패턴분류기술을 이용한 후각센서 어레이 개발 = Development of odor sensor array using pattern classification technology
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 대학원, 2007
학위논문사항
학위논문(석사)-- 연세대학교 대학원 : 기계공학과 2007.2
발행연도
2007
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
viii, 59장 : 삽도 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 이진호
소장기관
여러 가지 오염 물질을 냄새로서 측정하는 장치인 후각 센서 어레이(odor sensor array)를 이용한 전자코 시스템(electric nose system)은 그 특성상 다양한 물질을 더 높은 신뢰성으로 측정할 수 있으나 센서의 종류와 어레이에 따라 성능이 상이하다. 하지만 기존 시중의 센서 제품들은 신뢰도와 민감도, 재연성이 낮은 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서 본 연구에서는 센서 융합을 이용하여 신뢰도와 민감도, 재연성 뿐만 아니라 반응 속도 또한 높이는 것을 목표로 하였다.센서 어레이는 H2, NH3, CO, H2S의 네 종류의 가스를 측정하기 위하여 FIS사의 SP-19(H2), SP-53(NH3), SB500-12(CO)와 Fiaro사의 TGS2450(H2S)으로 제작하였으며, 센서 어레이 제작을 위한 실험은 KS C 6566에 의거하여 수행하였다. SP-19와 SP-53은 최대 출력이 5.0V로서 가스 농도가 짙어질수록 출력이 올라가지만, SB-500-12와 TGS2450은 가스 농도가 짙어질수록 출력이 떨어지는 특징이 있으므로 각각 5sec와 8msec씩 가열하는 회로를 구성하여 실험하였다.실험을 통하여 네 가지 가스에 대한 각 센서의 감도와 간섭을 측정하여 주성분분석, 신경회로망 중 오류 역전파 (BP) 알고리즘, 그리고 두 가지 알고리즘을 통합한 알고리즘의 세 가지 방법을 적용하였다.실험 결과 H2, CO센서는 다른 가스와 간섭이 일어나지 않았으므로 알고리즘을 통한 간섭제거효과는 없었다.알고리즘??은 주성분 분석 (PCA)을 이용하여 공분산 행렬과 고유값과 고유행렬을 구하여 가스센서 어레이에서의 가스 간섭에 의한 오차를 줄이고자 하였다. 알고리즘 I은 NH3, H2S 센서가 H2, CO 가스에 과다반응하여 소량의 H2, CO 가스에도 최대값으로 반응하여 알고리즘을 사용하지 않은 단순 감지 방식보다 간섭에 의한 오차를 개선하지 못하였다.알고리즘??는 신경회로망 중 오류 역전파 (BP) 알고리즘을 이용하였으며 Log-sigmoid 함수와 선형함수를 이용하여 제작하였다. 알고리즘??는 NH3 센서의 경우 단순 감지 방식보다 측정 오차가 약 50% 감소하였고 H2S 센서의 경우 개선 효과가 없었다.통합 알고리즘??은 주성분 분석의 차원 축소 기능을 이용하여 95.4%의 데이터 보존율로 차원을 축소한 후에 Log-sigmoid 함수와 선형함수를 이용한 오류 역전파 (BP) 알고리즘을 적용하였다. 그 결과 NH3 센서의 경우 알고리즘을 사용하지 않은 단순 감지 방식보다 측정 오차가 약 50%감소 하였는데, 이것은 일반 신경회로망 오류 역전파 (BP) 알고리즘 분석의 결과와 동등한 오차이다. 그러나 이 알고리즘은 일반 신경회로망 오류 역전파 (BP) 알고리즘보다 계산회수를 약 60% 줄일 수 있고, 계산 부하를 약 70% 줄일 수 있었다.따라서 본 연구에서 개발한 통합 알고리즘을 적용한 가스 센서 어레이는 저가의 센서들을 사용하여 단순 감지방식의 가스 센서 어레이보다 측정오차와 계산부하를 줄이고 반응속도를 향상시킴으로써 기존의 높은 제작비가 소요되는 복합 가스 측정 센서를 대체할 수 있다
더보기An odor sensor array for measurement of various contaminants is able to gauge many pollutants with high reliability. However the performance depends on types of sensors and arrays. Commercial odor sensor arrays have a limit on detecting gases with high reliability and sensitivity. Therefore, it needs to improve those of odor sensor array using a sensor fusion.The sensor array is made of SP-19(H2), SP-53(NH3), SB500-12(CO) of FIS Inc. and TGS2450(H2S) of Figaro Inc.. The experiment was conducted for fabrication of odor sensor array is based on KS C 6566. The maximum output of SP-19 and SP-53 is 5.0V and their signals go up with a gas concentration, while those of SB-500-12 and TGS2450 go down.Measurements of sensitivities and interactions among four sensors and gases are applied to develope algorithms. The algorithms were PCA(Principal Component Analysis), neural network and a complex algorithm using both PCA and neural network.The Results showed that H2 and CO sensors do not interact with other gases. So there are not any errors on H2 and CO sensors caused by gas interferences.Algorithm I using PCA cannot reduce an error caused by the interaction of gases as a little of H2 and CO gases have an affect on NH3 and H2S sensors significantly. Algorithm II using neural network can reduce an error caused by as interaction about 50% in NH3 sensing. It can also reduce an error about 10% in H2S sensing, but it increases an error in some cases. Algorithm III using both PCA and neural network can reduce an error caused by as interaction about 50% in NH3 sensing. It is the same result with algorithm II, however, it showed improvements on the number of calculation times reduced about 60% in comparison with algorithm II. And it also reduced a calculation load about 70% in comparison with algorithm II.In this work, the gas sensor array are newly developed with integrated algorithm and low-cost sensors. They are more economical, better reliability, lower calculation load and improved speed than commercial complex gas sensors in market.
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