Recent advancement in wireless communications and electronics has enabled the development of low power sensor network. Wireless sensor network are often used in remote monitoring control applications, health care, security and environmental monitoring. Wireless sensor networks are an emerging technology consisting of small, low-power, and low-cost devices that integrate limited computation, sensing, and radio communication capabilities. Sensor network platform for health care has been designed, fabricated and tested. This system consists of an embedded micro-controller, Radio Frequency (RF) transceiver, power management, I/O expansion, and serial communication (RS-232). The hardware platform uses Atmel ATmega128L 8-bit ultra low power RISC processor with 128KB flash memory as the program memory and 4KB SRAM as the data memory. The radio transceiver (Chipcon CC1000) operates in the ISM band at 433MHz or 916MHz with a maximum data rate of 76.8kbps. Also, the indoor radio range is approximately 20-30m. When many sensors have to communicate with the controller, standard communication interfaces such as Serial Peripheral Interface (SPI) or Integrated Circuit ($I^{2}C$) allow sharing a single communication bus. With its low power, the smallest and low cost design, the wireless sensor network system and wireless sensing electronics to collect health-related information of human vitality and main physiological parameters (ECG, Temperature, Perspiration, Blood Pressure and some more vitality parameters, etc.)
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.1131-1134
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2003
Unknown parameters of a nonlinear system were estimated using a signal compression method. The estimated parameters were natural frequency and tile damping coefficient. This study applied a algorithm using tile comparison of the cross-correlation coefficient between the impulse response from a model and it from the signal compression method. The impulse through linear element included in a nonlinear system could be obtained by the signal compression method. The unknown parameters of the linear element could be estimated by comparing the Bode plots of system's impulse response with them of model's response. In this study, a LSCM(LabVIEW-Signal-Compression-Method) was developed to identify a nonlinear system. The LSCM consisted of National Instrument's (NI) Data Acquisition (DAQ) Board (Model PCI-1200), a monitoring program using LabVIEW software package, DAQ Signal Accessory Board, and 2nd-order electric circuits. The designed electric circuits consisted of resistors, inductors and capacitors. To evaluate the performance of the LSCM, the response from model with known parameters is compared with the response from the real system using the monitoring program. The results from simulation of experiment showed that the developed LSCM provided a reliable estimation performance.
In this work, the dynamic properties of a high performance concrete containing glass powder (GP) was studied. The GP is a new cementitious material obtained by recycling waste glass presenting pozzolanic activity. This eco-friendly material was incorporated in concrete mixes by replacing 20 and 30% of cement. The mechanical properties of building materials highly affect the response of the structure under dynamic actions. First, the resonant vibration frequencies were measured on concrete plate with free boundary conditions after 14, 28 and 90 curing days by using an alternative vibration monitoring technique. This technique measures the average frequencies of several excitations done at different points of the plate. This approach takes into account the heterogeneity of a material like concrete. So, the results should be more precise and reliable. For measuring the bending and torsion resonant frequencies, as well as the damping ratio. The dynamic properties of material such as dynamic elastic modulus and dynamic shear modulus were determined by modelling the plate on the finite element software ANSYS. Also, the instantaneous aroused frequency method and ultrasound method were used to determine the dynamic elastic modulus for comparison purpose, with the results obtained from vibration monitoring technique.
Objective: To correlate temporomandibular joint (TMJ) morphology and position with cone-beam computed tomography (CBCT) images, Joint Vibration Analysis (JVA), and Jaw Tracker (JT) to develop a radiation-free, dynamic method for screening and monitoring the TMJ in orthodontic patients. Methods: A total of 236 orthodontic patients without symptoms of TMJ disorders who had undergone CBCT were selected for the JVA and JT tests in this cross-sectional study. TMJ position and morphology were measured using a three-dimensional analysis software. JT measurements involved six opening-closing cycles, and JVA measurements were performed using a metronome to guide the mouth opening-closing movements of the patients. The correlations among the three measuring devices were evaluated. Results: Abnormalities in condylar surface morphology affected the mandibular range of motion. The cut-off value results show that when various measurement groups are within a certain range, abnormalities may be observed in morphology (area under the curve, 0.81; P < 0.001). A 300/< 300 Hz ratio ≥ 0.09 suggested abnormal morphology (P < 0.05). Correlations were observed among the maximum opening velocity, maximum vertical opening position, and joint spaces in the JT measurements. Correlations were also observed between the > 300/< 300 Hz ratio, median frequency, total integral, integral < 300 Hz, and peak frequency with joint spaces in the JVA measurements. Conclusions: JT and JVA may serve as rapid, non-invasive, and radiation-free dynamic diagnostic tools for monitoring and screening TMJ abnormalities before and during orthodontic treatment.
