인간의 감각 중 후각에 해당하는 가스 센서들에 관한 연구가 현재 상당히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 32개의 가스 센서들로 부터 측정된 각각의 값들과 GA를 이용하여, 4개의 센서로 구성되는 8개의 센서그룹을 결정한 후 각각의 그룹에서 나타나는 측정값들의 패턴과 러프집합이론을 이용하여 1차 식별 규칙을 생성하였다. 그 다음 8개 가스 그룹의 식별 패턴을 분석하여 다시 러프집합을 통한 2차 식별 규칙을 생성함으로써 보다 효율적이면서도 판단의 정확성을 높일 수 있는 식별 모델을 설계하는 방법을 다룬다.
이 연구는 문헌정보 기반의 연구개발 기획 지원 서비스 발굴을 위해 SCI 학술지에 발표한 국내 바이오나노 분야의 논문을 인용한 논문들의 키워드를 기반으로 지식이전 행태를 분석하였다. 피인용 논문은 2004년, 2006년, 2008년에 발표한 논문 중 가장 인용빈도가 높은 바이오공정, 바이오센서, 바이오시스템 분야의 논문들을 대상으로 하였다. 인용한 논문들의 키워드 분석 결과, 바이오공정 분야는 바이오센서와 환경관련 분야로, 바이오센서 분야는 후각센서응용 분야와 면역증강응용 분야로, 바이오시스템 분야는 약물전달 및 암 진단 분야로 지식이 이전되었다.
최근 학제간 교류가 빈번해지고 그 경계마저도 무너지고 있는 추세에서 감성과학에 대한 연구범위는 그 어느 때보다도 넓어지고 있다. 과거 심리학, 환경디자인, 두뇌 신경학 중심의 학제연구를 넘어서 인류학, 사회학, 문화 역사학, 예술, 공학 등 모든 분야에 걸쳐 감성에 대한 관심이 높아지고, 또 이들 간의 견고한 학제연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 일차적으로 감성연구의 각 분과학문의 지평 확대를 위해 동물모델을 이용한 감성기법, 인공 후각센서와 뉴런 칩 기술의 적용가능, 감성과학을 이용한 인간 대사조절 등의 연구 가능성을 타진해 보고 향후 감성연구가 심리학이나 의학, 이공계학은 물론 철학, 역사 문화, 사회학 등의 전방위적 학제간 연구로 확장될 필요성을 제시한다. 동물 모델을 이용한 감성측정기법에서는 주로 감성의 근원지를 뇌로 규정하고 뇌신경을 자극했을 때 나타나는 현상 등을 모니터링하는 기법등을 소개한다. 인공후각센서와 뉴런칩에 관한 내용은 최근의 첨단 나노/마이크로 응용기술을 감성과학분야에 적용하려는 사례를 소개하는 것으로 반도체 공정으로 만든 칩위에 후각세포나 신경세포를 키우면서 전기적 신호를 읽는 신기술을 소개한다. 마지막으로 소리를 감성의 한 자극체로 보고 인간의 생리대사, 특히 비만 관리에 있어 감성과학을 응용한 사례를 자세히 보고한다.
퍼지이론은 비선형적 데이터의 취급에 있어 강력한 수단이 될 수 있으며, 본 논문에서는 퍼지시스템을 인간의 후각을 모사한 GAS 식별 시스템의 설계에 적용하였다. 먼저, 다수의 센서들의 특성 분석에 따라 GA를 이용하여 그룹화를 시킨 후 각각의 그룹들에서 나타나는 데이터들의 특성에 맞게 퍼지시스템을 설계하여, 센서들의 유동적 특성에 따른 조합과 퍼지시스템의 비선형 데이터에 대한 기술능력을 모두 수용할 수 있는 식별 시스템을 설계하였다. 마지막으로 성능 검증을 통해 하나의 퍼지시스템을 선택함으로써, 유동적 특성이 큰 센서들의 성능을 배제할 수 있도록 하여 보다 정확한 식별이 가능하도록 시스템을 설계 하였다.
