Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.18
no.10
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pp.917-923
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2005
In this paper, effect of catalytic configuration on the sensing properties of $SnO_2$ nanoparticle gas sensitive thick film was investigated. Two types of catalytic configuration, mono and binary, were made on the $SnO_2$ nanoparticle. In case of mono catalytic system, $3 wt\%$ Pd or Pt catalyst was doped onto the $SnO_2$ nanoparticle, respectively. In case of binary catalytic system, Pd and Pt was doped simultaneously with concentration ratio of 1:2 to 2:1 onto the $SnO_2$ nanoparticle. After doping, gas sensitive thick film was printed on alumina substrate and heat-treated at 450 to $600^{\circ}C$. Gas sensing properties was evaluated using 500 to 10,000 ppm $CH_4$ gas. As a result, gas sensitive thick film with binary catalytic system showed unstable phenomena that the gas sensitivity was changed according to aging time. In contrary, the mono catalytic system showed relatively stable phenomena despite of aging time. Especially, gas sensitive thick film doped with $3 wt\%$ Pt catalyst and heat-treated at $500^{\circ}C$ showed good sensing properties such as 0.57 of $R_{3500}/R_{1000}$ and very small variation within $3.5\%$ after aging for 5 hours, and response time was very short less than 20 seconds.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.4
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pp.1208-1222
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2014
Due to the low utilization and scarcity of frequency spectrum in current spectrum allocation methodology, cognitive radio networks (CRNs) have been proposed as a promising method to solve the problem, of which spectrum sensing is an important technology to utilize the precious spectrum resources. In order to protect the primary user from being interfered, most of the related works focus only on the restriction of the missed detection probability, which may causes over-protection of the primary user. Thus the interference probability is defined and the interference-aware sensing model is introduced in this paper. The interference-aware sensing model takes the spatial conditions into consideration, and can further improve the network performance with good spectrum reuse opportunity. Meanwhile, as so many fading factors affect the spectrum channel, errors are inevitably exist in the reporting channel in cooperative sensing, which is improper to be ignored. Motivated by the above, in this paper, we study the throughput tradeoff for interference-aware cognitive radio networks over imperfect reporting channel. For the cooperative spectrum sensing, the K-out-of-N fusion rule is used. By jointly optimizing the sensing time and the parameter K value, the maximum throughput can be achieved. Theoretical analysis is given to prove the feasibility of the optimization and computer simulations also shows that the maximum throughput can be achieved when the sensing time and the parameter of K value are both optimized.
How many leafs the forest has can be very important information to understand the forest is healthy or not, or it is growing or declining. However until now, very much labor and long time is needed to measure it. The purpose of this study is to develop the method that estimate how many leafs there are at the forest.
A self-sensing magnetorheological (MR) damper with embedded piezoelectric force sensor has recently been devised to facilitate real-time close-looped control of structural vibration in a simple and reliable manner. The development and characterization of the self-sensing MR damper are presented based on experimental work, which demonstrates its reliable force sensing and controllable damping capabilities. With the use of experimental data acquired under harmonic loading, a nonparametric dynamic model is formulated to portray the nonlinear behaviors of the self-sensing MR damper based on NARX modeling and neural network techniques. The Bayesian regularization is adopted in the network training procedure to eschew overfitting problem and enhance generalization. Verification results indicate that the developed NARX network model accurately describes the forward dynamics of the self-sensing MR damper and has superior prediction performance and generalization capability over a Bouc-Wen parametric model.
Researchers have recently begun using high spatial resolution remote-sensing data, which are automatically captured and georeferenced, to assess damage following natural and man-made disasters, in addition to, or instead of employing the older methods of walking house-to-house for surveys, or photographing individual buildings from an airplane. This research establishes quantitative relationships between the damage states observed at ground-level, and those observed from space using high spatial resolution remote-sensing data, for windstorms, for individual site-built one- or two-family residences (FR12). "Degrees of Damage" (DOD) from the Enhanced Fujita (EF) Scale were determined for ground-based damage states; damage states were also assigned for remote-sensing imagery, using a modified version of Womble's Remote-Sensing (RS) Damage Scale. The preliminary developed model can be used to predict the ground-level damage state using remote-sensing imagery, which could significantly lessen the time and expense required to assess the damage following a windstorm.
