Polyvinylidene fluoride (PVDF) has drawn much attention due to its many advantages. PVDF shows high mechanical strength and flexibility, thermal stability, and good piezoelectricity enabling its application to various fields such as sensors, actuators, and energy transducers. Further studies have been conducted on PVDF in the form of thin films. The thin films exhibit different ionic conductivity according to the number of pores within the film, letting these films to be applied as electrolytes or separators of batteries. Porous PVDF membranes are also easily processed, usually made by using electrospinning. However, a large portion of researches were conducted using PVDF membranes produced by far field electrospinning, which is not a well-controlled experimental method. In this paper, we use near field electrospinning (NFES) process for more controlled, small-scaled, mesh type PVDF structures of nano to micro fibers fabricated by controlling process parameters and investigate the properties of such membranous structures. These membranes vary according to geometrical shape, pore density, and fiber thickness. We then measured the mechanical strength and piezoelectric characteristic of the structures. With various geometries in the fiber structures and various scales in the fibers, these types of structures can potentially lead to broader applications for stretchable electronics and dielectric electro active polymers.
위성 영상 자료에 대한 품질의 향상과 안정화는 다양한 목적을 가진 사용자들을 만족시킬 수 있다. 특히 절대 방사 검/보정은 영상의 광항적 품질을 유지하기 위한 척도가 된다. 본 연구에서는 초분광 영상 밴드 접합 기법과 분광 반응도를 이용하여 다중 분광 센서의 가상화를 통해 절대 방사 보정 계수의 적합성을 판단하였다. 적합성 분석을 위해 약 30분 차이로 촬영된 EO-1 Hyperion과 Landsat-8 OLI 센서의 영상을 이용하였고, 서로 다른 특성을 지닌 토지 피복으로 구성된 3개 지역을 선정하여 복사 에너지 값을 비교 하였다. 그 결과, 시공간에 따른 차이, 센서 수준의 차이를 제외하고 모든 밴드에서 0.99 이상의 적합성을 보여 주었다.
This paper proposes a statistical regression method for classifying pillars and vehicles in parking area using a single ultrasonic sensor. There are three types of information provided by the ultrasonic sensor: TOF, the peak and the width of a pulse, from which 67 different features are extracted through segmentation and data preprocessing. The classification using the multiple SVM and the multinomial logistic regression are applied to the set of extracted features, and has achieved the accuracy of 85% and 89.67%, respectively, over a set of real-world data. The experimental result proves that the proposed feature extraction and classification scheme is applicable to the object classification using an ultrasonic sensor.
This paper proposes a dry-type surface myoelectric sensor for the myoelectric hand prosthesis. The designed surface myoelectric sensor is composed of skin interface and processing circuits. The skin interface has one reference and two input electrodes, and the reference electrode is located in the center of two input electrodes. In this paper is proposed two types of sensors with the circle- and bar-shaped reference electrode, but all input electrodes are the bar-shaped. The metal material of the electrodes is the stainless steel (SUS440) that endures sweat and wet conditions. Considering the conduction velocity and the median frequency of the myoelectric signal, the inter-electrode distance (IED) between two input electrodes as 18mm, 20mm, and 22mm is selected. The signal processing circuit consists of a differential amplifier with a band pass filter, a band rejection filter for rejecting 60Hz power-line noise, amplifiers, and a mean absolute value(MAV) circuit. Using SUS440, six prototype skin interface with different reference electrode shape and IED is fabricated, and their output characteristics are evaluated by output signal obtained from the forearm of a healthy subject. The experimental results show that the skin interface with parallel bar shape and the 18mm IED has a good output characteristics. The fabricated dry-type surface myoelectric sensor is evaluated for the upper-limb amputee.
