본 연구에서는 역류의 측정과 원주의 근접 후류의 난류 구조에 미치는 자유흐 름 난류의 영향을 정성적 및 정량적으로 조사하기 위하여, 역류가 존재할 경우나 순간 유입각이 매우 큰 경우에도 난류의 측정이 가능한 split film probe(이하 SFP로 줄여 표기함)를 사용하여 평균 유동장과 난류의 2차 및 3차 모멘트의 변화, 속도 변동 상관 의 변화 및 대규모 와류의 유출 주파수 특성 등을 측정 분석하여, 격자에 의해 형성된 서로 다른 자유흐름 난류특성에 따른 실험 결과들을 비교 검토 해보고자 한다.
Response estimation at unmeasured locations using the limited number of measurements is an attractive topic in the field of structural health monitoring (SHM). Because of increasing complexity and size of civil engineering structures, measuring all structural responses from the entire body is intractable for the SHM purpose; the response estimation can be an effective and practical alternative. This paper investigates a response estimation technique based on the Kalman state estimator to combine multi-sensor data under non-zero mean input excitations. The Kalman state estimator, constructed based on the finite element (FE) model of a structure, can efficiently fuse different types of data of acceleration, strain, and tilt responses, minimizing the intrinsic measurement noise. This study focuses on the effects of (a) FE model error and (b) combinations of multi-sensor data on the estimation accuracy in the case of non-zero mean input excitations. The FE model error is purposefully introduced for more realistic performance evaluation of the response estimation using the Kalman state estimator. In addition, four types of measurement combinations are explored in the response estimation: strain only, acceleration only, acceleration and strain, and acceleration and tilt. The performance of the response estimation approach is verified by numerical and experimental tests on a simply-supported beam, showing that it can successfully estimate strain responses at unmeasured locations with the highest performance in the combination of acceleration and tilt.
This study explored the feasibility of utilizing an SWCNT-coated fabric sensor for the development of a wearable motion sensing device. The extent of variation in electric resistance of the sensor material was evaluated by varying the fiber composition of the SWCNT-coated base fabrics, attachment methods, number of layers, and sensor width and length. 32 sensors were fabricated by employing different combinations of these variables. Using a custom-built experimental jig, the amount of voltage change in a fabric sensor as a function of the length was measured as the fabric sensors underwent loading-unloading test with induced strains of 30 %, 40 %, and 50 % at a frequency of 0.5 Hz. First-step analysis revealed the following: characteristics of the strain-voltage curves of the fabric sensors confirmed that 14 out of 32 sensors were evaluated as more suitable for measuring human joint movement, as they yield stable resistance values under tension-release conditions; furthermore, significantly stable resistance values were observed at each level of strain. Secondly, we analyzed the averaged maximum, minimum, and standard deviations at various strain levels. From this analysis, it was determined that the two-layer sensor structure and welding attachment method contributed to the improvement of sensing accuracy.
The characteristics of boundary layers have significant effects on the aerodynamic forces and vibration of the wind turbine blade. The incorporation of active trailing edge flaps (ATEF) into wind turbine blades has been proven as an effective control approach for alleviation of load and vibration. This paper is aimed at investigating the effects of external trailing edge flaps on the flow pattern and velocity distribution within a boundary layer of a NREL 5MW reference wind turbine, as well as designing a new type of velocity sensors for future validation measurements. An aeroelastic-aerodynamic simulation with FAST-AeroDyn code was conducted on the entire wind turbine structure and the modifications were made on turbine blade sections with ATEF. The results of aeroelastic-aerodynamic simulations were combined with the results of two-dimensional computational fluid dynamic simulations. From these, the velocity profile of the boundary layer as well as the thickness variation with time under the influence of a simplified load case was calculated for four different blade-flap combinations (without flap, with $-5^{\circ}$, $0^{\circ}$, and $+5^{\circ}$ flap). In conjunction with the computational modeling of the characteristics of boundary layers, a bio-inspired hair flow sensor was designed for sensing the boundary flow field surrounding the turbine blades, which ultimately aims to provide real time data to design the control scheme of the flap structure. The sensor element design and performance were analyzed using both theoretical model and finite element method. A prototype sensor element with desired bio-mimicry responses was fabricated and validated, which will be further refined for integration with the turbine blade structures.
In this paper, we introduce a newly developed photogrammetric software for automatic generation of high quality geo-products and its performance assessment carried out using various satellite images. Our newly developed software provides the latest techniques of an optimized sensor modelling, ortho-image generation and automated Digital Elevation Model (DEM) generation for diverse remote sensing images. In particular, images from dual- and multi-sensor images can be integrated for 3D mapping. This can be a novel innovation toward a wider applicability of remote sensing data, since 3D mapping has been limited within only single-sensor so far. We used Kompsat-2, Ikonos, QuickBird, Spot-5 high resolution satellite images to test an accuracy of 3D points and ortho-image generated by the software. Outputs were assessed by comparing reliable reference data. From various sensor combinations 3D mapping were implemented and their accuracy was evaluated using independent check points. Model accuracy of 1~2 pixels or better was achieved regardless of sensor combination type. The high resolution ortho-image results are consistent with the reference map on a scale of 1:5,000 after being rectified by the software and an accuracy of 1~2 pixels could be achieved through quantitative assessment. The developed software offers efficient critical geo-processing modules of various remote sensing images and it is expected that the software can be widely used to meet the demand on the high-quality geo products.
