• KSBB Journal
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• 제13권6호
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• pp.631-637
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• 1998

후각은 가장 민감한 감각 기관으로 다른 감각에 비해 아직 많은 연구가 이루어져 있지 않다. 후각의 이론적 접근은 100년도 안되는 역사를 가지고 있고, 후각세포에서 일어나는 전기적 신호를 측정한 것은 50년 전의 일이었다. 최근들어 후각의 산업적 응용에 대한 관심으로 인해 많은 연구가 진행중이다. 본 고에서는 후각의 신호 전달 과정을 이해하기 위해 포유 동물과 곤충의 후각 기관의 구조를 비교하고 각각의 인지 과정을 분자 수준에서 살펴보았다. 또한 후각 기관의 냄새 인지 과정을 이해하여 후각 센서로의 이용 가능성에 대해 검토하고, 현재 후각 센서의 개발 현황을 알아보았다. 후각에 대한 연구는 앞으로 센서산업에 많은 기여를 할 것으로 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1698-1699
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• 2011

본 연구는 압전 마이크로캔틸레버 및 생체물질 리셉터를 이용한 인공 후각 장치에 대한 연구이다. 기존의 인공 후각 장치는 폴리머 리셉터를 이용하여 선택적인 감별이 어려웠으나, 본 연구에서 적용된 펩타이드 바이오폴리머 리셉터의 적용을 통해 DNT가스에만 선택적으로 결합하는 후각센서의 개발이 가능하였으며, 이를 통해 인공후각 시스템의 응용가능성에 대해 논하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.309-312
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• 2005

본 논문에서는 비젼 시스템과 후각 센서를 이용하여 모바일 로봇의 냄새 발생지 탐색 기능을 구현 하였다. 모바일 로봇에서의 비젼 시스템은 많은 연구가 진행되어진 센싱 방식이지만, 후각 기능은 새롭게 지능 시스템의 센싱 방식으로 주목 받고 있는 추세이다. 이에 본 논문은 이전까지의 연구에서 보여준 임베디드 시스템에서의 가스 센싱 기능 구현을 벗어나 신경망 알고리즘을 이용하여 냄새를 구별 할 수 있는 후각 기능을 구현 하였으며, 비젼 시스템과 후각 센서의 복합적인 알고리즘을 통하여 냄새 발생지를 탐색하는 방법을 제시하였다. 또한 이를 실험하기 위해 AMOR(Autonomous Mobile Olfactory Robot)을 구현하여 남새 발생지 탐색 알고리즘의 효용성을 입증 하였다.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2006년도 하계학술발표대회 논문집
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• pp.454-459
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• 2006

There are two main streams for pattern classification technology One is the method using PCA (Principal Component Analysis) and the other is the method using Neural network. Both of them have merits and demerits. In general, using PCA is so simple while using neural network can improve algorithm continually. Algorithm using neural network needs so many calculations rendering very slow response. In this work, an attempt is made to develop algorithms adopting both PCA and neural network merits for simpler, but faster and smarter.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.698-703
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• 2006

본 논문에서는 비전 시스템과 후각 센서를 이용하여 자율주행 이동로봇에 냄새 발생지 추적을 위한 기능을 구현하였다. 초기에 로봇에 부착된 후각 센서가 냄새를 탐지하지 못한 경우에는 비전 시스템을 이용하여 특정 지역 내를 운행을 하다가 시계 내의 한 물체에 접근하여 냄새를 방출하고 있는 지를 검사하게 된다. 만일 냄새를 방출하고 있다면 신경회로망을 이용한 냄새 구별 알고리즘을 이용하여 그 냄새가 찾고자 하는 것인지를 확인하게 된다. 실험을 위해 AMOR(Autonomous Mobile Olfactory Robot) 로봇을 구현하여 사용하였으며, 실험결과는 제안된 알고리즘이 냄새 발생지를 찾고 냄새를 구별해 내는데 효율성이 있음을 보여준다.

• 전기의세계
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• 제35권1호
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• pp.11-19
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• 1986

본고의 내용은 다음과 같다. 1. 센서의 정의 2. 광(시각)센서 3. 온도(촉각)센서 4. 자기(촉각)센서 5. 가스.습도(후각)센서 6. 압력(촉각, 청각)센서

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.231-232
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• 2003

인간의 오감은 시각, 청각, 촉각, 미각 및 후각 둥으로 구성된다 최근 과학기술의 괄목할만한 진보에 동반하여 감각기관에 관한 연구와 이들을 대행하는 기기 등의 개발이 다방면에서 시도되어지고 있으며, 그 중 사람의 후각에 관한 것으로 인간에 코의 기능을 모방한 가스센서의 개발이 활발히 진행되고 있다. 이러한 가스센서가 환경유해가스를 손쉽게 감지할 수 있다는 장점을 부각시킴으로써 가스센서의 연구는 더욱 활발히 진행되고 있는 실정이다. (중략)

• 지식정보인프라
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• 통권21호
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• pp.58-61
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• 2006

• E2M - 전기 전자와 첨단 소재
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• 제20권11호
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• pp.3-12
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• 2007

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.21-22
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• 2021

최근 AI(Artificial Intelligence)를 기반으로 정밀한 가스 성분 감지를 위한 후각지능(Olfactory intelligence) 기술에 연구가 활발히 진행 중이다. 후각지능 학습데이터는 다른 감지 방식의 가스 센서들이 동시에 적용되는 멀티모달리티의 특성을 지니며 또한, 공간상에 분포된 센서 배열을 통해 획득된 다차원의 시계열 특성을 지닌다. 따라서 대량의 다차원 데이터에 대한 정확한 이해와 분석을 위해서는 데이터를 전처리하고 시각화할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 후각지능 학습을 위한 다차원의 복잡한 가스 데이터의 시각화를 위해 잡음 등의 불필요한 값을 제거하고, 데이터가 일관성을 가지도록 하며, 데이터의 차원을 시각화 가능하도록 축소하기 위한 전처리 방법을 제시한다.