The rugate porous silicons containing multiple photonic band gaps have been generated by applying a composite waveform summed three computer-generated pseudo-sinusoidal current waveforms and exhibit three sharp photonic band gaps in the optical reflectivity spectrum. Generated multiple rugate porous silicons display three rugate peaks corresponding to the each of the sine components varied from 0.42, 0.36, and 0.30 Hz, with a spacing of 0.06 Hz between each sine component. The resulting rugate PSi films have been removed from the silicon substrate by applying an lift-off current and are then made into particles by ultrasono-method in a organic solution. The sensing experiments using these particles for organic solvents such as toluene, hexane, acetone, and methanol have been achieved. Condensing of organic vapors in the pores increases the refractive indices of entire particle which results a red shift in the photonic peaks.
A smart pressure measurement system is described, which provides a precise A/D conversion and is highly suitable for communication with microprocessors. In order to avoid unstable problems of remote pressure sensing we have developed a new interface board which performs the A/D conversion and smart signal processing of the measured pressure data. Serial communication software which is based on ASCII code commands is also developed to process initial setup and calibration functions as well as multi-drop communication with PC. The test and evaluation of the proposed system has been shown as having the better performance compared to the other types of existing pressure measuring systems and will give good applications to the industrial use where a highly precision remote sensing is needed.
The purpose of this study is to explore the status of current ICT convergence technology in the agrifood area through reviewing articles. For this, we classified the ICT convergence technology into four categories including RFID technology, smart sensing technology, USN technology, and other ICT convergence cases and reviewed by extracting the cases related to the convergence technology that is recently conducted depending on each category from the Journal of Computers and Electronics in Agriculture between January 2012 and June 2014. Additionally, by combining the reviews of cases, we conducted the study in the direction of analyzing the recent ICT convergence technology status in the current agrifood area.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.4
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pp.161-168
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2018
Recently, the bio-sensing information systems for collecting and analysing human body information of a patient in real time in the field of medical information and healthcare information service are continuously increasing. Specially, various wearable devices such as a wrist, a garment, and a skin attachment type for supporting health information of a mobile user are rapidly increasing. Until now, there is no patch-type biometric information service model. Therefore, this paper presents a biometric information system model and the application examples to support biometric information sensing and health information service of mobile user with digital patch system as a new biometric information system. As a result, through this research, research issues based on digital patch system are searched to suggest the direction of continuous research.
Lee, Myung Jun;Jun, Jun Young;Park, Gyuhae;Kang, To;Han, Soon Woo
Smart Structures and Systems
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v.22
no.2
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pp.231-237
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2018
A significant data problem is encountered with condition monitoring because the sensors need to measure vibration data at a continuous and sometimes high sampling rate. In this study, compressive sensing approaches for condition monitoring are proposed to demonstrate their efficiency in handling a large amount of data and to improve the damage detection capability of the current condition monitoring process. Compressive sensing is a novel sensing/sampling paradigm that takes much fewer data than traditional data sampling methods. This sensing paradigm is applied to condition monitoring with an improved machine learning algorithm in this study. For the experiments, a built-in rotating system was used, and all data were compressively sampled to obtain compressed data. The optimal signal features were then selected without the signal reconstruction process. For damage classification, we used the Variance Considered Machine, utilizing only the compressed data. The experimental results show that the proposed compressive sensing method could effectively improve the data processing speed and the accuracy of condition monitoring of rotating systems.
Wu, Guan-Zhong;Zhang, Dan;Shan, Tai-Song;Shi, Bin;Fang, Yuan-Jiang;Ren, Kang
Smart Structures and Systems
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v.30
no.1
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pp.63-74
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2022
The deformation coordination between a rock/soil mass and an optical sensing cable is an important issue for accurate deformation monitoring. A stress-controlled triaxial apparatus was retrofitted by introducing an optical fiber into the soil specimen. High spatial resolution optical frequency domain reflectometry (OFDR) was used for monitoring the strain distribution along the axial direction of the specimen. The results were compared with those measured by a displacement meter. The strain measured by the optical sensing cable has a good linear relationship with the strain calculated by the displacement meter for different confining pressures, which indicates that distributed optical fiber sensing technology is feasible for soil deformation monitoring. The performance of deformation coordination between the sensing cable and the soil during unloading is higher than that during loading based on the strain transfer coefficients. Three hypothetical strain distributions of the triaxial specimen are proposed, based on which theoretical models of the strain transfer coefficients are established. It appears that the parabolic distribution of specimen strain should be more reasonable by comparison. Nevertheless, the strain transfer coefficients obtained by the theoretical models are higher than the measured coefficients. On this basis, a strain transfer model considering slippage at the interface of the sensing cable and the soil is discussed.
