Gas identification techniques using pattern recognition methods were developed from four micro-electronic gas sensors for noxious gas mixture analysis. The target gases for the air quality monitoring inside vehicles were two exhaust gases, carbon monoxide (CO) and nitrogen oxides (NOx), and two odor gases, ammonia (NH3) and formaldehyde (HCHO). Four MEMS gas sensors with sensing materials of Pd-SnO2 for CO, In2O3 for NOX, Ru-WO3 for NH3, and hybridized SnO2-ZnO material for HCHO were fabricated. In six binary mixed gas systems with oxidizing and reducing gases, the gas sensing behaviors and the sensor responses of these methods were examined for the discrimination of gas species. The gas sensitivity data was extracted and their patterns were determined using principal component analysis (PCA) techniques. The PCA plot results showed good separation among the mixed gas systems, suggesting that the gas mixture tests for noxious gases and their mixtures could be well classified and discriminated changes.
A pressure sensor that mimics the sensing ability of human skin has emerged as high-profile technology because it shows remarkable applications in numerous fields such as robotics, human health monitoring, and artificial prosthetics. Whereas recent pressure sensors have achieved high sensitivity similar to that of human skin, they still show limited detection bandwidth. Moreover, once these e-skin are fabricated, their sensitivity and stiffness are fixed; therefore, they can be used for only limited applications. Our study proposes a new adaptive pressure sensor built with uniform gallium microdroplet-elastomer composite. Based on the phase transition of gallium microdroplets, the proposed sensor undergoes mode transformation, enabling it to have a higher sensitivity and wider detection bandwidth compared with those of human skin. In addition, we succeeded in extending a single adaptive pressure sensor to sensor arrays based on its high uniformity, reproducibility, and large-scale manufacturability. Finally, we designed an adaptive e-skin with the sensor array and demonstrated its applications on health monitoring tasks including blood pulse and body weight measurements.
In this paper, we implement a sensor which can perceive obstacles. We constructed it with a laser emitting a structured light and a small pc camera. It is cheap and can measure the precise sizes of the obstacles. Ultrasonic arrays and laser scanners are used generally to perceive obstacles in the autonomous mobile robot until now. However we knew that they can perceive big obstacles well, but cannot perceive small obstacles on the ground by experiments. We mounted this equipment to our robot and use it to perceive the obstacles of the front side. Our robot can recognize the obstacles of 10mm height. We expect that this equipment will be useful because it is cheap but work well.
Surface-enhanced Raman scattering (SERS) has long been projected as a powerful analytical technique for chemical and biological sensing applications. Pairing with portable Raman spectrometers makes the technique extremely appealing as real-time sensors for field application. However, the lack of reliable, uniform, low cost and ease-of-use SERS enhancement structures has prevented the wide adoption of this technique for general applications. We have discovered a novel hybrid structure based on the high-density and uniform arrays of gold nanofingers over a large surface area for SERS applications. The nanofingers are flexible and their tips can be brought together to trap molecules to mimic the biological system. We report here a rapid, simple, low-cost, and sensitive method of detecting trace level of food contaminants by using nanofinger chips based on portable SERS technique. We also present here the characterization of surface reaction of target molecules with our gold nanofinger substrates and the effect of nanofinger closing towards SERS performance. This new type of nano-structures can potentially revolutionize the medical and biologic research by providing a novel way to capture, localize, manipulate, and interrogate biological molecules with unprecedented capabilities.
Since there is a blind zone in driver's view around the excavator, industrial accidents between the equipment and the workers within the zone have been occurred frequently. The purpose of this paper is to develop a obstacle recognition system which can prevent such an accident by providing the driver with the information on direction and distance of the obstacle within the blind zone. We designed the ultrasonic sensor based obstacle recognition system which consists of sensor arrays and a control unit connected via CAN(controller area network). The Cross-correlation technique and histogramic probability distribution method are used as a reliable obstacle detection algorithms to remove the environmental noise. The experimental results using a real excavator show the effectiveness of the system.
