$TiO_2$ oxide semiconductor is being widely studied in various applications such as photocatalyst and photosensor. Pd/$TiO_2$ gas sensor is mainly used to detect $H_2$, CO and ethanol. This study focus on increasing hydrogen detection ability of Pd/$TiO_2$ in room temperature through Al-doping. Pd/$TiO_2$ was fabricated by the hydrothermal method. Contacting to Aluminum (Al) foil led to Al doping effect in Pd/$TiO_2$ by thermal diffusion and enhanced hydrogen sensing response. $TiO_2$ nanoparticles were sized at ~30 nm of diameter from scanning electron microscope (SEM) and maintained anatase crystal structure after Al doping from X-ray diffraction analysis. Presence of Al in $TiO_2$ was confirmed by X-ray photoelectron spectroscopy at 73 eV. SEM-energy dispersive spectroscopy measurement also confirmed 2 wt% Al in Pd/$TiO_2$ bulk. The gas sensing test was performed with $O_2$, $N_2$ and $H_2$ gas ambient. Pd/Al-doped $TiO_2$ did not response $O_2$ and $N_2$ gas in vacuum except $H_2$. Finally, the normalized resistance ratio ($R_{H2on}/R_{H2off}$) of Pd/Al-doped $TiO_2$ increases about 80% compared to Pd/$TiO_2$.
The cbb3 cytochrome c oxidase has the dual function as a terminal oxidase and oxygen sensor in the photosynthetic bacterium, Rhodobacter sphaeroides. The cbb3 oxidase forms a signal transduction pathway together with the PrrBA two-component system that controls photosynthesis gene expression in response to changes in oxygen tension in the environment. Under aerobic conditions the cbb3 oxidase generates an inhibitory signal, which shifts the equilibrium of PrrB kinase/phosphatase activities towards the phosphatase mode. Photosynthesis genes are thereby turned off under aerobic conditions. The catalytic subunit (CcoN) of the R. sphaeroides cbb3 oxidase contains five histidine residues (H2l4, B233, H303, H320, and H444) that are conserved in all CcoN subunits of the cbb3 oxidase, but not in the catalytic subunits of other members of copper-heme superfamily oxidases. H214A mutation of CcoN affected neither catalytic activity nor sensory (signaling) function of the cbb3 oxidase, whereas H320A mutation led to almost complete loss of both catalytic activity and sensory function of the cbb3 oxidase. H233V and H444A mutations brought about the partial loss of catalytic activity and sensory function of the cbb3 oxidase. Interestingly, the H303A mutant form of the cbb3 oxidase retains the catalytic function as a cytochrome c oxidase as compared to the wild-type oxidase, while it is defective in signaling function as an oxygen sensor. H303 appears to be implicated in either signal sensing or generation of the inhibitory signal to the PrrBA two-component system.
광섬유 센서는 전자기 간섭에 독립적이고 원거리 계측이 가능하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히, 광섬유 브래그 격자(FBG) 센서는 다중화, 절대측정이 가능하여 구조 건전성 모니터링(SHM)을 위해 널리 사용되고 있다. 일반적으로, FBG 센서는 에폭시와 같은 접착제를 이용하여 구조물에 직접 부착 및 모듈 제작을 통해 적용한다. 하지만, 에폭시로 부착된 FBG 센서 기반의 장시간 모니터링 과정에서 신호 변화가 발생하여 보정이 요구된다. 이는 계절적 요인으로써 장시간 온도 변화 환경에 노출되어 센서의 접착구조 변형에 의한 결과이며, 센서 접착제의 열경화 과정에 대한 규명이 필요하다. 본 연구에서는, 패키징 방식 4가지 경우의 FBG 센서 시편을 제작하고, 반복 열하중 시험을 수행하였다. 시험 결과, 상온경화 과정에서 미소한 잔류 압축 변형률이 발생하였고, 반복 열하중 초기단계에서 수백 ${\mu}{\varepsilon}$의 압축 변형률이 인가되어 유지되었다. 이를 통해 FBG를 이용한 장시간 SHM을 위해서는 FBG 센서의 신호에 대한 안정화 과정이 필요함을 확인하였다.
