A development of neural-network based gas recognition system using sensor array

센서 어레이를 이용한 신경망 기반의 가스 인식 시스템 개발

Polluting the air with such pollutants as CO, H₂S and SO₂, industrial development huts increased the danger of gas toxication. Futhermore, as the: living standard goes higher, the consumption of explosive hydrocarbonic gases such as butane(C₄H/sub 10/) or propane(C₃H/sub 8/) has been soaring, which results in the danger of a gas explosion. As measures to cope with such dangers, the development of highly sensitive gas sensors, gas detectors adopting gas-sensing technologies, and gas recognition systems are urgently required. The objective of the present research is to develop a gas recognition system that is capable of identifying specific types of selected gases by formulating a semiconductor-typed gas sensor array, which not only improves the selectivity of semiconductor-typed gas sensors but also minimizes the erect of drifts on a single sensor signal, and applying the input pattern data of gases detected by the array to a neural network.

산업의 발달과 더불어 CO, $H_2$S, S $O_2$등에 의한 대기오염이 심각해져 가스중독의 위험성이 고조되었을 뿐만 아니라, 생활수준의 향상으로 부탄(C$_4$ $H_{10}$)이나 프로판(C$_3$ $H_{8}$) 등의 폭발성 탄화수소계 가스들의 수요가 급증하는 가운데 가스폭발의 위험성이 대두되고 있다. 이에 대한 방비책으로 고감도 가스센서의 개발 뿐만 아니라 가스센서를 응용한 가스검출 및 가스식별 시스템의 개발이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 반도체식 가스센서의 선택도에 대한 문제점을 개선하는 동시에 단일 센서신호의 드리프트에 대한 영향을 최소화하기 위해 반도체식 가스센서 어레이를 구성하고, 이로부터 검지된 가스별 입력 패턴데이터를 신경 회로망(neural network)에 적용함으로써 가스의 종류를 선택적으로 인식할 수 있는 가스인식 시스템을 개발하고자 한다.다.