전자후각(I-nose)시스템은, 전통적으로 음식물이나 플라스틱 제재의 생산에서 자동화된 품질관리 시스템에 사용되어 왔으나, 최근 호흡가스 등을 통해 당뇨, 호흡 및 소화기 질환과 감염 등을 검사하는 진단영역으로 그 응용분야를 확대하고 있다 이러한 질병과 연관이 없는 휘발성 유기화합물(volatile organic compound, YOC) 에 대하여 I-nose 의 센서어래이는 센서 물질과 휘발성 화합물 사이의 반응으로 인해 고유한 반응을 보이며, 신호의 profile 에 그 흔적을 남긴다. 본 연구에서는 센서어래이의 반응 신호를 profile 형태로 유지 및 분석함으로써 I-nose 의 가스시료 인식 성능을 보다 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 신호의 profile 에는 패턴인식을 위한 기존의 개별적인 특성(feature) 보다 많은 정보가 들어 있으며, 이를 가스의 구분에 효과적으로 이용하기 위해 디지털 영상처리에서 사용되는 패턴 매칭을 응용한time-profile방법을 새롭게 제안하였다. 제안된 방법의 검증을 위해, 반도체 공정에 의해 제작된 16채널의 초소형 가스센서 어래이를 사용해 측정된 8종류의 각기 다른 가스시료들에 대하여, 동종 및 이종 가스간의 매칭의 정도를 산출하였다. 기존의 방법과 비교한 결과 동종과 이종 가스간의 뚜렷한 구별이 가능하여 이를 패턴인식에 사용하면 E-nose의 가스 인식 성능을 향상시킬 것으로 전망된다.
The aim of this study was to develop a portable electronic nose system for freshness measurement of meats, which could be an alterative of subjective measurements of human nose and time-consuming measurements of conventional gas chromatograph methods. The portable electronic system was o optimized by comparing the measurement sensitivity and hardware efficiency, such as power consumption and dimension reduction throughout two stages of the prototypes. The electronic nose systems were constructed using an array of four different metal oxide semiconductor sensors. Two different configurations of sensor array with dimension were designed and compared the performance respectively. The final prototype of the system showed much improved performance on saving power consumption and dimension reduction without decrease of measurement sensitivity of pork freshness. The results show the potential of constructing a portable electronic system for the measurement of meat quality with high sensitivity and energy efficiency.
An evaluation system for an electronic-nose concept using three types of metal oxide gas sensors that react similarly to the human olfactory cells was constructed for the quantitative and qualitative evaluation of aroma fragrances. Four types of aroma fragrances (lavender, orange, jasmine, and Roman chamomile), which are commonly used in aromatherapy, were evaluated. All the gas sensors reacted remarkably to the aroma fragrances and the good correlation of r=0.58-0.88 with the aromatic odor intensities by olfaction was confirmed. From the results of the analysis of an electronic-nose concept for classifying the characteristics of aroma oil fragrances, aroma oils could be classified using the fragrance characteristics and oil extraction methods with the cumulative variability contribution rate of 95.65% (F1: 69.65%, F2: 26.03%) by principal component analysis. In the pattern recognition based on the artificial neural network, the four aroma fragrances were 100% recognized through the training data of 56 cases (70%) out of 80 cases, and the pattern recognition rate was 57.1%-71.4% through the validation and testing data of 24 cases (30%). The pattern recognition success rate through all confusion matrices was 82.1%, indicating that the classification of aroma oil fragrances using the three types of gas sensors was successful.
The purpose of this study was to develop a portable electronic nose system to measure volatile components of agricultural and food products. Also, a graphical operating software to control the electronic nose system and to acquire signals through the Internet was developed. An array of five commercial metal oxide gas sensors was used to detect various volatile gas components of target samples. Transient and steady state signals were analyzed to extract variables related to sample states, To find optimal operating conditions of the system, several experiments were performed with different gas chambers, vacuum pumps, gas sampling temperatures, and sample container sizes. The patterns of gas sensor signals were analysed to find effects of the various conditions.
