Recently, tremendous application utilizing electrospun nanofibers have been actively reported due to its several advantages, such as high surface to volume ratio, simple fabrication and high-throughput manufacturing. In this paper, we developed highly sensitive and consistent nanofiber humidity sensor by electrospinning. The humidity sensor was fabricated by rapid electrospinning (~2 sec) $TiO_2$/PVP/LiCl mixed solution on the micro-interdigitated electrode. In order to evaluate the humidity sensing performances, we measured current response using DC bias voltage under various relative humidity levels. The results show fast response / recovery time and marginal hysteresis as well as long-term stability. In addition, with the aid of micro-interdigitated electrode, we can reduce a total resistance of the sensor and increase the total reaction area of nanofibers across the electrodes resulting in high sensitivity and enhanced current level. Therefore, we expect that the electrospun nanofiber array for humidity sensor can be feasible and promising for diverse humidity sensing application.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.324-327
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2008
Microwave remote sensing has great potential, especially in monsoon Asia, since optical observations are often hampered by cloudy conditions. The radar backscattering characteristics of rice crop were investigated with a ground-based automatic scatterometer system. The system was installed inside a shelter in an experimental paddy field at the National Institute of Agricultural Science and Technology (NIAST) before transplanting. The rice cultivar was a kind of Japonica type, called Chuchung. The scatterometer system consists of X-band antennas, HP8720D vector network analyzer, RF cables, and a personal computer that controls frequency, polarization and data storage. This system automatically measures fully-polarimatric backscattering coefficients of rice crop every 10 minutes, accompanied by a digital camera that takes pictures in a fixed position with the same interval. The backscattering coefficients were calculated by applying a radar equation. Plant variables, such as leaf area index (LAI), biomass, plant height and weather conditions were measured periodically throughout the rice growth season. We have performed polarimetric decomposition of paddy data such as single, double and volume scattering to extract the scattering information effectively. We investigated the relationships between backscattering coefficients and the plant variables.
Gas sensors based on metal oxide semiconductors are used in numerous applications including monitoring indoor air quality and detecting harmful substances like volatile organic compounds. Nanostructures, for example, nanoparticles, nanotubes, nanodomes, and nanofibers have been widely utilized to improve gas sensing properties of metal oxide semiconductors, and this increases the effective surface area, resulting in participation of more target gas molecules in the surface reaction. In the recent times, 1-dimensional (1D) metal oxide nanostructures fabricated using anodic oxidation have attracted great attention due to their high surface-to-volume ratio with large-area uniformity, reproducibility, and capability of synthesis under ambient air and pressure, leading to cost-effectiveness. Here, we provide a brief overview of 1D metal oxide nanostructures fabricated by anodic oxidation and their gas sensing properties. In addition, recent progress on thin film-based anodic oxidation for application in gas sensors is introduced.
Information on forest volume, forest coverage and biomass are important for developing global perspectives about CO$_{2}$ concentration changes. Forest biomass cannot be directly measured from space yet, but remotely sensed greenness can be used to estimate biomass on decadal and longer time scales in regions of distinct seasonality, as in the north. Hence, in this research, numerical methods were used to estimate forest biomass in higher northern regions. A regression model linking Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), to forest biomass extracted from SPOT/4 VEGETATION data and PAL 8km data in regional and continental area (N40-N70) respectively. Statistical tests indicated that the regression model can be used to represent the changes of forest biomass carbon pools and sinks at high latitude regions over years 1982-2000. This study suggests that the implementation of estimation of biomass based on 8-km resolution NOAA/AVHRR PAL and SPOT-4/VEGETATION data could be detected over a range of land cover change processes of interest for global biomass change studies.
Nanoporous gold (NPG) is a very promising material in various fields such as sensor, actuator, and catalysis because of its high surface to volume ratio and conducting nature. In this study, we fabricated a NPG based amperometric sensor on a glass substrate by means of co-sputtering of Au and Si. During the sputtering process, we found the optimum conditions for heat treatment to reduce the residual stress and to improve adhesion between NPG films and the glass substrate. Subsequently, Si was selectively etched from Au-Si alloy by KOH solution, which forms nanoporous structures. Scanning electron microscopy (SEM) and auger electron spectroscopy (AES) were used to estimate the structure of NPG films and their composition. By employing appropriate heat treatments, we could make very stable NPG films. We tested the performance of NPG sensor with aniline molecules, which shows high sensitivity for sensing low concentration of aniline.
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.
We studied experimentally and theoretically the vertical range of the confined electric field in the gap area of metamaterials, which was analyzed for various gap widths using terahertz time-domain spectroscopy. We measured the resonant frequency as a function of the thickness of poly(methyl methacrylate) in the range 0 to 3.2 μm to quantify the effective detection volumes. We found that the effective vertical range of the metamaterial is determined by the size of the gap width. The vertical range was found to decrease as the gap width of the metamaterial decreases, whereas the sensitivity is enhanced as the gap width decreases due to the highly concentrated electric field. Our experimental findings are in good agreement with the finite-difference time-domain simulation results. Finally, a numerical expression was obtained for the vertical range as a function of the gap width. This expression is expected to be very useful for optimizing the sensing efficiency.
Capability of material fixation in forest was noticed since COP3, but now it was difficult to understand material fixation in wide area. In this study, we attempted to estimate and test the amount of carbon, nitrogen, and phosphorus fixed by forest from satellite images. First, we classified into tree species and estimated the number of trees in the forest by species, area, and digital numbers. We inspected to apply it in wide area. Next, we compared the amount of carbon, nitrogen, and phosphorus with NDVI and each band of satellite images.
For this study we used a CCD video camera to capture the pavement image information via the computer. During investigation processing, the CCD video camera captured 10${\sim}$30 images per second. If the vehicle velocity is too fast, the collected images will be duplicated and if the velocity is too slow there will be a gapped between images. Therefore, in order to control the efficiency of the image grabber we should add accessory tools such as the Differential Global Positioning System (DGPS) and odometer. Furthermore, Kalman Filtering can also solve these problems. After the CCD video camera captured the pavement images, we used the Least-Squares method to eliminate images of gradation which have non-uniform surfaces due to the illumination at night. The Fuzzy Entropy method calculates images of threshold segments and creates binary images. Finally, the Object Labeling algorithm finds objects that are cracks or noises from the binary image based on volume pixels of the object. We used these algorithms and tested them, also providing some discussion and suggestions.
We have fabricated a novel Vertical Trench Hall-Effect Device sensitive to the magnetic field parallel to the sensor chip surface for non-contact angular position sensing applications. The Vertical Trench Hall-Effect Device is built on SOI wafer which is produced by silicon direct bonding technology using bulk micromachining, where buried $SiO_2$ layer and surround trench define active device volume. Sensitivity up to 150 V/AT is measured.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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