In this study, the vibration of an electrostatically actuated micro cantilever beam is analyzed in which a viscoelastic layer covers a portion of the micro beam length. This proposed model is considered as the main element of mass and pollutant micro sensors. The nonlinear motion equation is extracted by means of Hamilton principle, considering nonlinear shortening effect for Euler-Bernoulli beam. The non-linear effects of electrostatic excitation, geometry and inertia have been taken into account. The viscoelastic model is assumed as Kelvin-Voigt model. The motion equation is discretized by Galerkin approach. The linear free vibration mode shapes of non-uniform micro beam i.e. the linear mode shape of the system by considering the geometric and inertia effects of viscoelastic layer, have been employed as comparison function in the process of the motion equation discretization. The discretized equation of motion is solved by the use of multiple scale method of perturbation theory and the results are compared with the results of numerical Runge-Kutta approach. The frequency response variations for different lengths and thicknesses of the viscoelastic layer have been founded. The results indicate that if a constant volume of viscoelastic layer is to be deposited on the micro beam for mass or gas sensor applications, then a modified configuration may be found by using the analysis of this paper.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.27
no.4
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pp.244-249
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2014
In this research, it have developed a sensor that could diagnose inner deterioration of covered wires. With this sensor it observed results from simulation, and the attribute required for realization. For simulation it have used FLUX, it have considered all of geometric and electromagnetic information from coil and base metal that influences eddy current sensor's property in order to predict the final result. It assumed there is no mutual inductance in the coil with N number of turns, because equivalent current flows in coil that is continuously connected in eddy current sensor. It assumed circular coil loop draws a circle, always have self inductance, and they are connected in series and overlapped according number of turns (N) in coil, and bobbin configuration. Actual sensor was produced with consideration of inductance and number of turns (N). In conclusion, it were able to test the dependency through results from simulation, actual measurement, and modeling of simulation. It is considered that attributes of respective base metal and structure can be predicted by simulating in advance.
We introduce an indoor broadcasting system using light-emitting diode (LED) lamps coupled with a 220 V power line. Two couplers connected to the power line constitute a power line communication (PLC) link. The transmission path from an LED lamp to a photodetector forms a visible light communication (VLC) link in free space. When the LED lamp is coupled to the power line, a composite PLC-VLC link is formed, making it possible to transmit a VLC signal beyond line-of-sight. In experiments, a 4 kHz analog signal modulated with a 100 kHz carrier was sent to the power line by a PLC coupler, and LED lamps coupled to the power line detected the signal and radiated it to multiple VLC receivers in the room. This configuration is useful in expanding an indoor VLC sensor network to adjacent rooms or constructing a voice broadcasting system in a building or apartments with existing power lines.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.1
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pp.69-80
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2019
This paper proposes a multimodal sensor platform which supports plug and play (PnP) technology. PnP technology automatically recognizes a connected sensor module and an application program easily controls a sensor. To verify a multimodal platform for PnP technology, we build up a firmware and have the experiment on a sensor system. When a sensor module is connected to the platform, a firmware recognizes the sensor module and reads sensor data. As a result, it provides PnP technology to simply plug sensors without any software configuration. Measured sensor raw data suffer from various distortions such as gain, offset, and non-linearity errors. Therefore, we introduce a polynomial calculation to compensate for sensor distortions. To find the optimal coefficients for sensor calibration, we apply a genetic algorithm which reduces the calibration time. It achieves reasonable performance using only a few data points with reducing 97% error in the worst case. The platform supports various protocols for multimodal sensors, i.e., UART, I2C, I2S, SPI, and GPIO.
An engine for marine propulsion and power generation consists of several cylinder liner-piston sets. And the oil groove is on the cylinder liner inside wall for the lubrication between a piston and cylinder. The machining process of oil groove has been carried by manual work so far, because of the diversity of the shape. Recently, we developed an automatic grinding robot system for oil groove machining of engine cylinder liners. It can covers various types of oil grooves and adjust its position by itself. The grinding robot system consists of a robot, a machining tool head, sensors and a control system. The robot automatically recognizes the cylinder liner's inside configuration by using a laser displacement sensor and a vision sensor after the cylinder liner is placed on a set-up equipment.