The electronic nose (e-nose) has been used in food industry and quality controls in plastic packaging. Recently it finds its applications in medical diagnosis, specifically on detection of diabetes, pulmonary or gastrointestinal problem, or infections by examining odors in the breath or tissues with its odor characterizing ability. Moreover, the use of portable e-nose enables the on-site measurements and analysis of vapors without extra gas-sampling units. This is expected to widen the application of the e-nose in various fields including point-of-care-test or e-health. In this study, a PDA-based portable e-nose was developed using micro-machined gas sensor array and miniaturized electronic interfaces. The rich capacities of the PDA in its computing power and various interfaces are expected to provide the rapid and application specific development of the diagnostic devices, and easy connection to other facilities through information technology (IT) infra. For performance verification of the developed portable e-nose system, Six different vapors were measured using the system. Seven different carbon-black polymer composites were used for the sensor array. The results showed the reproducibility of the measured data and the distinguishable patterns between the vapor species. Additionally, the application of two typical pattern recognition algorithms verified the possibility of the automatic vapor recognition from the portable measurements. These validated the portable e-nose based on PDA developed in this study.
A sensor element array for combinatorial solution deposition research was fabricated using LTCC (Low-temperature Co-fired Ceramics). The designed LTCC was co-fired at $800^{\circ}C$ for 1 hour after lamination at $70^{\circ}C$ under 3000 psi for 30 minutes. $SnO_2$ sol was prepared by a hydrothermal method at $200^{\circ}C$ for 3 hours. Tin chloride and ammonium carbonate were used as raw materials and the ammonia solution was added to a Teflon jar. 20 droplets of $SnO_2$ sol were deposited onto a LTCC sensor element and this was heat treated at $600^{\circ}C$ for 5 hours. The gas sensitivity ($S\;=\;R_a/R_g$) values of the $SnO_2$ sensor and 0.04 wt% Pd-added $SnO_2$ sensor were measured. The 0.04 wt% Pd-added $SnO_2$ sensor showed higher sensitivity (S = 8.1) compared to the $SnO_2$ sensor (S = 5.95) to 200 ppm $CH_3COCH_3$ at $400^{\circ}C$.
Recently, a study of intellectual smell recognition system is applied for the various fields such as control of food processing and survey of decay. A basic gas recognition system was implemented gases using four metal oxides semiconductor sensors as inputs. A CPLD chip of twenty thousand gates level was used for this purpose. The CPLD chip was designed and the availability of the one chip smell recognition system was tested.
휘발성유기 화합물(Vo1ati1e 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. ANN모듈은 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.
Urchin-structured zinc oxide(ZnO) nanorod(NR) gas sensors were successfully demonstrated on a polyimide(PI) substrate, using single wall carbon nanotubes(SWCNTs) as the electrode. The ZnO NRs were grown with ZnO shells arranged at regular intervals to form a network structure with maximized surface area. The high surface area and numerous junctions of the NR network structure was the key to excellent gas sensing performance. Moreover, the SWCNTs formed a junction barrier with the ZnO which further improved sensor characteristics. The fabricated urchin-structured ZnO NR gas sensors exhibited superior performance upon $NO_2$ exposure with a stable response of 110, fast rise and decay times of 38 and 24 sec, respectively. Comparative analyses revealed that the high performance of the sensors was due to a combination of high surface area, numerous active junction points, and the use of the SWCNTs electrode. Furthermore, the urchin-structured ZnO NR gas sensors showed sustainable mechanical stability. Although degradation of the devices progressed during repeated flexibility tests, the sensors were still operational even after 10000 cycles of a bending test with a radius of curvature of 5 mm.
There is currently much interest in the development of instruments that emulate the senses of humans. Increasingly, there is demand for mimicking the human sense of smell, which is a sophisticated chemosensory system. An electronic nose system is applicable to a large area of industries including environmental monitoring. We have designed a protable electronic nose system using an array of commercial chemical gas sensors for recognizing and analyzing the various odours. In this paper, we have implemented a portable electronic nose system using an array of gas sensors for recognizing and analyzing VOCs (Volatile Organic Compounds) in the field. The accuracy of a portable electronic nose system may be lower than an instrument such as GC/MS (Gas Chromatography/Mass Spectrometer). However, a portable electronic nose system could be used on the field and showed fast response to pollutants in the field. Several different algorithms for odours recognition were used such as BP (Back-Propagation) or LM-BP (Levenberq-Marquardt Back-Propagation). We applied RBF (Radial Basis Function) Network for recognition and quantifying of odours, which has simpler and faster compared to the previously used algorithms such as BP and LM-BP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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