현대사회의 정보화 기반 시스템은 매우 빠른 속도로 변하고 있으며, 무선통신과 센서 네트워크 분야 또한 변하고 있다. 센서 네트워크 분야에서는 RFID 태그를 이용하여 홈 네트워크, 각종 제어 시스템, U-헬스케어 시스템과 물류 유통에까지 그 영역을 확장하고 있다. 이 중 RF태그를 이용한 제어 분야에 대한 연구는 본격적인 서비스 인프라를 지향하기 위해 진행되고 있으며, 각종 이력 정보와 주변 환경 정보를 센싱하고 제어하는 지능형 센서네트워크 구축을 위한 핵심 영역이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 취지의한 기반으로 UHF 대역의 RFID 태그 기술을 선박에 적용하여 선박 내 인원에 대한 관리의 효율성을 높이기 위한 선행 연구로서 선박 내에서의 태그의 안전성 확보와 구현한 프로세서의 동작을 확인하고 이를 이용한 출입의 통제 및 안전사고 방지를 위한 선박 내 위한 인원 관리 시스템을 설계하고 구현하였다.
최근 u-IT기술 발전과 디지털 컨버전스화를 넘어 이종 산업간 IT중심의 융 복합화가 빠르게 진행되고 있다. IT기반 타산업과의 융합 중 자동차-IT 융합 분야는 첨단 IT 신기술을 기반으로 자동차의 센서 및 전자장치가 지능적 유기적으로 상호작용하여, 운전자의 안전 및 편의성을 증대시켜 최적의 운전환경을 제공하고, 미래형자동차 산업에 부가가치를 창출하는 산업이다. 자동차에 실리는 전장부품 탑재가 급격히 증가함에 따라 자동차가 기계업종보다는 전자업종에 가깝다는 인식이 증가되는 가운데, 교통 상황을 검지하여 운전자에게 올바른 정보(경고)를 알려주거나 제어기에 정확한 상황 정보를 알려주는 센서 기술은 고안전 지능형 자동차 기술의 시작이면서 가장 중요한 핵심 부품이다. 이에 본고에서는 차량용 센서 산업의 특성 및 구조을 알아보고, 향후 자동차-IT 융합산업의 발전을 위해 차량용 센서 산업에 대한 정책적 시사점을 도출하고자 한다.
최근 인터넷의 발달로 사진이나 동영상과 같은 멀티미디어의 소비가 빠르게 증가함에 따라 메타데이터의 중요성이 부각되고 있다. 기존에 존재하고 있는 메타데이터의 경우 포맷에 맞는 GPS값이나 초점거리와 같은 한정된 정보만을 저장한다. 하지만 모바일 기기나 멀티미디어 취득 장치의 발달로 기기에 다양한 센서를 사용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 멀티미디어 취득 시의 기존의 메타데이터 포맷의 정보 뿐 만 아니라 기기의 자이로스코프, 가속도 센서와 같은 다양한 센서의 정보와 같은 기존 포맷 이외의 메타데이터를 함께 저장할 수 있는 방법에 대해서 설명한다. 제안한 방법을 이용하여 동영상 촬영 시 이동하는 촬영위치 정보를 제공하는 응용프로그램을 제시하였다. 동영상 촬영위치 정보는 이미지 정합, 효과적 이미지 분류 등 다양한 응용을 가능하게 할 것으로 예상된다.
