Breath analysis is rapidly evolving as a non-invasive disease recognition and diagnosis method. Metal oxide gas sensors are one of the most ideal platforms for realizing portable, hand-held breath analysis devices in the near future. This paper reviewed the recent developments in metal oxide gas sensors detecting exhaled biomarker gases such as nitric oxides, acetone, ammonia, hydrogen sulfide, and hydrocarbons. Emphasis was placed on strategies to tailor sensing materials/films capable of highly selective and sensitive detection of biomarker gases with negligible cross-response to ethanol, the major interfering breath gas. Specific examples were given to highlight the validity of the strategies, which include optimization of sensing temperature, doping additives, utilizing acid-base interaction, loading catalysts, and controlling gas reforming reaction. In addition, we briefly discussed the design and optimization method of gas sensor arrays for implementing the simultaneous assessment of multiple diseases. Breath analysis using high-performance metal oxide gas sensors/arrays will open new roads for point-of-care diagnosis of diseases such as asthma, diabetes, kidney dysfunction, halitosis, and lung cancer.
다지털 카메라의 mosaicked image는 Bayer CFA 등의 센서를 통해 획득되며 full resolution의 컬러 영상을 얻기 위해서는 demosaicking이라는 과정이 요구된다. 그러나 시그널이 센서를 통과할 때 noise가 더해지게 되기 때문에 이를 제거하기 위한 denoising process는 demosaicking 과정 전단에 반드시 고려되어야 하는 것이다. 본 논문에서는 demosaicking과 denoising을 분석하고 효율적으로 noise를 제거하는 방식을 제안한다. 제안된 알고리듬은 noiseless CFA에서 얻어지는 필터를 수정함으로서 얻어지며, 낮은 연산량과 함께 만족할만한 성능을 보여준다. CPSNR, SCIELAB, FSIM로 대표되는 화질 측정 방식들은 제안하는 알고리듬이 다양한 레벨의 noise를 효율적으로 제거한다는 것을 보여준다.
In randomly deployed networks, such as sensor networks, an important problem for each node is to discover its neighbor nodes so that the connectivity amongst nodes can be established. In this paper, we consider this problem by incorporating the physical layer parameters in contrast to the most of the previous work which assumed a collision channel. Specifically, the pilot signals that nodes transmit are successfully decoded if the strength of the received signal relative to the interference is sufficiently high. Thus, each node must extract signal parameter information from the superposition of an unknown number of received signals. This problem falls naturally in the purview of random set theory (RST) which generalizes standard probability theory by assigning sets, rather than values, to random outcomes. The contributions in the paper are twofold: First, we introduce the realistic effect of physical layer considerations in the evaluation of the performance of logical discovery algorithms; such an introduction is necessary for the accurate assessment of how an algorithm performs. Secondly, given the double uncertainty of the environment (that is, the lack of knowledge of the number of neighbors along with the lack of knowledge of the individual signal parameters), we adopt the viewpoint of RST and demonstrate its advantage relative to classical matched filter detection method.
Bennett, V.;Abdoun, T.;Shantz, T.;Jang, D.;Thevanayagam, S.
Smart Structures and Systems
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제5권6호
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pp.663-679
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2009
The use of Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) accelerometers in geotechnical instrumentation is relatively new but on the rise. This paper describes a new MEMS-based system for in situ deformation and vibration monitoring. The system has been developed in an effort to combine recent advances in the miniaturization of sensors and electronics with an established wireless infrastructure for on-line geotechnical monitoring. The concept is based on triaxial MEMS accelerometer measurements of static acceleration (angles relative to gravity) and dynamic accelerations. The dynamic acceleration sensitivity range provides signals proportional to vibration during earthquakes or construction activities. This MEMS-based in-place inclinometer system utilizes the measurements to obtain three-dimensional (3D) ground acceleration and permanent deformation profiles up to a depth of one hundred meters. Each sensor array or group of arrays can be connected to a wireless earth station to enable real-time monitoring as well as remote sensor configuration. This paper provides a technical assessment of MEMS-based in-place inclinometer systems for geotechnical instrumentation applications by reviewing the sensor characteristics and providing small- and full-scale laboratory calibration tests. A description and validation of recorded field data from an instrumented unstable slope in California is also presented.
