• 제목/요약/키워드: CO sensor$SnO_2$-ZnO system

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SnO2-ZnO계 후막센서 구조에 따른 CO 감지 특성 (CO Sensing Properties in Layer structure of SnO2-ZnO System prepared by Thick film Process)

  • 박보석;홍광준;김호기;박진성
    • 센서학회지
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    • 제11권3호
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    • pp.155-162
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    • 2002
  • CO 기체 감지 특성을 향상시키기 위해서 3 mol% ZnO를 첨가한 $SnO_2$와 3mol% $SnO_2$를 첨가한 ZnO의 적층 형태를 변화시켜 연구하였다. 적층 구조는 단일층, 복층, 그리고 이종층 구조로 후막 인쇄법을 사용하여 제작하였다. $SnO_2$-ZnO계에서 제 2상은 발견되지 않았다. 전도성은 $SnO_2$에 ZnO를 첨가하면 감소하고, ZnO에 $SnO_2$를 첨가하면 증가하였다. 측정 온도증가와 CO 기체 유입으로 전도성은 증가하였다. 단층 및 복층의 후막센서 구조의 감도 향상은 없었으나, $SnO_2$ 3ZnO-ZnO $3SnO_2$/substrate 구조의 이종층 센서의 감도는 향상되었다. 센서 구조에 관계없이 I-V 변화는 모두 직선성을 나타내서 Ohmic 접합 특성을 이루고 있었다.

유해가스 차단시스템용 MEMS 가스 센서 (MEMS based on nanoparticle gas sensor for air quality system)

  • 이의복;박영욱;황인성;김선중;차정호;이호준;이종흔;주병권
    • 전기전자학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.37-42
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    • 2009
  • 본 연구에서는 졸겔법으로 ZnO, 수열합성법으로 $SnO_2$ 나노분말을 제조하고 이들 나노분말에 Pd, Ru 등의 촉매를 첨가하였다. MEMS 기술로 제작된 히터 및 전극 구조 위에 나노 감지 분말을 도포하여 CO and $NO_2$ 가스 센서를 제작하였다. 0.1 wt% Pd 도핑된 $SnO_2$ 가스센서와 Ru 도핑된 ZnO 가스 센서는 각각 CO 30 ppm, $NO_2$ 1 ppm의 낮은 농도에서도 높은 감지 특성을 보였다.

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CO/HC 가스 인식을 위한 소형 전자코 시스템의 제작 및 특성 (Fabrication and Characterization of Portable Electronic Nose System for Identification of CO/HC Gases)

  • 홍형기;권철한;윤동현;김승렬;이규정;김인수;성영권
    • 센서학회지
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    • 제6권6호
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    • pp.476-482
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    • 1997
  • 주성분 분석 및 역전달 인공 신경망의 패턴 인식 기법과 산화물 반도체 가스센서 어레이를 사용한 소형 전자코 시스템을 제작하여 그 특성을 평가하였다. 센서 어레이로서 Pd가 첨가된 $WO_{3}$, Pt가 첨가된 $SnO_{2}$, $TiO_{2}-Sb_{2}O_{5}-Pd$가 첨가된 $SnO_{2}$, $TiO_{2}-Sb_{2}O_{5}-Pd$가 첨가된 후 Pd 코팅층이 형성된 $SnO_{2}$, $Al_{2}O_{3}$가 첨가된 ZnO 및 $PdCl_{2}$가 첨가된 $SnO_{2}$ 등의 6가지 조성의 감지재료가 사용되었다. 전자코 시스템 하드웨어는 CPU로서 16bit의 Intel 80c196kc, 시스템 동작 프로그램의 저장을 위한 EPROM, 인공 신경망의 최적화된 가중치의 다운로딩을 위한 EEPROM, 가스농도의 결과 표시를 위한 LCD 등으로 구성하였다. 시스템의 성능 평가를 위해 자동차에서 배출되는 환경오염 물질인 CO/HC 가스(CO 0%/HC 0 ppm 에서 CO 7.6%/HC 400 ppm 까지 범위의 26가지 CO/HC 혼합가스 패턴)에 대한 인식 실험 결과 우수한 특성을 얻을 수 있었다.

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가스센서 어레이와 인공 신경망을 이용한 소형 전자코 시스템의 제작 및 특성 (Fabrication and Characterization of Portable Electronic Nose System using Gas Sensor Array and Artificial Neural Network)

  • 홍형기;권철한;윤동현;김승렬;이규정
    • 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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    • 한국전기전자재료학회 1997년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.99-102
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    • 1997
  • An electronic nose system is an instrument designed far mimicking human olfactory system. It consists generally of gas (odor) sensor array corresponding to olfactory receptors of human nose and artificial neural network pattern recognition technique based on human biological odor sensing mechanism. Considerable attempts to develop the electronic nose system have been made far applications in the fields of floods, drinks, cosmetics, environment monitoring, etc. A portable electronic nose system has been fabricated by using oxide semiconductor gas sensor array and pattern recognition technique such as principal component analysis (PCA) and back propagation artificial neural network The sensor array consists of six thick film gas sensors whose sensing layers are Pd-doped WO$_3$ Pt-doped SnO$_2$ TiO$_2$-Sb$_2$O$_3$-Pd-doped SnO$_2$ TiO$_2$-Sb$_2$O$_{5}$-Pd-doped SnO$_2$+Pd filter layer, A1$_2$O$_3$-doped ZnO and PdCl$_2$-doped SnO$_2$. As an application the system has been used to identify CO/HC car exhausting gases and the identification has been successfully demonstrated.d.

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Sensing Characterization of Metal Oxide Semiconductor-Based Sensor Arrays for Gas Mixtures in Air

  • Jung-Sik Kim
    • 한국재료학회지
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    • 제33권5호
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    • pp.195-204
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    • 2023
  • Micro-electronic gas sensor devices were developed for the detection of carbon monoxide (CO), nitrogen oxides (NOx), ammonia (NH3), and formaldehyde (HCHO), as well as binary mixed-gas systems. Four gas sensing materials for different target gases, Pd-SnO2 for CO, In2O3 for NOx, Ru-WO3 for NH3, and SnO2-ZnO for HCHO, were synthesized using a sol-gel method, and sensor devices were then fabricated using a micro sensor platform. The gas sensing behavior and sensor response to the gas mixture were examined for six mixed gas systems using the experimental data in MEMS gas sensor arrays in sole gases and their mixtures. The gas sensing behavior with the mixed gas system suggests that specific adsorption and selective activation of the adsorption sites might occur in gas mixtures, and allow selectivity for the adsorption of a particular gas. The careful pattern recognition of sensing data obtained by the sensor array made it possible to distinguish a gas species from a gas mixture and to measure its concentration.