Tangible interface can be understood as a newly defined concept, which can provide an effective and seamless interaction between the human as a subjective existence and the cyberspace as an objective existence. Tactile sensation is essential for many exploration and manipulation tasks in the tangible space. In this paper, we suggest the design of an integrated tactile sensor-display system that provides both of sensing and feedback with kinesthetic force, pressure distribution, vibration and slip/stretch. A new tactile sensor with PDVF strips and display system with bimorph actuators has been developed and integrated by developed signal processing algorithm. In the scenario of haptic navigation in the tangible space, tactile feedback system is successfully experimented.
The importance of air quality monitoring is rapidly increasing. Even though state-of-the-art air quality monitoring technologies such as mass spectrometry, gas chromatography, and optical measurement enable high-fidelity measurement of air pollutants, they cannot be widely used for portable or personalized platforms because of their high cost and complexity. Recently, personalized and localized environmental monitoring, rather than global and averaged environmental monitoring, has drawn greater attention with the advancement of mobile telecommunication technologies. Here, micro- and nano-technologies enable highly integrated and ultra-compact sensors to meet the needs of personalized environmental monitoring. In this paper, several examples of MEMS-based gas sensors for compact and personalized air quality monitoring are explained. Additionally, the principles and usage of functional nanomaterials are discussed for highly sensitive and selective gas sensors.
Many diverse methods have been developing in the field of biometric identification as human-friendliness has been emphasized in the intelligent system's area. One of emerging method is to use human footprint. Automated footprint-based person recognition was started by Nakajima et al.'s research but they showed relatively low recognition result by low spatial resolution of pressure sensor and standing posture. In this paper, we proposed a modified Nakajima's method to use walking footprint which could give more stable toe information than standing posture. Finally, we prove the usefulness of proposed method as 91.4tt recognition rate in 11 volunteers' test.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권1호
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pp.31-40
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2010
For weapon cueing and Head-Mounted Display (HMD), it is essential to continuously estimate the motion of the helmet. The problem of estimating and predicting the position and orientation of the helmet is approached by fusing measurements from inertial sensors and stereo vision system. The sensor fusion approach in this paper is based on nonlinear filtering, especially expended Kalman filter(EKF). To reduce the computation time and improve the performance in vision processing, we separate the structure estimation and motion estimation. The structure estimation tracks the features which are the part of helmet model structure in the scene and the motion estimation filter estimates the position and orientation of the helmet. This algorithm is tested with using synthetic and real data. And the results show that the result of sensor fusion is successful.
MR transfer behaviors of the permanent magnet biased spin valve MR sensors with SyAF (synthetic antiferromagnet) layers were studied by micromagnetics modeling. For narrow track MR heads, various height to width ratios were considered together with strength of permanent magnets which stabilities the free layed As the MR sensor width is reduced to $0.12 \mu{m}$, sensor height less than 0.09 ${\mu}{\textrm}{m}$ is needed to show good linearity and the Mr.t of permanent magnets smaller than 0.2 memu/$cm^2$ is sufficient for the domain stabilization. The conditions for single domain behavior of the free layer were also investigated through optimizing the biasing strength of permanent magneto the shield gap and the aspect ratio of MR sensor.
This paper describes a sonic polygonal multiple reflection range sensor (SPMRS), which uses multiple reflection properties usually ignored in ultrasonic sensors as disturbances or noises. Targets such as a plane, corner, edge, or cylinder in indoor environments can easily be detected by the multiple reflection patterns obtained with a SPMRS system. Target classification and feature data extraction, such as distance and azimuth to the target, are computed simultaneously by considering the geometrical relationships between the detected targets, and finally the environment model is generated by refining the detected targets. In addition, the narrow field of view of a sonar range sensor is increased and the scanning time is reduced by active motion of the SPMRS stepping servomechanism.
Wearable devices have the potential to revolutionize future medical diagnostics and personal healthcare. The integration of biosensors into scalable form factors allow continuous and noninvasive monitoring of key biomarkers and various physiological indicators. However, conventional wearable devices have critical limitations owing to their rigid and obtrusive interfaces. Recent developments in functional biocompatible materials, micro/nanofabrication methods, multimodal sensor mechanisms, and device integration technologies have provided the foundation for novel skin-interfaced bioelectronics for advanced and user-friendly wearable devices. Nonetheless, it is a great challenge to satisfy a wide range of design parameters in fabricating an authentic skin-interfaced device while maintaining its edge over conventional devices. This review highlights recent advances in skin-compatible materials, biosensor performance, and energy-harvesting methods that shed light on the future of wearable devices for digital health and personalized medicine.
Improvements in wireless sensor network (WSN) technology have resulted in a large number of applications. WSNs have been mainly used for monitoring applications, but they are also applicable to target tracking, health care, and monitoring with multimedia data. Nodes are generally deployed in environments where the exhausted batteries of sensor nodes are difficult to charge or replace. The primary goal of communication protocols in WSNs is to maximize energy efficiency in order to prolong network lifetime. In this paper, various medium access control (MAC) protocols for synchronous/asynchronous and single/multi-channel WSNs are investigated. Single-channel MAC protocols are categorized into synchronous and asynchronous approaches, and the advantages and disadvantages of each protocol are presented. The different features required in multi-channel WSNs compared to single-channel WSNs are also investigated, and surveys on multi-channel MAC protocols proposed for WSNs are provided. Then, existing broadcast schemes in such MAC protocols and efficient multi-hop broadcast protocols proposed for WSNs are provided. The limitations and challenges in many communication protocols according to this survey are pointed out, which will help future researches on the design of communication protocols for WSNs.
Recently, piezoelectric tactile sensors have garnered considerable attention in the field of texture recognition owing to their high sensitivity and high-frequency detection capability. Despite their remarkable potential, improving their mechanical flexibility to attach to complex surfaces remains challenging. In this study, we present a flexible piezoelectric sensor that can be bent to an extremely small radius of up to 2.5 mm and still maintain good electrical performance. The proposed sensor was fabricated by controlling the thickness that induces internal stress under external deformation. The fabricated piezoelectric sensor exhibited a high sensitivity of 9.3 nA/kPa ranging from 0 to 10 kPa and a wide frequency range of up to 1 kHz. To demonstrate real-time texture recognition by rubbing the surface of an object with our sensor, nine sets of fabric plates were prepared to reflect their material properties and surface roughness. To extract features of the objects from the detected sensing data, we converted the analog dataset to short-term Fourier transform images. Subsequently, texture recognition was performed using a convolutional neural network with a classification accuracy of 97%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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