Evaluation of an amplitude domain reflectometry (ADR) type soil moisture sensor as ThetaProbe ML2x using the response of frequency impedance was performed in a variety of soil porous media such as Jumunjin standard sand, weathered granite soil at Sangju area, and weathered gneiss soil at Jangsu area. The tested soils were classified with a dried condition and a wetted condition for comparing with soil volumetric water content under different installed depths of the measurement sensor. In the results the part of measurement rod including one signal rod and three shield rod 6cm in length was found to decrease the variation of measurement output voltage with insert 5cm over into the soil porous media. The measurement output voltage was verified to more stable output voltage under weathered granite soils and weathered gneiss soils contained the fine grain materials such as clay and silt minerals than the gradual grain material like as the standard sands. Therefore, measurement values by soil moisture sensor can be offered the more stable values when an contact volume between soil porous media and measurement sensor increase.
A low power gas sensor with microheater was fabricated by MEMS technology. In order to heat up the gas sensing material to a operating temperature, a platinum(Pt) micro heater was built on to the micromachined Si substrate. The width and gap of microheater were $20\;{\mu}m$ and $4.5\;{\mu}m$, respectively. ZnO nanowhisker arrays were fabricated on a sensor device by hydrothermal method. The sensor device was deposited with ZnO seeds using PLD systems. A 200 ml aqueous solution of 0.1 mol zinc nitrate hexahydrate, 0.1 mol hexamethylenetetramine, and 0.02 mol polyethylenimine was used for growthing ZnO nanowhiskers. The power consumption to heat up the gas sensor to a operating temperature was measured and temperature distribution of sensor was analyzed by a Infrared Thermal Camera. The optimum temperature for highest sensitivity was found to be $250^{\circ}C$ although relatively high(64 %) sensitivity was obtained even at as low as $150^{\circ}C$. The power consumption was 72 mW at $250^{\circ}C$ and was only 25 mW at $150^{\circ}C$.
Son, Ju Hyeong;Kim, Hyun Soo;Yoon, Young Ki;Jang, Kyung Uk
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.32
no.5
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pp.432-436
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2019
In this study, we produced a light, flexible, wearable gas sensor by depositing MWCNTs (Multi-walled Carbon Nanotubes) into nylon. MWCNTs are widely used as a gas sensor material due to their excellent mechanical, electrical and physical characteristics. We produced a gas sensor to detect NOx gases by depositing nylon yarn in a MWCNT solution. The MWCNT solution was made by mixing 3 mg MWCNT in 5 ml of ethanol. Nylon yarn was placed in the manufactured solution and ultrasonic waves were applied using an ultrasonicator for 3 h, resulting in MCWNT deposition. The MWCNT-deposited nylon yarn was dried at room temperature for 24 h. The MWCNT-thin-film-coated nylon yarn was masked 1 mm apart, and gold was then deposited on the masked nylon yarn to create the gas sensor. The sensor then was installed in a chamber with a controlled atmospheric environment and exposed to NOx gas. The changing signal from the sensor was amplified to analyze its gas detection characteristics.
The optimization of a batch-type quartz crystal microbalance (QCM)-precipitation sensor measuring acetylcholinesterase (AChE) activity was conducted. To covalently bind AChE onto the gold electrode of a QCM surface, glutaraldehyde cross-linking to a cystamine self-assembled monolayer was tried at different cystamine concentrations. At the optimum conditions of the QCM-precipitation sensor, 0.1 M potassium phosphate buffer (pH 8.0), containing 0.01% Tween 80, was used as the reaction buffer, with the enzyme amount of 5 units for immobilization and the substrate concentration of 50 mg/ml. The current biosensor might find a future applicability to the sum parameter detection on organophosphorus and carbamate pesticides.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.683-686
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2010
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network) 환경에서의 작고 상이한 많은 센서들은 물리적 공간에서 서로 통신하며 끊임없이 데이터 스트림을 생성한다. 이런 센서는 측정 데이터와 센서를 표현하는 메타데이터로 구성되어 있다. 메타데이터는 센서의 측정 간격, 위치, 타입, 측정 단위 등의 중요한 정보를 내포하고 있다. 무선 센서는 메타데이터를 관리하기 위한 명확한 표준안의 제시 없이 독자적인 기준을 적용함으로써, 상이한 센서 간에 데이터 수집 및 통합에 어려움이 뒤따른다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 상이한 센서 간 메타데이터를 효율적으로 통합, 관리하기 위해 OGC(Open Geospatial Consortium)에서 제시한 SensorML(Sensor Model Language)을 기반으로 상이한 메타데이터를 표준화된 형식으로 표현하고, 이를 토대로 메타데이터 관리 시스템을 설계한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.4
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pp.1063-1075
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2012
To locate an object accurately in the wireless sensor networks, the distance measure based on time-delay plays an important role. In this paper, we propose a maximum likelihood (ML) time-delay estimation algorithm in multi-path wireless propagation channel. We get the joint probability density function after sampling the frequency domain response of the multi-path channel, which could be obtained by the vector network analyzer. Based on the ML criterion, the time-delay values of different paths are estimated. Considering the ML function is non-linear with respect to the multi-path time-delays, we first obtain the coarse values of different paths using the subspace fitting algorithm, then take them as an initial point, and finally get the ML time-delay estimation values with the pattern searching optimization method. The simulation results show that although the ML estimation variance could not reach the Cramer-Rao lower bounds (CRLB), its performance is superior to that of subspace fitting algorithm, and could be seen as a fine algorithm.
