선박의 상태를 공간 제약 없이 광범위하게 측정하고 이를 정밀히 분석하기 위한 수단들 중 하나로 무선 네트워크의 활용이 하나의 방법이 될 수 있다. 여러 개의 센서들을 적절한 곳에 배치하고 이들 간 네트워크가 자동으로 구성이 되고나면 선박의 상태를 한 장소에서 모니터링 할 수 있다. 아울러 배치된 모든 센서들이 동일한 시각정보를 갖는다면, 이들로부터 감지된 동일한 이벤트에 대하여 위치 또는 이동방향 등도 알아낼 수 있다. 따라서 동기화된 센서들의 활용은 메타정보의 생산을 위한 중요한 요소가 될 수 있다. 이 논문은 선박에서의 효율적 활용을 위한 센서 간 시각동기 알고리즘을 제안한다.
$CO_2$ sensor was used only one solid electrolyte in many cases. To improve the sensing characteristics of $CO_2$ sensors, solid electrolyte $CO_2$ sensor has been developed by bi-electrolyte type sensor using Na-Beta-alumina and YSZ. However, in many further studies, bi-electrolyte type sensor was made by pellet pressed by press machine and additional treatment for formation of interface. In the aspect of mass production, using thick film and additional treatment is not suitable. In this study, $CO_2$ sensor was fabricated by bi-electrolyte structure which was made by an NBA paste layer deposited on YSZ pellet and fired at $1650^{\circ}C$ for 2 hour. The formation of stable interface between YSZ and NBA were confirmed by SEM image. When the type IV electrochemical cell arrangement represented by $CO_2,O_2,Pt{\mid}Li_2CO_3-CaCO_3{\parallel}NBA{\parallel}YSZ{\mid}O_2,Pt$ is used to measure the $CO_2$ concentration in air. This sensor EMF should depend only on the concentration of $CO_2$ by logarithmic. Also, sensor shows $P_{CO_2}$ and EMF relationship like nerstian reaction at a temperature of $450^{\circ}C$.
Gas sensors based on metal oxide semiconductors are used in numerous applications including monitoring indoor air quality and detecting harmful substances like volatile organic compounds. Nanostructures, for example, nanoparticles, nanotubes, nanodomes, and nanofibers have been widely utilized to improve gas sensing properties of metal oxide semiconductors, and this increases the effective surface area, resulting in participation of more target gas molecules in the surface reaction. In the recent times, 1-dimensional (1D) metal oxide nanostructures fabricated using anodic oxidation have attracted great attention due to their high surface-to-volume ratio with large-area uniformity, reproducibility, and capability of synthesis under ambient air and pressure, leading to cost-effectiveness. Here, we provide a brief overview of 1D metal oxide nanostructures fabricated by anodic oxidation and their gas sensing properties. In addition, recent progress on thin film-based anodic oxidation for application in gas sensors is introduced.
Analysis of load data during field operations is highly important for optimum design of power drive lines for agricultural tractor. Objective of the paper was to analyze field load data using FFT to determine frequency and the energy levels of meaningful cyclic patterns. Rotary tillage, plowing, baling, and wrapping operations were selected as major field operations of agricultural tractor. An agricultural tractor with power measurement system was used. The tractor was equipped with strain-gauge sensors to measure torque of four driving axles and a PTO axle, speed sensors to measure rotational speed of the driving axles and an engine shaft, pressure sensors to measure pressure of hydraulic pumps, an I/O interface to acquire the sensor signals, and an embedded system to calculate power requirement. In rotary tillage, calculated frequency was decreased as travel speed increased. In baler operation, calculated frequency was increased as PTO speed was increased. The calculated peak frequency levels and expected levels were similar. Results of the study would provide information on power utilization patterns and on better design of power drive lines.
외인성 패브리-페롯 간섭계(EFPI) 광섬유 센서는 민감도와 분해능이 우수하며, 다른 종류의 광섬유 센서에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 EFPI 광섬유 센서는 단지 프린지 개수만을 계산하여 측정량을 얻기 때문에 측정 방향을 구별하기 어렵다. 본 논문에서는 측정방향의 구분을 위한 추가적인 기능과 기존의 EFPI 광섬유 센서와는 다른 측정 시스템을 갖는 투과형 외인성 패브리-페롯 간섭계(TEFPI) 광섬유 센서를 개발하였다. 그리고 이를 이용하여 변형률 및 온도를 측정하였다.
