It is almost impossible to secure the reproductibility and stability of a commercial Thick-Film Metal Oxide Semiconductor Gas Sensor since it is very difficult to keep the consistency of the manufacturing environment. Thus it is widely known that the general Semiconductor-Oxide Gas Sensors are not appropriate for precise measurement systems. In this paper, the output characteristic analyzer of the various Thick-Film Metal Oxide Semiconductor Gas Sensors that are used to recognize the air quality within an automobile are proposed and examined. The analyzed output characters in a normal air chamber are grouped by sensor ranks and used to fill out the characteristic table of the Thick-Film Metal Oxide Semiconductor Gas Sensors. The characteristic table is used to determine the rank of the sensor that is equipped in the current air cleaner system of an automobile. The proposed air control system can also adapt the on-demand operation that recognizes the history of the passenger's manual-control.
As the study of internal corrosion of pipeline need a large number of experiments as well as long time, so there is a need for new computational technique to expand the spectrum of the results and to save time. The present work represents a new non-destructive evaluation (NDE) technique for detecting the internal corrosion inside pipeline by evaluating the dielectric properties of steel pipe at room temperature by using electrical capacitance sensor (ECS), then predict the effect of pipeline environment temperature (${\theta}$) on the corrosion rates by designing an efficient artificial neural network (ANN) architecture. ECS consists of number of electrodes mounted on the outer surface of pipeline, the sensor shape, electrode configuration, and the number of electrodes that comprise three key elements of two dimensional capacitance sensors are illustrated. The variation in the dielectric signatures was employed to design electrical capacitance sensor (ECS) with high sensitivity to detect such defects. The rules of 24-electrode sensor parameters such as capacitance, capacitance change, and change rate of capacitance are discussed by ANSYS and MATLAB, which are combined to simulate sensor characteristic. A feed-forward neural network (FFNN) structure are applied, trained and tested to predict the finite element (FE) results of corrosion rates under room temperature, and then used the trained FFNN to predict corrosion rates at different temperature using MATLAB neural network toolbox. The FE results are in excellent agreement with an FFNN results, thus validating the accuracy and reliability of the proposed technique and leads to better understanding of the corrosion mechanism under different pipeline environmental temperature.
Multiwall carbon nanotubes are synthesized by using VLS mechanism for the application to $H_2$ gas sensor. MWCNT is not suitable for hydrogen gas sensor due to its low response to the gas. To enhance the gas sensing performance, multiwall carbon nanotubes are coated with $TiO_2$ nanoparticles. Scanning electron microscopy and Transmission electron microscopy showed that the synthesized MWCNT were well dispersed with the diameter and wall thickness of approximately 10-30nm and 5nm, respectively. The MWCNT sensor showed the sensitivities of 1.33-9.5% for the $H_2$ concentration of 100-5000ppm at room temperature. These sensitivities are significantly improved to 6.64-46.65% by coating $TiO_2$ nanoparticles to the MWCNT sensor. The mechanisms of $H_2$ gas sensing improvement of the MWCNT sensor coated with $TiO_2$ nanoparticles are discussed.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2003.07b
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pp.814-817
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2003
As additive Pt of a little to $SnO_2$ that gas sensing property is superior oxide-semiconductor material to fabricate gas sensor that operation is possible at room temperature and fabricated ceramic gas sensing devices. And, the change amount and sintering temperature of addition material investigated gas sensitivity by change of operation temperature, humidity relativity, Long-term stability and hysteresis. And achieved SEM and XRD analysis for characteristics searching examination of devices.
The early detection of hydrogen gas leaks is crucial because of their high explosion risk. Current oxide-semiconductor-based hydrogen sensors are reliant on electrical circuits that may fail during accidents and require high temperatures, thereby raising safety concerns. Thus, there is an urgent need for the development of simpler and more intuitive sensors that can operate at room temperature. This study proposed a hydrogen sensor based on Pd-MoO3 nanowires. The sensor exhibited a visible color change upon exposure to hydrogen at room temperature. The Pd-MoO3 nanowires were synthesized by decorating the surface of hydrothermally produced MoO3 nanowires with 1-5 wt.% Pd. Upon exposure to 5% hydrogen gas at room temperature, all Pd-MoO3 nanowires exhibited distinct color changes (∆E). In particular, the MoO3 nanowires with 3 wt.% Pd (3Pd-MoO3) yielded an exceptionally high ∆E value of over 15 within 10 min. Further, the 3Pd-MoO3 nanowires exhibited a noticeable color change (∆E > 1.6) within 2 min, demonstrating their potential for highly sensitive and rapid hydrogen detection. The outstanding color change of the 3Pd-MoO3 nanowires was attributed to valence changes in both Mo (Mo6+ and Mo5+) and Pd (Pd2+ and Pd0) upon exposure to hydrogen.
Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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v.4
no.4
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pp.29-41
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1997
The objective of this paper is to construct a model to be used in deciding whether to repair or rebuild school buildings is depending on their ages and other factors. The theme of this paper is the age is the main variable but other factors such as floor, innerwall, ceiling, door, inner window of the class room, outer window of the class room, inner window of the corridor, outer window of the corridor, middle window between the classroom and the corridor, light, heater, speaker, fire protection sensor, TV monitor, and telephone status would influence the final decisions. This paper employs an experimental case study method. Using the stepwise, statistical, classification method commonly used in discriminant analysis, it evaluates 12,766 rooms of 87 different high schools in Seoul. The result of this study indicates that some critical variables influencing the final decisions are the status of TV monitor, middle window between the classroom and the corridor, light, inner window of the corridor, fire protection sensor, innerwall, speaker utensil, outer window of the class room, and door of the class room. This paper also suggests a linear discriminant function will be used for this kind of studies. Finally the paper recommends policies with respect to the variables and discriminant functions evaluated.
Kim, Mi-Kyoung;Yoon, In-Jun;Cho, Sung-Ho;Shin, Hye-Ra;Han, Jong-Ho;Ha, Jeong-Han;Nam, Hak-Hyun;Cha, Geun-Sig
Journal of the Korean Chemical Society
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v.48
no.3
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pp.266-272
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2004
We developed a miniaturized solid-state carbonate ion-selective electrode (carbonate ISE) based on one-component room temperature vulcanizing type silicone rubber 730 (730 RTV) without adding plasticizer to the matrix. The optimized carbonate ion selective membrane is prepared with 85.8 wt% of 730 RTV, 11.1 wt% of trifluoroacetyl-p-decylbenzene (TFADB), and 3.1 wt% of tridodecyl-methylammonium chloride (TDMACl). This carbonate ISE exhibited excellent potentiometric properties (i.e., slope: 26.3 mV/dec; selectivity: $logKT^{pot}_{CO_{2},Cl^-}$= -4.00 and $logKT^{pot}_{TCO_{2},Sal^-}$=1.69); and detection limit for $TCO_2:\;4.0{\times}10^{-4}M$). In addition, the early potentiometric properties of the solid-state sensor with optimized membrane composition were not deteriorated for more than 60 days.
We propose a newly developed automobile sensor monitoring system incorporated with a tire pressure monitoring sensor(TPMS). The RF-transmitter based on a tire pressure sensor, sends a frame data about measured tire-pressure to RF receiver. And the various sensing signals based on sensors such as fuel-level sensor, engine oil level sensor and temperature sensors, are converted into 10-bit digital data. The microprocessor displays converting data such as tire pressure, trip distance, fuel quantity, coolant temperature and car-room temperature, on LCD panel. The proposed system can be successfully adapted to monitoring of the tire pressure and various automobile sensors.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.24
no.10
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pp.83-90
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2007
The vehicle dynamic control system needs to detect the yaw rate of vehicle and a yaw rate sensor is required as a central component. Therefore, A sensor on the basic of the "tuning fork method" for automotive controls is being developed. The sensor was fabricated by the surface micro machining process to miniaturize its size. The sensor output offset is ${\pm}0.37^{\circ}/sec$ in the room temperature. The resonance frequency of the fabricated yaw rate sensor is measured to 5.29kHz for the drive mode. Tests of the sensor demonstrate that its performance is equivalent to that required for implementation of a yaw control system. Vehicle handling and safety are substantially improved using the sensor to implement yaw control.
Aluminum nitride (AlN) thin films with a TiN buffer layer have been fabricated on SUS430 substrate by RF reactive magnetron sputtering at room temperature under 25~75% $N_2$ /Ar. The characterization of film properties were performed using surface profiler, X-ray diffraction, X-ray photoelectron spectroscopy(XPS), and pressure-voltage measurement system. The deposition rates of AlN films were decreased with increasing the $N_2$ concentration owing to lower mass of nitrogen ions than Ar. The as-deposited AlN films showed crystalline phase, and with increasing the $N_2$ concentration, the peak of AlN(100) plane and the crystallinity became weak. Any change in the preferential orientation of the as-deposited AlN films was not observed within our $N_2$ concentration range. But in the case of 50% $N_2$ /Ar condition, the peak of (002) plane, which is determinant in pressure sensing properties, appeared. XPS depth profiling of AlN/TiN/SUS430 revealed Al/N ratio was close to stoichiometric value (45:47) when deposited under 50% $N_2/Ar$ atmosphere at room temperature. The output signal voltage of AlN sensor showed a linear behavior between 26~85 mV, and the pressure-sensing sensitivity was calculated as 7 mV/MPa.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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