Kim, Chang-Hyun;Choi, Tae-Yong;Lee, Ju-Jang;Suh, Jeong;Park, Kyoung-Taik;Kang, Hee-Shin
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.22
no.4
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pp.447-457
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2019
The intelligent sensory system is required to ensure the accurate welding performance. This paper describes the development of an intelligent vision sensor for the robotic laser welding. The sensor system includes a PC based vision camera and a stripe-type laser diode. A set of robust image processing algorithms are implemented. The laser-stripe sensor can measure the profile of the welding object and obtain the seam line. Moreover, the working distance of the sensor can be changed and other configuration is adjusted accordingly. The robot, the seam tracking system, and CW Nd:YAG laser are used for the laser welding robot system. The simple and efficient control scheme of the whole system is also presented. The profile measurement and the seam tracking experiments were carried out to validate the operation of the system.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.547-548
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2009
The development of USN(Ubiquitous Sensor Network) technology is creating numerous application areas. Although a network configuration with fixed sensors was the norm in the past, the coexistence of mobile and fixed sensor nodes is a new trend. Fixed sensor networks focused on the energy efficiency of nodes, but the latest studies consider guaranteeing the mobility of nodes and maintaining their connectivity, while remaining energy efficient at the same time. This paper proposes a routing protocol for a mobile ad-hoc sensor network that improves the mobility, connectivity and energy efficiency of nodes while allowing for the management and maintenance of a large number of nodes even in a complex communication environment where mobile and fixed nodes coexist. An algorithm for multi-hop multi-paths, a technique for topology reconfiguration by node movement prediction and vibration sensors, path setting for a large number of nodes, and efficient data transfer technology have been introduced to implement the modified LEAHC-AOMDV protocol. Furthermore, the excellence of this protocol was verified through a comparative experiment with the conventional LEACH protocol.
Dynamic deflection monitoring is an essential and critical part of structural health monitoring for high-speed railway bridges. Two critical problems need to be addressed when using inclinometer sensors for such applications. These include constructing a general representation model of inclination-deflection and addressing the ill-posed inverse problem to obtain the accurate dynamic deflection. This paper provides a dynamic deflection monitoring method with the placement of optimal inclinometer sensors for high-speed railway bridges. The deflection shapes are reconstructed using the inclination-deflection transformation model based on the differential relationship between the inclination and displacement mode shape matrix. The proposed optimal sensor configuration can be used to select inclination-deflection transformation models that meet the required accuracy and stability from all possible sensor locations. In this study, the condition number and information entropy are employed to measure the ill-condition of the selected mode shape matrix and evaluate the prediction performance of different sensor configurations. The particle swarm optimization algorithm, genetic algorithm, and artificial fish swarm algorithm are used to optimize the sensor position placement. Numerical simulation and experimental validation results of a 5-span high-speed railway bridge show that the reconstructed deflection shapes agree well with those of the real bridge.
Recently, great improvements have been made in developing autonomous underwater vehicles (AUVs) using stateof- the-art technologies for various kinds of sophisticated underwater missions. To meet increasing demands posed on AUVs, a powerful on-board computer system and an accurate sensor system with an well-organized control system architecture are needed. In this paper, a new control system architecture is proposed for AUV, ORCA (Oceanic Reinforced Cruising Agent) which is being currently developed by Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering (KRISO). The proposed architecture uses a hybrid architecture that combines a hierarchical architecture and a behavior based control architecture with an evaluator for coordinating between the architectures. This paper also proposed a sensor fusion structure based on the definition of 4 categories of sensors called grouping and 5-step data processing procedure. The development of the AUV, ORCA involving the system architecture, vehicle layout, and hardware configuration of on-board system are described.
This paper presents a system for estimating the position of a magnet using a magnetic sensor. An algorithm is presented to analyze the waveform and output voltage values of the magnetic field generated at each position when the magnet moves and to estimate the position of the magnet based on the analyzed data. Here, the magnet is sufficiently small to be inserted into a blood vessel and has a micro-magnetic field of hundreds of nanoteslas owing to the small size and shape of the guide wire. In this study, a highly sensitive magneto-impedance (MI) sensor was used to detect these micro-magnetic fields. Nine MI sensors were arranged in a 3×3 configuration to detect a magnetic field that changes according to the position of the magnet through the MI sensor, and the voltage value output was polynomially regressed to specify a position value for each voltage value. The accuracy was confirmed by comparing the actual position value with the estimated position value by expanding it from a 1D straight line to a 3D space. Additionally, we could estimate the position of the magnet within a 3% error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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