Ku, Ki-Young;Hong, Yunseog;Lee, Hee-Jo;Yun, Gi-Ho;Yook, Jong-Gwan;Kim, Kang-Wook
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.3
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pp.299-306
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2016
In this paper, a vital sign sensor based on impedance variation of resonator is proposed to detect the respiration and heartbeat signals within near-field range as a function of the separation distance between resonator and subject. The sensor consists of an oscillator with a built-in planar type patch resonator, a diplexer for only pass the second harmonic frequency, amplifier, SAW filter, and RF detector. The cardiac activity of a subject such as respiration and heartbeat causes the variation of the oscillation frequency corresponding impedance variation of the resonator within near-field range. The combination of the second harmonic oscillation frequency deviation and the superior skirt frequency of the SAW filter enables the proposed sensor to extend twice detection range. The experimental results reveal that the proposed sensor placed 40 mm away from a subject can reliably detect respiration and heartbeat signals.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.172-172
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2023
The use of low-cost IoT sensors for flow measurement in open channels has gained significant attention due to their potential to provide continuous and real-time data at a low cost. However, the accuracy and reliability of these sensors in real-world scenarios are not well understood. This study aims to compare the performance of low-cost IoT sensors in the laboratory and real-world conditions to evaluate their accuracy and reliability. Firstly, a low-cost IoT sensor was integrated with an IoT platform to acquire real-time flow rate data. The IoT sensors were calibrated in the laboratory environment to optimize their accuracy, including different types of low-cost IoT sensors (HC-SR04 ultrasonic sensor & YF-S201 sensor) using an open channel prototype. After calibration, the IoT sensors were then applied to a real-world case study in the Dorim-cheon stream, where they were compared to traditional flow measurement methods to evaluate their accuracy.The results showed that the low-cost IoT sensors provided accurate and reliable flow rate data under laboratory conditions, with an error range of less than 5%. However, when applied to the real-world case study, the accuracy of the IoT sensors decreased, which could be attributed to several factors such as the effects of water turbulence, sensor drift, and environmental factors. Overall, this study highlights the potential of low-cost IoT sensors for flow measurement in open channels and provides insights into their limitations and challenges in real-world scenarios.
Seo, In-Yong;Ha, Bok-Nam;Lee, Sung-Woo;Shin, Chang-Hoon;Kim, Seong-Jun
Nuclear Engineering and Technology
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v.42
no.2
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pp.219-230
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2010
In nuclear power plants (NPPs), periodic sensor calibrations are required to assure that sensors are operating correctly. By checking the sensor's operating status at every fuel outage, faulty sensors may remain undetected for periods of up to 24 months. Moreover, typically, only a few faulty sensors are found to be calibrated. For the safe operation of NPP and the reduction of unnecessary calibration, on-line instrument calibration monitoring is needed. In this study, principal component-based auto-associative support vector regression (PCSVR) using response surface methodology (RSM) is proposed for the sensor signal validation of NPPs. This paper describes the design of a PCSVR-based sensor validation system for a power generation system. RSM is employed to determine the optimal values of SVR hyperparameters and is compared to the genetic algorithm (GA). The proposed PCSVR model is confirmed with the actual plant data of Kori Nuclear Power Plant Unit 3 and is compared with the Auto-Associative support vector regression (AASVR) and the auto-associative neural network (AANN) model. The auto-sensitivity of AASVR is improved by around six times by using a PCA, resulting in good detection of sensor drift. Compared to AANN, accuracy and cross-sensitivity are better while the auto-sensitivity is almost the same. Meanwhile, the proposed RSM for the optimization of the PCSVR algorithm performs even better in terms of accuracy, auto-sensitivity, and averaged maximum error, except in averaged RMS error, and this method is much more time efficient compared to the conventional GA method.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.9
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pp.799-807
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2017
In this paper, a new method is proposed for estimating pedestrians' walking velocity based on lower-limb kinematics and wearable inertial measurement unit (IMU) sensors. While the soles and ground are not in contact during the walking cycle, the walking velocity can be estimated by integrating the acceleration output of the inertial sensor mounted on the pelvis. To minimize the effects of acceleration measurement errors caused by the tilt of the pelvis while walking, the estimated walking velocity based on lower-limb kinematics is imposed as the initial value in the acceleration signal integration process of the pelvis inertial sensor. In the experiment involving outdoor walking for six minutes, sensor drift due to error accumulation was not observed, and the RMS error in the walking velocity estimation was less than 0.08 m/s.
In a ubiquitous sensor network (USN) with several nodes, real-time data processing is one of important factors. In order to process data appropriately, all the nodes should transmit sensor data in time and the transmission between nodes and their server should be managed very systematically. For the purpose of systematic management of transmission in a USN, this paper proposes a system for analyzing transmission time of sensor data. To implement the proposed system, an analyzing process of data transmission time, an analyzing method of clock drift, a collecting method of data send/receive times, and calculating formulas of data transmission duration are proposed. According to the proposed process and methods, this paper presents a system for monitoring and analyzing data transmission duration, and it also shows the results of a sample case.
