To address the need for new intelligent sensing, this paper introduces nano sensors made of carbon nanotube (CNT) composites and presents their preliminary experiments. Having smart material properties such as piezoresistivity, chemical and bio selectivity, the nano composite can be used as smart electrodes of the nano sensors. The nano composite sensor can detect structural deterioration, chemical contamination and bio signal by means of its impedance measurement (resistance and capacitance). For a structural application, the change of impedance shows specific patterns depending on the structural deterioration and this characteristic is available for an in-situ multi-functional sensor, which can simultaneously detect multi symptoms of the structure. This study is anticipated to develop a new nano sensor detecting multiple symptoms in structural, chemical and bio applications with simple electric circuits.
Swarup, Biswas;Yongju, Lee;Hyojeong, Choi;Hyeok, Kim
센서학회지
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제31권6호
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pp.403-410
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2022
Flexible and wearable sensing technologies have emerged as a result of developments in interdisciplinary research across several fields, bringing together various subjects such as biology, physics, chemistry, and information technology. Moreover, various types of flexible wearable biocompatible devices, such customized medical equipment, soft robotics, bio-batteries, and electronic skin patches, have been developed over the last several years that are extensively employed to monitor biological signals. As a result, we present an updated overview of new bio-implantable sensor technologies for various applications and a brief review of the state-of-the-art technologies.
This paper deals with civil infrastructures in general, sensor and smart structure technology, and smart steel structures in particular. Smart structures technology, an integrated engineering field comprising sensor technology, structural control, smart materials and structural health monitoring, could dramatically transform and revolutionize the design, construction and maintenance of civil engineering structures. The central core of this technology is sensor and sensor networks that provide the essential data input in real time for condition assessment and decision making. Sensors and robust monitoring algorithms that can reliably detect the occurrence, location, and severity of damages such as crack and corrosion in steel structures will lead to increased levels of safety for civil infrastructure, and may significantly cut maintenance or repair cost through early detection. The emphasis of this paper is on sensor technology with a potential use in steel structures.
Technological progress in integrated, low-power, CMOS communication devices and sensors makes a rich design space of networked sensors viable. These sensors can be deeply embedded in the physical world and spread throughout sensor network environment like smart dust. So ubiquitous computing will be come true. SmartDust project is the one of ubiquitous computing approach. It produces TinyOS, mote(mica, mica2, rene2, mica2dot, etc.), NesC, TinyDB, etc. We constructs sensor network test bed and tests to approach sensor network and ubiquitous computing.
센서는 특정 물질을 '감지'하는 단순한 '검출기'로부터 시작되었지만, 수십 나노미터 이하 크기의 신소재, 마이크로미터 이하 크기를 가공하는 반도체 제조공정기술과 같은 나노/마이크로 공학이 접목됨으로써 데이터 처리, 통신 등의 신호처리 기능이 내장된 초소형 스마트 센서로 발전되고 있다. 최근 단순 통화 기능에 터치 가속도 이미지 센서, 인터넷 접속, 사용자에 의한 손쉬운 '앱' 소프트웨어 추가 기능 등이 합쳐진 스마트 폰의 폭발적인 보급으로 인하여 국내외 스마트 센서 산업의 시장이 급속히 확대 중이다. 또한 무인 운전 자동차, 웨어러블 전자기기, 지능형 로봇의 보급이 향후 본격화된다면, 다양한 스마트 센서의 개발 및 산업화가 더욱 많이 필요할 것으로 예상된다.
Fiber Bragg Grating (FBG) Sensors as advanced measuring system are introduced and actively being applied to establish a smart monitoring system for bridge maintenance. This study develops FBG sensors and suggests a smart monitoring system. As for its first step, to verify the reliability of FBG sensors that developed, a specimen is made FBG sensors and electric sensor are attached. Then, Static test is conducted on the specimen on the specimens to check reliability. In addition, this study estimates the optimum deflection curve that converts strain curve data measured by FBG sensors into deflection.
