Structually organized mono- and multilayers were developed on gold for the catalytic and affinity biosensing using hyper-branched dendrimers. For the catalytic biosensing interface, a new approach to construct a multilayered enzyme film on the electrode surface was developed. The film was prepared by layer-by-layer depositions of dendrimers and periodate-oxidized glucose oxidase. The voltammograms obtained from the GOx/dendrimer multilayered electrodes revealed that bioelectrocatalytic response is directly correlated to the number of deposited bilayers. From the analysis of voltammetric and ellipsometric signals, the coverage of active enzyme per layer during the layering steps was estimated, demonstrating the spatially-ordered multilayer formation. As an extension of the study, dendrimers having various degrees of ferrocenyl modification were prepared and used. The resulting electrodes were electrochemically characterized, and the density of ferrocenyl groups, active enzyme coverage, and sensitivity were estimated. For the affinity-sensing surrface, a biosensor system based on avidin-biotin interaction was developed. As the building block of affinity monolayer, G4 dendrimer having partial ferrocenyl-tethered surface groups was prepared and used. And the biotinylated and electroactive dendritic monolayer was used for the affinity-sensing surface interacting with avidin. Electrochemical characterization of the resulting biosensor was conducted using free enzyme in electrolyte in terms of degree of surface coverage with avidin and subsequent surface shielding.
This paper presents the feasibility of using electromechanical impedance based active sensing technique for nondestructive strength gain monitoring of early-age concrete by employing piezoelectric lead-zirconate-titanate (PZT) patches on concrete surface. The strength development of early age concrete is actively monitored by performing a series of experiments on concrete specimens under moist curing condition. The electrical admittance signatures are acquired for five different curing ages and compared with each other. The resonant frequency shifts of PZT patches with increasing days is observed which is on account of additional stiffening due to strength gain of concrete during curing and level of stiffening being related to strength obtained from compression tests on companion cylinder specimens. The proposed approach is found to be suitable for monitoring the development of compressive strength in early-age concrete. It is also observed in this study that root mean square deviation (RMSD) in admittance signatures of the PZT patches can also be used as an indicator of concrete strength development.
According to recent studies by scientists about how to search for food, homes and the mates, it is found that the gradient information plays a key role. From cells to insects and large animals, they mostly either have special sensing organism or use a strategy to measure the gradient. Use of a perturbation as an additional input is introduced for sensor signal processing in order to get the gradient information. Different from typical approach, which calculates the gradient from differentiation, the proposed processing is done by a form of integration, thus it is very robust to noise. Discrete time domain analyses are given for one, two and three input functions for the estimation of the gradients. The amplitude and the frequency of the perturbation are two important parameters for this approach. A quantitative index to measure the effects of the amplitude is developed based on the linear regression analysis. The frequency of the perturbation is to be selected high enough to finish one period of the perturbation before the property is changed significantly with respect to time. Another quantitative index is proposed for guiding the selection of the frequency.
Flynn, Eric B.;Swartz, R.Andrew;Backman, Daniel E.;Park, Gyu-Hae;Farrar, Charles R.
비파괴검사학회지
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제29권4호
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pp.269-282
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2009
This paper presents a novel approach for Lamb wave based structural health monitoring(SHM) in honeycomb aluminum panels. In this study, a suite of three signal processing algorithms are employed to improve the damage detection capability. The signal processing algorithms used include wavelet attenuation, correlation coefficients of power density spectra, and triangulation of reflected waves. Piezoelectric transducers are utilized as both sensors and actuators for Lamb wave propagation. These SHM algorithms are built into a MatLab interface that integrates and automates the hardware and software operations and displays the results for each algorithm to the analyst for side by side comparison. The effectiveness of each of these signal processing algorithms for SHM in honeycomb aluminum panels under a variety of damage conditions is then demonstrated.
