Proton conductors have attracted considerable attention for solid oxide fuel cell (SOFC), hydrogen pump, gas sensor, and membrane separators. Doped $SrCeO_3$ exhibits appreciable proton conductivity in hydrogen-containing atmosphere at high temperature. However commercial realization has been hampered due to the reactivity of $SrCeO_3$ with $CO_2$. The chemical stability and proton conductivity are dependent on dopant type. The purpose of this work is to investigate chemical stability of $SrCe_{0.95}Gd_{0.05}O_{3-\alpha}-Ce_{0.9}Gd_{0.1}O_{2-\beta}$ composites in $CO_2$ and $H_2$ gases. Thermogravimetric analysis (TGA) was performed in gaseous $CO_2$ and electrical conductivity of the composites were also measured between 500 and $900^{\circ}C$ in air and $H_2$ atmosphere. $SrCe_{0.95}Gd_{0.05}O_{3-\alpha}-Ce_{0.9}Gd_{0.1}O_{2-\beta}$ composite membranes showed good chemical stability of in $CO_2$ atmosphere and high conductivity at hydrogen condition. The hydrogen permeation of $SrCe_{0.95}Gd_{0.05}O_{3-\alpha}-Ce_{0.9}Gd_{0.1}O_{2-\beta}$ composite membranes was investigated as a function of volumetric content of $SrCe_{0.95}Gd_{0.05}O_{3-\alpha}$. The $SrCe_{0.95}Gd_{0.05}O_{3-\alpha}-Ce_{0.9}Gd_{0.1}O_{2-\beta}$(6:4) membrane with a thickness of 1.0 mm showed the highest hydrogen permeability with the flux reaching of 0.12 $ml/min{\cdot}cm^2$ at $800^{\circ}C$ in 100%$H_2/N_2$ as feed gas.
It is well know that the structure of shape memory alloy (SMA) can change from martensite austenite by either temperature or stress. Due to their inherent shape recovery properties, SMA fiber can be used such as for stress or cure-monitoring sensor or actuator, during applied stress or temperature. Incomplete superelasticity was observed as the stress hysteresis at stress-strain curve under cyclic loading test and temperature change. Superelasticity behavior was observed for the single-SMA fiber/epoxy composites under cyclic mechanical loading at stress-strain curve. SMA fiber or epoxy embedded SMA fiber composite exhibited the decreased interfacial properties due to the cyclic loading and thus reduced shape memory performance. Rigid epoxy and the changed interfacial adhesion between SMA fiber and epoxy by the surface treatment on SMA fiber exhibited similar incomplete superelastic trend. Epoxy embedded single SMA fiber exhibited the incomplete recovery during cure process by remaining residual heat and thus occurring residual stress in single SMA fiber/epoxy composite.
Wildfires cause a lot of environmental and economic damage to the Earth over time. Various experiments have examined the harmful effects of wildfires. Also, studies for detecting wildfires and pollutant emissions using satellite remote sensing have been conducted for many years. The wildfire product for the Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer (GEMS), Korea's first environmental satellite sensor, has not been provided yet. In this study, a false-color composite for better expression of wildfire smoke was created from GEMS and used in a U-Net model for wildfire detection. Then, a classification model was constructed to distinguish yellow dust from the wildfire smoke candidate pixels. The proposed method can contribute to disaster monitoring using GEMS images.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.28
no.2
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pp.27-34
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2024
This study was conducted to examine the feasibility of using Fe-activated wood-derived biochar as a conductive filler for manufacturing cement-based strain sensor. To evaluate the compressive and electrical properties of cement composite with 3% Fe-activated biochar, three cubic specimens of size 50 x 50 x 50mm3 and three prismatic cement-based sensors of size 40 x 40 x 80mm3 were prepared respectively. The four-probe method of electrical resistance measurement was used for cement-based sensors. For cement-based sensors with FE-activated biochar, the conductive performance such as electrical resistance and impedance under different water content and repeated compression was investigated. Results showed that the fractional changes in the DC electrical resistivity of cement-based sensors increase with increasing time and the maximum fractional changes in the resistivity decrease with increasing the moisture contents during 900s. At moisture content of 7.5% range, the conductive performance of cement composite including 3% Fe-activated biochar as a conductive filler showed the most stable, while the strain detection ability tended to decrease somewhat as the repeated compressive stress increased between repeated compressive strain and fractional change in resistivity (FCR).
