유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 환경에서 센서 및 센서 노드, 그리고 센서 네트워크들은 서로 이기종으구성되며, 각 구성의 특성 또한 매우 다양하다. 그러므로 센서 및 센서 노드들 사이에 상호운용성을 위하여 단일의 메타데이터를 정의, 관리하는 것은 매우 중요하다. 이를 위해서 센서를 모델링 하기 위한 표준 언어로 SensorML(Sensor Model Language)이 있다. 본 논문에서는 센서 장치, 센서노드 그리고 센서 네트워크 정보를 응용 단에서 기술하기 위한 XMDR-DAI 기반의 USN 메타데이터를 정의한다. 그리고 제안된 XMDR-DAI 기반의 USN 메타데이터를 효과적으로 저장하고 검색하기 위한 방법은 에이전트 기술을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 센서 메타데이터는 SensorML 기반으로써 USN 환경에서 상호운용성을 유지할 수 있을 것이며, 메타데이터 관리 시스템은 USN 미들웨어나 응용에서 메타데이터 관리를 위해 직접 활용 될 수 있다.
A suspended membrane micro fluidic heat flux sensor that is able to measure the heat flow rate was designed and fabricated by a complementary-metal-oxide-semiconductor-compatible process. The combination of a thirty-junction gold and nickel thermoelectric sensor with an ultralow noise preamplifier, low pass filter, and lock-in amp has enabled the resolution of 50 nW power and provides the sensitivity of $11.4\;mV/{\mu}W$. The heater modulation method was used to eliminate low frequency noises from sensor output. It is measured with various heat flux fluid of DI-water to test as micro fluidic application. In order to estimate the heat generation of samples from the output measurement of a micro fluidic heat-flux sensor, a methodology for modeling and simulating electro-thermal behavior in the micro fluidic heat-flux sensor with integrated electronic circuit is presented and validated. The electro-thermal model was constructed by using system dynamics, particularly the bond graph. The electro-thermal system model in which the thermal and the electrical domain are coupled expresses the heat generation of samples converts thermal input to electrical output. The proposed electro-thermal system model shows good agreement with measured output voltage response in transient state and steady-state.
기존의 IT 산업 환경은 인터넷을 중심으로 하는 멀티미디어 콘텐트 기반이었으나, 최근 센서와 통신 기술을 접목한 유비쿼터스 기술이 부각되고 있으며 이를 USN (ubiquitous sensor network)라 한다. 건강관리 분야는 USN 적용에 매우 적합한 문야의 하나로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 USN을 기반으로 영유아의 건강과 안전을 관리하기 위해 스마트 센서를 이용한 baby care 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 낙상 감지 센서, 울음 감지 센서, 발열 감지 센서와 정보 전달을 위한 블루투스 네트워크로 구성되었다. 구현된 시스템은 시현을 통해 실효성을 확인하였다.
반도체 수소이온센서인 pH-ISFET를 제조 하고, 이를 ISFET 요소 센서로 이용하기 위하여 pH-ISFET의 Si$_3$$N_4$ 막 위에 요소 분해효소인 urease를 감광성 고분자 물질인 PVA-SbQ를 이용하여 고정화하였다. 제조된 센서는 빠른 응답특성과 우수한 재현성을 보였으며, 약 1∼50 mg/dl의 요소농도를 정량할 수 있었다. 또한 그 임상적용을 위한 기초연구로서 혈액 중에 존재하는 여러 가지 물질들이 센서의 출력에 미치는 영향을 조사하였으며, 혈장의 요소농도를 측정하여 현재 실용되고 있는 분광광도법의 결과와 비교하였다.
Wireless sensors are more favorable in measuring structural response compared to conventional sensors. This is because they are easier to use with no issues with cables and are considerably cheaper. There are several applications that can be used in recording and analyzing data from MEMS sensor installed on an iPhone. The Vibration App is one of the applications used and there has not been adequate research conducted in analyzing the performance of this App. This paper analyzed the performance of the Vibration App by comparing it with the performance of an ICP sensor. Results show that natural frequency results are more accurate (error less than 5%) in comparison to the amplitude results. This means that built- in MEMS sensor in smartphones are good at estimating natural frequency of structures. In addition, it was seen that the results became more accurate at higher frequencies (5.0Hz and 10.0Hz).