Since the introduction of CRT(Cathode Ray Tube) in the 1950s, display technologies have been developed continuously. Flat panel displays such as PDP(Plasma Display Panel) and LCD(Liquid Crystal Display) were commercialized in the late 1990s, and OLED(Organic Light Emitting Diodes) and Micro-LED(Micro-Light Emitting Diodes) are now being developed and are becoming widespread. In the future, we expect to develop ultra-realistic, flexible, embedded sensor displays. Ultra-realistic display can be applied to AR/VR(Augmented Reality/Virtual Reality) devices and spatial light modulators for holography. The sensor-embedded display can be applied to robots; electronic skin; and security devices, including iris recognition sensors, fingerprint recognition sensors, and tactile sensors. AR/VR technology must be developed to meet technical requirements such as viewing angle, resolution, and refresh rate. Holography requires optical modulation technology that can significantly improve resolution, viewing angle, and modulation method to enable wide-view and high-quality hologram stereoscopic images. For electronic skin, stable mass production technology, large-area arrays, and system integration technologies should be developed.
Kim, Dong-Joo;Kim, Gil-Sung;Woo, Yong-Deuck;Lee, Sang-Kwon
센서학회지
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제22권3호
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pp.185-190
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2013
We report on direct finding of how the morphology (i.e. filopodia width) of $CD4^+$ T lymphocytes correlates with the size of the quartz nanohohole arrays (QNHAs, 140, 200, 270, and 550 nm in diameter) via scanning electron microscopy (SEM). This research exhibits that the filopodia of $CD4^+$ T-lymphocytes extended on the QNHA substrates were observed to increase in width by increasing the size of QNHA in diameter from 140 to 550 nm. This strong linear response ($R^2$=0.988, n = 6) in filopodia's width of surface-bound $CD4^+$ T-cells with topographical structures of QNHA can be explained by contact guidance between the cells and solid-state substrates. Furthermore, this research suggests that the protruded filopodia of surface-bound T-lymphocytes can be used as a biosensor for sensing the topographical information of the nano-patterned substrates.
This paper describes the design and fabrication of 16$\times$16 microbolometer infrared focal plane arrays based on iMEMS technology. Amorphous silicon was used for infrared-sensitive material, and it showed the resistance of 18 Mohm and the temperature coefficient of resistivity of -2.4 %. The fabricated sensors exhibited responsivity of 78 kV/W and thermal time constant of 8.0 msec at a bias voltage of 0.5 V. The array performances had satisfactory uniformity less than 5 % within one-sigma. Also, 1/f noise of pixel was measured and the noise factor of $6\times10^{-11}$ was extracted. Finally, we obtained detectivity of $1.27\times10^9cmHz^{0.5}/W$ and noise equivalent temperature difference of 200 mK at a frame rate of 30 Hz.
The emergence of new nanoscale technologies has imposed significant challenges to designing reliable electronic systems in radiation environments. A few types of radiation like Total Ionizing Dose (TID) can cause permanent damages on such nanoscale electronic devices, and current state-of-the-art technologies to tackle TID make use of expensive radiation-hardened devices. This paper focuses on a novel and different approach: using machine learning algorithms on consumer electronic level Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) to tackle TID effects and monitor them to replace before they stop working. This condition has a research challenge to anticipate when the board results in a total failure due to TID effects. We observed internal measurements of FPGA boards under gamma radiation and used three different anomaly detection machine learning (ML) algorithms to detect anomalies in the sensor measurements in a gamma-radiated environment. The statistical results show a highly significant relationship between the gamma radiation exposure levels and the board measurements. Moreover, our anomaly detection results have shown that a One-Class SVM with Radial Basis Function Kernel has an average recall score of 0.95. Also, all anomalies can be detected before the boards are entirely inoperative, i.e. voltages drop to zero and confirmed with a sanity check.
교류 220V에 의해 동작하는 점핑링 장치를 제작하고 광센서를 사용하여 링의 높이정보를 받아 부상한 링의 높이를 실시간으로 검출하고 교육적 효과를 높이기 위해 디지털 높이정보를 아날로그 변환하여 쉽게 높이를 알 수 있도록 하였다. 교육용 시스템을 직접 제작하여 시스템을 모형화하여 제어신호를 구하고 제어 프로그램에 의해 원하는 높이로 링을 부상할 수 있도록 하였다. 본 논문은 광센서를 사용하여 링의 위치를 실시간으로 검출하였고 광센서의 배열과 높이 정보를 발광다이오드 5개로 디지털 값을 보여주었고, D/A변환하여 교육용 시스템을 제작하여 A/D 변환기를 통해 데이터 신호처리 하였다. 교육용 시스템을 모형 화하여 원하는 링의 높이를 실시간으로 제어 할 수 있게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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