We present a precision instrument amplifier (IA) designed for bio-potential acquisition. The proposed IA employs a capacitively coupled instrument amplifier (CCIA) structure to achieve a rail-to-rail input common-mode range and low gain error. A positive feedback loop is applied to boost the input impedance. Also, DC servo loop (DSL) with pseudo resistors is adopted to suppress electrode offset for bio-potential sensing. The proposed amplifier was designed in a $0.18{\mu}m$ CMOS technology with 1.8V supply voltage. Simulation results show the integrated noise of $1.276{\mu}Vrms$ in a frequency range from 0.01 Hz to 1 KHz, 65dB SNR, 118dB CMRR, and $58M{\Omega}$ input impedance respectively. The total current of IA is $38{\mu}A$. It occupies $740{\mu}m$ by $1300{\mu}m$ including the passive on-chip low pass filter.
Recently, graphene based solution-gated field-effect transistors (SGFETs) have been received a great attention in biochemical sensing applications. Graphene and reduced graphene oxide (RGO) possess various advantages such as high sensitivity, low detection limit, label-free electrical detection, and ease of fabrication due to their 2D nature and large sensing area compared to 1D nanomaterials- based nanobiosensors. Therefore, graphene or RGO -based SGFET is a good potential candidate for sensitive detection of protons (H+ ions) which can be applied as the transducer in various enzymatic or cell-based biosensing applications. However, reports on detection of H+ ions using graphene or RGO based SGFETs have been still limited. According to recent reports, clean graphene grown by CVD or exfoliation is electrochemically insensitive to changes of H+ concentration in solution because its surface does not have terminal functional groups that can sense the chemical potential change induced by varying surface charges of H+ on CVD graphene surface. In this work, we used RGO -SGFETs having oxygen-containing functional groups such as hydroxyl (OH) groups that effectively interact with H+ ions for expectation of increasing pH sensitivity. Additionally, we also investigate RGO based SGFETs for bio-sensing applications. Hydroloytic enzymes were introduced for sensing of biomolecular interaction on the surface of RGO -SGFET in which enzyme and substrate are acetylcholinesterase (AchE) and acetylcholine (Ach), respectively. The increase in H+ generated through enzymatic reaction of hydrolysis of Ach by AchE immobilized on RGO channel in SGFET could be monitored by the change in the drain-source current (Ids).
Transient receptor potential (TRP) channels are nonselective cationic channels, conserved among flies to humans. Most TRP channels have well known functions in chemosensation, thermosensation, and mechanosensation. In addition to being sensing environmental changes, many TRP channels are also internal sensors that help maintain homeostasis. Recent improvements to analytical methods for genomics and metabolomics allow us to investigate these channels in both mutant animals and humans. In this review, we discuss three aspects of TRP channels, which are their role in metabolism, their functional characteristics, and their role in metabolic syndrome. First, we introduce each TRP channel superfamily and their particular roles in metabolism. Second, we provide evidence for which metabolites TRP channels affect, such as lipids or glucose. Third, we discuss correlations between TRP channels and obesity, diabetes, and mucolipidosis. The cellular metabolism of TRP channels gives us possible therapeutic approaches for an effective prophylaxis of metabolic syndromes.
The percentage of moisture content in rice before harvest is crucial to reduce the economic loss in terms of yield, quality and drying cost. This paper discusses the application of artificial neural network (ANN) in developing a reliable prediction model using the low altitude fixed-wing unmanned air vehicle (UAV) based reflectance value of green, red, and NIR and statistical moisture content data. A comparison between the actual statistical data and the predicted data was performed to evaluate the performance of the model. The correlation coefficient (R) is 0.862 and the mean absolute percentage error (MAPE) is 0.914% indicate a very good accuracy of the model to predict the moisture content in rice before harvest. The model predicted values are matched well with the measured values($R^2=0.743$, and Nash-Sutcliffe Efficiency = 0.730). The model results are very promising and show the reliable potential to predict moisture content with the error of prediction less than 7%. This model might be potentially helpful for the rice production system in the field of precision agriculture (PA).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권6호
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pp.1042-1062
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2010
Cooperative spectrum sensing (CSS) is an effective technology for alleviating the unreliability of local spectrum sensing due to fading/shadowing effects. Unlike most existing solutions, this paper considers the use of CSS technology in decentralized networks where a fusion center is not available. In such a decentralized network, some attackers may sneak into the ranks of cooperative users. On the basis of recent advances in bio-inspired consensus algorithms, an attack-proof, decentralized CSS scheme is proposed in which all secondary users can maintain cooperative sensing by exchanging information locally instead of requiring centralized control or data fusion. Users no longer need any prior knowledge of the network. To counter three potential categories of spectrum sensing data falsification (SSDF) attacks, some anti-attack strategies are applied to the iterative process of information exchange. This enables most authentic users to exclude potentially malicious users from their neighborhood. As represented by simulation results, the proposed scheme can generally ensure that most authentic users reach a consensus within the given number of iterations, and it also demonstrates much better robustness against different SSDF attacks than several existing schemes.
