IEEE 1451.4는 센서 및 액츄에이터를 위한 스마트트랜스듀서의 연결 표준안으로 정의되었다. 이 표준은 아날로그 트랜스듀서의 정보를 디지털 형태로 전송한다 이 디지털 형태의 정보를 TEDS(transducer electronic data sheet)라고 부른다. IEEE 1451.4 TEDS는 전자코 시스템에서의 어레이 센서에 대해서는 이용하기가 어렵다. 본 논문은 전자코 시스템에서 센서 인터페이스의 대한 표준화에 대해 분석해보고 새로운 방안을 제안한다.
Byun, Hyung-Gi;Persaud, Krishna C.;Pisanelli, Anna Maria
ETRI Journal
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제32권3호
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pp.440-446
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2010
Array-based gas sensors now offer the potential of a robust analytical approach to odor measurement for medical use. We are developing a fast reliable method for detection of microbial infection by monitoring the headspace from the infected wound. In this paper, we present initial results obtained from wound-state monitoring for burn patients using an electronic nose incorporating an automated solid-phase microextraction (SPME) desorption system to enable the system to be used for clinical validation. SPME preconcentration is used for sampling of the headspace air and the response of the sensor module to variable concentrations of volatiles emitted from SPME fiber is evaluated. Gas chromatography-mass spectrometry studies prove that living bacteria, the typical infectious agents in clinical practice, can be distinguished from each other by means of a limited set of key volatile products. Principal component analysis results give the first indication that infected patients may be distinguished from uninfected patients. Microbial laboratory analysis using clinical samples verifies the performance of the system.
본 논문에서는 Barrier coupler type UHF 센서의 현장적용 및 감도개선을 위해 외부잡음의 차폐방법과 광대역 안테나를 Barrier coupler type UHF센서에 적용시켜 센서의 성능을 개선시켰다. GIS 내부에서 발생하는 부분방전 신호를 검출하기 위하여 UHF대역(0.3${\sim}$3GHz)의 전자파 신호의 검출이 가능한 광대역 Rectangular 패치 안테나를 barrier coupler type UHF 센서에 적응 설계하였으며, Rectangular patch antenna를 배열(array) 했을 때의 특성들을 비교하였다. 이론 위해 상용화된 EM Simulator를 이용하여 센서의 방향성과 감도 특성을 검토하여 설계 및 제작하였다. 개발된 센서의 실제 특성을 분석하기 위해서 network analyzer로 센서의 특성을 분석하였고, 실규모의 GIS 챔버를 사용하여 다양한 결함에 대한 센서의 감도와 특성을 평가하였다. 본 연구의 결과로서 제작된 barrier coupler type UHF센서가 가스절연기기(GIS)의 부 부방전 신호를 검출할수 있음을 입증하였고, 광대역 외장형센서의 경우 patch antenna의 구조에 크게 상관하지 않음을 알 수 있었다. 향후에는 GIS 내장형 센서와 비교 연구론 통해 barrier coupler type 센서의 성능을 개선하고자 한다.
우리의 삶과 환경에 많은 영향을 주는 냄새들을 해석하고 이들을 감지하는 후각기관에 대한 이해는 많은 연구자들의 오랜 소망 이였다. 최근 전자 공학 및 컴퓨터 기술의 눈부신 발전에 힘입어 인간의 감각을 모방하는 전자코 시스템의 개발이 활발하게 추진되고 있다. 특히 인공지능 연구와 맞물린 센서기술의 비약적인 발전은 냄새를 인간의 후각기관과 비슷하게 감지하고 분석할 수 있는 인공 후각인식시스템의 개발을 가능하게 하고 있다. 하지만 현재 전자코 시스템은 습도와 온도에 민감하고 시료를 분석하기 위해 긴 응답시간이 필요하므로 연구소와 같이 제한적인 환경에서 사용되고 잇다. 이에 본 연구는 10초 내외의 짧은 시간에 인식이 가능한 전자코 시스템을 제작하고자 하였다.
A variety of pattern recognition algorithms including neural networks may be applicable to the identification of odors. In this paper, an identification technique for an electronic odor sensing system applicable to wound state monitoring is presented. The performance of the radial basis function(RBF) network is highly dependent on the choice of centers and widths in basis function. For the fine tuning of centers and widths, those parameters are initialized by an ill-conditioned genetic fuzzy c-means algorithm, and the distribution of input patterns in the very first stage, the stochastic gradient(SG), is adapted. The adaptive RBF network with singular value decomposition(SVD), which provides additional adaptation capabilities to the RBF network, is used to process data from array-based gas sensors for early detection of wound infection in burn patients. The primary results indicate that infected patients can be distinguished from uninfected patients.
