Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.44
no.3
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pp.68-73
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2007
Recently, WSN(wireless sensor networks) consists of several sensor nodes in sensor field. And each sensors have the enforced energy constraint. Therefore, it is important to manage energy efficiently. In WSN application system, FEC(Forward error correction) increases the energy efficiency and data reliability of the data transmission. LDPC(Low density parity check) code is one of the FEC code. It needs more encoding operation than other FEC code by growing codeword length. But this code can approach the Shannon capacity limit and it is also can be used to increase the data reliability and decrease the transmission energy. In this paper, the author adopt Linear-Congruence method at generating parity check matrix of LDPC(Low density parity check) codes to reduce the complexity of encoding process and to enhance the energy efficiency in the WSN. As a result, the proposed algorithm can increase the encoding energy efficiency and the data reliability.
For the development of liquid density measuring sensor using the natural frequency of a pipe, its principle and construction method were described. The stainless steel pipe, which has length of 32 cm, inside diameter of 2.3 cm and outside diameter of 2.5 cm, was used for the sensor. The exciting coil and the photo sensor were used to excite and to pick-up it, and the feedback circuit was designed to continue its vibrating. The natural frequency was consistent with the result of the spectrum analysis. It had a linearity of 0.0027 % and a sensitivity of 0.032 % in liquid density range from $0.8\;g/cm^{3}$ to $1.4\;g/cm^{3}$ and its frequency variation ratio was 0.024 $%/^{\circ}C$ in temperature range from $10^{\circ}C$ to $35^{\circ}C$.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1996.06c
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pp.528-538
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1996
A magent console is critical element since its homogeneity is essential to the performance of a nuclear magnetic resonance (NMR) based sensor. Geometry and properties of magnet materials determine the magnetic flux density and homogeneity of the console. This study is carried out to develop a design scheme of the magnet console using ANSYS to reduce the design error of the magnet console compared . To enhance the performance of the magnet console, corner steel was proposed and validated by simulation and manufactured one. The corner steel increased the magnetic flux density (B) by about 1% and enhanced homogeneity by approximately 3 times. There was about 3% difference between simulated and measured B values.
Mary, S.A. Sahaaya Arul;Gnanadurai, Jasmine Beulah
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.4
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pp.1692-1711
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2016
Energy is a scarce resource in wireless sensor networks (WSNs). A variety of clustering protocols for WSNs, such as the zone-based stable election protocol-enhanced (ZSEP-E), have been developed for energy optimization. The ZSEP-E is a heterogeneous zone-based clustering protocol that focuses on unbalanced energy consumption with parallel formation of clusters in zones and election of cluster heads (CHs). Most ZSEP-E research has assumed probabilistic election of CHs in the zones by considering the maximum residual energy of nodes. However, studies of the diverse CH election parameters are lacking. We investigated the performance of the ZSEP-E in such scenarios using a fuzzy logic approach based on three descriptors, i.e., energy, density, and the distance from the node to the base station. We proposed an efficient ZSEP-E scheme to adapt and elect CHs in zones using fuzzy variables and evaluated its performance for different energy levels in the zones.
Centrality has been actively studied in network analysis field. In this paper we show a calculation method of closeness centrality for WSN. Since nodes in a sensor network are very scarce in energy and computation capability the calculation of the closeness is done in two tiers by dividing network into clusters. In first step closeness centrality for cluster heads is calculated. In the second step closeness of member nodes of the chosen cluster is computed in respect to that cluster itself.
An IoT-based particulate matter (PM2.5) sensing device (PSD) is developed. The PSD consists of a PM2.5 sensor, signal processing circuit, and wi-fi enabled-microprocessor along with temperature and humidity sensors. The PSD estimates PM2.5 density by measuring light scattered by PM2.5. To gauge performance of the PSD, PM2.5 density of open air was measured with the PSD and compared with that of the collocated-government-certified measuring station. Measurements were taken at a sampling frequency of 100 Hz and moving-averaged to remove measurement noise. When compared to the result of the measuring station, average percentile error of PM2.5 density from the PSD is found to be 31%. A correlation coefficient is found to be 0.72 which indicates a strong correlation. Instantaneous variation, however, may far exceed average errors, leading to a conclusion that the PSD is more suitable for estimating average trend of PM2.5 density variations than estimating instantaneous PM2.5 density.
SPS(Space Physics Sensor) onboard the KOMPSAT-I, which was launched at 1999, had transmitted ionospheric plasma density and electron temperature during the solar maximum from June 2000 to August 2001, SPS IMS onboard KOMPSAT-I occasionally detected abrupt plasma density enhancement in low-latitude region, in which the plasma density abruptly increases in a narrow region. Statistical analysis of the data obtained during the entire operational period shows that the occurrence probability of these events has its peak value at the Atlantic region and at the Hawaiian region where the geomagnetic field strength is weak. And the occurrence frequency has no correlation with Dst index or F10.7 index. The correlation between plasma density and the electron temperature shows a wide variety, but the anti-correlated cases are dominant.
It is well known for 410L ferritic stainless steel powder to applicate a sensor ring in anti-lock brake system of automobile, several studies, because of its excellent magnetic properties. This study was carried out to investigate the magnetic properties such as the maximum magnetic induction, coercivity and maximum permeability of the materials with functions of sintering density, time and temperature, and concluded as follows: 1. Sintering under the circumstances of Ar gas and the temperature of $1250^{\circ}C$ for 60min, showed that nitrogen was increased, whereas carbon and oxygen decreased in quantities. 2. Both maximum magnetic induction value of 4700Gauss and permeability of 200 were obtained at the maximum sintering density of $6.89g/cm^2$. Here, the properties showed a linear increasement with increasing the sintering density. 3. Coercivity sharply decreased with incresing the sintering density and reached to 7.6Oe at the maximum sintering density of $6.89g/cm^2$.
A magnetic position sensor is a apparatus that detect the rotating position by measuring the value of the flux density of the rotating position. In this paper, the magnetization system of the permanent magnet in the magnetic position sensor which detects the rotating position was designed. The permanent magnet was magnetized for the flux density into the hole element to be sinusoidal distribution according to the rotating position. To make the sinusoidal distribution of flux density, the magnetization values according to the position in permanent magnet were varied by adjusting the air gap between the pole of the magnetization fixture and the surface of the permanent magnet.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.10
no.4
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pp.111-117
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2001
In this paper, we will propose the new method that estimates the sensing ability of smart sensor. A study is estimation method that evaluates the sensing ability about smart sensor respectively. According to acceleration(g) and displacement changing, we estimated the sensing ability of smart sensor using the SAI(Sensing Ability Index) method respectively. We made the smart sensors in our experiment. The types of smart sensor are three types(H1, H1, H3 smart sensor). The smart sensors were developed for recognition of materials. Experiments and analysis were executed to estimated the sensing abili-ty of smarty sensor. Dynamic characteristics of smart sensors(acceleration changing) were evaluated respectively through a new method(SAI) that uses the power spectrum density.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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