Lee, Sang Hyuk;Kim, Hyungi;Girault, Hubert H.;Lee, Hye Jin
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제34권9호
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pp.2577-2582
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2013
A novel stick-shaped portable sensing device featuring a microhole array interface between the polyvinylchloride-2-nitrophenyloctylether (PVC-NPOE) gel and water phase was developed for in-situ sensing of perchlorate ions in real water samples. Perchlorate sensitive sensing responses were obtained based on measuring the current changes with respect to the assisted transfer reaction of perchlorate ions by a perchlorate selective ligand namely, bis(dibenzoylmethanato)Ni(II) (Ni(DBM)2) across the polarized microhole array interface. Cyclic voltammetry was used to characterize the assisted transfer reaction of perchlorate ions by the $Ni(DBM)_2$ ligand when using the portable sensing device. The current response for the transfer of perchlorate anions by $Ni(DBM)_2$ across the micro-water/gel interface linearly increased as a function of the perchlorate ion concentration. The technique of differential pulse stripping voltammetry was also utilized to improve the sensitivity of the perchlorate anion detection down to 10 ppb. This was acquired by preconcentrating perchlorate anions in the gel layer by means of holding the ion transfer potential at 0 mV (vs. Ag/AgCl) for 30 s followed by stripping the complexed perchlorate ion with the ligand. The effect of various potential interfering anions on the perchlorate sensor was also investigated and showed an excellent selectivity over $Br^-$, $NO_2{^-}$, $NO_3{^-}$, $CO{_3}^{2^-}$, $CH_3COO^-$ and $SO{_4}^{2^-}$ ions. As a final demonstration, some regional water samples from the Sincheon river in Daegu city were analyzed and the data was verified with that of ion chromatography (IC) analysis from one of the Korean-certified water quality evaluation centers.
Many insects such as mosquitoes cause life-threatening diseases such as malaria, yellow fever and West Nile virus. Malaria alone infects 500 million people annually and causes 1-3 million death per year. Volatile insect repellents, which are detected through the sense of smell, have long been used to protect humans against insect pests. Antifeed-ants are non-volatile aversive compounds that are detected through the sense of taste and prevent insects from feeding on plants. The molecular targets and signaling path-ways required for sensing insect repellents and antifeedants are poorly understood. Transient Receptor Potential (TRP) Ca2+-permeable cation channels exist in organisms ranging from C. elegans to D. melanogaster and Homo sapiens. Drosophila has 13 family members, which mainly function in sensory physiology such as vision, thermotaxis and chemotaxis. G protein-coupled receptors (GPCRs) initiate olfactory signaling cascades in mammals and in nematodes C.elegans. However, the mechanisms of G protein signaling cascades in insect chemosensation are controversial. In this review, I will discuss the putative roles of G protein-coupled receptors (GPCRs) and Transient Receptor Potential (TRP) channels as targets for insect repellents.
Recently, graphene and graphene-based materials such as graphene oxide (GO) or reduced graphene oxide (R-GO) draws a great attention for electronic devices due to their structures of one atomic layer of carbon hexagon that have excellent mechanical, electrical, thermal, optical properties and very high specific surface area that can be high potential for chemical functionalization. R-GO is a promising candidate because it can be prepared with low-cost from solution process by chemical oxidation and exfoliation using strong acids and oxidants to produce graphene oxide (GO) and its subsequent reduction. R-GO has been used as semiconductor or conductor materials as well as sensing layer for bio-molecules or ions. In this work, reduced graphene oxide field-effect transistor (R-GO FET) has been fabricated with ITO extended gate structure that has sensing area on ITO extended gate part. R-GO FET device was encapsulated by tetratetracontane (TTC) layer using thermal evaporation. A thermal annealing process was carried out at $140^{\circ}C$ for 4 hours in the same thermal vacuum chamber to remove defects in R-GO film before deposition of TTC at $50^{\circ}C$ with thickness of 200 nm. As a result of this process, R-GO FET device has a very high stability and durability for months to serve as a transducer for sensing applications.
Measurements of ocean color from space since 1970s provided vital information with reference to physical and biogeochemical properties of the oceanic waters. The utility of these data has been explored in order to map and monitor highly toxic/or harmful algal blooms (HABs) that affected most of coastal waters throughout the world due to accelerated eutrophication from human activities and certain oceanic processes. However, the global atmospheric correction and bio-optical algorithms developed for oceanic waters were found to yield false information about the HABs in coastal waters. The present study aimed to evaluate the potential use of red tide index (RI) method, which has been developed by Ahn and Shanmugam (2005), for mapping of HABs in Korean and neighboring waters. Here we employed the SSMM to remove the atmospheric effect in the SeaWiFS image data and the achieved indices by RI method were found more appropriate in correctly identifying potential areas of the encountered HABs in Korean South Sea (KSS) and Chinese coastal waters during 1999-2004. But the existence of high absorbing and scattering materials greatly interfered with the standard OC4 algorithm which falsely identified red tides in these waters. In comparison with other methods, the RI approach for the early detection of HABs can provide state managers with accurate identification of the extent and location of these blooms as a management tool.
Optical diffuse reflectance sensing has potential for rapid and reliable on-site estimation of soil properties. For good results, proper calibration to measured soil properties is required. One issue is whether it is necessary to develop calibrations using samples from the specific area or areas (e.g., field, soil series) in which the sensor will be applied, or whether a general "factory" calibration is sufficient. A further question is if specific calibration is required, how many sample points are needed. In this study, these issues were addressed using data from 42 paddy fields representing 14 distinct soil series accounting for 74% of the total Korean paddy field area. Partial least squares (PLS) regression was used to develop calibrations between soil properties and reflectance spectra. Model evaluation was based on coefficient of determination ($R^2$) root mean square error of prediction (RMSEP), and RPD, the ratio of standard deviation to RMSEP. When sample data from a soil series were included in the calibration stage (full information calibration), RPD values of prediction models were increased by 0.03 to 3.32, compared with results from calibration models not including data from the test soil series (calibration without site-specific information). Higher $R^2$ values were also obtained in most cases. Including some samples from the test soil series (hybrid calibration) generally increased RPD rapidly up to a certain number of sample points. A large portion of the potential improvement could be obtained by adding about 8 to 22 points, depending on the soil properties to be estimated, where the numbers were 10 to 18 for pH, 18-22 for EC, and 8 to 22 for total C. These results provide guidance on sampling and calibration requirements for NIR soil property estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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