Aich, Satyabrata;Park, Jinse;Joo, Moon-il;Sim, Jong Seong;Kim, Hee-Cheol
한국정보통신학회:학술대회논문집
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한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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pp.283-284
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2019
In the last decades patient's suffering with Parkinson's disease is increasing at a rapid rate and as per prediction it will grow more rapidly as old age population is increasing at a rapid rate through out the world. As the performance of wearable sensor based approach reached to a new height as well as powerful machine learning technique provides more accurate result these combination has been widely used for assessment of various neurological diseases. ON state is the state where the effect of medicine is present and OFF state the effect of medicine is reduced or not present at all. Classification of ON/OFF state for the Parkinson's disease is important because the patients could injure them self due to freezing of gait and gait related problems in the OFF state. in this paper wearable sensor based approach has been used to collect the data in ON and OFF state and machine learning techniques are used to automate the classification based on the gait pattern. Supervised machine learning techniques able to provide 97.6% accuracy while classifying the ON/OFF state.
JuKyung Lee;Hye Bin Park;Chae Won Seo;Chae Won Seo;SangHee Kim
센서학회지
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제32권6호
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pp.412-417
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2023
There is increasing interest in the rapid and highly sensitive monitoring of cell viability in biological and toxicological research. Conventional methods depend on optical assays using Water Soluble Tetrazolium-8 (WST-8) or 3-(4,5-dimethylthiazolyl-2)-2,5-diphenyltetrazolium bromide (MTT) assay, which requires a large volume of samples and special instruments, necessitating shipment of clinical samples to laboratories. This paper reports on the development of a rapid and sensitive electrochemical (EC) sensor using screen printed electrode (SPE) and surface modification using 4'-mercapto-N-phenylquinone diamine (4'-NPQD), as double electron mediators, for monitoring cell viability via the measurement of nicotinamide adenine dinucleotide (NADH). We used the sensor to observe the viability of MCF-7 and doxorubicin (Dox)-treated cells. The oxidation current of NADH was measured via chronoamperometry (CA), and the EC results showed a good linear relationship when compared with NADH quantification using WST-8 assay. The analysis time was only 10 s and limit of detection (LOD) of NADH was 1.78 µM. Our EC method has the potential to replace conventional WST assays for cell viability and cytotoxicity experiments.
Oxide semiconductor gas sensors are widely used for detecting toxic, explosive, and flammable gases due to their simple structure, cost-effectiveness, and potential integration into compact devices. However, their reliable gas detection is hindered by a longstanding issue known as humidity dependence, wherein the sensor resistance and gas response change significantly in the presence of moisture. This problem has persisted since the inception of oxide semiconductor gas sensors in the 1960s. This paper explores the root causes of humidity dependence in oxide semiconductor gas sensors and presents strategies to address this challenge. Mitigation strategies include functionalizing the gas-sensing material with noble metal/transition metal oxides and rare-earth/rare-earth oxides, as well as implementing a moisture barrier layer to prevent moisture diffusion into the gas-sensing film. Developing oxide semiconductor gas sensors immune to humidity dependence is expected to yield substantial socioeconomic benefits by enabling medical diagnosis, food quality assessment, environmental monitoring, and sensor network establishment.