In the present study, the effect of GO in damping capacity of CF/epoxy laminates was studied via free vibration analysis. The composite laminates were manufactured by using vacuum assisted resin transfer molding technique. The damping properties of the prepared hybrid composites were determined in terms of natural frequency and damping ratio in free vibration test. The foremost aspire of this investigation was to compare the vibration properties i.e. natural frequency and modal damping of the prepared composites with the numerical results. The numerical study was carried out via FEA using $ANSYS^{TM}$ workbench software. The parametric study of the numerical models was also studied considering the beam free length and the beam thickness. It was found that the incorporation of GO enhanced the damping capacity of the composite and the variation of natural frequencies in mode1varied by 2-5% compared to the experimental study.
Coupled structures are widely seen in civil and mechanical engineering. In coupled structures, monitoring the translational motion of its key components is of great importance. For instance, some coupled arms are equipped with a hydraulic piston to provide the stiffness along the piston axial direction. The piston moves back and forth and a distance sensing system is necessary to make sure that the piston is within its stroke limit. The measured motion data also give us insight into how the coupled structure works and provides information for the design optimization. This paper develops two distance sensing systems for coupled structures. The first system measures distance with ultrasonic sensor. It consists of an ultrasonic sensing module, an Arduino interface board and a control computer. The system is then further upgraded to a three-sensor version, which can measure three different sets of distance data at the same time. The three modules are synchronized by the Arduino interface board as well as the self-developed software. Each ultrasonic sensor transmits high frequency ultrasonic waves from its transmitting unit and evaluates the echo received back by the receiving unit. From the measured time interval between sending the signal and receiving the echo, the distance to an object is determined. The second distance sensing system consists of a wire draw encoder, a data collection board and the control computer. Wire draw encoder is an electromechanical device to monitor linear motion by converting a central shaft rotation into electronic pulses of the encoder. Encoder can measure displacement, velocity and acceleration simultaneously and send the measured data to the control computer via the data acquisition board. From experimental results, it is concluded that both the ultrasonic and the wire draw encoder systems can obtain the linear motion of structures in real-time.
Arshad, Zeeshan;Choi, Somang;Jang, Boen;Hong, Sang Jeen
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2014.02a
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pp.237.1-237.1
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2014
Etching is one of the most important steps in semiconductor manufacturing. In etch process control a critical task is to stop the etch process when the layer to be etched has been removed. If the etch process is allowed to continue beyond this time, the material gets over-etched and the lower layer is partially removed. On the other hand if the etch process is stopped too early, part of the layer to be etched still remains, called under-etched. Endpoint detection (EPD) is used to detect the most accurate time to stop the etch process in order to avoid over or under etch. The goal of this research is to develop a hardware and software system for EPD. The hardware consists of an Optical Plasma Monitor (OPM) sensor which is used to continuously monitor the plasma optical emission intensity during the etch process. The OPM software was developed to acquire and analyze the data to perform EPD. Our EPD algorithm is based on the following theory. As the etch process starts the plasma generated in the vacuum is added with the by-products from the etch reactions on the layer being etched. As the endpoint reaches and the layer gets completely removed the plasma constituents change gradually changing the optical intensity of the plasma. Although the change in optical intensity is not apparent, the difference in the plasma constituents when the endpoint has reached leaves a unique signature in the data gathered. Though not detectable in time domain, this signature could be obscured in the frequency spectrum of the data. By filtering and analysis of the changes in the frequency spectrum before and after the endpoint we could extract this signature. In order to do that, first, the EPD algorithm converts the time series signal into frequency domain. Next the noise in the frequency spectrum is removed to look for the useful frequency constituents of the data. Once these useful frequencies have been selected, they are monitored continuously in time and using a sub-algorithm the endpoint is detected when significant changes are observed in those signals. The experiment consisted of three kinds of etch processes; ashing, SiO2 on Si etch and metal on Si etch to develop and evaluate the EPD system.