전기장은 수중에서의 주변 환경 인지, 물체 확인 과정에 사용 될 수 있다. 약한 전기장을 발생시키는 전기물고기는 전기장을 발생시켜 그 왜곡을 감지함으로써 주위 상황을 인지하고 먹이를 찾는 "능동 센싱"에 특화되어 있다. 이러한 "능동 센싱"과정은 전기물고기가 어두운 바다 속에서 시각적인 정보 없이도 먹이를 찾고 주변 환경을 탐지할 수 있게 해준다. 전기물고기는 몸 전체에 전기수용기를 가지고 있다. 수많은 전기수용기를 통해 읽어지는 센서 값은 '전기장 이미지', 즉 시각적인 이미지가 아닌 전기장의 변화를 반영하는 물리적 이미지로 표현된다. 많은 사람들이 전기물고기가 시각 정보 없이도 전기장 이미지를 통해 어떻게 상황을 인지할 수 있는지 연구해 왔다. 많은 연구를 통해 전기장 이미지의 최대값, 기울기, 넓이, 피크의 위치 등이 목표 물체를 찾기 위한 단서로 사용될 수 있다는 사실이 이미 알려져 있다. 이 논문에서는 전기물고기의 전기장 이미지를 바탕으로 목표 물체 이외에 배경으로 생각할 수 있는 다른 물체가 있는 좀 더 복잡한 환경에서, 전기장 센서를 통해 목표 물체를 배경으로부터 분리하고 인지할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 복잡한 상황에서의 물체 인지 과정은 수중로봇의 물체인식에 활용될 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3335-3356
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2015
In this paper, we analyze the connectivity of cognitive radio ad-hoc networks in a log-normal shadow fading environment. Considering secondary user and primary user's locations and primary user's active state are randomly distributed according to a homogeneous Poisson process and taking into account the spectrum sensing efficiency of secondary user, we derive mathematical models to investigate the connectivity of cognitive radio ad-hoc networks in three aspects and compare with the connectivity of ad-hoc networks. First, from the viewpoint of a secondary user, we study the communication probability of that secondary user. Second, we examine the possibility that two secondary users can establish a direct communication link between them. Finally, we extend to the case of finding the probability that two arbitrary secondary users can communicate via multi-hop path. We verify the correctness of our analytical approach by comparing with simulations. The numerical results show that in cognitive radio ad-hoc networks, high fading variance helps to remarkably improve connectivity behavior in the same condition of secondary user's density and primary user's average active rate. Furthermore, the impact of shadowing on wireless connection probability dominates that of primary user's average active rate. Finally, the spectrum sensing efficiency of secondary user significantly impacts the connectivity features. The analysis in this paper provides an efficient way for system designers to characterize and optimize the connectivity of cognitive radio ad-hoc networks in practical wireless environment.
LIDAR (LIght Detection And Ranging) is an active remote sensing technology which provides 3D coordinates of the Earth's surface by performing range measurements from the sensor. Early small footprint LIDAR systems recorded multiple discrete returns from the back-scattered energy. Recent advances in LIDAR hardware now make it possible to record full digital waveforms of the returned energy. LIDAR waveform decomposition involves separating the return waveform into a mixture of components which are then used to characterize the original data. The most common statistical mixture model used for this process is the Gaussian mixture. Waveform decomposition plays an important role in LIDAR waveform processing, since the resulting components are expected to represent reflection surfaces within waveform footprints. Hence the decomposition results ultimately affect the interpretation of LIDAR waveform data. Computational requirements in the waveform decomposition process result from two factors; (1) estimation of the number of components in a mixture and the resulting parameter estimates, which are inter-related and cannot be solved separately, and (2) parameter optimization does not have a closed form solution, and thus needs to be solved iteratively. The current state-of-the-art airborne LIDAR system acquires more than 50,000 waveforms per second, so decomposing the enormous number of waveforms is challenging using traditional single processor architecture. To tackle this issue, four parallel LIDAR waveform decomposition algorithms with different work load balancing schemes - (1) no weighting, (2) a decomposition results-based linear weighting, (3) a decomposition results-based squared weighting, and (4) a decomposition time-based linear weighting - were developed and tested with varying number of processors (8-256). The results were compared in terms of efficiency. Overall, the decomposition time-based linear weighting work load balancing approach yielded the best performance among four approaches.