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.24
no.4
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pp.31-37
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2017
Recently, there has been substantial interest in flexible and wearable devices whose properties and performances are close to conventional devices on hard substrates. Despite the advancement on flexible devices with organic semiconductors or carbon nanotube films, their performances are limited by the carrier scattering at the molecular to molecular or nanotube-to-nanotube junctions. Here in this study, we demonstrate on the vertical semiconductor crystal array embedded in flexible polymer matrix. Such structures can relieve the strain effectively, thereby accommodating large flexural deformation. To achieve such structure, we first established a low-temperature solution-phase synthesis of single crystalline 3D architectures consisting of epitaxially grown ZnO constituent crystals by position and growth direction controlled growth strategy. The ZnO vertical crystal array was integrated into a piece of polydimethylsiloxane (PDMS) substrate, which was then mechanically detached from the hard substrate to achieve the freestanding ZnO-polymer composite. In addition, the characteristics of transferred ZnO were confirmed by additional structural and photoluminescent measurements. The ZnO vertical crystal array embedded in PDMS was further employed as pressure sensor that exhibited an active response to the external pressure, by piezoelectric effect of ZnO crystal.
Kim, Hee-Young;Park, Kyung-Ae;Chung, Sung-Rae;Baek, Seon-Kyun;Lee, Byung-Il;Shin, In-Chul;Chung, Chu-Yong;Kim, Jae-Gwan;Jung, Won-Chan
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.1
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pp.1-15
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2018
Passive microwave sea surface temperatures (SST) were validated in the Northwest Pacific using a total of 102,294 collocated matchup data between Global Precipitation Measurement (GPM) / GPM Microwave Sensor(GMI) data and oceanic in-situ temperature measurements from March 2014 to December 2016. A root-mean-square (RMS) error and a bias error of the GMI SST measurements were evaluated to $0.93^{\circ}C$ and $0.05^{\circ}C$, respectively. The SST differences between GMI and in-situ measurements were caused by various factors such as wind speed, columnar atmospheric water vapor, land contamination near coastline or islands. The GMI SSTs were found to be higher than the in-situ temperature measurements at low wind speed (<6 m/s) during the daytime. As the wind speed increased at night, SST errors showed positive bias. In addition, other factors, coming from atmospheric water vapor, sensitivity degradation at a low temperature range, and land contamination, also contributed to the errors. One of remarkable characteristics of the errors was their latitudinal dependence with large errors at high latitudes above $30^{\circ}N$. Seasonal characteristics revealed that the errors were most frequently observed in winter with a significant positive deviation. This implies that SST errors tend to be large under conditions of high wind speeds and low SSTs. Understanding of microwave SST errors in this study is anticipated to compensate less temporal capability of Infrared SSTs and to contribute to increase a satellite observation rate with time, especially in SST composite process.
Various LIDs with natural water circulation function are applied to reduce urban environmental problems and environmental impact of development projects. However, excessive Infiltration and evaporation of LID facilities dry the LID internal soil, thus reducing plant and microbial activity and reducing environmental re duction ability. The purpose of this study was to develop a real-time measurement system with complex sensors to derive the management plan of LID facilities. The test of measurable sensors and Internet of Things (IoT) application was conducted in artificial wetlands shaped in acrylic boxes. The applied sensors were intended to be built at a low cost considering the distributed LID and were based on Arduino and Raspberry Pi, which are relatively inexpensive and commercialized. In addition, the goal was to develop complex sensor measurements to analyze the current state o f LID facilities and the effects of maintenance and abnormal weather conditions. Sensors are required to measure wind direction, wind speed, rainfall, carbon dioxide, Micro-dust, temperature and humidity, acidity, and location information in real time. Data collection devices, storage server programs, and operation programs for PC and mobile devices were developed to collect, transmit and check the results of measured data from applied sensors. The measurements obtained through each sensor are passed through the Wifi module to the management server and stored on the database server in real time. Analysis of the four-month measurement result values conducted in this study confirmed the stability and applicability of ICT technology application to LID facilities. Real-time measured values are found to be able to utilize big data to evaluate the functions of LID facilities and derive maintenance measures.
