Gas-sensor technology for volatile organic compounds (VOC) biomarker detection offers significant advantages for noninvasive diagnostics, including rapid response time and low operational costs, exhibiting promising potential for disease diagnosis. Colorimetric gas sensors, which enable intuitive analysis of gas concentrations through changes in color, present additional benefits for the development of personal diagnostic kits. However, the traditional method of visually monitoring these sensors can limit quantitative analysis and consistency in detection threshold evaluation, potentially affecting diagnostic accuracy. To address this, we developed a machine vision platform based on metal-organic framework (MOF) for colorimetric gas sensor arrays, designed to accurately detect disease-related VOC biomarkers. This platform integrates a CMOS camera module, gas chamber, and colorimetric MOF sensor jig to quantitatively assess color changes. A specialized machine vision algorithm accurately identifies the color-change Region of Interest (ROI) from the captured images and monitors the color trends. Performance evaluation was conducted through experiments using a platform with four types of low-concentration standard gases. A limit-of-detection (LoD) at 100 ppb level was observed. This approach significantly enhances the potential for non-invasive and accurate disease diagnosis by detecting low-concentration VOC biomarkers and offers a novel diagnostic tool.
본 연구에서는 화물 운송에 사용되는 운반선 중 하나인 액체운반선을 유지 관리하기위한 통합 자동화 시스템인 스마트 카고 탱커 진단 모니터링 시스템을 개발하였다. 본 연구를 통해 선박의 특수성을 고려한 선박용 능동형 스마트 센서 개발 기술을 확보하고 고신뢰성 및 내환경성을 가진 기자재를 개발하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 카고 모니터링 시스템은 증기 압력 모니터링 부분, 카고 수위 모니터링 부분, 수위 초과 모니터링 부분, 가스 모니터링 부분, 탱크 온도 모니터링 부분으로 구성된다. 본 시스템은 각 단위 시스템으로부터 전송되는 신호의 신뢰성, 적절성 그리고 센서 자체의 이상 유무를 스스로 진단한다. 최종적으로 각 시스템의 고장진단 및 예측을 통하여 운항중인 선박에서 효과적으로 화물을 유지 관리 할 수 있도록 하는 포괄적인 통제 모니터링 시스템 개발을 목적으로 한다.
현장 진단 검사가 가능한 센서에 대한 수요가 급증함에 따라, 이동성과 편리성이 개선된 센서에 대한 필요성이 대두되고 있다. 다양한 형태의 센서들 중에서도, 전기 변색 물질을 도입하여 분석 물질의 존재 유무 및 농도를 색 변화를 통해 나타낼 수 있는 전기 변색 센서들은 기존의 전기화학 센서 및 비색 센서의 강점들을 합친 형태의 센서로 각광받고 있다. 전기 변색 센서들은 기존 센서들에 비해 소형화 및 단순화하기 용이하며, 결과 해석이 간편하다는 장점을 지니고 있어 넓은 범위의 분석 물질들에 대해 활발히 연구되어 왔다. 더 나아가, 최근에는 전기 변색 센서를 유연한 기판 위에 형성하거나, 센서 자체에서 자가 발전이 가능하도록 발전이 이루어지고 있어 분석 물질에 대한 실시간 모니터링이 가능한 웨어러블 센서로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 이 리뷰에서는 다양한 형태의 전기 변색 센서들을 주요 전략 및 특징에 따라 나누어 그 원리 및 응용을 소개하였다.
Park, Kun-Joo;Kim, Min-Shik;Lee, Kwang-Min;Chae, Hee-Yeop;Lee, Hi-Deok
한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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한국전기전자재료학회 2009년도 하계학술대회 논문집
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pp.126-126
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2009
Noninvasive plasma diagnostic technique is introduced to analyze and characterize HICP (Helmholtz Inductively Coupled Plasma) source during the plasma etching process. The HICP reactor generates plasma mainly through RF source power at 13.56MHz RF power and RF bias power of 12.56MHz is applied to the cathode to independently control ion density and ion energy. For noninvasive sensors, the RF sensor and the OES (Optical emission spectroscopy) were employed since it is possible to obtain both physical and chemical properties of the reactor with plasma etching. The plasma impedance and optical spectra were observed while altering process parameters such as pressure, gas flow, source and bias power during the poly silicon etching process. In this experiment, we have found that data measured from these noninvasive sensors can be correlated to etch results. In this paper, we discuss the relationship between process parameters and the measurement data from RF sensor and OES such as plasma impedance and optical spectra and using these relationships to analyze and characterize H-ICP source.
In the design of the metal forming processes, various types of ductile fracture criteria are used to predict crack initiation and to fabricate metallic products without any defects. However, the quantitative measurement method for determination of crack initiation is insufficient. It is very difficult to detect crack initiation in ductile metals with excellent deformability because no significant load drop is observed due to crack generation. In this study, the applicability of acoustic emission sensors, which are commonly used in facility diagnostics, to measure crack initiation during the metal forming process was analyzed. Cylindrical notch specimens were designed using the finite element method to induce a premature crack on the surface of pre heat-treated steel (ESW90) material. In addition, specimens with various notch angles and heights were prepared and compression tests were carried out. During the compression tests, acoustic emission signal on the dies and images of the surface of the notch specimen were recorded using an optical camera in real time. The experimental results revealed that the acoustic emission sensor can be used to detect crack initiation in ductile metals due to severe plastic deformation.