In this study, we establish hyper-elastic haptic feedback in a virtual environment using finite element analysis techniques and develop a Force Torque (FT) sensor utilization method for application in tele-operation environments. In general, regarding haptic feedback data, in a tele-operation environment, the user is provided with feedback according to the measured force data when the model is inserted through an FT sensor. Conversely, in a virtual environment, the press-fitting model can be expressed through the spring-damper system rather than an FT sensor to provide feedback. However, unlike rigid and the elastic bodies, the hyper-elastic body represented by a spring-damper system in a virtual environment is a simple impedance model using stiffness and damping coefficients; it is limited in terms of providing actual feedback. Thus, in this study, haptic feedback was implemented using the data obtained from POD-RBF analysis results during hyper-elastic press-fitting experiments. The haptic feedback mechanism developed in this study was verified by comparing the FT sensor feedback data measured and calculated through hyper-elastic press-fitting experiments with spring-damper feedback data. Subsequently, the POD-RBF analysis feedback was compared and evaluated against the feedback mechanism of each environment through the test subject, and the similarities between the POD-RBF analysis feedback and FT sensor data feedback were verified.
Sensor faults in nuclear power plant instrumentation have the potential to spread negative effects from wrong signals that can cause an accident misdiagnosis by plant operators. To detect sensor faults and make accurate accident diagnoses, prior studies have developed a supervised learning-based sensor fault detection model and an accident diagnosis model with faulty sensor isolation. Even though the developed neural network models demonstrated satisfactory performance, their diagnosis performance should be reevaluated considering real-time connection. When operating in real-time, the diagnosis model is expected to indiscriminately accept fault data before receiving delayed fault information transferred from the previous fault detection model. The uncertainty of neural networks can also have a significant impact following the sensor fault features. In the present work, a pilot study was conducted to connect two models and observe actual outcomes from a real-time application with an integrated system. While the initial results showed an overall successful diagnosis, some issues were observed. To recover the diagnosis performance degradations, additive logics were applied to minimize the diagnosis failures that were not observed in the previous validations of the separate models. The results of a case study were then analyzed in terms of the real-time diagnosis outputs that plant operators would actually face in an emergency situation.
In many areas of technology there are machines and systems controllable in up to six degrees of freedom. Helicopters and underwater vehicles, industrial robots are among the first representatives of this category. They need six degrees of freedom in order to move and orient within their workspace. An even broader and more explosively growing area is 3D computer graphics and virtual environment. In this work, functions of 3D input device are described and two types of commercial 3D input device are presented. Then, a preliminary experiment of a low cost 6 axis force/moment sensor is presented that can also be sued as a 3D input device. A low cost force/moment sensor and its application in robot teaching experiment is described. It computes the direction of 3 components of the force and 3 components of the moment applied by human holding the sensor by hand. The concept is shown by an experiment where the tool position and orientation of a robot in 3 dimensional space is controlled by the proposed sensor.
Quartz crystal microbalance (QCM) based sensors are used for various applications owing to advantages such as excellent accuracy and precision, rapid response, and tiny footprint. Traditional applications of QCM-based sensors include biological sensing and thin-film thickness monitoring. Recently, QCMs have been used as functional material for novel physical and chemical detections, and with improved device design. QCM-based sensors are garnering considerable attention in particulate matter sensing and electric nose application. This review covers the challenges and solutions in physical, chemical, and biological sensing applications. First, various physical sensing applications are introduced. Secondly, the toxic gas and chemical detection studies are outlined, focusing on introducing a coating method for uniform sensing film and sensing materials for a minimal damping effect. Lastly, the biological and medical sensing applications, which use the monomolecularly decorating method for biomolecule recognition and a brief description of the overall measuring system, are also discussed.
In-field site-specific nitrogen (N) management increases crop yield, reduces N application to minimize the risk of nitrate contamination of ground water, and thus reduces farming cost. Real-time N sensing and fertilization is required for efficient N management. An 'on-the-go' site-specific N management system was developed and evaluated for the supplemental N application to com (Zea mays L.). This real-time N sensing and fertilization system monitored and assessed N fertilization needs using a vision-based spectral sensor and controlled the appropriate variable N rate according to N deficiency level estimated from spectral signature of crop canopies. Sensor inputs included ambient illumination, camera parameters, and image histogram of three spectral regions (red, green, and near-infrared). The real-time sensor-based supplemental N treatment improved crop N status and increased yield over most plots. The largest yield increase was achieved in plots with low initial N treatment combined with supplemental variable-rate application. Yield data for plots where N was applied the latest in the season resulted in a reduced impact on supplemental N. For plots with no supplemental N application, yield increased gradually with initial N treatment, but any N application more than 101 kg/ha had minimal impact on yield.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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