A multiplexed bend loss type single-mode fiber-optic sensor system was prepared to measure the displacement of several cm of the civil engineering structures such as many bridges, tunnels and various buildings. This bend loss type fiber-optic sensor used the signal difference between two reflection signals due to various bend losses generating at a pair of optical connectors by using OTDR (optical time domain reflectometer) for measuring displacements. And the experiments were conducted for showing the measurement feasibility on the range of 10 cm, and the multiplexing experiments were also performed to measure the displacements of 5 measuring positions of an object by setting these 5 fiber-optic sensors on a single mode fiber simultaneously.
Since the natural disasters such as floods, droughts, heat wave and cold wave are increasing, the need for risk management is necessary to minimize the damage with utilizing IT technology. Also, the monitoring services of disaster response type have been developed and applied. Recently, the open source hardware based on the signal of the sensor, or the monitoring studies have been carried. In this paper, by analyzing a low-cost open source hardware platform such as Beagle board, we examine the utilization of the hardware-based module for sensor monitoring.
Kang, In-Pil;Lee, Jong-Won;Choi, Yeon-Sun;Schu1z Mark J.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2006.03a
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pp.613-619
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2006
This paper introduces a new structural health monitoring using a nano sensor. The sensor is made of nano smart composite material based on carbon nanotubes. The nano sensor is fabricated as a thin and narrow polymer film sensor that is bonded or deposited onto a structure. The electrochemical impedance and dynamic strain response of the neuron change due to deterioration of the structure where the sensor is located. A network of the long nano sensorcan form a structural neural system to provide large area coverage and an assurance of the operational health of a structure without the need for actuators and complex wave propagation analyses that are used with other methods.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.7
no.2
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pp.1-8
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2014
Smart Pole Measurement System was constructed with not only the core sensors of a GNSS receiver, a TRS sensor and a soil moisture sensor but supplementary installation of power supply and radio communication for monitoring steep slope sites. Also a data processing software for displacement extraction and visualization was developed. Smart Pole Measurement sensor is composed of a GNSS antenna at the top of the pole, a TRS sensor and a gyro sensor vertical below right of the antenna and a soil moisture sensor at the bottom of the pole. The sensor combination extracts not only ground combination in real time but transltion, slide, settlement and soil moisture content. This measuring/monitoring system which cosists of data receiving part, data collection/transfer part and data processing part was built to exercise their functions and then test measuring/monitoring was conducted by introducing artificial displacement and the results were analyzed to evaluate field applicability.
In this study, a wireless crack sensor is developed for monitoring cracks propagating in two dimensions. This sensor is developed by incorporating a laser-based optical navigation sensor board (ADNS-9500) into a smart wireless platform (Imote2). To measure crack propagation, the Imote2 sends a signal to the ADNS-9500 to collect a sequence of images reflected from the concrete surface. These acquired images can be processed in the ADNS-9500 directly (the navigation mode) or sent to Imote2 for processing (the frame capture mode). The computed crack displacement can then be transmitted wirelessly to a base station. The design and the construction of this sensor are reported herein followed by some calibration tests on one prototype sensor. Test results show that the sensor can provide sub-millimeter accuracy under sinusoidal and step movement. Also, the two modes of operation offer complementary performance as the navigation mode is more accurate in tracking large amplitude and fast crack movement while the frame capture mode is more accurate for small and slow crack movement. These results illustrate the feasibility of developing such a crack sensor as well as point out directions of further research before its actual implementation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.860-863
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2010
Wireless sensor networks consist of small, autonomous devices with wireless networking capabilities. In order to further increase the applicability in real world applications, minimizing energy consumption is one of the most critical issues. Therefore, accurate energy model is required for the evaluation of wireless sensor networks. In this paper, we analyze the energy consumption for wireless sensor networks. To estimate the lifetime of sensor node, we have measured the energy characteristics of sensor node based on Telosb platforms running TinyOS. Based on the proposed model, the estimated lifetime of a battery powered sensor node can use about 6.925 months for 10 times motion detection per hour.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.231-234
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2011
Recently, the smart RFID tag technology which can measure external changing environment is globally interesting. In this paper, development of the Smart RFID tag using temperature sensor was represented. Smart RFID tag is basically comprised of antenna which has its bandwidth of 13.56Mhz, temperature sensors and data processing controller. Antenna design and smaller PCB production can be used to agri-food wrap. Since the smart RFID tag is distributed as an attachment to agri-food wrap, consumer can check temperature changes in the distribution process. Because temperature change check in real time, food confirm the status of transportation and the freshness. Also, smart RFID tag can be applied to proposed smart refrigerator.
According to the recent trends in the growing elderly population, the chronically ill have increased. Thus the importance of the health care issues for them has emerged. In this paper, we want to implement a chronic disease management system using smart mobile devices. Proposed chronic disease management system is consisted of the biometric sensor, smart mobile devices, the patient management server, patient management DB, and patient symptoms analysis agent. The biometric sensor detects a biological information. Smart mobile devices receive the patient information from the sensor and transmit the information to the patient management server. The patient management server, patient management DB, and patient symptoms agent analysis agent analyze to process data delivered through a wireless communication network. Bio-signals includes modules of ECG, blood pressure, blood sugar and PPG. We are able to determine the current health status by monitoring measured biometric data through chronically ill health management system. We will focus on the individual service to be appropriate for a patient group in a mobile environment.
This paper creates a standard node for acquiring sensor data from various industrial sensors (IoT/non-IoT) for the establishment of Smart Factory Digital Twin, and provides inter-compatible data by linking zones by group/process to secure data stability and to ensure the digital twin (Digital Twin) of Smart Factory. The process of the Zone Master platform contains interface specifications to define sensor objects and how sensor interactions between independent systems are performed and carries out individual policies for unique data exchange rules. The interface for execution control of the Zone Master Platform processor provides system management, declaration management for public-subscribe, object management for registering and communicating status information of sensor objects, ownership management for property ownership sharing, time management for data synchronization, and data distribution management for Route information on data exchange.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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