Monitoring the carbon dioxide concentration in arterial blood is vital for the evaluation and prevention of pulmonary disease. Yet, domestic pure arterial blood carbon dioxide sensor technologies are not being developed, instead all sensors are imported. In this paper, we develop a real time monitoring system for arterial blood partial pressure of carbon dioxide($pCO_2$) gas from the wrist by using a carbon micro-heater. The micro-heater was fabricated with a thickness of 0.3 ${\mu}m$ in order to collect the carbon dioxide under the skin. The micro-heater has been designed to perform temperature compensation in order to prevent damage to the skin. Two clinical trials of the system were undertaken. As a result, we demonstrated that a portable, transcutaneous carbon dioxide analysis($TcpCO_2$) device produced domestically is possible. In addition, this system reduced the analysis time significantly. Carbon films could reduce the unit price of these sensors by replacing the gold film used in foreign models. Also, we developed a real time monitoring system which can be used with optical biosensors for medical diagnostics as well as gas sensors for environmental monitoring.
최근 대두되고 있는 무선 센서네트워크는 실생활의 많은 부분에 있어 그 응용 분야를 넓혀 가고 있다. 본 연구는 WSN의 응용 중 Human Health Care에 주안을 두어 WSN을 이용한 원격 진료 시스템에 대해 설계 및 구현을 하였다. 원격 진료 시스템을 위해 각 센서 노드들은 인체의 Body 정보를 수집할 수 있는 센서들을 가지고 신체의 각 부위에 부착된다. 또한 각 센서 노드들은 고유의 Human Body Code를 가지고 있으며 이 고유의 Code에 의해 인체의 어느 부위에서 측정된 Data인지를 Sink 노드로 전송하게 된다. Sink 노드는 수집된 정보를 원격에 위치한 의료진들에게 전송하며 원격의 의료진들은 Sink 노드에서 전송된 정보를 바탕으로 진료 정보를 환자 및 User에게 Feedback하게 된다. Human Body Code는 인체를 세분화하고 각 세분화한 신체 부위에 계층적으로 고유의 Code를 부여한다. 본 연구에서는 실제 Human Body Code를 직접 제작한 센서 Node에 주입하여 Human Body Network을 구성하여 인체에서 센싱되는 Data를 원격에 위치한 PC에서 진료 가능한 원격 진료 시스템을 구현하였다.
The exact partial discharge pulse should be measured in order to estimate the discharge source in the solid insulation and diagnose the degree of deterioration. Partial discharges generated in the insulation occur in the internal voids or at the edge of the insulation, have unique characteristics following the type and location. When external voltage is applied, Partial discharges occurred in the restrictively presented voids increase the quantity of electrical charge at the discharge onset voltage. The discharge characteristics have remained constant as space is filled by the impurity such as a compound of gases accompanied with discharge. In this study, How to design the insulation about the problems of the built-in diagnostics in the transformer is discussed by the interpretation of electric field.
The advanced technology of micro-machining is starting to penetrate our lives. This technology, with which it is possible to make micro-structures by means of processing on the order of nm (micrometer = 1/1,000 mm) or less, is realizing machines that were only part of our wildest imagination. However, the fact is that many issues remain in the quest for a variety of applications. With the advent of computing technologies, information technologies, and telecommunications technologies, we foresee the need for new approaches in design, process, and the use of materials, technologies, and people in a globalized manufacturing enterprise. A new thinking paradigm is needed to focus on quality of service on the products we design and manufacture. Factories in different regions need to be co-ordinated through use of the state-of-the-art information on productivity, diagnostics, and service evaluation of manufacturing systems could be shared among different locations and partners. In this research, We develope the internet based Diagnosis system for micro machining and evaluate its characteristics by using mechatronic sensor like Dynamometer, acoustic emission, Acceleration sensor, micro phone, vision, infra-red thermometer.
This paper dealt with the acoustic detection of partial discharge (PD) in insulation oil for insulation diagnostics of oil immersed transformers. Electrode systems such as needle to plane, plane to plane, and floating were fabricated to simulate some defects in transformers. A wide band acoustic emission(AE) sensor with the frequency ranges of 100 kHz~1 MHz and a narrow band AE sensor with the resonant frequency of 140 kHz were used in the experiment. Also, a decoupler and an amplifier were designed to detect and amplify the acoustic signal only. The decoupler separates acoustic signal from DC source without any distortion, and the amplifier has the gain of 40 dB in frequency ranges of 11 kHz~4 MHz. In the experiment, frequency components and propagation characteristics of acoustic signal were analyzed, and an algorithm of positioning of PD occurrence by the time difference of arrival was proposed. From the results, the frequency components of the acoustic signal exist from 50 kHz to 200 kHz and the positioning error of PD calculated by three AE sensors was within 1%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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