Recently, the size of the IoT sensor has been decreased and the collecting direction of the IoT sensor for acquiring the data have been changed from 2D to 3D. It makes sensor structure complex. In the fabrication of the complex structure, 3D printing technology has more useful than traditional manufacturing technologies. Among 3D printing technologies, FDM (fused deposition modeling) is a candidate technology to fabricate a small IoT sensor because the price of the machine and the material is cheap. In the FDM process, a 3D shape is made by depositing the melted filament. Recently, the patent of FDM technology is expired and cheat machines are developed based on the open-source. In the FDM process, mechanical properties of a fabricated part is affected by a lots of factors such as the kind of material and process parameters. Among them, infill is affecting the mechanical properties and the production lead time as well. In this work, a new method to optimize the FDM process with the consideration of mechanical property and production lead time was proposed. To verify the method, the fabrications were performed with the different infill rates. The results of tensile tests were analyzed to verify the proposed method.
This paper describes the novel immunoassay sensing system for a portable clinical diagnosis system. It consists of a bead cage reactor and a CMOS integrated biosensor. It showed the simple and easy antibody coating method on beads by flow-through avidin biotin complex technology in a microfluidic device. It showed just 90 nL sample consumption and good result for the application of alpha feto protein. The bead cage reactor has the role of the antibody coating, antigen binding and enzyme linking for the electrochemical sensing method. The CMOS biosensor consists of ISFET (ion selective field effect transistor) biosensor and temperature sensor for detecting pH that is the byproduct of enzyme reaction. The sensitivity is 8 $kHz/^{\circ}C$ in a temperature sensor and 33 mV/pH in a pH sensor. After filling the 15 um polystyrene beads in bead cage, antibody flowed and reacted to beads. Subsequently, the biotinylated antigen flowed and bound to the antibody and GOD (glucose oxidase)-avidin conjugate flowed and reacted to the biotin of the biotinylated antigen. After this reaction process, glucose solution flowed and reacted to the GOD on beads. The hydrogen was generated by glucose-GOD reaction. And it was detected by the pH sensor.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.6
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pp.149-156
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2008
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) system is to find a global position and build a map with sensing data when an unmanned-robot navigates an unknown environment. Two kinds of system were developed. One is used distance measurement sensors such as an ultra sonic and a laser sensor. The other is used stereo vision system. The distance measurement SLAM with sensors has low computing time and low cost, but precision of system can be somewhat worse by measurement error or non-linearity of the sensor In contrast, stereo vision system can accurately measure the 3D space area, but it needs high-end system for complex calculation and it is an expensive tool. In this paper, we implement the SLAM system using a single camera image and a PSD sensors. It detects obstacles from the front PSD sensor and then perceive size and feature of the obstacles by image processing. The probability SLAM was implemented using the data of sensor and image and we verify the performance of the system by real experiment.
The clip-type pulsimeter equipped with a Hall sensor has a permanent magnet attached in the "Chwan" position to the center of a radial artery. The clip-type pulsimeter is composed of a hardware system measuring voltage signals. These electrical bio-signals display pulse rate, non-invasive blood pressure, respiratory rate, pulse wave velocity (PWV), and spatial pulse wave velocity (SPWV) simultaneously measured by using the radial artery pulsimeter, the electrocardiograph (ECG), and the photoplethysmograph (PPG). The findings of this research may be useful for developing a oriental-western biomedical signal storage device, that is, the new and fusion patient monitor, for a U-health-care system.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.7
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pp.313-318
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2016
To utilize sensory data, it is necessary to design architecture for processing and handling data generated from sensors in an IoT environment. Especially in the IoT environment, a thing connects to the Internet and efficiently enables to communicate a device with diverse sensors. But Hadoop and Twister based on MapReduce are good at handling data in a batch processing. It has a limitation for processing stream data from a sensor in a motion. Traditional streaming data processing has been mainly applied a MoM based message queuing system. It has maintainability and scalability problems because a programmer should consider details related with complex messaging flow. In this paper architecture is designed to handle sensory data aggregated The designed software architecture is used to operate an application on the open source framework Storm. The application is conceptually used to transform streaming data which aggregated via sensor gateway by pipe-filter style.