The purpose of this study is for fundamental research of meditation smart wear for physical and mental healing, and researching method for monitoring phase of meditation through textile by measuring the number of abdominal respiration when meditating. For this purpose, the research implemented Single Wall Carbon Nano-Tube (SWCNT) based strain gauges type textile sensor, considered reliability and validity of respiratory sensing, and analyzed efficiency of respiratory sensing based on body parts comparatively. The first preliminary experiment was to evaluate the performance of textile sensor through abdominal model dummy which open and shut of 5 cm repeatedly for 2 minutes at the rate of 0.1Hz in order to simulate abdominal respiration. It concluded signal efficiency between reference sensor(BIOPAC) and textile respiratory sensor appears statistically significant (p<0.001). The second experiment were conducted with 4 subjects doing abdominal respiration under same conditions, and after comparing the signal values between two sensors from 4 attached locations(around center and sides of omphali and phren), center of omphali and sides of phren were selected as suitable location for measuring meditational breathing as they showed large and stable signals. In result, this research aimed for implementing of the textile sensor for sensing meditational breathing of long respiration cycle, review of reliability and validity for sensing number of meditational respiration with the sensor and consideration of sensing efficiency by sensing location on body parts.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.5
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pp.1-9
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2016
Railroad bridges account for 25% of the entire high-speed rail network. Railway bridges are subject to gradual structural degradation or fatigue accumulation due to consistent and repeating excitation by fast moving trains. Wireless sensing technology has opened up a new avenue for bridge health monitoring owing to its low-cost, high fidelity, and multiple sensing capability. On the other hand, measuring the transient response during train passage is quite challenging that the current wireless sensor system cannot be applied due to the intrinsic time delay of the sensor network. Therefore, this paper presents a framework for monitoring such transient responses with wireless sensing systems using 1) real-time excessive vibration monitoring through ultra-low-power MEMS accelerometers, and 2) post-event time synchronization scheme. The ultra-low power accelerometer continuously monitors the vibration and trigger network when excessive vibrations are detected. The entire network of wireless smart sensors starts sensing through triggering and the post-event time synchronization is conducted to compensate for the time error on the measured responses. The results of this study highlight the potential of detecting the impact load and triggering the entire network, as well as the effectiveness of the post-event time synchronized scheme for compensating for the time error. A numerical and experimental study was carried out to validate the proposed sensing hardware and time synchronization method.
Windshield wipers play a key role in assuring the driver's safety during precipitation. The traditional wiper systems, however, requires driver's constant attention in adjusting the wiper speed and the intermittent wiper interval because the amount of precipitation on the windshield constantly varies according to time and vehicle's speed. Because the manual adjustment of the wiper distracts driver's attention, which may be a direct cause of traffic accidents, many companies have developed automatic wiper systems using some optical sensors with various levels of success. This paper presents the development of vision-based smart windshield wiper system that can automatically adjust its speed and intermittent interval according to the amount of water drops on the windshield. The system employs various image processing algorithms to detect water drops and fuzzy logic to determine the speed and the interval of the wiper.
In this research we discuss an integrated actuator-control system for advanced control of a smart Shape Memory Alloy (SMA) actuator. Toward this goal, we designed and fabricated an actuator-control module combining two SMA actuating units with a single-chip microprocessor, two different sensing elements, and an actuator driver. In our proposed system, sensing elements include a 6-axis single-chip motion sensor for orientation measurement and a circuit for resistance measurement of SMA wires. We experimentally verified our proposed actuator-control system using actuator driving, sensor data readings, and communication tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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