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.)
In this paper, a simplified maximum power point tracking technique for the solar charger is presented. Main advantages of the proposed charger include low cost and optimized charge time. The maximum power point tracking method is used to deliver the maximum power from PV array to the battery thereby reducing the charge time. Moreover, the proposed technique which tracks the maximum power point by adjusting output current helps reduce the quantity of required number of sensors for the charger. The experimental protype was implemented by using an 80W PV array, a buck converter and a digital signal processor to verify the feasibility of the proposed method.
This paper reports the results of a study on the optimization of the etching profile, which is an important factor in deep-reactive-ion etching (DRIE), i.e., dry etching. Dry etching is the key processing step necessary for the development of the Internet of Things (IoT) and various microelectromechanical sensors (MEMS). Large-area etching (open area > 20%) under a high-frequency (HF) condition with nonoptimized processing parameters results in damage to the etched sidewall. Therefore, in this study, optimization was performed under a low-frequency (LF) condition. The HF method, which is typically used for through-silicon via (TSV) technology, applies a high etch rate and cannot be easily adapted to processes sensitive to sidewall damage. The optimal etching profile was determined by controlling various parameters for the DRIE of a large Si wafer area (open area > 20%). The optimal processing condition was derived after establishing the correlations of etch rate, uniformity, and sidewall damage on a 6-in Si wafer to the parameters of coil power, run pressure, platen power for passivation etching, and $SF_6$ gas flow rate. The processing-parameter-dependent results of the experiments performed for optimization of the etching profile in terms of etch rate, uniformity, and sidewall damage in the case of large Si area etching can be summarized as follows. When LF is applied, the platen power, coil power, and $SF_6$ should be low, whereas the run pressure has little effect on the etching performance. Under the optimal LF condition of 380 Hz, the platen power, coil power, and $SF_6$ were set at 115W, 3500W, and 700 sccm, respectively. In addition, the aforementioned standard recipe was applied as follows: run pressure of 4 Pa, $C_4F_8$ content of 400 sccm, and a gas exchange interval of $SF_6/C_4F_8=2s/3s$.
Wide-area monitoring of tree-related high impedance fault (THIF) efficiently contributes to increase reliability of large-scaled network, since the failure to early location of them may results in critical lines tripping and consequently large blackouts. In the first place, this wide-area monitoring of THIF requires managing the placement of sensors across large power grid network according to THIF detection objective. For this purpose, current paper presents a framework in which sensors are distributed according to a predetermined risk map. The proposed risk map determines the possibility of THIF occurrence on every branch in a power network, based on electrical conductivity of trees and their positions to power lines which extracted from spectral data. The obtained possibility value can be considered as a weight coefficient assigned to each branch in sensor placement problem. The next step after sensors deployment is to on-line monitor based on moving data window. In this on-line process, the received data window is evaluated for obtaining a correlation between low frequency and high frequency components of signal. If obtained correlation follows a specified pattern, received signal is considered as a THIF. Thereafter, if several faulted section candidates are found by deployed sensors, the most likely location is chosen from the list of candidates based on predetermined THIF risk map.
Graphene has been widely considered a promising candidate for high-quality chemical sensors, owing to its outstanding characteristics, such as sensitive gas adsorption at room temperature, high conductivity, high flexibility, and high transparency. However, the main drawback of a graphene-based gas sensor is the necessity for external heaters due to its slow response, incomplete recovery, and low selectivity at room temperature. Conventional heating devices have limitations such as large volume, thermal safety issues, and high power consumption. Moreover, metal-based heating systems cannot be applied to transparent and flexible devices. Thus, to solve this problem, a method of supplying the thermal energy necessary for gas sensing via the self-heating of graphene by utilizing its high carrier mobility has been studied. Herein, we provide a brief review of recent studies on self-activated graphene-based gas sensors. This review also describes various strategies for the self-activation of graphene sensors and the enhancement of their sensing properties.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.12
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pp.2330-2336
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2008
This paper deals with monitoring sensor robot control system for the application of wireless sensor network. In order to control the direction and speed of robot via remote sensing environment, low power, low weight sensors with ad-hoc networking between robots' sensors have been used. These wireless sensor network based robot monitoring system can be used for remote observation and detection of robots in the areas such as factories, power plants and other dangerous areas which are difficult for human access.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.28
no.6
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pp.87-95
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2021
Recently interest for air pollution is gradually increasing. However, according to the environmental assessment of air quality, the level of air pollution in the nation is quite serious, and air pollutants measuring facilities are also not enough. In this paper, a secure air pollutants sensor system based low power wireless communication is designed and implemented. The proposed system is composed of three parts: air pollutants measuring sensors module, LoRa-based data transmission module, and monitoring module. In the air pollutants measuring module, the MSP430 board with six big air pollutants measuring sensors are used. The air pollutants sensing data is transmitted to the control server in the monitoring system using LoRa transmission module. The received sensing data is stored in the database of the monitoring system, and visualized in real-time on the map of the sensor locations. The implemented air pollutant sensor system can be used for measuring the level of air quality conveniently in our daily lives.
Solid state electrochemical and chemo-resistive gas sensors have been used widely but can operate only under high temperature. For reducing the power consumption and optimizing the structure of the substrate of these sensors, we conducted device and circuit simulations using the COMSOL Multiphysics simulator. For assessing the effective types of substrate and heat isolation, we conducted three-dimensional thermal simulations in two separate parts; (a) by changing the shape of the contacting holes and (b) punching additional holes on the substrate. Thus, it was possible to achieve high temperature in the sensor end of the substrate while maintaining low power consumption, and temperature in the circuit.
Recent advances in low-power sensors and transmitters are driving the search for standalone power sources that utilize unused ambient energy. These energy harvesters can alleviate the issues related to the installation and maintenance of sensors. Particularly piezoelectric energy harvesters, with the ability to convert ambient mechanical energy into useful electricity, have received significant attention due to their high energy density, low cost and operational stability over wide temperature and pressure conditions. In order to maximize the generated electrical power, the natural frequency of the piezoelectric energy harvester should be matched with the dominant frequency of ambient vibrations. However, piezoelectric energy harvesters typically exhibit a narrow bandwidth, thus, it becomes difficult to operate near resonance under broadband ambient vibration conditions. Therefore, the resonating of energy harvesters is critical to generate maximum output power under ambient vibration conditions. For this, energy harvesters should have broadband natural frequency or actively tunable natural frequency with ambient vibrations. Here, we review the most plausible broadband energy harvesting techniques of the multi-resonance, nonlinearity, and self-resonance tuning. The operation mechanisms and recent representative studies of each technique are introduced and the advantages and disadvantages of each method are discussed. In addition, we look into the future research direction for the broadband energy harvester.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.7
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pp.840-845
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2018
BLDC motor is widely used as a servo motor due to high efficiency, high power density, low inertia, and low maintenance. However, BLDC motor generally needs position and velocity sensors to control actuation system. Usually, analog tachometers and encoders have been used for velocity feedback sensors. However, using these types of sensors have problems such as the cost, space, and malfunction. So, This paper is to propose a new velocity measurement method using linear hall-effect and enhanced differentiator for BLDC motor. In order to verify the feasibility of the proposed method, several simulations and experiments are performed. It is shown that the proposed velocity measurement method can satisfy the requirements without using of velocity sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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