by two main parts: the carrier generation and mass transport processes. Both the carrier generation and mass transport processes must be enhanced to obtain high etch rates and vertical etch profiles in MacEtch. Nonetheless, the distinct charge and mass transport mechanisms of Si microfabrication in MacEtch remains obscure, and the resulting etch rates are often less than 1 µm/min. Thus, this poses a challenge for future industrial implementations of the technology. In this thesis, the combination of catalyst thickness and etchant temperature were identified to have the greatest effect on the activation of the mass transport and carrier generation rate for Si microstructures, respectively. The aim was to enhance the mass transport and carrier generation rate by controlling these two parameters to achieve high etch rates in the microscale regime. During this process, the effect of controlling the etchant temperature by varying the parameter over a wide range of temperatures was thoroughly investigated. By analyzing the results, the trends and underlying mechanisms of systematically varying the etchant temperature during the MacEtch process were clarified. The MacEtch mechanisms behind the elevation of the etchant temperature and etching in the microscale regime were determined, which have remained vague thus far. Moreover, the intrinsically required aspects of the catalyst layer used in the MacEtch process are also thoroughly covered. The fundamental reason behind the specific selection of metal catalysts is covered, followed by the demonstration of a novel non-noble metal catalyst used in MacEtch for the first time. The findings from this work are expected to widen the scope of applications of MacEtch and contribute to higher efficiency for future semiconductor technologies.