In this research, a capacitive pressure sensor (Piezocapacitive Sensor) was fabricated using carbon black powder containing poly-dimethylsiloxane (PDMS) with micro-grid patterned surface. To investigate the effect of carbon black powder and micro-grid pattern on the sensor's performance, various sensors were fabricated with different carbon black powder concentration and grid pattern density. The performances of the developed sensors were compared in terms of operating range and sensitivity.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.181-183
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2005
Network Reprogramming 에서는 코드 전파가 완료되기까지 걸리는 시간과 에너지 소모가 문제가 된다. 지금까지의 연구들은 에너지 소모를 줄이기 위해서 완료시간을 줄이는 방법에 초점을 두었지만 제한된 에너지를 사용해야 하는 센서 네트워크에서는 전송된 메시지에 의한 에너지 소모도 고려해야 한다. 본 논문에서는 코드 전파 시 전송 메시지 개수를 최소로 하는 DANP를 제시한다. DANP는 각 노드가 이웃 노드에 대한 정보를 이용하여 advertisement 주기를 적절히 늘려서 모든 경우의 Density에 대해서 코드 전파의 효율성을 높인다.
In this paper, we propose a new method to infiltrate $Fe_3O_4$-nanoparticles into a porous silicon film and a monitoring technique to detect packing density of nanoparticles within the film. Recently, research to use porous silicon as a drug carrier or a new functional sensor material by infiltrating $Fe_3O_4$-nanoparticles has been extensively performed. However, it is still necessary to enhance the packing density and to develop a monitoring technique to detect the packing density in real time. In this light, we forcibly injected a nanoparticle solution into a rugate-structured free-standing porous silicon (FPS) film by applying a pressure difference between the two sides of the film. We found that the packing density by the pressure-infiltration method proposed in this paper is enhanced, relative to that by the previous diffusion method. Moreover, a continuous shift in wavelength of the rugate reflectance peak measured from the film surface was observed while the nanoparticle solution was being injected. By exploiting this phenomenon, we could qualitatively monitor the packing density of $Fe_3O_4$-nanoparticles within the FPS film with the injection volume of the nanoparticle solution.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.15
no.2
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pp.99-106
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2006
In this paper, the new method that estimates a sensing ability of smart sensor will be proposed. A study is estimation method that evaluates sensing ability about smart sensor respectively. According to acceleration(g) and displacement changing, we estimated sensing ability of smart sensor using SAI(Sensing Ability Index) method respectively. Smart sensors was made fer experiment. The types of smart sensor are two types(hard and soft smart sensor). Smart sensors developed for recognition of material. Experiment and analysis are executed for estimate the SAI method. In develop a smart sensor, the SAI method will be useful for finding optical design condition of smart sensor that can sense a material. And then dynamic characteristics of smart sensors(frequency changing, acceleration changing, critical point, etc.) are evaluated respectively through new method(SAI) that use the power spectrum density. Dynamic characteristic of sensor is evaluated with SAI method relatively. We can use the SAI for finding critical point of smart sensor, too.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.36
no.2
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pp.231-236
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2012
This work presents the application of the DFSS (Design for Six Sigma) methodology to optimizing both the linearity and the sensitivity of the output voltage of a Hall-effect rotary position sensor. To this end, the dimensions and relative positions of a permanent magnet with reference to a Hall sensor are selected as the design factors for a full factorial design. In order to evaluate the output voltage of the rotary position sensor at each run in the experimental design, analytical solutions to the magnetic flux density were obtained using the Biot-Savart law and the relations between the magnetic flux density and the output voltage intrinsic to a Hall sensor. Through measurements of the improved output voltage of the rotary position sensors manufactured using the optimized design factors, the proposed method is shown to be simple and practical.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.44
no.4
s.316
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pp.36-44
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2007
In this paper, we implement the speech & face recognition system to support various ubiquitous sensor network application services such as switch control, authentication, etc. using wireless audio and image interface. The proposed system is consist of the H/W with audio and image sensor and S/W such as speech recognition algorithm using psychoacoustic model, face recognition algorithm using PCA (Principal Components Analysis) and LDPC (Low Density Parity Check). The proposed speech and face recognition systems are inserted in a HOST PC to use the sensor energy effectively. And improve the accuracy of speech and face recognition, we implement a FEC (Forward Error Correction) system Also, we optimized the simulation coefficient and test environment to effectively remove the wireless channel noises and correcting wireless channel errors. As a result, when the distance that between audio sensor and the source of voice is less then 1.5m FAR and FRR are 0.126% and 7.5% respectively. The face recognition algorithm step is limited 2 times, GAR and FAR are 98.5% and 0.036%.
This paper presents a sensor model design based on Monte Carlo Localization method. First, we define the measurement error of each sample using a map matching method by 2-D laser scanners and a pre-constructed grid-map of the environment. Second, samples are assigned probabilities due to matching errors from the gaussian probability density function considered of the sample's convergence. Simulation using real environment data shows good localization results by the designed sensor model.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.27
no.8
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pp.75-82
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2013
We propose a fiber grating sensor system for condition monitoring of large scale wind turbine blades. For the feasibility test of the proposed sensor system, a down-scaled wind turbine has been constructed and experimented. Fiber grating sensors were attached on a blade surface for distributed strain and temperature measurements. An optical rotary joint was used to transmit optical signals between the FBG sensor array and the signal processing unit. Instead of broadband light source, we used a wavelength-swept fiber laser to obtain high output power density. A spectrometer demodulation is used to alleviate the nonlinear wavelength tuning problem of the laser source. With the proposed sensor system we could measure dynamic strain and temperature profiles at multi-positions of rotating wind turbine blades.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.10
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pp.896-900
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2013
In this paper, we develop a dust detection sensor system capable of identifying types of dust for an improvement of a robot vacuum cleaner. The dust detection sensor system is composed of a set of infra-red sensors: a single transmitter and multiple receivers. Given the fixed amount of light transmitted from the transmitter, the amount of light coming in multiple receiver sensors varies, depending on the type and density of dust that is passing between the transmitter and the receivers. Therefore, the type of dust can be identified by means of observing the change of the amount of light from the receiver sensors. For experiments, we use two types of dust, rice and sesame, and validate the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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