A sensitive surface acoustic wave (SAW) sensor for the detection of odorants has been constructed by depositing different phospholipids and fatty acids on the surface of the SAW device wi th the Langmuir-Blodgett technique. The characteristics of SAW device operating at 310 MHz deposited with phosphatidylcholine were analyzed. Amyl acetate, acetoin, menthone and other organic gases showed different affinities. The identification of odorants depending on the species of lipid used for coating is discussed in terms of the similarity of the normalized resonant frequency shift pattern. Using a number of different lipid-coated SAW devices, odorants could be identified by a neural-network pattern recognition with back-propagation algorithm.
In this paper, we propose a floral scent recognition using odor sensors and a odor display using odor distribution system. Proposed odor recognition has method of correlation coefficient between sensors that select optimal sensors in floral scent recognition system of selective multi-sensors. Proposed floral scent recognition system consists of four module such as floral scent acquisition module, optimal sensor decision module, entropy-based floral scent detection module, and floral scent recognition module. Odor distribution system consists of generation module of distribution information, control module of distribution, output module of distribution. We applied to floral scent recognition for performance evaluation of proposed sensors decision method. As a result, application of proposed method with floral scent recognition obtained recognition rate of 95.67% case of using 16 sensors while applied floral scent recognition system of proposed sensor decision method confirmed recognition rate of 96% using only 8 sensors. Also, we applied to odor display of proposed method and obtained 3.18 thorough MOS experimentation.
In order to assure the quality of concrete structure in construction process, the odor strength measured by using odor sensor was used to evaluate curing effect. Then, the compressive strength and odor strength in ordinary concrete N were shown in water curing(=standard curing), indoor and outdoor atmospheric curing condition. The difference between odor strength in the standard curing and that in each curing condition was defined as the difference in the odor strength. And the difference in odor strength in slag powder concrete BP cured in water curing(=standard curing) for different period before exposing in outdoor atmosphere in winter season were evaluated at the age of 14 days. A necessity to prolong the moisture curing for the slag powder concrete BP compared with the ordinary concrete N to obtain a required curing effect was shown by measuring the odor strength and long term compressive strength.
With advances in olfactory sensor technologies, the number of reports on various intelligent applications using multiple sensors (sensor arrays) are continuously increasing for fields such as medicine, environment, security, etc. For intelligent and point-of-care applications, it is not only important for the sensor technology to perform chemical or physical measurements rapidly and accurately, but it is also important for artificial intelligence technology to recognize and quantify specific chemicals or diagnose diseases such as lung cancer and diabetes. In particular, great advances in pattern recognition technologies, including deep learning algorithms, as well as sensor array technologies, are expected to enhance the potential of various types of olfactory intelligence applications, including early cancer diagnosis, drug seeking, military operations, and air pollution monitoring.
본 연구는 이기종 기체 센서를 활용하여 식품의 부패 및 발효 정도를 측정하기 위한 AI 기반 식품 품질 관리용 전자코에 관한 내용이다. 정확한 부패 및 발효 정도 측정을 위해 신호 처리 및 분석 기술을 활용하며, 로지스틱 분석 및 회귀 분석을 통해 결과를 도출하고자 한다. 이는 인간의 후각으로 정확하게 맡기 힘든 냄새를 측정함으로써 식중독 사고의 방지 및 식품의 생산/보관/운송을 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 본 연구 결과를 바탕으로 환경, 농업, 의료 등 다양한 분야에서의 적용 가능성을 기대할 수 있다.
It was reported that the latest sensor technology allow an 65536 conductive polymer sensor array to be made with broad but overlapping selectivity to different families of chemicals emulating the characteristics found in biological olfaction. However, the supernumerary redundancy always accompanies great error and risk as well as an inordinate amount of computation time and local minima in signal processing, e.g. neural networks. In this paper, we propose a new method to reduce the number of sensor for analysis by reducing redundancy between sensors and by removing unstable sensors using the cosine similarity method and to decide on representative sensor using FCM(Fuzzy C-Means) algorithm. The representative sensors can be just used in analyzing. And, we introduce DWT(Discrete Wavelet Transform) for data compression in the time domain as preprocessing. Throughout experimental trials, we have done a comparative analysis between gas sensor data with and without reduced redundancy. The possibility and superiority of the proposed methods are confirmed through experiments.
