폭발성 가스의 종류 및 그 양을 검지하기 위한 10개의 개별 센서가 한 기판위에 집적된 센서어레이를 개발했다. 이 센서어레이는 각종 가스에 대해 다양한 감도 패턴을 가지며, $SnO_2$를 모물질로 하는 10개의 산화물 반도체 가스센서로 구성하였다. 나노사이즈이며 큰 비표면적을 가진 모물질에 서로 다른 첨가물을 첨가하여 감지물질를 제작함으로써 저농도에 대한 감도 및 재현성을 높였고, 센서어레이 전반에서 균일한 온도 분포가 되도록 설계하였다. $400^{\circ}C$에서 동작하는 센서어레이로부터 얻은 감도를 이용하여 주성분 분석 기법을 통해 폭발 하한값의 범위에서 부탄, 프로판 그리고 메탄 등과 같은 폭발성 가스의 종류 및 양을 신뢰성 있게 식별할 수 있었다.
폭발성 가스의 증류 및 그 양을 검지하기 위한 4 개의 개별 센서가 한 마이크로 열판 위에 집적된 센서어레이를 개발했다. 이 센서어레이는 각종 가스에 대해 다양한 감도 패턴을 가지며, SnO2를 모물질로 하는 4 개의 산화물 반도체 마이크로 가스센서로 구성하였다. 다공질에 큰 비표면적을 가진 모물질에 서로 다른 촉매를 첨가하여 감지물질을 제작함으로써 저농도에 대한 감도 및 재현성을 높였고, 센서어레이 전반에서 균일한 온도 분포가 되도록 설계하였다. 마이크로 열판은 N/O/N 박막을 가진 실리콘 기관을 이용하여, 열적 고립을 위해 Al 본딩 와이어로 공기중에 부유되어 있고, CMP 공정으로 두께를 제어하여 소모 전력을 조절하였다. 400℃에서 동작하는 센서어레이로부터 얻은 감도를 이용하여 주성분 분석 기법을 통해 폭발 하한값의 범위에서 부탄, 프로판, LPG, 그리고 일산화탄소 등과 같은 폭발성 빛 유독성 가스의 증류 및 양을 신뢰성 있게 식별할 수 있었다.
폭발성 및 가연성 가스의 종류 및 그 정량화론 위한 10개의 개별 센서가 하나의 기판 위에 집적시킨 센서 어레이를 개발하였다. 이 센서어레이는 여러 가지 가연성 가스(부탄, 메탄, 프로판, 일산화탄소, LPG)에 대해서 차별화 된 감도 패턴을 가지도록, 나노 사이즈의 grain를 가지는 $SnO_2$를 모 물질로 하는 10개의 서로 다근 감지 물질로 구성하였고, 센서어레이 전반에서 균일한 온도 분포가 되도록 히터를 기판에 내장시켰다. $400^{\circ}C$에서 동작하는 어레이상의 센서들은 저농도에서도 고감도와 재현성의 특성을 보여 주었다. 이들 감도패턴을 이용하여, 주성분 분석 기법을 통해 환경기준치(LEL, TLV) 범위에서 부탄, 프로판, 메탄, LPG의 폭발성 및 가연성 가스의 종류 인식 및 정량화 할 수 있었다. 그리고, 주성분 분석 기법으로 치적 센서 개수 선정에 응용하였다.
서로 다른 동작온도를 가지는 12개의 감지막으로 구성된 고집적형 센서어레이(다이아프램의 크기가 3×5㎟가 설계되고 열동작의 관점에서 최적화되었다. 이 센서어레이는 에칭된 실리콘기판과 접합된 얇은 유리기판 위의 중앙에 하나의 히터가 위치하고 양쪽에 동작온도가 다른 감지박막이 위치하도록 설계됨으로써 개별 마이크로센서 보다 동시에 훨씬 많은 정보를 얻을 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 마이크로센서 어레이는 다이아프램의 중앙에 하나의 히터만을 가지는 구조를 하고 있기 때문에 고집적 어레이구조를 실현하면서도, 히터를 중심으로 감지박막의 동작온도에 따라 다양한 감지특정을 얻을 수 있다. 또 히터 양쪽의 감지박막의 종류를 다르게 함으로써 다이아프램위의 전 감지막이 모두 다른 감지특성을 가지게 되어 고집적 센서어레이를 구현하기 용이한 구조로 밝혀졌다.