Xu, Xiang;Huang, Qiao;Ren, Yuan;Zhao, Dan-Yang;Yang, Juan
Smart Structures and Systems
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제23권3호
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pp.279-293
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2019
To ensure high quality data being used for data mining or feature extraction in the bridge structural health monitoring (SHM) system, a practical sensor fault diagnosis methodology has been developed based on the similarity of symmetric structure responses. First, the similarity of symmetric response is discussed using field monitoring data from different sensor types. All the sensors are initially paired and sensor faults are then detected pair by pair to achieve the multi-fault diagnosis of sensor systems. To resolve the coupling response issue between structural damage and sensor fault, the similarity for the target zone (where the studied sensor pair is located) is assessed to determine whether the localized structural damage or sensor fault results in the dissimilarity of the studied sensor pair. If the suspected sensor pair is detected with at least one sensor being faulty, field test could be implemented to support the regression analysis based on the monitoring and field test data for sensor fault isolation and reconstruction. Finally, a case study is adopted to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. As a result, Dasarathy's information fusion model is adopted for multi-sensor information fusion. Euclidean distance is selected as the index to assess the similarity. In conclusion, the proposed method is practical for actual engineering which ensures the reliability of further analysis based on monitoring data.
Whether a person is feeling sleepy or reasonably awake is important safety information in many areas, such as humans operating in traffic or in heavy industry. The changes of body signals have been mostly researched by looking at electroencephalogram(EEG) signals but more and more other medical signals are being examined. In our study, an electrocardiogram(ECG) signal is measured at a sampling rate of 100 Hz and used to try to distinguish the possible differences in signal between the two states: awake and drowsy. Practical tests are conducted using a wireless sensor node connected to a wearable ECG sensor, and an ECG signal is transmitted wirelessly to a base station connected to a server PC. Through the QRS complex in the ECG analysis it is possible to obtain much information that is helpful for diagnosing different types of cardiovascular disease. A program is made with MATLAB for digital signal filtering and graphing as well as recognizing the parts of the QRS complex within the signal. Drowsiness detection is performed by evaluating the R peaks, R-R interval, interval between R and S peaks and the duration of the QRS complex..
This paper presents an accelerometer based system for physical activity decision that are capable of recognizing three different types of physical activities, i.e., standing, walking and running, using by rough sets. To collect physical acceleration data, we developed the body sensor node which consists of two custom boards for physical activity monitoring applications, a wireless sensor node and an accelerometer sensor module. The physical activity decision is based on the acceleration data collected from body sensor node attached on the user's chest. We proposed a method to classify physical activities using rough sets which can be generated rules as attributes of the preprocessed data and by constructing a new decision table, rules reduction. Our experimental results have successfully validated that performance of the rule patterns after removing the redundant attribute values are better and exactly same compare with before.
In general, CT and Shunt have been traditionally used as a sensor for detecting the partial discharges in order to diagnose the present insulation state of the electric power apparatus. The former is very convenient for the practical application since it is not only non-contact method but its frequency bandwidth and resonance frequency could be designed for its specific application. However, it has been proved to have poor linearity and low sensitivity. For the latter, even though it is an ideal sensor, noise from the power source and the ground could flow into the system. Furthermore, the surge current could be easily come into the measuring systems giving rise to a severe breakdown. In this respect, a hybrid sensor has been designed and fabricated in order to overcome the shortcoming of these two types of sensors. For this purpose, the experimental comparison with commercialized products has been also carried out. In this concept of the hybrid sensor, two different impedances could provide the passage of the signals. In this way, the discrimination of the noise could be accomplished very effectively with high ratio of signal over noise(S/N) under the little influence from the external noises and the breakdown.
This paper has dealt with a data fusion for the problem of land-cover classification using multisensor imagery. Dempster-Shafer evidence theory has been employed to combine the information extracted from the multiple data of same site. The Dempster-Shafer's approach has two important advantages for remote sensing application: one is that it enables to consider a compound class which consists of several land-cover types and the other is that the incompleteness of each sensor data due to cloud-cover can be modeled for the fusion process. The image classification based on the Dempster-Shafer theory usually assumes that each sensor is represented by a single channel. The evidential approach to image classification, which utilizes a mass function obtained under the assumption of class-independent beta distribution, has been discussed for the multiple sets of mutichannel data acquired from different sensors. The proposed method has applied to the KOMPSAT-1 EOC panchromatic imagery and LANDSAT ETM+ data, which were acquired over Yongin/Nuengpyung area of Korean peninsula. The experiment has shown that it is greatly effective on the applications in which it is hard to find homogeneous regions represented by a single land-cover type in training process.
The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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