에센셜 오일은 고대로부터 향을 즐기거나 직접 상처 부위에 바르는 등의 다양한 방법으로 사용해 왔다. 일반적으로 에센셜 오일을 얻을 수 있는 허브와 스파이스는 약 200종 정도이며 흔히 주변에서 볼 수 있는 것으로는 레몬이나 오렌지, 장미, 제라늄, 민트 등이 있다. 이들 식물의 꽃잎(장미), 잎사귀(유칼립투스), 뿌리(베티본), 고목(샌달우드), 송진(프랭킨센스), 줄기(버베나), 열매(베르가못) 등 여러 부분에서 독자적인 방법으로 추출할 수 있는 에센셜 오일은 식물의 강한 생명의 힘으로 종종 언급되었다. 이는 방향성, 비지방성의 100% 천연의 식물에서 추출한 물질이며, 저마다의 고유한 향과 각기 다른 독특한 생명력과 치유능력을 가지고 있다. 이러한 에센셜 오일을 사용함에 있어서 우리는 감정 치유와 신체 건강을 향상시킬 수 있다. 모든 에센셜 오일은 항-박테리아, 항-바이러스 또는 항균성을 지니고 있다. 연구 조사에 따르면 아로마(향)는 인간의 감정 센서에 직접적인 영향을 끼치는데 이는 우리 신체의 감각 중심의 뇌에 직접적으로 아로마 향이 투입되기 때문이다. 우리의 후각을 통해 뇌 시스템을 직접 통과하여 감정, 행동, 냄새를 판단하는 것을 총괄하게 된다. 항상 아름다운 냄새를 통해 즐거워 하고 우리의 감정 균형을 유지시키므로 에센셜 오일을 사용함에 있어 그 향기가 우리에게 즐거움을 주는 것은 중요한 일이다. 이 오일을 통해 우리의 감각신경이 균형을 유지하게 될 것이다. 이러한 에센셜 오일을 이용하여 마음의 건강, 정신의 건강, 신체의 건강을 향상시키며 유지할 수 있도록 유지, 관리하는 것이 아로마테라피이다. 아로마테라피는 적게는 담배로부터 향수까지 광범위하게 가장 화려한 글로 설명되어 왔다. 에센셜 오일을 사용함에 있어 우리 신체의 가장 좋은 투입 방법으로 마사지 법이 있으며 우리 피부는 에센셜 오일을 놀라울 만큼 빠르게 흡수해 낸다. 이러한 효능의 에센셜 오일을 피부관리시에 적용하여 신체의 건강뿐만 아니라, 정신의 건강을 향상시키며 유지 할 필요가 있다고 본다.
본 연구는 야자유를 190, $220^{\circ}C$에서 24시간 가열한 후 6개의 MOS로 구성된 전자코로 산패정도를 판별하였다. 주성분분석 결과 제1주성분 값이 열처리 시간에 따라 +0.952에서 0.325로 감소하였다. 가열 온도를 높임에 따라 야자유의 산패정도도 증가하였다. 또 다른 방법에 하나로 GC를 바탕으로 한 SAW센서가 부착된 전자코를 사용한 결과 후각이미지가 뚜렷하게 차이가 나는 것을 보여주었다. 160, $220^{\circ}C$에서 가열한 야자유로부터 휘발 성분에 대한 GC peak의 수와 넓이가 가열온도와 가열 처리 시간에 따라 증가함을 보여주었다. 이러한 방법은 신속하면서도 곧바로 알기 쉽게 데이터를 이미지화함으로써 가열 처리된 야자유의 휘발성분을 전자코로 신속하고 간편하게 분석하여 가열 처리 정도가 예측 가능하였다.
인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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