We have designed a portable electronic nose (e-nose) system using an array of commercial gas sensors and personal digital assistants (PDA) for the recognition and analysis of volatile organic compounds (VOC) in the field. Field screening of pollutants has been a target of instrumental development during the past years. A portable e-nose system was advantageous to localize the special extent of a pollution or to find pollutants source. The employment of PDA improved the user-interface and data transfer by Internet from on-site to remote computer. We adapted the Lavenberg-Marquardt algorithm based on the back-propagation and proposed the method that could predict the concentration levels of VOC gases after classification by separating neural network into two parts.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.4865-4885
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2019
We propose a FPGA based design that performs real-time power-efficient analysis of heterogeneous sensor data using adaptive ANN on edge gateway of smart military wearables. In this work, four independent ANN classifiers are developed with optimum topologies. Out of which human activity, BP and toxic gas classifier are multiclass and ECG classifier is binary. These classifiers are later integrated into a single adaptive ANN hardware with a select line(s) that switches the hardware architecture as per the sensor type. Five versions of adaptive ANN with different precisions have been synthesized into IP cores. These IP cores are implemented and tested on Xilinx Artix-7 FPGA using Microblaze test system and LabVIEW based sensor simulators. The hardware analysis shows that the adaptive ANN even with 8-bit precision is the most efficient IP core in terms of hardware resource utilization and power consumption without compromising much on classification accuracy. This IP core requires only 31 microseconds for classification by consuming only 12 milliwatts of power. The proposed adaptive ANN design saves 61% to 97% of different FPGA resources and 44% of power as compared with the independent implementations. In addition, 96.87% to 98.75% of data throughput reduction is achieved by this edge gateway.
후각 정보의 실감성을 높일 수 있는 멀티미디어 통신 시스템에서 후각정보 전달을 위한 오더(odor) 센싱 시스템 및 관련 신호 처리 기술 개발은 차세대 멀티미디어 산업을 위한 핵심 과제로 떠오르고 있다. 오더 센싱 시스템의 성능 측정에 전통적으로 많이 사용된 방법은 주성분분석(PCA)이다. PCA는 분산에 기반한 도구로서 많은 경우 잘 동작한다. 그러나 오더 센싱 측정 데이터에 대해서는 의미 있는 값을 표시하는 것에 한계가 있다. 이 논문은 독립성분분석(ICA)을 사용하여 오더 센싱 데이터를 분석하는 방법을 설명한다. PCA와 ICA의 차이를 실질적인 측정데이터를 사용하여 비교하도록 한다. 실험을 통해 ICA가 개선된 변별력으로 센서의 경향 분석, 차원축소, 보다 적합한 데이터 표현 등에 있어 PCA보다 나은 결과를 도출함을 보인다.
실리콘기판과의 스트레스균형이 이루어진 150 nm-$Si_{3}N_{4}$/300 nm-$SiO_{2}$/150 nm-$Si_{3}N_{4}$ 다이아프레임위에 백금 박막히터 및 Bi-Sb 열전대배열을 형성하여 히터에서 실리콘기판으로 전달되는 열량의 차단효과가 현저히 개선된 유체센서를 제작하였다. 백금 박막히터는 유전체 다이아프레임의 열차단 효과때문에 비선형 전류-전압 특성을 나타내었고, 이 히터의 저항온도계수는 약 $0.00378\;/^{\circ}C$였으며, 또한 Bi-Sb 열전대의 Seebeck계수는 약 $97\;{\mu}V/K$였다. 기체의 열전도도가 증가할수록 유체센서가 나타내는 열기전력은 감소하였으며, 히터온도가 증가하거나 히터와 열전대사이의 거리가 감소할수록 센서의 감도는 증가하였다. 히터전압을 약 2.5V로 하였을 때 유체센서의 $N_{2}$유량에 대한 감도는 약 $1.27\;mV{\cdot}(sccm)^{-1/2}$였고, 열응답시간은 약 0.13 초였다.
휴대용 인공 전자 후각 시스템 (E-nose)의 가스 측정 환경은 실험실 내의 정교하게 제어되는 환경과 달리 온도, 농도, 기체 시료의 유속 등의 외부 요인의 변동이 매우 심하다. 이런 환경에서도 사용 가능한 단순하고 강인하고 정확한 가스 패턴 인식 알고리듬의 개발은 마이크로 바이오 센서의 발달과 함께 확대되고 있는 휴대용 및 소형 측정 진단 시스템에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 PDA 기반의 휴대용 전자 후각 시스템을 활용해 실제 변화하는 환경에서 다채널 마이크로 센서로부터 감지되는 가스 신호를 수집하고, 여기에 영상 정합 기법을 적용하여 알고리듬의 강인성과 향상된 정확도를 검증하는 것을 목표로 하였다. 제안된 방법을 6종류의 가스 시료에 대한 7채널 마이크로 센서의 휴대 환경 측정 데이터에 적용하고, 기존의 최대 민감도 특징 추출 기법과 비교한 결과, 외부 환경의 변동에 영향 받지 않는 안정된 인식 성능 뿐 아니라 기존의 방법으로 구별하기 어렵던 2 종의 유사한 가스 시료에 대해서도 정확한 구분이 가능함을 보였다. 제안된 방법은 다양한 환경 변화에 노출되는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN)의 데이터 처리에도 쉽게 응용될 수 있을 것이며, 응용 현장에서 높은 안정성과 정확성을 요구하는 휴대용 의료 진단, 환경 감지 기술의 실용화에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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