In this paper, we address the target positioning performance of Multi-Static sonar with respect to target positioning method and measurement error. Based on the analysis on two candidate solution approaches, namely, Least Square (LS) using range and angular information simultaneously and Maximum Likelihood (ML) using only range information as the existing information fusion methods for possible application to Multi-Static sonar, we propose to employ ML using range and angular information. Assuming that each sensor can receive range and angular information, we conduct representative comparison experiments over the existing and proposed methods under various measurement noise scenarios. We also investigate the target positioning performance according to number of sensors, distance between transmitter and receiver. According to the experimental results, RMSE of the proposed ML with distance and direction information is found to be more superior to ML using distance alone and to LS in case distance between transmitter and receiver is longer and number of receiver is smaller.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.13
no.2
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pp.106-109
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2012
A low power methane gas sensor with microheater was fabricated by silicon bulk micromachining technology. In order to heat up the sensing layer to operating temperature, a platinum (Pt) micro heater was embedded in the gas sensor. The line width and gap of the microheater was 20 ${\mu}m$ and 4.5 ${\mu}m$, respectively. Zinc oxide (ZnO) nanowhisker arrays were grown on a sensor from a ZnO seed layer using a hydrothermal method. A 200 ml aqueous solution of 0.1 mol zinc nitrate hexahydrate, 0.1 mol hexamethylenetetramine, and 0.02 mol polyethylenimine was used for growing ZnO nanowhiskers. Temperature distribution of the sensor was analyzed by infrared thermal camera. The optimum temperature for highest sensitivity was found to be $250^{\circ}C$ although relatively high (64%) sensitivity was obtained even at as low a temperature as $150^{\circ}C$. The power consumption was 72 mW at $250^{\circ}C$, and only 25 mW at $150^{\circ}C$.
Jeong, Seongwoon;Zhang, Yilan;O'Connor, Sean;Lynch, Jerome P.;Sohn, Hoon;Law, Kincho H.
Smart Structures and Systems
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v.17
no.4
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pp.669-690
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2016
Advances in sensor technologies have led to the instrumentation of sensor networks for bridge monitoring and management. For a dense sensor network, enormous amount of sensor data are collected. The data need to be managed, processed, and interpreted. Data management issues are of prime importance for a bridge management system. This paper describes a data management infrastructure for bridge monitoring applications. Specifically, NoSQL database systems such as MongoDB and Apache Cassandra are employed to handle time-series data as well the unstructured bridge information model data. Standard XML-based modeling languages such as OpenBrIM and SensorML are adopted to manage semantically meaningful data and to support interoperability. Data interoperability and integration among different components of a bridge monitoring system that includes on-site computers, a central server, local computing platforms, and mobile devices are illustrated. The data management framework is demonstrated using the data collected from the wireless sensor network installed on the Telegraph Road Bridge, Monroe, MI.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.25
no.2
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pp.129-136
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2020
Recognizing finger movements have been used as a intuitive way of human-computer interaction. In this study, we implement an wearable device for finger motion recognition and evaluate the accuracy of several ML (Machine learning) techniques. Not only HMM (Hidden markov model) and DTW (Dynamic time warping) techniques that have been traditionally used as time series data analysis, but also NN (Neural network) technique are applied to compare and analyze the accuracy of each technique. In order to minimize the computational requirement, we also apply the pre-processing to each ML techniques. Our extensive evaluations demonstrate that the NN-based gesture recognition system achieves 99.1% recognition accuracy while the HMM and DTW achieve 96.6% and 95.9% recognition accuracy, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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