인공지능 기술의 급속한 발전으로 기존 센서에 인간의 지능과 유사한 기능을 부여하기 위한 연구가 큰 주목을 받고 있다. 기존에는 주로 센서로써의 기초 성능지표, 예를 들어 감도 및 속도 등을 향상시키기 위한 연구가 주로 진행되었지만, 최근에는 분류나 예측 등의 인공지능을 센서에 결합하기 위한 시도가 확대되고 있다. 이를 바탕으로 최근 질병 감지 센서, 모션 감지 센서 및 가스 센서 등 거의 센서 전 분야에서 지능형 센서에 대한 연구 결과가 활발히 보고되고 있다. 본 논문에서는 인공지능의 기본적인 개념, 종류 및 메커니즘과 더불어, 최근 보고된 지능형 센서에의 적용 사례에 대해 알아보고자 한다.
Hydrogen gas (H2) which is odorless, colorless is attracting attention as a renewable energy source in varions applications but its leakage can lead to disastrous disasters, such as inflammable, explosive, and narcotic disasters at high concentrations. Therefore, it is necessary to develop H2 gas sensor with high performance. In this paper, we confirmed that H2 gas detection ability of SnO2 based H2 gas sensor along with thermal treatment effect of SnO2. Proposed SnO2 based H2 gas sensor is fabricated by MEMS technologies such as photolithgraphy, sputtering and lift-off process, etc. Deposited SnO2 thin films are thermally treated in various thermal treatement temperature in range of 500-900 ℃ and their H2 gas detection ability is estimatied by measuring output current of H2 gas sensor. Based on experimental results, fabricated H2 gas sensor with SnO2 thin film which is thermally treated at 700 ℃ has a superior H2 gas detection ability, and it can be expected to utilize at the practical applications.
Hydrogen (H2) gas is widely preferred for use as a renewable energy source owing to its characteristics such as environmental friendliness and a high energy density. However, H2 can easily reverse or explode due to minor external factors. Therefore, H2 gas monitoring is crucial, especially when the H2 concentration is close to the lower explosive limit. In this study, metal oxide materials and their p-n heterojunctions were synthesized by a hydrothermal-assisted dip-coating method. The synthesized thin films were used as sensing materials for H2 gas. When the H2 concentration was varied, all metal oxide materials exhibited different gas sensitivities. The performance of the metal oxide gas sensor was analyzed to identify parameters that could improve the performance, such as the choice of the metal oxide material, effect of the p-n heterojunctions, and operating temperature conditions of the gas sensor. The experimental results demonstrated that a CuO/ZnO gas sensor with a p-n heterojunction exhibited a high sensitivity and fast response time (134.9% and 8 s, respectively) to 5% H2 gas at an operating temperature of 300℃.
The advanced driver assistant system (ADAS) requires the collection of a large amount of information including road conditions, environment, vehicle status, condition of the driver, and other useful data. In this regard, large-scale sensor networks can be an appropriate solution since they have been designed for this purpose. Recent advances in sensor network technology have enabled the management and monitoring of large-scale tasks such as the monitoring of road surface temperature on a highway. In this paper, we consider the estimation and fusion problems of the large-scale sensor networks used in the ADAS. Hierarchical fusion architecture is proposed for an arbitrary topology of the large-scale sensor network. A robust cluster estimator is proposed to achieve robustness of the network against outliers or failure of sensors. Lastly, a robust hierarchical data fusion scheme is proposed for the communication channel between the clusters and fusion center, considering the non-Gaussian channel noise, which is typical in communication systems.
Kim, Hong-Chan;Hong, Seong-Hyeon;Kim, Sun-Jung;Lee, Jong-Heun
센서학회지
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제20권5호
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pp.294-299
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2011
$SnO_2$ nanoparticles were synthesized by a hydrothermal method and gas sensors were fabricated using nanoparticles to detect dimethyl methylphosphonate(DMMP) gas. The prepared $SnO_2$ nanoparticles exhibited a high response(72 at $500^{\circ}C$) to 5 ppm DMMP gas compared to commercial $SnO_2$ nanopowders, but their recovery was relatively poor. Various metals(Ni, Sb, Nb) were added to the $SnO_2$ nanoparticles to improve their recovery properties. The focus of this study was to investigate the effects of metal oxide additives on DMMP sensing behavior in $SnO_2$ nanoparticles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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