In this study, the optical properties of localized surface plasmon resonance sensor using optical fiber was analyzed as the variation of a size and surface density of gold nano particles on the etched optical fiber surface. It is shown that a size and surface density of gold nano particles on optical fiber surface are controlled by $Na_3$ citrate quantity and pH of gold colloid solution. To measure the sensitivity, peak wavelength of absorbance spectrum was detected as the reflective index of the solution. The sensor sensitivity is linearly dependent on the size and surface densities of gold nano particles from the results of optical experiments.
In recent, there have been done many studies on applications that monitor the information of mobile objects using Wireless Sensor Networks (WSN). A density query that finds out an area spread by density that a target object requires in the whole sensing field is a field of object monitoring applications. In this paper, we propose a novel homogeneous network-based in-network density query processing scheme that significantly reduces query processing costs and assures high accuracy. This scheme is based on the possibility-based expected region selection technique and the result compensation technique in order to enhance the accuracy of the density query and to minimize its energy consumption. To show the superiority of our proposed scheme, we compare it with the existing density query processing scheme. As a result, our proposed scheme reduces about 92% energy consumption for query processing, while its network lifetime increases compared to the existing scheme. In addition, the proposed scheme guarantees higher accuracy than the existing scheme in terms of the query result.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.13
no.1
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pp.32-38
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2012
Each sensor node can know its location in several ways, if the node process the information based on its geographical position in sensor networks. In the localization scheme using GPS, there could be nodes that don't know their locations because the scheme requires line of sight to radio wave. Moreover, this scheme is high costly and consumes a lot of power. The localization scheme without GPS uses a sophisticated mathematical algorithm estimating location of sensor nodes that may be inaccurate. AHLoS(Ad Hoc Localization System) is a hybrid scheme using both GPS and location estimation algorithm. In AHLoS, the GPS node, which can receive its location from GPS, broadcasts its location to adjacent normal nodes which are not GPS devices. Normal nodes can estimate their location by using iterative triangulation algorithms if they receive at least three beacons which contain the position informations of neighbor nodes. But, there are some cases that a normal node receives less than two beacons by geographical conditions, network density, movements of nodes in sensor networks. We propose an indirect localization scheme for low-density sensor nodes which are difficult to receive directly at least three beacons from GPS nodes in wireless network.
The local power density should be estimated accurately to prevent fuel rod melting. The local power density at the hottest part of a hot fuel rod, which is described by the power peaking factor, is more important information than the local power density at any other position in a reactor core. Therefore, in this work, the power peaking factor, which is defined as the highest local power density to the average power density in a reactor core, is estimated by fuzzy neural networks using numerous measured signals of the reactor coolant system. The fuzzy neural networks are trained using a training data set and are verified with another test data set. They are then applied to the first fuel cycle of Yonggwang nuclear power plant unit 3. The estimation accuracy of the power peaking factor is 0.45% based on the relative $2_{\sigma}$ error by using the fuzzy neural networks without the in-core neutron flux sensors signals input. A value of 0.23% is obtained with the in-core neutron flux sensors signals, which is sufficiently accurate for use in local power density monitoring.
Ultrasonic sensors show various reception characteristics based on the density of the measurement medium; hence, they are used in various fields to benefit from the characteristics of ultrasonic signals. In this study, the reception characteristics according to the thickness of the first matching layer are compared and analyzed for application to gas tank microleak detection. Accordingly, three types of sensors are manufactured with varying thicknesses of the first matching layer, namely 4.8 mm, 5.1 mm, and 5.5 mm; further, a direct measurement method is used wherein the sensor is attached to the inside of the chamber. Experiments are conducted to observe the phase change due to microleakage, which is the most linear in the sensor with the 4.8 mm thick first matching layer. This is assumed to be the result of stable signal transmission and reception with little phase deviations over time because the first matching layer is closest to the ultrasonic wavelength. The other sensors show nonlinear results with increasing thickness of the first matching layer. Through this study, it is found that appropriately selecting the thickness of the first matching layer of the ultrasonic sensor can greatly influence sensor reliability.
In this study, the alumina for gas sensor was prepared by anodic oxidation. It was stable thermally and chemically, and pore diameter and pore distribution was uniform. And the shape of pore was cylinderical. The aluminum plate was carried out by the thermal oxidation, chemical polishing and electropolishing pretreatment. The pore diameter, pore size distribution, pore density and thickness of alumina was observed with the change of reaction temperature, electrolyte concentration and current density. As a results, It was able to use for carrier because alumina which was prepared by anodic oxidationhas uniform pore size distribution.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.135-139
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2007
Recently Data Centric Storage (DCS) schemes are variously studied for several applications (e.g. natural environment investigation, military application systems and environmental changes monitoring). In DCS scheme, data is stored at nodes within the network by name. There are several drawbacks in the existing schemes. The first is the inefficiency of the range query processing on not considered the locality of store point. the second is the non-homogeneity of store load of each sensors in case of the sensor distribution density is non-uniformed. In this paper, we propose a novel data centric storage scheme with the sensor distribution density which satisfied with the locality of data store location. This scheme divides whole sensor network area using grid and distributes the density bit map witch consist of the sensor density information of each cell. sensors use the density bit map for storing and searching the data. We evaluate our scheme with existing schemes. As a result, we show improved load balancing and more efficient range query processing than existing schemes in environment which sensors are distributed non-uniform.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2010.06a
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pp.252-252
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2010
Carbon nanotubes(CNTs) have excellent electrical, mechanical and chemical properties. In this paper, the variation of charge density and resistivity in MWCNT gas sensor were defined by three Dimensional Finite element method, and an accurate description of equivalent circuit of MWCNT gas sensor was investigated.
Many researches have been performed to increase energy-efficiency in wireless sensor networks. One of primary research topics is about clustering protocols, which are adopted to configure sensor networks in the form of hierarchical structures by grouping sensor nodes into a cluster. However, legacy clustering protocols do not propose detailed methods from the perspective of implementation to determine a cluster's boundary and configure a cluster, and to communicate among clusters. Moreover, many of them involve assumptions inappropriate to apply those to a sensor field. In this paper, we have designed and implemented a new T-Clustering (Top-down Clustering) protocol, which takes into considerations a node's density, a distance between cluster heads, and remained energy of a node all together. Our proposal is a sink-node oriented top-down clustering protocol, and can form uniform clusters throughout the network. Further, it provides re-clustering functions according to the state of a network. In order to verify our protocol's feasibility, we have implemented and experimented T-Clustering protocol on Crossbow's MICAz nodes which are executed on TinyOS 2.0.2.
In wireless sensor networks, energy is the most important consideration because the lifetime of the sensor node is limited by battery. The clustering is the one of methods used to manage network energy consumption efficiently and LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy) is one of the most famous clustering algorithms. LEACH utilizes randomized rotation of cluster-head to evenly distribute the energy load among the sensor nodes in the network. The random selection method of cluster-head does not guarantee the number of cluster-heads produced in each round to be equal to expected optimal value. And, the cluster head in a high-density cluster has an overload condition. In this paper, we proposed both a token based cluster-head selection algorithm for guarantee the number of cluster-heads and a cluster selection algorithm for uniform-density cluster. Through simulation, it is shown that the proposed algorithm improve the network lifetime about 9.3% better than LEACH.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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