This paper deals with sensing ability of smart sensor that has a sensing ability to distinguish materials according to frequency changing. We have developed a new signal processing method that can distinguish among different materials. The smart sensor was developed for recognition of materials. We estimated the sensing ability of smart sensor with the $R_{SAI}$ method according to frequency changing. Experiments and analysis were executed to estimate the ability to recognize objects according to frequency changing. Sensing ability of smart sensors was evaluated relatively through a new $R_{SAI}$ method. Applications of smart sensors are for finding abnormal conditions of objects (auto-manufacturing), feeling of objects (medical product), robotics, safety diagnosis of structure, etc.etc.
Recently, on-line diagnosis methods through wired and wireless networks are widely adopted in the diagnosis of industrial Electric Facilities, such as generators, transformers and motors. Also smart sensors which includes sensors, signal conditioning circuits and micro-controller in one board are widely studied in the field of condition monitoring. This paper suggests an self-powered system suitable for condition-monitoring smart sensors, which uses parasitic vibrations of the facilities as energy source. First, vibration-driven noise patterns of the electric facilities are presented. And then, an electromagnetic generator which uses mechanical mass-spring vibration resonance are suggested and designed. Finally energy consumption of the presented smart sensor, which consists of MEMS vibration sensors, signal conditioning circuits, a low-power consumption micro-controller, and a ZIGBEE wireless tranceiver, are presented. The usefulness and limits of the presented electromagnetic generators in the field of electric facility monitoring are also suggested.
스마트 센싱은 사물인터넷과 관련된 다양한 응용에 있어 핵심적인 역할을 하고 있으며, 그 중요성은 인공지능의 발전과 더불어 점점 증가하고 있다. 그러므로 스마트 센서의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다고 할 수 있을 것이다. 그러나 스마트 센서 관련 대부분의 연구는 특정 응용 목적, 예를 들면 보안, 에너지 절약, 감시 등에 집중되고 있으며, 미래에 필요할 다양한 유형의 스마트 센서를 효율적으로 구성하는 방법에 관한 연구는 드믄 실정이다. 본 논문에서는 스마트 센서의 효율적 구성을 위한 계층구조를 가진 컴포넌트 기반의 스마트 센서 프레임워크가 제안되고, 스마트 홈으로의 응용이 설계, 구현된다. 제안된 방법은 가까운 미래에 등장할 다양한 유형의 스마트 센서를, 제안된 소프트웨어 프레임워크 상에서 필요한 컴포넌트의 설계 및 개발을 통해 구성 가능하다는 것을 보여주고 있다. 또한 계층 구조를 가지고 있으므로 내부 혹은 외부 계층의 삽입을 통해 스마트 센서의 구성을 확대시킬 수도 있으며, 특히 외부 장치 계층과의 연결을 통해 사물인터넷 응용 서비스의 설계 시, 내부 혹은 외부 모듈별 독립적인 설계가 가능하다는 장점을 가진다. 제안된 방법을 사용하여 소규모 스마트 홈 시스템이 설계 구현되었으며, 외부의 서버와 연결되어 다수의 스마트 홈을 수용, 관리할 수 있는 홈 클라우드까지 설계 구현되었다. 각 계층의 컴포넌트들을 개발, 추가함으로써, 스마트 카, 스마트 빌딩, 스마트 팩토리 등, 그 응용의 폭을 효율적으로 확대할 수 있을 것이다.
Recent developments in Smart Structures with very large scale embedded sensors and actuators have introduced new challenges in terms of data processing and sensor fusion. These smart structures are dynamically classified as a large-scale system with thousands of sensors and actuators that form the musculoskeletal of the structure, analogous to human body. In order to develop structural health monitoring and diagnostics with data provided by thousands of sensors, new sensor informatics has to be developed. The focus of our on-going research is to develop techniques and algorithms that would utilize this musculoskeletal system effectively; thus creating the intelligence for such a large-scale autonomous structure. To achieve this level of intelligence, three major research tasks are being conducted: development of a Bio-Inspired data analysis and information extraction from thousands of sensors; development of an analytical technique for Optimal Sensory System using Structural Observability; and creation of a bio-inspired decision-making and control system. This paper is focused on the results of our effort on the first task, namely development of a Neuro-Morphic Engineering approach, using a neuro-symbolic data manipulation, inspired by the understanding of human information processing architecture, for sensor fusion and structural diagnostics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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