One method for time-division multiplexing (TDM) of Michelson type fiber-optic interferometric sensor arrays is proposed and demonstrated experimentally. This method has some advantages; fewer fiber-optic components. low cost. and high reliability.bility.
Ha, Seulki;Park, Sangheon;Lim, Hyeoncheol;Baek, Seung Ho;Kim, Do-Kyoung;Yoon, Sang-Hee
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.22
no.2
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pp.287-297
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2019
Monitoring for the physiological state of a solider is essential to the realization of individual combat system. Despite all efforts over the last decades, there is no report to point out the optimal location of the wearable biosensors considering both monitoring accuracy and operational robustness. In response, we quantitatively measure body temperature and heartrate from 34 body parts using 2 kinds of biosensor arrays, each of which consists of a thermocouple(TC) sensor and either a photoplethysmography(PPG) sensor or an electrocardiography(ECG) sensor. The optimal location is determined by scoring each body part in terms of signal intensity, convenience in use, placement durability, and activity impedance. The measurement leads to finding the optimal location of wearable biosensor arrays. Thumb and chest are identified as best body parts for TC/PPG sensors and TC/ECG sensors, respectively. The findings will contribute to the successful development of individual combat system.
Real-time MTF measuring system for testing microlens arrays with a linear CCD array is developed. The spread function of slit image that is relayed and magnified by a microscopic object lens can be measured at several times in a second. The signal uniformity and MTF of CCD is also calibrated. The experimental result of micro lens arrays developed for contact image sensor is presented.sented.
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.
Mohyuddin, Wahab;Woo, Dong Sik;Kim, Sung Kyun;Kim, Kang Wook;Choi, Hyun-Chul
Journal of Sensor Science and Technology
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v.25
no.1
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pp.8-12
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2016
A planar, light-weight, and low-cost notch filter structure is required for the KSTAR ECEI (Electron Cyclotron Emission Imaging) system to protect the mixer arrays from spurious plasma heating power. Without protection, this heating power can significantly degrade or damage the performance of the mixer array. To protect mixer arrays, a frequency selective surface (FSS) structure is the suitable choice as a notch filter to reject the spurious heating power. The FSS notch filter should be located between the lenses of the ECEI system. This paper presents a 170 GHz FSS notch filter for the KSTAR ECEI sensor application. The design of such an FSS notch filter is based on the single-sided square loop geometry, because that makes it relatively insensitive to the incident angle of incoming wave. The FSS notch filter exhibits high notch rejection with low pass-band insertion loss over a wide range of incident angles. This paper also reviews the simulated and measured results. The proposed FSS notch filter might be implemented in other millimeter-wave plasma devices.
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2000.04a
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pp.163-166
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2000
Fiber Bra99 grating (FBG) sensor, one of the fiber optic sensor (FOS) offers lots of advantages for structural health monitoring due to its multiplexing capability. Also, it is proper to measure the structural vibration with no mass concentration effect. In this paper, we constructed two sensor arrays composed of 9 FBG sensors for the vibration and mode sensing of a composites beam. For an accurate measurement of wavelength shift, a signal processing board with an electric circuit based on time-interval counting was developed. This sensor system showed a good resolution of dynamic strain (<10${\mu}{\varepsilon}$). Using this sensor system, dynamic strains at 9 points of composite beam was measured and strain measured mode shape of the beam was calculated from the acquired strains and compared with numerical results by ABAQUS.
The use of a chemical sensor array can help discriminate between chemicals when comparing one sample with another. The ability to classify pattern characteristics from relatively small pieces of information has led to growing interest in methods of sensor recognition. A variety of pattern recognition algorithms, including the adaptive radial basis function network (RBFN), may be applicable to gas and/ or odor classification. In this paper, we provide a broad review of approaches for various types of gas and/or odor identification techniques based on RBFN and drift compensation techniques caused by sensor poisoning and aging.
With advances in olfactory sensor technologies, the number of reports on various intelligent applications using multiple sensors (sensor arrays) are continuously increasing for fields such as medicine, environment, security, etc. For intelligent and point-of-care applications, it is not only important for the sensor technology to perform chemical or physical measurements rapidly and accurately, but it is also important for artificial intelligence technology to recognize and quantify specific chemicals or diagnose diseases such as lung cancer and diabetes. In particular, great advances in pattern recognition technologies, including deep learning algorithms, as well as sensor array technologies, are expected to enhance the potential of various types of olfactory intelligence applications, including early cancer diagnosis, drug seeking, military operations, and air pollution monitoring.
This paper proposes a method to calibrate the electrode misplacement in underwater electric field sensor arrays (EFSAs) for accurate measurements of underwater electric field signatures. The electrode misplacement of an EFSA was estimated by measuring the electric field signatures generated by a known electric source and by comparing the measurements with the theoretical calculations under similar measurement conditions. When the EFSA measured the electric field signatures induced by an unknown electric source, the electric properties of the unknown electric source were approximated by considering the optimized estimation of the electrode misplacement of the EFSA. Finally, the measured electric field signatures were calibrated by calculating the theoretical electric field signatures to be measured with an ideally installed EFSA without electrode misplacement; the approximated electric properties of the unknown electric source were also taken into account. Simulations were conducted to test the proposed calibration method. The results showed that the electrode misplacement could be estimated. Further, the electric field measurements and the electric field-based localization of underwater vessels became more accurate after the application of the proposed calibration method. The proposed method will contribute to applications such as the detection and localization of underwater electric sources, which require accurate measurements of underwater electric field signatures.
This paper concerns a modified perturbation method and a least square approach to synthesize an optimum beam pattern of a thinned sensor array with respect to element spacing. In the modified perturbation, the antenna spacing is perturbed iteratively such that the sidelobes are equalized via a linear programming approach. The least square approach is proposed to improve the array performance for the thinned array using the fact that the number of sidelobes is more than the number of element spacings. It is demonstrated that the least square approach performs better than the modified perturbation method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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