We have developed an embedded based environment sensing module with high-resolution temperature, humidity and gas sensors to detect gas leakage under the condition of LNG injection. The developed sensing module have linearity with gas concentration. We have confirmed the developed sensing module could detect LNG gas concentration of 5 cmol/mol and 15 cmol/mol, which are gas concentration at risk of explosion. The response time of the developed module was fast within 8 seconds. Therefore it can be used to detect LNG gas leakage.
The information on the cloud presence within a instantaneous field of view is the first step toward the derivation of many other geophysical parameters. Here, we first applied the current MODIS cloud detection algorithm developed by University of Wisconsin and compared the results to a visual interpretation of composite data, especially during the daytime. Most of cases, the detection algorithm performs very well, except a few cases with over-detection. One of the reasons for the false detection is due to the time independent use of land information which affects the threshold values of visible channel test. In the presentation, we show detailed analysis of the current cloud detection algorithm and suggest possible way to overcome the current shortfall.
Kim, Suk-Joon;Quan, Yuzhong;Ha, Eunhyeon;Shin, Woonsup
Journal of Electrochemical Science and Technology
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v.12
no.1
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pp.33-37
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2021
In electrochemical glucose sensing, the enhancement of the sensitivity and the response time is essential in developing stable and reliable sensors, especially for continuous glucose monitoring. We developed a method to increase the sensitivity and to shorten the response time for the sensing upon the appropriate addition of single wall carbon nanotube onto the osmium polymer-based hydrogel electrode. Also, the background stabilization is dramatically enhanced.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.48
no.2
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pp.43-48
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2011
Cognitive radio is accepted as an effective and promising approach for resolving the spectrum scarcity problem by allowing secondary users to borrow unused spectrum from primary users. A method of identifying busy and empty spectrum at the given time and space, which is called spectrum sensing, constitutes an essential element of the cognitive radio. In this paper, we propose a receiver-centric spectrum sensing scheme which attempts to detect the primary receiver rather than the primary transmitter. It is shown that the proposed receiver-centric sensing approach results in more efficient spectrum utilization than the conventional transmitter-centric sensing.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.5
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pp.1131-1145
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2013
Energy detection is a widely used method for spectrum sensing in cognitive radios due to its simplicity and accuracy. However, it is severely affected by the noise uncertainty. To solve this problem, a blind multiband spectrum sensing scheme which is robust to noise uncertainty is proposed in this paper. The proposed scheme performs spectrum sensing over the total frequency channels simultaneously rather than a single channel each time. To improve the detection performance, the proposal jointly utilizes the likelihood function combined with Gerschgorin radii of unitary transformed covariance matrix. Unlike the conventional sensing methods, our scheme does not need any prior knowledge of noise power or PU signals, and thus is suitable for blind spectrum sensing. In addition, no subjective decision threshold setting is required in our scheme, making it robust to noise uncertainty. Finally, numerical results based on the probability of detection and false alarm versus SNR or the number of samples are presented to validate the performance of the proposed scheme.
Population growth and rapid urbanization has been converting large amounts of rural vegetation into urbanized areas. This human induced change has increased temperature in urban areas in comparison to adjacent rural regions. Various studies regarding to urban heat island have been conducted in different disciplines in order to analyze the environmental issue. Especially, different types of thermal infrared remote sensing data are applied to urban heat island research. This article reviews research focusing on thermal infrared remote sensing for urban heat island and urban planning studies. Seven studies of analyses for the relationships between urban heat island and other dependent indicators in urban planning discipline are reviewed. Despite of different types of thermal infrared remote sensing data, units of analysis, land use and land cover, and other dependent variable, each study results in meaningful outputs which can be implemented in urban planning strategies. As the application of thermal infrared remote sensing data is critical to measure urban heat island, it is important to understand its advantages and disadvantages for better analyses of urban heat island based on this review. Despite of its limitations - spatial resolution, overpass time, and revisiting cycle, it is meaningful to conduct future research on urban heat island with thermal infrared remote sensing data as well as its application to urban planning disciplines. Based on the results from this review, future research with remotely sensed data of urban heat island and urban planning could be modified and better results and mitigation strategies could be developed.
