In particular, gas sensors require characteristics such as high speed, sensitivity, and selectivity. In this study, we fabricated a $NO_X$ gas sensor by using a multi-walled carbon nanotube (MWCNT)/zinc oxide (ZnO) composite film. The fabricated MWCNT/ZnO gas sensor was then treated by a $450^{\circ}C$ temperature process to increase its detection sensitivity for NOx gas. We compared the detection characteristics of a ZnO film gas sensor, MWCNT film gas sensor, and the MWCNT/ZnO composited film gas sensor with and without the heat-treatment process. The fabricated gas sensors were used to detect $NO_X$ gas at different concentrations. The gas sensor absorbed $NO_X$ gas molecules, exhibiting increased sensitivity. The sensitivity of the gas sensor was increased by increasing the gas concentration. Additionally, while changing the temperature inside the chamber for the MWCNT/ZnO composite film gas sensor, we obtained its sensitivity for detecting $NO_X$ gas. Compared with ZnO, the MWCNT film gas sensor is excellent for detecting $NO_X$ gas. From the experimental results, we confirmed the enhanced gas sensor sensing mechanism. The increased effect by electronic interaction between the MWCNT and ZnO films contributes to the improved sensor performance.
본 논문에서는 노령화 사회에서 노인들의 기본 건강과 생활을 케어 할 수 있는 홈 웰니스 로봇 플랫폼을 개발한다. 실내 환경에서 웰니스 서비스에 초점을 맞추어 로봇 및 센서 플랫폼을 구현한다. 로봇플랫폼에서는 정밀제어 이동기능과 정교한 로봇 팔 및 핸드를 개발하고 인간친화형 로봇구조로 설계되어진다. 이동로봇은 옴니휠 기반의 쾌속 시스템으로 제어된다. 로봇팔은 섬세한 조작기능을 수행할 수 있도록 인간의 팔과 유사한 구조로 구현한다. 센서 플랫폼에서는 RF태그와 스테레오 카메라를 활용하여 로봇자신과 대상물체의 위치 인식시스템을 구축한다. 정확한 위치와 자세 인식을 위하여 센서 융합 알고리즘이 제안된다. 끝으로 웰니스 로봇 플랫폼의 좋은 성능들이 실시간 시험 구동을 통하여 확인되어 진다.
저전력 무선 통신의 발전과 다기능, 저가의 스마트 센서는 원격에서 상태정보를 감지할 수 있는 센서네트워크의 실현을 가능하게 하였다. 센서 노드는 소형 배터리를 사용해 에너지를 공급받는데 일반적으로 배터리 교환이 용이하지 않은 위치에 설치되기 때문에 센서 노드의 평균 소모 전력을 최소화할 필요가 있다. 알려진 바에 따르면 센서 노드의 전체 소모 전력의 20-60%를 무선 통신에 사용하는 RF 모듈이 차지하고 있다. 본 논문에서는 센싱된 데이터의 송신에 소비되는 에너지를 개선하기 위해 센싱 데이터의 변동 특성에 실시간 적응하여 확률적 계산값이 임의의 랜덤값보다 클 경우 기지국 노드로 전송하는 확률추론 휴리스틱기반 비주기적 전송 방법을 제안한다. 제안하는 전송 방법에서는 확률추론 휴리스틱 알고리즘에 따라 센싱된 데이터와 직전 센싱된 데이터를 평가하여 전송 여부를 결정하며 알고리즘에 필요한 계수값은 알고리즘 검증 데이터의 재현율을 통하여 결정한다.
The structure of the machinery industry due to the 4th industrial revolution is changing from precision and durability to intelligent and smart machinery through sensing and interconnection(IoT). There is a growing need for research on prognostics and health management(PHM) that can prevent abnormalities in processing machines and accurately predict and diagnose conditions. PHM is a technology that monitors the condition of a mechanical system, diagnoses signs of failure, and predicts the remaining life of the object. In this study, the vibration generated during machining is measured and a classification algorithm for normal and fault signals is developed. Arbitrary fault signal is collected by changing the conditions of un stable supply cutting oil and fixing jig. The signal processing is performed to apply the measured signal to the learning model. The sampling rate is changed for high speed operation and performed machine learning using raw signal without FFT. The fault classification algorithm for 1D convolution neural network composed of 2 convolution layers is developed.
본 논문에서는 유도 가열코일의 인덕턴스 변화 환경에서 스위칭주파수를 가변하여 최대 가열 전력이 전달될 수 있는 유도 가열 방식을 제안하였다. 가열코일내 피 가열체 종류 및 가열코일과의 근접도에 따라 공진회로의 공진주파수가 변화하게 되며, 공진주파수와 스위칭주파수 관계에 따라 유도가열기 소자의 파손 또는 손실이 발생하여 최대 전력 전달이 어려울 수 있다. 공진주파수의 변화에 따른 가열 전력을 감지하여 최대 전력 전달이 유지되도록 스위칭주파수를 가변하도록 하였다. 공진 주파수 변화에 대응하는 스위칭주파수 가변에 따라 요구하는 출력 변화 범위내로 제어될 수 있는 제안된 방식의 결과를 통하여 거의 일정한 출력전력(0.43 dB 이내) 전달이 가능한 스위칭주파수 가변특성을 갖는 유도가열기의 전력 효율성을 확보할 수 있었다.
