KCI등재
인공신경망을 이용한 BTX 농도 측정에 관한 연구
저자
발행기관
학술지명
한국산학기술학회논문지(Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society)
권호사항
발행연도
2004
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
1-6(6쪽)
제공처
휘발성유기 화합물(Volatile Organic Compounds: VOCs)은 탄화수소 화합물을 총칭한다. 이는 오존 및 광화학 스모그의 원인물질일 뿐 아니라 인체에는 암을 유발시키는 유해 물질이다. 또한 대기 중 악취 물질로서 환경 및 건강에 영향을 초래하는 유해성 물질이다. 본 논문은 대기 중에 포함된 암을 유발시키는 유해성 물질인 BTX(Benzene, Toluene, Xylene)의 존재 유무와 농도 측정에 대해서 연구하였다. 다종의 가스센서를 어레이하여 BTX 가스를 측정하고 인공신경망(Artificial Neural Network ANN)의 역전파(Back propagation : BP) 알고리즘으로 시뮬레이션과 실험을 통해 농도를 추론하였다. ANN 모듈은 기준 데이터를 시뮬레이션을 통해 학습시키고, 가스를 주입하여 실험 할 때 학습된 델타 모델에 근거하여 추론을 할 수 있는 추론 알고리즘 모듈이다. 이 모듈은 기준데이터를 MATLAB 코드로 시뮬레이션을 하여 생성된 parameter를 가지고 수행했으며, 시뮬레이션 결과를 실험을 통해 비교 테스트하여 검증하였다.
더보기Air quality monitoring is a primary activity for industrial and social environment. Especially, the VOCs(Volatile Organic Compounds) are very harmful for human and environment. Throughout this research, we designed sensor array with various kinds of gas sensor, and the recognition algorithm with ANN (Artificial Neural Network : BP), respectively. We have designed system to recognize various kinds and quantities of VOCs, such as benzene, toluene, and xylene.
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