PVC membrane, which has been used for membrane of electrolyte sensors, shortened sensor lifetime due to poor adhesion to sensor surface and exhibited difficulty in standardization and mass-production. To overcome these problems, the membrane solution was prepared with neutral carrier, matrix(TEOS:DEDMS=1:3), solvent(ethanol), and a catalyzer(HCl). The fabricated electrolyte sensors showed typical electrical characteristics of MISFET (metal-insulator-semiconductor field-effect transistor). The K-, Ca- and Na-ISFETs showed sensitivity of 53, 25 and 50 mV/decade in wide concentration range, respectively. The response time was about 90 seconds and the drift was 0.05mV/hour. These results suggest that the sol-gel method and the lift-off technique can be applied to formation of membranes and expected to improve mass-productivity, standardzation of the sensors.
The observed time series from the Korea Ocean Research Stations (KORS) in the Yellow and East China Seas (YECS) have various sources of noise, including bio-fouling on the underwater sensors, intermittent depletion of power, cable leakage, and interference between the sensors' signals. Besides these technical issues, intricate waves associated with background tidal currents tend to result in substantial oscillations in oceanic time series. Such technical and environmental issues require a regionally optimized automatic quality control (QC) procedure. Before the achievement of this ultimate goal, we examined the approach of the Ocean Observatories Initiative (OOI)'s standard QC to investigate whether this procedure is pertinent to the KORS. The OOI QC consists of three categorized tests of global/local range of data, temporal variation including spike and gradient, and sensor-related issues associated with its stuck and drift. These OOI QC algorithms have been applied to the water temperature time series from the Ieodo station, one of the KORS. Obvious outliers are flagged successfully by the global/local range checks and the spike check. Both stuck and drift checks barely detected sensor-related errors, owing to frequent sensor cleaning and maintenance. The gradient check, however, fails to flag the remained outliers that tend to stick together closely, as well as often tend to mark probably good data as wrong data, especially data characterized by considerable fluctuations near the thermocline. These results suggest that the gradient check might not be relevant to observations involving considerable natural fluctuations as well as technical issues. Our study highlights the necessity of a new algorithm such as a standard deviation-based outlier check using multiple moving windows to replace the gradient check and an additional algorithm of an inter-consistency check with a related variable to build a standard QC procedure for the KORS.
Kim, Ki-Taae;Kwak, Chul-Hyun;Hong, Sang-Gi;Park, Sang-Jun;Kim, Keon-Wook
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.6
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pp.153-162
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2009
This paper suggests the novel light-weight signal processing algorithm for wireless sensor network applications which needs low computing complexity and power consumption. Exponential average method (EA) is utilized by real time, to process the magnetometer signal which is analyzed to understand the own physical characteristic in time domain. EA provides the robustness about noise, magnetic drift by temperature and interference, furthermore, causes low memory consumption and computing complexity for embedded processor. Hence, optimal parameter of proposal algorithm is extracted by statistical analysis. Using general and precision magnetometer, detection probability over 90% is obtained which restricted by 5% false alarm rate in simulation and using own developed magnetometer H/W, detection probability over 60~70% is obtained under 1~5% false alarm rate in simulation and experiment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.4
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pp.529-535
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2020
It is important to secure the driver's external field view in armored vehicles surrounded by iron armor for preparation for the enemy's firepower. For this purpose, a 360 degree rotatable surveillance camera is mounted on the vehicle. In this case, the key idea is to recognize the head of the driver wearing a helmet so that the external camera rotated in exactly the same direction. In this paper, we introduce a method that uses a MEMS-based AHRS sensor and a illuminance sensor to compensate for the disadvantages of the existing optical method and implements it with low cost. The key idea is to set the direction of the camera by using the difference between the Euler angles detected by two sensors mounted on the camera and the helmet, and to adjust the direction with illuminance sensor from time to time to remove the drift error of sensors. The implemented prototype will show the camera's direction matches exactly in driver's one.
We fabricated electrolyte-insulator-semiconductor (EIS) devices using a solution process and measured the sensing properties of EIS devices according to the thicknesses of sensing membrane. For high pH sensitivity and better stability properties, we used $SiO_2/HfO_x$ (OH) layer as a sensing membrane. In this work, $HfO_x$ sensing membranes were deposited on 5 nm thick $SiO_2$ buffer layer by spin coater with thicknesses of 15, 31, 42, 55 nm, respectively. As a result, we founded that the thickness of $HfO_x$ sensing membrane affects to sensitivity and chemical stability of EIS device. Especially, the EIS device with 42 nm thick $HfO_x$ membrane showed superior sensing ability in terms of pH-sensitivity, linearity, hysteresis voltage and drift rate characteristics than the other devices. In conclusion, we confirmed that it is possible to improve the sensing ability and the chemical stability properties using optimized thickness of sensing membrane and proper annealing process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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