Kim Jeong-Do;Kim Dong-Jin;Jung Young-Chang;Jung Woo-Suk;Byun Hyung-Gi
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.43
no.1
s.307
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pp.21-30
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2006
The IEEE 1451.4 standards defines an architectural model for interfacing smart transducers for sensors & actuators. This standard allows analogue transducers to communicate their identification and calibration data in a digital format. A digital format is called TEDS(transducer electronic data sheet). However, the standard template of IEEE 1451.4 TEDS do not supports gas sensors to use in electronic nose system such as may sensors. In this paper, a solution to standardize sensors for electronic nose systems is presented.
Byun, Hyung-Gi;Persaud, Krishna C.;Pisanelli, Anna Maria
ETRI Journal
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v.32
no.3
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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.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2005.11a
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pp.361-364
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2005
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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v.13
no.10
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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.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.8
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pp.1679-1686
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2009
Odor sensing system that is electronic nose device and its signal processing technique has potential to become a critical service for the people who require tangibility of sense of smell in the multimedia communication. PCA(Principal Component Analysis) have been used for dimensionality reduction and visualization of multivariate measurement data. PCA is good for estimating importance value by variance of data but, have some limitation for getting meaningful representation from odor sensing system. This paper explain about how to analyze the data of odor sensing system by ICA(Independent Component Analysis). We show that ICA can give better result like sensor drift analysis, dimensionality reduction and data representation by improved discrimination.
A flow sensor has been fabricated by preparing thin film Pt-heater and Bi-Sb thermocouples array on 150 nm-$Si_{3}N_{4}$/300 nm-$SiO_{2}$/150 nm-$Si_{3}N_{4}$ dielectric diaphragm which has low thermal conductivity and balanced stress with silicon substrate for the purpose of improving the thermal isolation between heater and silicon substrate. Pt-heater showed nonlinear I-V characteristics due to the thermal isolation effect of the diaphragm. Its temperature coefficient of resistance was about $0.00378\;/^{\circ}C$ and Seebeck coefficient of Bi-Sb thermocouple was about $97\;{\mu}V/K$. The sensor showed that thermoelectric voltage decreased as thermal conductivity of gas increased, and flow sensitivity increased as heater voltage increased or as the distance between heater and thermocouple decreased. When heater voltage was about 2.5 V, $N_{2}$-flow sensitivity and thermal response time of the sensor were about $1.27\;mV{\cdot}(sccm)^{-1/2}$ and 0.13 sec., respectively.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.48
no.2
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pp.64-70
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2011
Portable artificial electronic nose (E-nose) system suffers from noisy fluctuation in surroundings such as temperature, vapor concentration, and gas flow, because its measuring condition is not controled precisely as in the laboratory. It is important to develop a simple and robust vapor recognition technique applicable to this uncontrolled measurement, especially for the portable measuring and diagnostic system which are expanding its area with the improvements in micro bio sensor technology. This study used a PDA-based portable E-nose to collect the uncontrolled vapor measurement signals, and applied the image matching algorithm developed in the previous study on the measured signal to verify its robustness and improved accuracy in portable vapor recognition. The results showed not only its consistent performance under noisy fluctuation in the portable measurement signal, but also an advanced recognition accuracy for 2 similar vapor species which have been hard to discriminate with the conventional maximum sensitivity feature extraction method. The proposed method can be easily applied to the data processing of the ubiquitous sensor network (USN) which are usually exposed to various operating conditions. Furthermore, it will greatly help to realize portable medical diagnostic and environment monitoring system with its robust performance and high accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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