Zenz, Georg;Berger, Wolfgang;Gerstmayr, Johannes;Nader, Manfred;Krommer, Michael
Smart Structures and Systems
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제12권5호
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pp.547-577
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2013
To suppress vibration and noise of mechanical structures piezoelectric ceramics play an increasing role as effective, simple and light-weighted damping devices as they are suitable for sensing and actuating. Out of the various piezoelectric damping methods this paper compares mode based active control strategies to passive shunt damping for thin plates. Therefore, a new approach for the optimal placement of the piezoelectric sensors/actuators, or more general transducers, is proposed after intense theoretical investigations based on the Kirchhoff kinematical hypotheses of plates; in particular, modal and nilpotent transducers are discussed in detail. Based on the proposed distribution a discrete design for modal transducers is implemented, tested and verified on an experimental setup. For active control the modal sensors clearly identify the eigenmodes, whereas the modal actuators impose distributed eigenstrains in order to reduce the transverse plate vibrations. In contrast to the modal control, passive shunt damping works without requiring additional actuators or auxiliary power and can therefore act as an autonomous system, but it is less effective compensating the flexible vibrations. Exemplarily, an acryl glass plate disturbed by an arbitrary force initialized by a loudspeaker is investigated. Comparing the different methods their specific advantages are highlighted and a significant broadband reduction of the vibrations of up to -20dB is obtained.
RGB+D database has been widely used in object recognition, object tracking, robot control, to name a few. While rapid advance of active depth sensing technologies allows for the widespread of indoor RGB+D databases, there are only few outdoor RGB+D databases largely due to an inherent limitation of active depth cameras. In this paper, we propose a novel method used to build outdoor RGB+D databases. Instead of using active depth cameras such as Kinect or LIDAR, we acquire a pair of stereo image using high-resolution stereo camera and then obtain a depth map by applying stereo matching algorithm. To deal with estimation errors that inevitably exist in the depth map obtained from stereo matching methods, we develop an approach that estimates confidence of depth maps based on unsupervised learning. Unlike existing confidence estimation approaches, we explicitly consider a spatial correlation that may exist in the confidence map. Specifically, we focus on refining confidence feature with the assumption that the confidence feature and resultant confidence map are smoothly-varying in spatial domain and are highly correlated to each other. Experimental result shows that the proposed method outperforms existing confidence measure based approaches in various benchmark dataset.
SALM(Simultaneous localization and mapping) and AI(Artificial intelligence) have been active research areas in robotics for two decades. In particular, localization is one of the most important tasks in mobile robot research. Until now expensive sensors such as a laser sensor have been used for mobile robot localization. Currently, the proliferation of RFID technology is advancing rapidly, while RFID reader devices, antennas and tags are becoming increasingly smaller and cheaper. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used for identifying location of the mobile robot in the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as tag distribution (density and structure), typing and clustering. In the smart floor using RFID tags, the localization error results from the sensing area of the RFID reader, because the reader just knows whether the tag is in the sensing range of the sensor and, until now, there is no study to estimate the heading of mobile robot using RFID tags. So, in this paper, two algorithms are suggested to. The Markov localization method is used to reduce the location(X,Y) error and the Kalman Filter method is used to estimate the heading($\theta$) of mobile robot. The algorithms which are based on Markov localization require high computing power, so we suggest fast Markov localization algorithm. Finally we applied these algorithms our personal robot CMR-P3. And we show the possibility of our probability approach using the cheap sensors such as odometers and RFID tags for mobile robot localization in the smart floor
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[게시일 2004년 10월 1일]
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