In this paper, we describe the development of a Southeast Asia environmental information web portal based on near real time MODIS Level 2 and higher level products generated from the direct broadcast data received at the Centre for Remote Imaging, Sensing and Processing (CRISP). This web portal aims to deliver timely environmental information to interested users in the region. Interpreted data will be provided instead of raw satellite data to reduce operational requirements on our system, and to enable users with limited bandwidths to have access to the system.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.5
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pp.1-9
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2016
Railroad bridges account for 25% of the entire high-speed rail network. Railway bridges are subject to gradual structural degradation or fatigue accumulation due to consistent and repeating excitation by fast moving trains. Wireless sensing technology has opened up a new avenue for bridge health monitoring owing to its low-cost, high fidelity, and multiple sensing capability. On the other hand, measuring the transient response during train passage is quite challenging that the current wireless sensor system cannot be applied due to the intrinsic time delay of the sensor network. Therefore, this paper presents a framework for monitoring such transient responses with wireless sensing systems using 1) real-time excessive vibration monitoring through ultra-low-power MEMS accelerometers, and 2) post-event time synchronization scheme. The ultra-low power accelerometer continuously monitors the vibration and trigger network when excessive vibrations are detected. The entire network of wireless smart sensors starts sensing through triggering and the post-event time synchronization is conducted to compensate for the time error on the measured responses. The results of this study highlight the potential of detecting the impact load and triggering the entire network, as well as the effectiveness of the post-event time synchronized scheme for compensating for the time error. A numerical and experimental study was carried out to validate the proposed sensing hardware and time synchronization method.
Red tide(harmful algae) in the Korean Coastal Waters has a given a great damage to the fishery every year. However, the aim of our study understands the influence of meteorological factors (air and water temperature, precipitation, sunshine, solar radiation, winds) relating to the mechanism of red tide occurrence and monitors red tide by satellite remote sensing, and analyzes the potential area for red tide occurrence by GIS. The meteorological factors have directly influenced on red tide formation. Thus, We want to predict and apply to red tide formation from statistical analyses on the relationships between red tide formation and meteorological factors. In future, it should be realized the near real time monitoring for red tide by the development of remote sensing technique and the construction of integrated model by the red tide information management system (the data base of red tide - meteorological informations). Finally our purpose is support to the prediction information for the possible red tide occurrence by coastal meteorological information and contribute to reduce the red tide disaster by the prediction technique for red tide.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.2
no.3
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pp.173-179
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2002
We propose a novel sensing circuit for 2T-2MTJ MRAM that can be used for high speed synchronous operation. Proposed bit-line sense amplifier detects small voltage difference in bit-lines and develops it into rail-to-rail swing while maintaining small voltage difference on TMR cells. It is small enough to fit into each column that the whole data array on selected word line are activated as in DRAMs for high-speed read-out by changing column addresses only. We designed a 256Kb read-only MRAM in a $0.35\mu\textrm{m}$ logic technology to verify the new sensing scheme. Simulation result shows a 25ns RAS access time and a cycle time shorter than 10 ns.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.16
no.2
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pp.9-15
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2008
In this paper, we carried out studying for real-time monitoring method about water distribution information of flow, flux, pressure and the vibrations, that facility management system checks it by using UFSN sensors. We developed UFSN sensing generator, gateway, and middleware, and defined UFSN sensing data format. Also we verified sending sensing data. We have monitored water distribution based on GIS drawing in real-time by storing sensing data in existing Underground Facility Management System.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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