The object of this study is to evaluate confounding effect of sleeping behavior on heart rate variability (HRV) in healthy volunteers during a randomized clinical trial. From 6 healthy volunteer, we acquired circadian electrocardiography(ECG) with a Holter monitoring device(DigiTrak Plus, Philips). The compatible analytical program, Zymed, was used for calculation of RR intervals of 24h ECG signal. Then, we generated HRV signals and calculated 9 HRV parameters in time domain and frequency domain for every 30 minute with Matlab 6.x software. We also encoded participants' activities as follows; stable condition(1), sleeping behavior(2), eating behavior(3), and undefined condition(4). Using SPSS 12.0, we tested if there was any difference between HRV parameters of day-time and night-time and between those of a subject in stable condition and in sleeping behavior. As a result, one of the most important parameter-LF/HF ratio, which indicates the autonomic balance between sympathetic and parasympathetic nervous systems, as same the other parameters, showed large inter-individual variations in circadian profiles. And, the mean LF/HF ratio of each participant was different between in stable condition and in sleeping behavior (p<.05). Consequently, the effect of sleeping behavior must be considered when one or more of HRV parameters, especially LF/HF ratio, are used as assessment index in clinical studies.
A multi-temporal approach using remotely sensed time series data obtained over multiple years is a very useful method for monitoring land covers and land-cover changes. While spectral-based methods at any particular time limits the application utility due to instability of the quality of data obtained at that time, the approach based on the temporal profile can produce more accurate results since data is analyzed from a long-term perspective rather than on one point in time. In this study, a multi-temporal approach applying a multi-periodic harmonic model is proposed for classification of remotely sensed data. A harmonic model characterizes the seasonal variation of a time series by four parameters: average level, frequency, phase, and amplitude. The availability of high-quality data is very important for multi-temporal analysis.An satellite image usually have many unobserved data and bad-quality data due to the influence of observation environment and sensing system, which impede the analysis and might possibly produce inaccurate results. Harmonic analysis is also very useful for real-time data reconstruction. Multi-periodic harmonic model is applied to the reconstructed data to classify land covers and monitor land-cover change by tracking the temporal profiles. The proposed method is tested with the MODIS and GOCI NDVI time series over the Korean Peninsula for 5 years from 2012 to 2016. The results show that the multi-periodic harmonic model has a great potential for classification of land-cover types and monitoring of land-cover changes through characterizing annual temporal dynamics.
Mehboob, Saqib;Khan, Qaiser Uz Zaman;Ahmad, Sohaib;Anwar, Syed M.
Earthquakes and Structures
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v.22
no.2
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pp.185-201
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2022
Structural Health Monitoring (SHM) is used to provide reliable information about the structure's integrity in near realtime following extreme incidents such as earthquakes, considering the inevitable aging and degradation that occurs in operating environments. This paper experimentally investigates an integrated wireless sensor network (Wi-SN) based monitoring technique for damage detection in concrete structures. An effective SHM technique can be used to detect potential structural damage based on post-earthquake data. Two novel methods are proposed for damage detection in reinforced concrete (RC) building structures including: (i) Jerk Energy Method (JEM), which is based on time-domain analysis, and (ii) Modal Contributing Parameter (MCP), which is based on frequency-domain analysis. Wireless accelerometer sensors are installed at each story level to monitor the dynamic responses from the building structure. Prior knowledge of the initial state (immediately after construction) of the structure is not required in these methods. Proposed methods only use responses recorded during ambient vibration state (i.e., operational state) to estimate the damage index. Herein, the experimental studies serve as an illustration of the procedures. In particular, (i) a 3-story shear-type steel frame model is analyzed for several damage scenarios and (ii) 2-story RC scaled down (at 1/6th) building models, simulated and verified under experimental tests on a shaking table. As a result, in addition to the usual benefits like system adaptability, and cost-effectiveness, the proposed sensing system does not require a cluster of sensors. The spatial information in the real-time recorded data is used in global damage identification stage of SHM. Whereas in next stage of SHM, the damage is detected at the story level. Experimental results also show the efficiency and superior performance of the proposed measuring techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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