In this paper, we propose an effective method for cooperative spectrum sensing in cognitive radios where cognitive user(CR) with the highest reliability sensing data is only selected and allowed to report its local decision to FC as only decision making node. The proposed scheme enables CR users to implicitly compare their sensing data reliabilities based on their likelihood ratio, without any collaboration among cognitive radio users. Due to the mechanism, the proposed cooperative scheme can achieves a high spectrum sensing performance while only requiring extremely low cooperation resources such as signaling overhead and cooperative time in comparison with other existing methods such as maximum ratio combination (MRC) based, equal gain combination (EGC) based and conventional hard combination based cooperative sensing methods.
Mangi, Aijaz Ahmed;Shahid, Syed Salman;Mirza, Sikander Hayat
Nuclear Engineering and Technology
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v.48
no.1
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pp.98-113
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2016
A reactor vessel level monitoring system measures the water level in a reactor during normal operation and abnormal conditions. A drop in the water level can expose nuclear fuel, which may lead to fuel meltdown and radiation spread in accident conditions. A level monitoring system mainly consists of a sensing line and pressure transmitter. Over a period of time boron sediments or other impurities can clog the line which may degrade the accuracy of the monitoring system. The aim of this study is to determine blockage in a sensing line using the energy of the composite signal. An equivalent Pi circuit model is used to simulate blockages in the sensing line and the system's response is examined under different blockage levels. Composite signals obtained from the model and plant's unblocked and blocked channels are decomposed into six levels of details and approximations using a wavelet filter bank. The percentage of energy is calculated at each level for approximations. It is observed that the percentage of energy reduces as the blockage level in the sensing line increases. The results of the model and operational data are well correlated. Thus, in our opinion variation in the energy levels of approximations can be used as an index to determine the presence and degree of blockage in a sensing line.
Cloud detection algorithm is being developed as primary one of the 16 baseline products of CMDPS (COMS Meteorological Data Processing System), which is under development for the real-time application of data will be observed from COMS Meteorological Imager. For cloud detection from satellite data, we studied two different algorithms. One is threshold technique based algorithm, which is traditionally used, and another is artificial neural network model. MPEF scene analysis algorithm is the basic idea of threshold cloud detection algorithm, and some modifications are conducted for COMS. For the neural network, we selected MLP with back-propagation algorithm. Prototype software of each algorithm was completed and evaluated by using the MTSAT-IR and GOES-9 data. Currently the software codes are standardized using Fortran90 language. For the preparation as an operational algorithm, we will setup the validation strategy and tune up the algorithm continuously. This paper shows the outline of the two cloud detection algorithms and preliminary test results of both algorithms.
Coupled structures are widely seen in civil and mechanical engineering. In coupled structures, monitoring the translational motion of its key components is of great importance. For instance, some coupled arms are equipped with a hydraulic piston to provide the stiffness along the piston axial direction. The piston moves back and forth and a distance sensing system is necessary to make sure that the piston is within its stroke limit. The measured motion data also give us insight into how the coupled structure works and provides information for the design optimization. This paper develops two distance sensing systems for coupled structures. The first system measures distance with ultrasonic sensor. It consists of an ultrasonic sensing module, an Arduino interface board and a control computer. The system is then further upgraded to a three-sensor version, which can measure three different sets of distance data at the same time. The three modules are synchronized by the Arduino interface board as well as the self-developed software. Each ultrasonic sensor transmits high frequency ultrasonic waves from its transmitting unit and evaluates the echo received back by the receiving unit. From the measured time interval between sending the signal and receiving the echo, the distance to an object is determined. The second distance sensing system consists of a wire draw encoder, a data collection board and the control computer. Wire draw encoder is an electromechanical device to monitor linear motion by converting a central shaft rotation into electronic pulses of the encoder. Encoder can measure displacement, velocity and acceleration simultaneously and send the measured data to the control computer via the data acquisition board. From experimental results, it is concluded that both the ultrasonic and the wire draw encoder systems can obtain the linear motion of structures in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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