We present a microfluidic chip designed for the detection of antibody by using quantum dots fluorescence and a microbead-based assay. A custom designed PDMS microfluidic chip with multi-layer channel is utilized for capturing microbeads; antibody injection into each micro-well; QD injection; and fluorescence detection. The experiment using the fabricated microfluidic chip has been performed on solutions with various concentrations of antibody and has shown correlated fluorescent intensities.
Kim, Bongkeon;Jung, Minkyung;Kim, Jihwan;Suh, Junho;Doh, Yong-Joo
Progress in Superconductivity and Cryogenics
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v.22
no.4
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pp.10-13
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2020
High-quality superconducting coplanar waveguide (SCPW) resonators are crucial for developing superconducting quantum information devices and sensors. We designed quarter-wavelength SCPW resonators and fabricated the SCPW resonators using Nb thin film. The resonant characteristics were measured at T = 4.2 K, revealing the intrinsic quality factor and the coupling quality factor to be Qi = 4,784 and Qc = 17, 980, respectively. Our design and fabrication techniques would be very useful to develop a gate-tunable superconducting qubit based on the semiconductor nanostructures.
We report the recent progress and future prospects of flexible, large-area sensors and actuator using organic thin-film transistors (TFTs). In particular, we describe printing technologies to manufacture electronic artificial skins (e-skins) for robots, sheet image scanners suitable for mobile applications, and Braille sheet display with plastic actuator arrays. We also present recent progress of reliability and stability issues.
Weihua Luo;Ahmed H. Janabi;Joffin Jose Ponnore;Hanadi Hakami;Hakim AL Garalleh;Riadh Marzouki;Yuanhui Yu;Hamid Assilzadeh
Advances in nano research
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v.16
no.6
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pp.531-548
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2024
The study focuses on using remote sensing to gather data about the Earth's surface, particularly in urban environments, using satellites and aircraft-mounted sensors. It aims to develop a classification framework for road targets using multi-spectral imagery. By integrating Convolutional Neural Networks (CNNs) with XGBoost, the study seeks to enhance the accuracy and efficiency of road target identification, aiding urban infrastructure management and transportation planning. A novel aspect of the research is the incorporation of quantum sensors, which improve the resolution and sensitivity of the data. The model achieved high predictive accuracy with an MSE of 0.025, R-squared of 0.85, RMSE of 0.158, and MAE of 0.12. The CNN model showed excellent performance in road detection with 92% accuracy, 88% precision, 90% recall, and an f1-score of 89%. These results demonstrate the model's robustness and applicability in real-world urban planning scenarios, further enhanced by data augmentation and early stopping techniques.
Kwon, Moon-Ju;Kim, Richard C.S.;Park, Seong-Taek;Kim, Tae Ung
Journal of Digital Convergence
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v.11
no.7
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pp.173-184
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2013
Quantum Information Processing and Communication, based on the physical laws of Quantum mechanics, exploits fundamentally new modes of computation and communication and holds the promise of immense computing power beyond the capabilities of any classical computer. In Quantum Information Processing, replacing bits with qubits, one makes two-state quantum systems that do not possess in general the definite values of 0 or 1 of classical bits, but rather are in a so-called. "coherent superposition", of the two. Full exploitation of this additional freedom implies that new processing devices need to be designed and implemented, and that a large scale quantum computer can in principle be built. New discoveries will enable a range of exciting new possibilities including: greatly improved sensors with potential impact for mineral exploration and improved medical imaging and a revolutionary new computational paradigm that will likely lead to the creation of computing devices capable of efficiently solving problems that cannot be solved on a classical computer. In short, Quantum computing is an economy game changer, with a potential of disrupting entire industries and creating new ones.