본 연구에서는 여러 지점의 온도를 동시에 측정할 수 있는 두 가지 온도 모니터링 기법을 소개하고 있다. 그 하나는 고유주소를 가지고 있는 온도센서로 구성된 온도센서 배열 케이블을 이용하는 기법이며, 다른 하나는 광섬유 센서를 이용하여 분포 온도를 측정하는 기법이다. 이 두 기법의 차이점은 다음과 같이 요약될 수 있다. 온도센서 배열 케이블은 온도센서가 위치하는 정확한 지점의 온도를 측정하게 된다. 그에 대한 온도 측정의 정밀도 및 분해능은 그 온도 센서의 성능에 따라 결정된다. 한편, 광섬유 센서는 레이저 펄스가 광섬유를 따라 보내질 때 생성되는 Raman 역산란파를 분석함으로써 온도를 측정하기 때문에 분포 개념의 온도를 측정하게 된다. 그에 대한 온도 분해능은 측정거리, 측정시간 및 온도측정 거리분해능에 따라 결정된다. 본 논문은 두 가지 온도 모니터링 시스템의 장단점을 비교함으로써 기술적이고 경제적인 측면에서 그의 응용분야를 면밀히 검토하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 두 기법을 이용한 다양한 실험을 실시하였다. 그 결과를 검토해 보면 온도센서 배열 케이블은 300m 범위 내의 지하수 흐름, 지열 분포 및 그라우팅 효과 검증에 적합할 것으로 판단되며 광섬유 센서는 상대적으로 긴 거리에 걸친 분포 온도에 대한 정보가 필요한 파이프 파인 감시, 터널 화재 감시 및 전력선 모니터링과 같은 분야에서 효율적으로 활용될 것이 기대된다.
우수한 동적 감지특서을 갖는 압전필름센서는 구조 건전성 모니터링이나 평가와 같은 구조물과 재료의 변화를 분석하는데 사용될 수 있다. 압전필름센서의 이러한 특성을 이용하여 Gr/Ep 복합재 평판의 충격 손상개시를 모니터링하였다. 압전필름센서와 스트레인게이지를 Gr/Ep 복합재 평판에 부착하여 다양한 조건의 에너지에 대한 충격시험을 낙하식 충격 시험기를 사용하여 수행하였다. 충격시험을 수행하는 동안 영구압입, 기지균열, 층간분리와 같은 충격 손상개시를 예측하기 위하여 센서신호를 분석하였다. 충격에너지를 초기 손상이 발생할 수 있는 크기 이상으로 증가시키면 손상의 개시와 진전에 대한 정보를 포함하는 특정 센서 신호를 관찰할 수 있었다. 특히, 압전필름세서는 스트레인게이지 보다 충격 손상개시 및 진전에 대한 좋은 감지 특성을 보여주었다.
위성영상은 제조사별로 지상해상력이 다르고, 위성의 특성마다 모델링하는 방법이 다르다. 또한 위성영상도 항공사진처럼 스테레오 영상 형태로 제공이 되지만, 스테레오로 입체시 했을 때에 발생하는 영상상의 시차나, 모델과 모델의 인접지역에서의 위치 오차에 대한 연구는 아직 미비한 상태이다. 최근에는 SPOT-5 위성영상을 이용한 공간정좌자료를 갱신하는 사례가 늘어나고 있다. SPOT-5 위성영상은 공간해상력이 2.5m로 1/5,000에서 1/20,000 수치지도 제작이 가능하다. 기존의 SPOT-5 위성영상의 정확도 해석은 대부분 단사진을 기반으로 자상기준점이나 모델링의 방법에 따른 정확도를 분석하는 연구가 이루어졌다. 따라서 본 연구에서는 SPOT-5 스테레오 위성영상에 대한 궤도기반모델기법을 적용하여 입체시를 통한 SPOT-5 위성영상의 정확도를 검증하였다. 궤도기반모델은 여러 가지 위성영상을 처리하는 센서모델 중 가장 정확도가 높은 모델링 기법으로 위성의 궤도력과 천문력을 이용하여 지상좌표를 정확하게 추출하는 방법이다. 이를 통하여 수치도하기 상에서 입체시를 수행하고 입체시를 통하여 지상기준점, 모델과 모델의 인접 정확도, 수치지도 제작 정확도를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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