후막형 암모니아 가스센서를 제조하여 가스 감지특성을 조사하였다. 저농도의 암모니아 가스에 감도가 우수한 산화물 반도체 감지물질은 $FeO_{x}-WO_{3}-SnO_{2}$ 이었으며 100 ppm 이하의 암모니아 가스에 노출될 때 감지막의 저항이 증가하는 특이한 경향을 나타내었다. 반면 암모니아 외의 일반적인 환원성 가스에 노출될 때는 저항이 감소하는 경향을 보였다. 이러한 암모니아 가스 감지소자와 감지물질이 Pt-doped $WO_{3}-SnO_{2}$ 로 구성된 보상소자를 결합하여 센서어레이를 제조하였으며 그 특성을 조사하였다. 보상소자는 암모니아 가스와 일반적인 환원성 가스모두에 의해 저항이 감소하는 경향이 있다. 센서 어레이는 감지소자와 보상소자를 하나의 기판위에 형성하여 제조되었으며 우수한 선택성을 얻을 수 있었다. 이러한 개념의 센서어레이를 이용하면 가스센서의 선택성 향상을 기할 수 있음을 확인할 수 있었다.
반도체 제조공정과 미세가공 기술을 이용하여 30$0^{\circ}C$의 동작온도에서 약 60㎽의 전력소모를 갖는 산화물 반도체 박막 가스센서 어레이를 제조하였다. 멤브레인의 우수한 열적 절연은 0.1$\mu\textrm{m}$ 두께의 Si$_3$N$_4$와 1$\mu\textrm{m}$ 두께의 PSG의 이중 층에 의한 것으로, 각각 LPCVD(저압화학 기상증착)와 APCVD(대기압 화학 기상증착)에 의해 제조되었다. 센서 어레이의 4가지 산화물 반도체 박막 감지물질로는 1wt.%Pd가 도핑된 SnO$_2$, 6wt.% $Al_2$O$_3$가 도핑된 ZnO, WO$_3$, ZnO를 이용하였으며, 제조된 초소형 산화물 반도체 박막 가스센서 어레이는 여러 가지 가스의 노출시 유용한 저항 변화를 나타내었고 감도는 감지 물질에 강하게 의존함을 알 수 있었다. 센서 소자의 공정 수율을 증진시키기 위하여 히터 부위를 함몰하는 공정 방법을 취하였으며, 그 결과 월등한 수율 개선을 도모할 수 있었다.
반도체 제조공정과 미세가공 기술을 이용하여 $300^{\circ}C$의 동작온도에서 약 60 mW의 전력소모를 갖는 산화물 반도체 박막 가스센서 어레이를 제조하였다. 멤브레인의 우수한 열적 절연은 $0.1\mum\; 두께의\; Si_3N_4와\; 1\mum$ 두께의 PSG의 이중 층에 의한 것으로, 각각 LPCVD(저압화학 기상증착)와 APCVD(대기압 화학 기상증착)에 의해 제조되었다. 센서 어레이의 4가지 산화물 반도체 박막 감지물질로는 1 wt.% Pd가 도핑된 $SnO_2,\; 6 we.% A1_2O_3$가 도핑된 ZnO, $WO_3$, ZnO를 이용하였으며,4가지 감지물질의 베이스라인 저항은 $300^{\circ}C$ 에서 3일 동안의 에이징을 거친 후 안정됨을 보였다. 제조된 초소형 산화물 반도체 박막 가스센서 어레이는 여러 가지 가스의 노출 시 유용한 저항 변화를 나타내었으며 감도는 감지 물질에 강하게 의존함을 알 수 있었다.
일반적으로 센서 어레이는 많은 채널의 센서를 가지고 있으므로 분석해야 할 데이터의 양이 많다. 따라서 다변량(多變量) 분석 방법을 이용하는데, 크게 통계적 방법과 신경망 방법을 분석하고자 하는 데이터의 특성이나 분석에 필요한 환경 조건에 맞는 분석 방법을 선택하여 이용한다. 센서 어레이의 신호 패턴을 분석하기 위해 본 연구에서는 상태 천이 모델을 이용하여 측정된 가스의 특성을 반영할 수 있는 통계적 방법에 대해 연구하였다. 센서 어레이 신호 데이터를 패턴 모양의 특성을 나타낼 수 있는 상태 천이 모델로 변환하여 가스 종류 식별이 보다 정확하게 이루어 질 수 있도록 모델을 설계하는데 중점을 두고, 모델링 요소인 '상태'는 일정한 시간 간격으로 샘플링 하였을 때의 신호값으로,'천이 관계는 각 천이 벡터의 각으로 각각 정의하여 각도변이 기반 상태천이 모델링을 고안하였다.
휘발성 유기 화합물 가스(Volatile Organic Compounds)를 인식하고 분석하기 위하여 전도성 고분자 센서어레이를 이용한 시스템을 제작하였다. Polypyrrole와 Polyaniline을 화학중합법으로 센서에 전도성고분자막을 형성하였고 이를 통해 VOC 검지용 센서 어레이를 제작하였다. 센서어레이로부터 측정되는 다차원 데이터는 주성분분석법(PCA)과 RBF(Radial Basis Function Network)을 이용하였다. 제안된 시스템으로 VOCs 가스를 인식하는데 있어서 RBF Network이 PCA 방식보다 더욱 효율적인 것으로 판단되었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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