This is a pilot study of machine learning based structural health monitoring system using flight data of composite aircraft. In this study, the most suitable machine learning algorithm for structural health monitoring was selected and dimensionality reduction method for application on the actual flight data was conducted. For these tasks, impact test on the cantilever beam with added mass, which is the simulation of damage in the aircraft wing structure was conducted and classification model for damage states (damage location and level) was trained. Through vibration test of cantilever beam with fiber bragg grating (FBG) sensor, data of normal and 12 damaged states were acquired, and the most suitable algorithm was selected through comparison between algorithms like tree, discriminant, support vector machine (SVM), kNN, ensemble. Besides, through neighborhood component analysis (NCA) feature selection, dimensionality reduction which is necessary to deal with high dimensional flight data was conducted. As a result, quadratic SVMs performed best with 98.7% for without NCA and 95.9% for with NCA. It is also shown that the application of NCA improved prediction speed, training time, and model memory.
Hye-Kyeong Shin;Jae Yeop Kwon;Pyeong Joong Kim;Tae-Ho Kim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_1
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pp.1255-1272
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2023
Satellite-based chlorophyll-a concentration, produced as a long-term time series, is crucial for global climate change research. The production of data without gaps through the merging of time-synthesized or multi-satellite data is essential. However, studies related to satellite-based chlorophyll-a concentration in the waters around the Korean Peninsula have mainly focused on evaluating seasonal characteristics or proposing algorithms suitable for research areas using a single ocean color sensor. In this study, a merging dataset of remote sensing reflectance from the geostationary sensor GOCI-II and polar-orbiting sensors (MODIS, VIIRS, OLCI) was utilized to achieve high spatial coverage of chlorophyll-a concentration in the waters around the Korean Peninsula. The spatial coverage in the results of this study increased by approximately 30% compared to polar-orbiting sensor data, effectively compensating for gaps caused by clouds. Additionally, we aimed to quantitatively assess accuracy through comparison with global chlorophyll-a composite data provided by Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI) and GlobColour, along with in-situ observation data. However, due to the limited number of in-situ observation data, we could not provide statistically significant results. Nevertheless, we observed a tendency for underestimation compared to global data. Furthermore, for the evaluation of practical applications in response to marine disasters such as red tides, we qualitatively compared our results with a case of a red tide in the East Sea in 2013. The results showed similarities to OC-CCI rather than standalone geostationary sensor results. Through this study, we plan to use the generated data for future research in artificial intelligence models for prediction and anomaly utilization. It is anticipated that the results will be beneficial for monitoring chlorophyll-a events in the coastal waters around Korea.
Nickel oxide(NiO) thin films, nanorods, and carbon nanotube(CNT)/NiO core-shell nanorod structures are fabricated by sputtering Nickel at different deposition time on alumina substrates or single wall carbon nanotube templates followed by oxidation treatments at different temperatures, 400 and $700^{\circ}C$. Structural analyses are carried out by scanning electron microscopy and x-ray diffraction. NiO thinfilm, nanorod and CNT/NiO core-shell nanorod structurals of the gas sensor structures are tested for detection of $H_2S$ gas. The NiO structures exhibit the highest response at $200^{\circ}C$ and high selectivity to $H_2S$ among other gases of NO, $NH_3$, $H_2$, CO, etc. The nanorod structures have a higher sensing performance than the thin films and carbon nanotube/NiO core-shell structures. The gold catalyst deposited on NiO nanorods further improve the sensing performance, particularly the recovery kinetics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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