Zhu, X.L.;Sit, Cass K.M.;Ma, Mark W.;Feng, Y.J.;Ng, K.W.
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1519-1522
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2009
We describe a 32" liquid-crystal display (LCD) with multi-touch sensing capability by integrating IR detector arrays onto the LED backlight plate. A transparent light guide is placed in front of the display screen, with IR LEDs disposed at its edges and emitting IR light into the light guide, the light is trapped by total internal reflection within the light guide to be as touch-sensing light. A physical contact with the acrylic plate surface will stimulate some trapped light to be escaped from the light guide and pass through LCD panel to be detected by the IR detectors. The touch-sensing LCD with this configuration can locate simultaneous multiple touche points on the touchable surface.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.1495-1498
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2008
We proposed driving method with variable integration time for ambient light sensing. One operation period of the proposed driving method consists of several sub-integration periods with variable integration time which can enlarge dynamic range of ambient light sensing circuit. Temperature dependent characteristic of p-intrinsic-metal (p-i-m) diode can be compensated using the proposed driving method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권5호
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pp.423-443
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2009
We present the design and implementation of a unique sensing and actuation application -- the Illuminator: a sensor network-based intelligent light control system for entertainment and media production. Unlike most sensor network applications, which focus on sensing alone, a distinctive aspect of the Illuminator is that it closes the loop from light sensing to lighting control. We describe the Illuminator's design requirements, system architecture, algorithms, implementation and experimental results. The system uses the Illumimote, a multi-modal and high fidelity light sensor module well-suited for wireless sensor networks, to satisfy the high-performance light sensing requirements of entertainment and media production applications. The Illuminator system is a toolset to characterize the illumination profile of a deployed set of fixed position lights, generate desired lighting effects for moving targets (actors, scenic elements, etc.) based on user constraints expressed in a formal language, and to assist in the set up of lights to achieve the same illumination profile in multiple venues. After characterizing deployed lights, the Illuminator computes optimal light settings at run-time to achieve a user-specified actuation profile, using an optimization framework based on a genetic algorithm. Uniquely, it can use deployed sensors to incorporate changing ambient lighting conditions and moving targets into actuation. Experimental results demonstrate that the Illuminator handles various high-level user requirements and generates an optimal light actuation profile. These results suggest that the Illuminator system supports entertainment and media production applications.
Light-activated metal oxide gas sensors have been investigated in recent decades. Light illumination enhances the sensing attributes, including the operational temperature, sensitivity, and selectivity. Unfortunately, high operating temperature is a major problem for gas sensors because of the huge energy consumption. Therefore, the importance of light-activated room-temperature sensing has increased. This paper reviews recent light-activated sensors and their sensing mechanisms with a specific focus on metal oxide gas sensors. Studies use the outstanding ZnO and SnO2 sensors to research photoactivation when illuminated by various sources such as ultraviolet (UV), halogen lamp, or monochromatic light. Photon induction generates electron-hole pairs that increase the number of adsorption sites of gas molecules and ions improving the sensor's sensing properties.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5654-5673
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2016
Participatory sensing applications rely on recruiting appropriate participants to share their surrounding conditions with others, and have been widely used in many areas like environmental monitoring, health care, and traffic congestion monitoring, etc. In such applications, how to ensure the privacy of a participant is important, since incentive mechanisms are used to maintain their enthusiasm for sustainable participation by offering certain amount of reward. In this paper, we propose a pseudonym-based privacy protection scheme, that takes both privacy protection and user incentives into consideration. The proposed scheme uses the pseudonym mechanism and one-way hash function to achieve user incentives, while protecting their identity. We also show extensive analysis of the proposed scheme to demonstrate that it can meet the security and performance the requirement of a participatory sensing application.
In this study, we propose a machine vision system with a high object recognition rate. By utilizing a multiple-exposure image sensing technique, the proposed deep learning-based machine vision system can cover a wide light intensity range without further learning processes on the various light intensity range. If the proposed machine vision system fails to recognize object features, the system operates in a multiple-exposure sensing mode and detects the target object that is blocked in the near dark or bright region. Furthermore, short- and long-exposure images from the multiple-exposure sensing mode are synthesized to obtain accurate object feature information. That results in the generation of a wide dynamic range of image information. Even with the object recognition resources for the deep learning process with a light intensity range of only 23 dB, the prototype machine vision system with the multiple-exposure imaging method demonstrated an object recognition performance with a light intensity range of up to 96 dB.
In this paper, the light screen sensing system is introduced and testified to detect small grains such as seeds or electronic chips of uneven sized. Two modules composed of transmitter-receiver sensor array and microprocessor-based sensor signal processing system are developed to realize the proposed system. Experimental results showed that the sensing signal was relatively clear and its counting performance was very stable.
To perceive fluctuations in light quality, quantity, and timing, higher plants have evolved diverse photoreceptors including UVR8 (a UV-B photoreceptor), cryptochromes, phototropins, and phytochromes (Phys). In contrast to plants, prokaryotic oxygen-evolving photosynthetic organisms, cyanobacteria, rely mostly on bilin-based photoreceptors, namely, cyanobacterial phytochromes (Cphs) and cyanobacteriochromes (CBCRs), which exhibit structural and functional differences compared with plant Phys. CBCRs comprise varying numbers of light sensing domains with diverse color-tuning mechanisms and signal transmission pathways, allowing cyanobacteria to respond to UV-A, visible, and far-red lights. Recent genomic surveys of filamentous cyanobacteria revealed novel CBCRs with broader chromophore-binding specificity and photocycle protochromicity. Furthermore, a novel Cph lineage has been identified that absorbs blue-violet/yellow-orange light. In this minireview, we briefly discuss the diversity in color sensing and signal transmission mechanisms of Cphs and CBCRs, along with their potential utility in the field of optogenetics.
Photon-counting sensing is a widely used technique for low-light-level imaging applications. This paper proposes a distance information extraction method with photon-counting passive sensing under low-lightlevel conditions. The photo-counting passive sensing combined with integral imaging generates a photon-limited elemental image array. Maximum-likelihood estimation (MLE) is used to reconstruct the photon-limited image at certain depth levels. The distance information is extracted at the depth level that minimizes the sum of the standard deviation of the corresponding photo-events in the elemental image array. Experimental and simulation results confirm that the proposed method can extract the distance information of the object under low-light-level conditions.
In this study, the influence of electromagnetic wave effected on human body of light sensing was classified. Subjects of the eye was stimulated by the rays of LED and the measured electrical signals(EEG, EOG and ERG) in human body were compared and analyzed in the case of exposed at electromagnetic wave or not. The result show that when the subjects were not exposed at electromagnetic wave, the ratio of a wave has a large percentage in the EEG signal and the ratio of $\beta$ wave has come to good.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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