Background: A gamma energy identifying algorithm using spectral decomposition combined with smoothing method was suggested to confirm the existence of the artificial radio isotopes. The algorithm is composed by original pattern recognition method and smoothing method to enhance the performance to identify gamma energy of radiation sensors that have low energy resolution. Materials and Methods: The gamma energy identifying algorithm for the compact radiation sensor is a three-step of refinement process. Firstly, the magnitude set is calculated by the original spectral decomposition. Secondly, the magnitude of modeling error in the magnitude set is reduced by the smoothing method. Thirdly, the expected gamma energy is finally decided based on the enhanced magnitude set as a result of the spectral decomposition with the smoothing method. The algorithm was optimized for the designed radiation sensor composed of a CsI (Tl) scintillator and a silicon pin diode. Results and Discussion: The two performance parameters used to estimate the algorithm are the accuracy of expected gamma energy and the number of repeated calculations. The original gamma energy was accurately identified with the single energy of gamma radiation by adapting this modeling error reduction method. Also the average error decreased by half with the multi energies of gamma radiation in comparison to the original spectral decomposition. In addition, the number of repeated calculations also decreased by half even in low fluence conditions under $10^4$ ($/0.09cm^2$ of the scintillator surface). Conclusion: Through the development of this algorithm, we have confirmed the possibility of developing a product that can identify artificial radionuclides nearby using inexpensive radiation sensors that are easy to use by the public. Therefore, it can contribute to reduce the anxiety of the public exposure by determining the presence of artificial radionuclides in the vicinity.
With the increasing concern of global warming caused by greenhouse gases owing to the recent industrial development, there is a growing need for advanced technology to control these emissions. Among the various greenhouse gases, nitrogen dioxide (NO2) is a major contributor to global warming and is mainly released from sources, such as automobile exhaust and factories. Although semiconductor-type NO2 gas sensors, such as SnO2, have been extensively studied, they often require high operating temperatures and complicated manufacturing processes, while lacking selectivity, resulting in inaccurate measurements of NO2 gas levels. To address these limitations, a novel sensor using PbS quantum dots (QDs) was developed, which operates at low temperatures and exhibits high selectivity toward NO2 gas owing to its strong oxidation reaction. Furthermore, the use of P3HT conductive polymer improved the thin film quality, reactivity, and reaction rate of the sensor. The sensor demonstrated the ability to accurately measure NO2 gas concentrations ranging from 500 to 100 ppm, with a 5.1 times higher sensitivity, 1.5 times higher response rate, and 1.15 times higher recovery rate compared with sensors without P3HT.
Superconducting sensors and detectors have been applied to many fields or beginning to enter the maturing stage. The applications spread over a wide range of fields such as radio telescope, medical examination, quantum information, contamination inspection, materials analysis, etc. For users of the superconducting devices as well as developers, we have to avoid confusion of naming, graphical circuit symbols, and measurement methods for device performance. We are trying to formulate international standards under the International Electrotechnical Commission - Technical Committee 90 (IEC-TC90), which is responsible for superconductivity. The sensors and detectors to be considered are divided into two groups: coherent sensors (SQUID, SIS mixers, etc.) and direct detectors (TES, STJ, MKID, SSPD, etc.).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.3
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pp.1083-1097
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2018
This paper presents a novel range-free localization algorithm based on quantum particle swarm optimization. The proposed algorithm is capable of estimating the distance between two non-neighboring sensors for multi-hop heterogeneous wireless sensor networks where all nodes' communication ranges are different. Firstly, we construct a new cumulative distribution function of expected hop progress for sensor nodes with different transmission capability. Then, the distance between any two nodes can be computed accurately and effectively by deriving the mathematical expectation of cumulative distribution function. Finally, quantum particle swarm optimization algorithm is used to improve the positioning accuracy. Simulation results show that the proposed algorithm is superior in the localization accuracy and efficiency when used in random and uniform placement of nodes for heterogeneous wireless sensor networks.
Eunyong Seo;Kyungjae Lee;Jeong Ha Hwang;Dong Hyun Kim;Jaehoon Lim;Donggu Lee
Journal of Sensor Science and Technology
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v.32
no.6
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pp.455-461
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2023
We investigated the electrical characteristics of ZnO nanoparticles (NPs) with air exposure that is a widely used electron transport layer for quantum dot light-emitting diodes (QLEDs). Upon air exposure, we observed changes in the density of states (DOS) of the trap levels of ZnO NPs. In particular, with air exposure, the concentration of deep trap energy levels in ZnO NPs decreased and electron mobility significantly improved. Consequently, the air-exposed ZnO reduced leakage current by approximately one order of magnitude and enhanced the external quantum efficiency at the low driving voltage region of the QLED. In addition, based on the excellent conductivity properties, high-brightness QLEDs could be achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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