A surface acoustic wave (SAW) sensor for the detection of odorants has been constructed by depositing various phospholipids and fatty acids onto the surface of the SAW device. The characteristics of a SAW device operating at 310 MHz deposited with silicon monoxide were analyzed. Menthone, amylacetate, acetoin, and other organic gases show different affinities to the coated lipids. An explanation is given for different odorant affinities based on the monolayer properties of phospholipids. The identification of odorants depending on the tkpe of lipid used for coating is discussed in terms of the similarity of their normalized resonant frequency shift patterns. Using a number of different lipid-coated SAW devices, odorants can be identified by a computerized pattern recognition algorithm.
최근 사람의 후각으로는 감지하기 어려운 유해, 폭발성 가스로 인한 안전사고 발생이 많아짐에 따라 높은 감도를 지닌 가스 센서의 필요성이 커지고 있다. 특히 가스 검지층으로 감도 및 안정성이 뛰어난 $SnO_2$를 이용한 가스 센서 연구와 더불어 촉매 효과에 대한 연구도 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 물리기상증착 공정의 증착압력 등 조건들을 변화시켜 형성한 다공성 나노 구조의 $SnO_2$ 가스 검지층 위에 촉매물질을 Sputtering 방식을 이용하여 증착하였다. SEM 분석을 통해 $SnO_2$ 검지층 내 촉매물질의 분포를 확인하였다. IDT 전극 기판 위에 먼저 나노 구조의 $SnO_2$ 가스 검지층을 형성하였고 그 후에 촉매물질을 증착하였다. 제작된 샘플은 $700^{\circ}C$에서 1시간동안 튜브 퍼니스로 열처리를 진행한 뒤 챔버 내에서 측정을 진행하였다. 측정은 $300^{\circ}C$에서 CO 농도, 습도를 변화시키며 감도, 반응시간, 회복시간에 대하여 분석하였다.
후각과 관련된 연구가 활발해짐에 따라 응용 분야도 동시에 넓어지고 있다. 공기 중에 돌아다니는 자연적인 냄새뿐만 아니라 특정 약물의 화학적 성분을 분석하는 방식을 신경망 알고리즘을 이용해 구분하고 퍼지 추론 방식으로 농도를 측정하고 경로 탐색 알고리즘과 DIY드론을 이용하여 약물의 위치를 탐지하게 하는 것이 최종 목표이다.
후각 정보의 실감성을 높일 수 있는 멀티미디어 통신 시스템에서 후각정보 전달을 위한 오더(odor) 센싱 시스템 및 관련 신호 처리 기술 개발은 차세대 멀티미디어 산업을 위한 핵심 과제로 떠오르고 있다. 오더 센싱 시스템의 성능 측정에 전통적으로 많이 사용된 방법은 주성분분석(PCA)이다. PCA는 분산에 기반한 도구로서 많은 경우 잘 동작한다. 그러나 오더 센싱 측정 데이터에 대해서는 의미 있는 값을 표시하는 것에 한계가 있다. 이 논문은 독립성분분석(ICA)을 사용하여 오더 센싱 데이터를 분석하는 방법을 설명한다. PCA와 ICA의 차이를 실질적인 측정데이터를 사용하여 비교하도록 한다. 실험을 통해 ICA가 개선된 변별력으로 센서의 경향 분석, 차원축소, 보다 적합한 데이터 표현 등에 있어 PCA보다 나은 결과를 도출함을 보인다.
사람과 사람 사이의 통신을 넘어 사람과 사물, 사물과 사물 간에 정보를 주고받는 사물인터넷 시대가 다가오고 있다. 스마트 센서는 지능화에 의해 스마트폰, 지능형 자동차, 스마트홈 시스템, 착용형 전자기기, 원격진료 시스템, 대규모의 환경 감시 시스템 등으로 활용영역을 넓히고 있다. 최신 스마트폰에는 이미지센서, 터치센서, 마이크로폰, GPS, 모션센서, 지자기센서, 조도센서, 근접센서, 지문센서 등 다양한 스마트 센서가 적용되고 있다. 센서 기술은 기존 센서에 제어 판단 저장 통신 등 다양한 기능이 결합되어 기존 산업과 IT 산업을 융합하는 차세대 유망기술로 주목을 받는다. 특히 촉각 시각 청각 미각 후각 등 인간의 감각을 모방하는 오감인식 기술이 부상하고 있다. 본 연구보고서에서는 인간의 오감에 대한 생물학적 원리와 오감센서의 동작 원리, 국내외 연구개발 현황, 기술 및 시장 동향을 정리하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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