To date, there has been no employment of a magnetoelastic (ME) biosensor method to detect Salmonella enterica serovar Typhimurium in soil. The ME biosensor method needs to be investigated and modified for its successful performance. The filtration method, cation-exchange resin method, and combinations of both methods were employed for the extraction of S. Typhimurium from soil. The number of S. Typhimurium and the resonant frequency shift of the ME sensor were then compared using a brilliant green sulfa agar plate and an HP 8751A network analyzer. A blocking study was performed using bovine serum albumin (BSA), polyethylene glycol (PEG), and casein powder suspension. Finally, the modified ME biosensor method was performed to detect S. Typhimurium in soil. The number of S. Typhimurium was significantly decreased from 7.10 log CFU/soil to 4.45-4.72 log CFU/soil after introduction of the cation-exchange resin method. The greatest resonant frequency shift of the measurement sensor was found when employing centrifugation and filtration procedures. The resonant frequency shift of the PEG-blocked measurement sensor was $3,219{\pm}755Hz$, which was significantly greater than those of the BSA- and casein-blocked ME sensor. The optimum concentration of PEG was determined to be 1.0 mg/ml after considering the resonant shift and economic issue. Finally, the modified ME biosensor method was able to detect S. Typhimurium in soil in a dose-response manner. Although these modifications of the ME biosensor method sacrificed some advantages, such as cost, time effectiveness, and operator friendliness, this study demonstrated a novel approach of the ME biosensor method to detect S. Typhimurium in soil.
다양한 분야가 IT 기술과 접목되어 인간 생활의 질적인 향상을 도모하고 있다. 전 세계적으로 유비쿼터스 기술이 각종 분야에 적용되고 있으며, 이와 같은 유비쿼터스 사회 실현을 위해 센서 네트워크가 점차 다양한 응용 분야에서 활용되고, 그 중요성이 부각되고 있다. 특히 u-사회의 실현을 위해 점차 QoS 요구사항이 증가하고 있으며, 데이터의 정확하고 신뢰성있는 전송이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는, 무선 센서 네트워크의 특성을 고려하여 신뢰성있는 전송을 보장하기 위한 기법을 제시하고자 한다. 전송 신뢰성 향상을 위해 경로별로 신뢰도를 계산하며, 전송 성공 여부를 판단하기 위해 직접 ACK를 경로 품질에 따라 선택적으로 사용한다. 경로 품질이 좋은 경우에는 오버히어링을 역으로 묵시적 ACK로 사용하여 직접 ACK 사용을 줄이고, 직접 ACK를 위임할 수 있는 방법을 제시함으로써 일반 ACK의 사용으로 인한 에너지 소비 및 트래픽 낭비를 줄이는 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과, 제안 기법은 기존 ACK 기법의 신뢰성은 유지하면서 약 30% 에너지 효율적인 데이터 전송을 하였다.
2D fluorescence sensors produce a great deal of spectral data during fermentation processes, which can be analyzed using a variety of statistical techniques. Principal component analysis (PCA) and a self-organizing map (SOM) were used to analyze these 2D fluorescence spectra and to extract useful information from them. PCA resulted in scores and loadings that were visualized in the score-loading plots and used to monitor various fermentation processes with recombinant Escherichia coli and Saccharomyces cerevisiae. The SOM was found to be a useful and interpretative method of classifying the entire gamut of 2D fluorescence spectra and of selecting some significant combinations of excitation and emission wavelengths. The results, including the normalized weights and variances, indicated that the SOM network is capable of being used to interpret the fermentation processes monitored by a 2D fluorescence sensor.
Kim, Joonyong;Rhee, Joongyong;Yang, Seunghwan;Lee, Chungu;Cho, Seongin;Kim, Youngjoo
Journal of Biosystems Engineering
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제43권4호
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pp.352-361
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2018
Purpose: The objective of this study was to develop a multilayer perceptron (MLP) model to estimate solar radiation using a solar module. Methods: Data for the short-circuit current of a solar module and other environmental parameters were collected for a year. For MLP learning, 14,400 combinations of input variables, learning rates, activation functions, numbers of layers, and numbers of neurons were trained. The best MLP model employed the batch backpropagation algorithm with all input variables and two hidden layers. Results: The root-mean-squared error (RMSE) of each learning cycle and its average over three repetitions were calculated. The average RMSE of the best artificial neural network model was $48.13W{\cdot}m^{-2}$. This result was better than that obtained for the regression model, for which the RMSE was $66.67W{\cdot}m^{-2}$. Conclusions: It is possible to utilize a solar module as a power source and a sensor to measure solar radiation for an agricultural sensor node.
Characteristics of various material surface plasmon resonance (SPR) chips were investigated in angular interrogation mode and intensity interrogation mode. Among five metals, silver (Ag), gold (Au), copper (Cu), chromium (Cr) and titanium (Ti), three metals, Ag, Au and Cu were paid attention to since their characteristics can be easily analyzed in angular interrogation mode by investigating the change of their reflectance curves according to refractive index change from 1.331 to 1.335. Most of SPR chips with various configurations showed the similar property in angular interrogation mode. The application of the SPR chip made of Ag, Au and Cu or their combinations depends on their reflectance properties. In intensity interrogation mode, the operation range may be limited since the variation of the intensity was not linearly related to refractive index change ranging from 1.331 to 1.335. However, the SPR chip containing high ratio of Ag may be applicable to high sensitive detection due to their sharp reflectance curves in intensity interrogation mode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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