The use of preformed copolymers and their cross-linking have been attempted in order to improve the intrinsic fragility of monolayers and Langmuir-Blodgett (LB) films and to make their technological applications. It has shown that an imidization followed a polyion-complexation can stabilize the LB films against heat and solvents. And, when the polymer structure was properly designed, concurrent removal of the alkyl tails together with imide formation could be accomplished. In this paper, the monolayers of the polymers which were polyion-complexed with PAA at the air-water interface can be transferred onto solid substrates such as porous fluorocarbon membranes filter and quartz crystal microbalance. The properties of the monolayers and the LB films will be discussed by .pi.-A isotherms, FT-IR, DSC, deposition ratio, QCM, and SEM. In addition, it was attempted to investigate the response characteristics of polymer LB films to the organic gases by the use of QCM.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.258-259
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2017
Recently, as science and technology is very growing, wire and wireless communication is merged and interconnected. Therefore, advanced internet technology allow all kinds of communication to integrate with heterogeneous device and sensors. The representative example is smart home network based on internet of things. Communication surroundings under IoT services are more complex. Conventional encryption techniques can't provide to IoT application because of its limited resources such as small memory capacity and low computing power. In this paper, we analyzed authentication procedure between home gateway and node in sensor under smart home network.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.7
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pp.979-986
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2013
Recently, in the electric, electronic, robotic, and medical industries, a great attention has been paid to the development of MEMS-based smart devices with a compact size and highly intelligency. The MEMS technology is very effective in designing into a compact size and lightweight by combining into one the complex electrical, mechanical, chemical, and biological features which are required by smart devices, and at the same time, in bulk batch manufacturing. Therefore, this study, to prepare for upcoming new MEMS-based technological paradigm, analyzes MEMS processes and then considers its Applications.
The electrocardiogram (ECG) is one of the most extensively employed signals used to diagnose and predict cardiovascular diseases (CVDs). In recent years, several deep learning (DL) models have been proposed to improve detection accuracy. Among these, deep neural networks (DNNs) are the most popular, wherein the features are extracted automatically. Despite the increment in classification accuracy, DL models require exorbitant computational resources and power. This causes the mapping of DNNs to be slow; in addition, the mapping is challenging for a wearable device. Embedded systems have constrained power and memory resources. Therefore full-precision DNNs are not easily deployable on devices. To make the neural network faster and more power-efficient, spiking neural networks (SNNs) have been introduced for fewer operations and less complex hardware resources. However, the conventional SNN has low accuracy and high computational cost. Therefore, this paper proposes a new binarized SNN which modifies the synaptic weights of SNN constraining it to be binary (+1 and -1). In the simulation results, this paper compares the DL models and SNNs and evaluates which model is optimal for ECG classification. Although there is a slight compromise in accuracy, the latter proves to be energy-efficient.
Because arrhythmia occurs irregularly, it should be examined for at least 24 hours for accurate diagnosis. For this reason, this paper developed firmware software for arrhythmia detection and prevented consumption of temporal and human resources and enabled continuous management and early diagnosis. Prior to the experiment, the interval between the R peaks of the QRS Complex was calculated using the Pan-Tompkins algorithm. The developed firmware software designed and implemented an algorithm to detect arrhythmia such as tachycardia, bradycardia, ventricular tachycardia, persistent tachycardia, and non-persistent tachycardia, and a data transmission format to monitor the collected data based on BLE. As a result of the experiment, arrhythmia was found in real time according to the change in BPM as designed in this paper. And the data quality for BLE communication was verified by comparing the sensor's serial communication value with the Android application reception value. In the future, wearable devices for real-time arrhythmia detection will be lightweight and developed firmware software will be applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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