In this work, $SnO_2$ modified with reduced graphene oxide (rGO) and carbon nanotubes (CNTs) separately and combined sensitized by using the co-precipitation method and their sensing behavior toward ethanol vapor at room temperature were investigated. An interdigitated electrode (IDE) gold substrate is very expensive compared to a fluorine doped tin oxide (FTO) substrate; hence, we used the latter to reduce the fabrication cost. The structure and the morphology of the studied materials were characterized by using differential thermal analyses (DTA) and thermogravimetric analysis (TGA), transmission electron microscope (TEM), X-ray diffraction (XRD), Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, Brunauer-Emmett-Teller surface area and Barrett-Joyner-Halenda (BJH) pore size measurements. The studied composites were subjected to ethanol in its gas phase at concentrations from 10 to 200 ppm. The present composites showed high-performance sensitivity for many reasons: the incorporation of $SnO_2$ and CNTs which prevents the agglomeration of rGO sheets, the formation of a 3D mesopourus structure and an increase in the surface area. The decoration with rGO and CNTs led to more active sites, such as vacancies, which increased the adsorption of ethanol gas. In addition, the mesopore structure and the nano size of the $SnO_2$ particles allowed an efficient diffusion of gases to the active sites. Based on these results, the present composites should be considered as efficient and low-cost sensors for alcohol.
Wearable devices come in a variety of shapes and sizes in numerous fields in numerous fields and are available in various forms. They can be integrated into clothing, gloves, hats, glasses, and bags and used in healthcare, the medical field, and machine interfaces. These devices keep track individuals' biological and behavioral data to help with health communication and are often used for injury prevention. Those with hearing loss or impaired vision find it more difficult to recognize an approaching person or object; these sensing devices are particularly useful for such individuals, as they assist them with injury prevention by alerting them to the presence of people or objects in their immediate vicinity. Despite these obvious preventive benefits to developing Internet of Things based devices for the disabled, the development of these devices has been sluggish thus far. In particular, when compared with people without disabilities, people with hearing impairment have a much higher probability of averting danger when they are able to notice it in advance. However, research and development remain severely underfunded. In this study, we incorporated a wearable detection system, which uses an infrared proximity sensor, into a backpack. This system helps its users recognize when someone is approaching from behind through visual and tactile notification, even if they have difficulty hearing or seeing the objects in their surroundings. Furthermore, this backpack could help prevent accidents for all users, particularly those with visual or hearing impairments.
최근 무선센서네트워크 환경에서는, 네트워크의 확장성 및 이동성을 제공하고 외부 인터넷망과 연동할 수 있는 기술이 큰 이슈가 되고 있다. 현재 IPv6 기반의 저전력 무선 센서네트워크 기술인 6LoWPAN (IPv6 over Low-power Wireless Personal Area Network) 기술이 IETF에서 표준화 되고 있다. 본 논문에서는 6LoWPAN 환경에서 사용하기 위한 라우팅 프로토콜서, LOAD를 기반으로 하여 Link Qualities 값에 따른 패킷 재전송률을 경로 비용으로 활용하여 경로를 결정함으로서 최소 패킷 재전송이 이루어지는 최소경로비용 라우팅 프로토콜(MCL; Minimum route Cost routing protocol for 6Lowpan)을 제안하였다. 제안한 기법은 LOAD와 AODV 비해 각각 평균적으로 약 13%, 약 16% 정도 에너지 소비가 적은 것으로 실험을 통해 확인하였고, 전체 네트워크의 에너지를 고르게 사용하여 에너지 효율성이 우수하고, 네트워크 라이프타임이 향상됨을 알 수 있다.
The Fourth Industrial Revolution and sensor technology have led to increased utilization of sensor data. In our modern society, data complexity is rising, and the extraction of valuable information has become crucial with the rapid changes in information technology (IT). Recurrent neural networks (RNN) and long short-term memory (LSTM) models have shown remarkable performance in natural language processing (NLP) and time series prediction. Consequently, there is a strong expectation that models excelling in NLP will also excel in time series prediction. However, current research on Transformer models for time series prediction remains limited. Traditional RNN and LSTM models have demonstrated superior performance compared to Transformers in big data analysis. Nevertheless, with continuous advancements in Transformer models, such as GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) and ProphetNet, they have gained attention in the field of time series prediction. This study aims to evaluate the classification performance and interval prediction of remaining useful life (RUL) using an advanced Transformer model. The performance of each model will be utilized to establish a health index (HI) for cutting blades, enabling real-time monitoring of machine health. The results are expected to provide valuable insights for machine monitoring, evaluation, and management, confirming the effectiveness of advanced Transformer models in time series analysis when applied in industrial settings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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