In this work, water-soluble and blue-emitting carbon nanodots (CDs) were synthesized from apple peels for the first time via one-step hydrothermal method. The synthetic route is facile, green, economical and viable. The as-prepared CDs were characterized thoroughly by transmission electron microscopy (TEM), X-ray diffraction (XRD), Raman, Fourier transform infrared (FT-IR), X-ray photoelectron (XPS), fluorescence and UV-Vis absorption spectroscopy in terms of their morphology, surface functional groups and optical properties. The results show that these CDs possessed ultrasmall size, good dispersivity, and high tolerance to pH, ionic strength and continuous UV irradiation. Significantly, the CDs had fast and reversible response towards temperature, and the accurate linear relationship between fluorescence intensity and temperature was used to design a novel nanothermometer in a broad temperature range from 5 to $65^{\circ}C$ facilely. In addition, the fluorescence intensity of CDs was observed to be quenched immediately by Cr(VI) ions based on the inner filter effect. A low-cost Cr(VI) ions sensor was proposed employing CDs as fluorescent probe, and it displayed a wide linear range from 0.5 to $200{\mu}M$ with a detection limit of $0.73{\mu}M$. The practicability of the developed Cr(VI) sensor for real water sample assay was also validated with satisfactory recoveries.
The growth in the number of single-member households is a critical issue worldwide, especially among the elderly. For those living alone, who may be unaware of their health status or routines that could improve their health, a continuous healthcare monitoring system could provide valuable feedback. Assessing the performance adequacy of activities of daily living (ADL) can serve as a measure of an individual's health status; previous research has focused on determining a person's daily activities and extracting the most frequently performed behavioral patterns using camera recordings or wearable sensing techniques. However, existing methods used to extract common patterns of an occupant's activities in the home fail to address the spatio-temporal dimensions of human activities simultaneously. Though multiple sequence alignment (MSA) offers some advantages - such as inherent containment of the spatio-temporal data in sequence format, and rapid identification of hidden patterns - MSA has rarely been used to extract in-home ADL routines. This research proposes a method to extract a household occupant's ADL routines from a cumulative spatio-temporal data log of occupancy collected using a non-intrusive method (i.e., a tomographic motion detection system). The findings from an occupant's 28-day spatio-temporal activity log demonstrate the capacity of the proposed approach to identify routine patterns of an occupant's daily activities and to reveal the order, duration, and frequency of routine activities. Routine ADL patterns identified from the proposed approach are expected to provide a basis for detecting/evaluating abrupt or gradual changes of an occupant's ADL patterns that result from a physical or mental disorder, and can offer valuable information for home automation applications by enabling the prediction of ADL patterns.
4차 산업 혁명이 진행되며 많은 회사들의 스마트 팩토리에 대한 관심이 커지고 있으며 센서의 중요성 또한 대두되고 있다. 정보를 수집하기 위한 센서에서 고장이 발생하면 공장을 최적화하여 운영할 수 없기 때문에 이에 따른 손해가 발생할 수 있다. 이를 위해 센서의 상태를 진단하여 센서의 고장을 진단하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 센서의 고장유형 중 Rising time과 Falling time 고장을 딥러닝 알고리즘 RNN의 LSTM을 통해 신호를 분석하여 고장을 진단하는 모델을 제안한다. 제안한 방식의 실험 결과를 정확도와 ROC 곡선 그래프의 AUC(Area under the curve)를 이용하여 Rule 기반 고장진단 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 Rule 기반 고장진단 알고리즘 보다 향상되고 안정된 성능을 보였다.
IoT 환경에서 발생하는 데이터는 아주 다양하고, 4차 산업혁명의 발전으로 인해 특히 스마트팩토리와 같은 제조 설비 공장에서 발생하는 정형, 비정형 데이터도 확연하게 증가하는 추세이다. 이를 빅데이터 관련 솔루션을 이용하면 다양한 대용량 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석 및 시각화 과정을 거쳐 정확한 분석 및 데이터 기반 의사결정을 통한 시스템의 개선 및 확장을 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에서 사용되는 라즈베리 파이를 이용하여 직접 데이터를 생성하고, 다양한 빅데이터 솔루션을 이용하여 분석한다. 수집에는 Sqoop 솔루션을 이용하여 데이터베이스에서 HDFS로 수집 및 저장하고, 처리에는 Hadoop과 연결되어 병렬 처리가 가능한 Hive 솔루션을 사용하여 데이터를 처리한다. 마지막으로 범용적으로 쓰이는 R 프로그래밍을 통해 처리된 데이터를 분석 및 시각화하여 최종 검증하고자 한다.
객체 감지 및 환경 센서 기반의 센서네트워크 환경에서 자원 활용 효율화를 위한 제어 시스템은 센서데이터 획득 및 송수신 기능과 서버에서의 분석을 기반으로 하는 능동적 제어 기능을 필요로 한다. 본 논문은 능동규칙 기반 이동에이전트 미들웨어를 이용하여 원격 데이터 센싱과 서버와의 Zigbee 기반 통신 및 서버의 데이터 분석 방법을 구현함으로써, 센서네트워크 환경에서 중앙 센서데이터 서버의 부하를 감소시키는 새로운 분산제어 프레임워크를 제안한다. 또한, 수요자의 요구 및 환경 변수들을 적용한 능동규칙 기반의 분산제어 방법을 이용한 절전 시스템 프로토타입을 구현하고, 이동에이전트 미들웨어 환경에서 실험과 평가를 통하여 유효성을 검증하였다. 제안 시스템은 센서네트워크 환경에서 분산된 객체들을 효율적으로 자율제어할 수 있는 시스템 프레임워크이며, 향후 스마트 전력 시스템을 위한 최적 전력제어 기반의 수요 반응 서비스 개발에 효과적 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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